歐盟執行委員會依展望2020 (Horizon 2020)於2016年4月14日至15日召開未來工廠公私夥伴合作 (FoF cPPP)研討會,並展示目前資助的研究與創新成果,透過本計畫將協助歐盟內製造業,特別是中小企業,將資通訊及關鍵技術與整個工廠生產鏈結合,達到整體製造業升級。
計劃具體目標如下:(1)以資通訊技術為基礎的解決方案導入製造業生產過程,增加產品獨特性、多樣化、可大規模生產,及保有高度靈活性,以迅速反應瞬息萬變的市場。(2)縮短進入市場的研發製程,提升產品質量,並透過數位化設計、成型、模擬實作及預測分析,提升工作效率。(3)改善整合生產環境的人為因素。(4)透過現代資通訊基礎的生產技術使得資源、材料、能源更有持續性。(5)促進並強化製造領域的共同平台及其生態系統。(6)從獨特的地理位置創建虛擬價值鏈,從而善用優秀人才的潛力。
我國為整合新創能量,以創造製造業下一波成長動能,今年亦陸續公布「智慧機械產業推動方案」與「數位國家‧創新經濟發展方案」,以具高效率、高品質、高彈性等特徵之智慧生產線,透過雲端及網路與消費者快速連結,打造下世代工廠與聯網製造服務體系。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
硬碟製造商日立全球儲存科技公司(Hitachi Global Storage Technologies)聲明該公司已於2004年12月28日於北加州地方法院對中國大陸硬碟製造商南方匯通微型硬碟科技股份有限公司(GS Magicstor of China)及其位於加州Milpitas之聯合研究機構GS Magic and Riospring of Milpitas, CA提起專利侵權訴訟,主張南方匯通侵害日立對於生產硬碟所擁有的多項專利權,並希望獲得財產上損害賠償並永久禁止GS Magic繼續於美國製造、利用、進口、販售該侵權產品,求償額度目前尚未公佈。 日立所生產的一吋硬碟已被裝配於Apple的iPod Mini MP3隨身聽,該公司更計畫於今年開發更小的微型硬碟。
不到一個月內,HP二次控訴Acer侵害其專利權2007年3月27日HP(Hewlett-Packard)公司甫向美國德州聯邦法院控訴台灣的宏碁(Acer)公司侵害該公司五項的專利權;不到一個月的時間,於4月19日又再度向該法院控訴宏碁公司侵害其四項的專利權,包含散熱裝置、電力儲存等專利。除請求賠償金外,亦要求法官禁止宏碁公司相關產品在美國市場上銷售。 不過HP公司第二次起訴的時間點正在市場研究機構IDC公司公佈相關的統計資料後,因為根據IDC公司於4月18日公佈2007年第一季的統計資料顯示,HP公司仍然穩坐全球電腦市場銷售的龍頭,其他領先的廠商依序為戴爾(Dell)、聯想(Lenovo)與宏碁等公司。但同樣是根據IDC的統計,宏碁公司在2005至2006年間已成長37.9%,而且榮獲美國市場多種的獎項,未來的銷售發展情形十分樂觀。 HP公司控訴宏碁公司的行為,是否基於競爭策略的考量目前尚不得而知,但據報導HP公司也在同(19)日向美國國際貿易委員會(ITC)提出申訴,要求禁止宏碁公司的產品進口到美國。原則上ITC的委員會在一個月內決定是否對該案件進行調查,接著在12至15個內完成調查後,才會做出最後的決定。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」,並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險,於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)之規畫並徵詢公眾意見,截止日為9月15日,並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明,公眾所建議之人工智慧風險管理框架,可促進人工智慧之可信賴性,其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」(accuracy)、「可解釋性」(explainability)、「偏見」(bias)等議題。此外,上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果,其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期,必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之,當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時,如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費,將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者,從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民,故在設計系統時,應從預先設定之假設事實反面(counter-factual)思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題(例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」)。惟進行上述驗證需要大量社會資料,因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制,使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外,亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標,以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速,未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現,故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後,目前也有許多徵詢意見指出,許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之,當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性,則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」(audit logs),惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料,因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標,為未來應持續關注之議題。