何謂德國KOINNO創新採購中心?

  德國KOINNO創新採購中心是由德國經濟暨能源辦事處(Bundesministerium für Wirtschaft und Energie)轄下的倉儲管理、採購與物流經濟協會(Bundesverband Materialwirtschaft,Einkauf und Logistik e.V, BME)所執掌,該協會主要任務為關於政府採購與各領域的物流管理的研發成果技術移轉、促進職業與終生教育的補助與經驗交流,目的在於創造未來趨勢、經濟發展與鼓勵創新。而KOINNO創新採購中心的成立宗旨即是持續提供政府採購的創新來源,並引導具有創新元素的政府採購實踐為成功經驗與最佳練習。

   其中政府採購方面,BME在2004年建立該平臺,其功能為提供使研發成果能最佳實踐的對話交流、創造未來發展趨勢與創新、將研發成果技轉給採購機關與提升政府採購的價值。德國慕尼黑國防大學的公共採購法學與管理研究中心(Forschungszenturm für Recht und Management öffentlicher Beschaffung der Universität der Bundeswehr München,FoRMöB)是KOINNO的合作夥伴,同時也是德國唯一以企業經營與法學觀點分析公共採購問題的跨領域研究中心。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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※ 何謂德國KOINNO創新採購中心?, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7707&no=64&tp=5 (最後瀏覽日:2026/11/05)
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自動駕駛車輛之分級與責任

  所謂自動駕駛(autopilot),原來是指一個用來控制載具軌道而無需人工一直干預的系統,亦即無須人類持續干預,但人類仍須於關鍵時刻介入進行決定或作為,此時機器僅作為輔助。   而自動駕駛汽車或稱全自動駕駛,則只完全無須人類干預,由機器自動感應偵測,自動做成決策控制車輛行駛。故由人類的介入程度區別究竟是駕駛輔助或自動駕駛。美國國家公路交通安全管理局(NHTSA)於2016年已提出正式的分類系統,除手動駕駛(0級)外,區分弱駕駛輔助(1級)、部分自動駕駛(2級)、有條件全自動(3級)、高度/完全自動化(4級)不同程度的自動駕駛。其他國家如德國,在聯邦政府的「自動駕駛圓桌會議」也對自動駕駛有類似的四等級區分。   德國聯邦政府也在於2017年1月25日提出規範自動駕駛之法律草案,亦即道路交通法修正法(Änderung des Straßenverkehrsgesetzes),核心在於賦予電腦與人類駕駛者法律上同等地位。亦即,駕駛人的定義未來擴張延伸到「使用不同程度自動駕駛系統者」。根據草案將來在車輛行駛中,人類可以在特定時間與特定狀況下接管整個行駛。而最重要的修正:人類始終應該負使用電腦的最終責任。   故在行駛中駕駛人將會被輔助機器替代,更要求自駕系統應該具備“隨時可以由駕駛人接手操控或停俥”的功能。 分類中,駕駛人的角色只有到全自動駕駛實現時才退場,屆時才會發生無駕駛人只有乘客的狀況。   修法也重視自駕技術失敗並導致事故所生責任分擔的問題。對於責任的調查將採用如同飛航安全中之「黑盒子」的方式,該裝置會記錄行駛中的所有基本資料。這將有助於發生事故後澄清,查明究竟是技術上原因、製造商或駕駛員的過失,以確保駕駛人無法將責任全部推給自動化系統的故障。

韓國發布藥價制度改善方案兼顧創新補償與學名藥結構改革

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德國柏林高等法院(LG Berlin)判決「Facebook」違反聯邦資料保護法

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日本數位廳發布資料治理指引,協助企業運用資料提升企業價值

日本數位廳發布資料治理指引,協助企業運用資料提升企業價值 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年09月05日 隨著AI迅速普及已成為不可逆轉的趨勢,經濟與社會產生重大變革,手機、家電及各種智慧裝置大量蒐集資料,似已成為維持經濟與社會運作不可或缺的重要要素,在國際上已出現如歐洲共同資料空間(Common European Data Space)等先進的資料運用案例,日本亦開始推動企業跨領域資料運用,藉此提升企業生產力與附加價值[1]。 壹、事件摘要 日本數位廳(デジタル庁)於2025年6月20日發布資料治理指引(データガバナンス・ガイドライン),以企業經營者為適用對象,歸納總結資料治理之必要性、應採取之做法,與實踐治理過程中應留意之要點,協助企業推動數位轉型,發揮資料最大效用,持續提升企業價值,並進一步實現超智慧社會[2](Society 5.0)願景[3]。 貳、指引重點 本指引歸納總結實踐資料治理的四大支柱,概述如下: 一、設計符合跨境傳輸資料實際狀況之業務流程 資料共享與協作的主要目的是推動數位轉型與提升企業價值,因此,運用跨境資料時,需要調查當地國家或地區法規,釐清國際規範,並預測後續法規動向,克服法規限制。為評估運用跨境資料之潛在風險,則須透過如顧問公司、諮詢公司等第三方外部機構進行調查與監控,採取適當風險因應措施。為明確責任,須事先與資料共享之利害關係人,將瑕疵擔保責任透過契約與相關規定明文化。在修改業務流程時,亦須與相關組織及利害關係人共享資訊,確保資料在生命週期中的可追溯性[4]。 二、確保資料安全(データセキュリティ) 以資料生命週期為基礎,掌握運用跨境資料可能產生之風險,並依照相關組織與利害關係人值得信賴之程度,進行風險分析制定因應策略。針對業務流程中取得的資料,應限制在資料產生者允許之範圍內,始得進行運用,以維護資料使用正當性。此外,亦須特別留意資料完整性,確保資料來源值得信賴且未受到偽冒,以及資料內容未遭到竄改或洩漏[5]。 三、提升資料成熟度(データマチュリティ) 制定並推動可提升資料成熟度[6]之方針,持續改善流程,將資料價值最大化,並將風險最小化,提升企業綜合能力。資料長(Chief Data Officer, CDO)須發揮領導能力,建立能迅速因應變化的體制,明確各組織相關負責人與其角色,並推動具備資料相關技能之人才培育招聘計畫。資料長亦須分析導入如AI等先進技術之費用效益,向經營者提出建議。除了公司自身狀況會影響資料成熟度外,亦可能受到資料共享與協作之利害關係人的資料成熟度水準影響。因此,公司亦須將採取之具體措施與相關資訊分享予利害關係人,並向社會公開公司目前資料成熟度水準,持續強化企業與利害關係人及社會之間的相互信賴程度[7]。 四、制定並定期檢討AI等先進技術運用行動方針 為使AI等先進技術發揮最大力量,並降低對社會與個人可能造成的負面影響,企業應參考經濟產業省(経済産業省)於2025年3月28日發布之AI業者指引第1.1版[8](AI事業者ガイドライン第1.1版),並考量個人資料保護、機敏資料保護、透明度、可問責等重要因素,針對涉及資料運用的各種實務運用場景,由CDO主導制定運用AI等先進技術運用行動方針(AIなどの先端技術の利活用に関する行動指針),並適時檢討持續改善內容[9]。 參、事件評析 當資料留存在企業內部未被有效運用時,不僅會成為企業和產業發展之阻礙,也將導致社會整體效率低落。本指引歸納總結實踐資料治理的四大支柱。為達成協助企業運用資料推動數位轉型,提升企業價值之目標,除了需要企業管理階層主導,亦須獲得公司內部與利害關係人之理解與支持。企業應積極與其他企業、組織和機構進行資料共享與協作,積極參與資料治理,提高產品與服務價值及企業聲譽,進而促進社會永續性發展[10]。 隨著國際上已出現先進資料運用案例,我國亦須關注資料運用國際趨勢推動創新發展,日本推動企業跨領域運用資料之做法,亦可為我國未來實踐資料治理提供借鏡。 [1]〈データガバナンス・ガイドライン〉,デジタル庁,頁2-3,https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/information/field_ref_resources/71bf19c2-f804-488e-ab32-e7a044dcac58/b1757d6f/20250620_news_data-governance-guideline_01.pdf (最後瀏覽日:2025/09/02)。 [2]〈Society 5.0〉,内閣府,https://www8.cao.go.jp/cstp/society5_0/index.html (最後瀏覽日:2025/09/02)。 [3]前揭註1。 [4]同前註,頁13。 [5]同前註,頁15-16。 [6]資料成熟度係指企業根據其戰略或經營需求,有效運用資料的能力。可參閱同前註,頁5。 [7]同前註,頁18-19。 [8]〈AI事業者ガイドライン〉,経済産業省,https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/20240419_report.html (最後瀏覽日:2025/09/02)。 [9]前揭註1,頁20-23。 [10]同前註,頁24-25。

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