澳洲規劃研修「國家重型車輛法」並探討科技設備檢測疲勞駕駛相關規範
澳洲國家交通委員會（National Transport Commission）與警覺、安全、生產力合作研究中心（Cooperative Research Centre for Alertness, Safety and Productivity ，Alertness CRC）於2016年12月攜手研究重型車輛駕駛員之疲勞駕駛影響，並特別探討科技設備檢測及因應的可行性，並著手研析重型車輛疲勞駕駛管理相關規範之評估規劃。
依據澳洲國家重型車輛法（Heavy Vehicle National Law，HVNL）規定，設有國家重型車輛管理獨立機構（The National Heavy Vehicle Regulator，NHVR）針對總重4.5噸之重型車輛進行規範監管。依國家重型車輛疲勞管理規則【Heavy Vehicle （Fatigue Management） National Regulation】規定針對1.超過12噸總重額（Gross Vehicle Mass，GVM）之重型車輛2. 車輛及聯結物超過12噸者3.超過4.5噸可乘載12名成人（包含司機）之巴士4.超過12噸總重額定值之卡車及聯結車，其附接工具或機械者，必須進行疲勞管制，其他對於有軌電車、工具機械車輛（例如：推土機、拖拉機）、露營車等則不在此管制對象。該法針對重型車輛工作和休息時間、工作及休息時間之紀錄、疲勞管理豁免（Fatigue management exemptions），及公司、負責人、合夥人、經理等的連帶責任，訂有相關規範。疲勞管理規則的規範核心在於駕駛員不能在疲勞的情況下行駛重型車輛，故即使符合工作和休息限制，駕駛員也可能因疲勞而受影響。
目前，因有限的證據表明工作安排對於重型車輛駕駛員疲勞的影響程度，亦很少有研究使用客觀和預測技術測量駕駛員的警覺性和疲勞，另對於駕駛員睡眠的質量和時間最低要求的資訊亦不足。因此，現行法律規範對重型車輛駕駛員疲勞的影響將受到挑戰。故警覺、安全、生產力合作研究中心將採取更精準的警報檢測方法和睡眠監測設備，進行相關研究測試，以作為未來國家重型車輛疲勞管理規則修訂之依據。
駕駛疲勞所引發的交通事故時有耳聞，往往造成重大危害與耗費社會成本。目前實務上已有利用科技設備偵測是否有疲勞駕駛情形，然而更重要的是，應落實行車前的疲勞管制，及相對應的解決方案，並加強公司及相關管理者之監督義務及連帶責任，才能有效降低疲勞駕駛肇事率，確保道路安全。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
潘俊良
高級法律研究員 編譯整理
National Transport Commission, New partnership between the Alertness CRC and NTC designed to examine heavy vehicle driver fatigue（Dec. 8, 2016), available at http://www.ntc.gov.au/about-ntc/news/media-releases/new-partnership-between-the-alertness-crc-and-ntc-designed-to-examine-heavy-vehicle-driver-fatigue/ （last visited Mar.13, 2017)
National Heavy Vehicle Regulator, Fatigue management , available at https://www.nhvr.gov.au/safety-accreditation-compliance/fatigue-management/about-fatigue-management （last visited Mar.13, 2017)
由於完善控管機制迄今仍付之闕如，而市面上諸多含有危險化學物質的產品，尚無法立即要求廠商將之下架或提出解決方案，因此引起消費大眾、學界人士及公共健康倡議團體對於消費安全之關切；美國加州為有別於僅針對危險化學物質逐項管理的一般法令，轉而採取整體規範之包裹立法方式，於2008年9月底通過AB 1879與SB 509兩項綠色化學法規，增訂於「健康與安全法典(Health and Safety Code)」，促使商品在設計階段減少毒性物質之接觸。 根據AB 1879法令，由加州環保署(California Environmental Protection Agency) 所管轄之毒性物質控制部門(Department of Toxic Substances Control)，現行除具備管理危險材料之儲存、使用與廢棄等法定職責外，另新增計畫如下： (1) 應於2011年1月1日前修改法規，優先針對引發關切的危險化學物質進行生命週期評估，並將評估結果遞交加州環境政策議會(California Environmental Policy Council)；此外，毒性物質控制部門應研發潛在替代品，研擬減低或避免化學物質暴露之方法。 (2) 於2009年7月1日前成立綠絲帶科學小組(Green Ribbon Science Panel)，用以管理奈米科技、風險分析、公眾健康等十五項與危險性化學物質相關之題材，並為日後政策修訂提供具科學基礎之建議。 (3) 除非另有法規限制，應要求業界呈報管理化學物質之詳細資料，公開作為民眾參考之用；如涉及商業機密，應有程序上之保障。 再者，SB 509法令要求環境健康風險評估辦公室(Office of Environmental Health Hazard Assessment)彙整危險化學物質之特性，並由毒性物質控制部門建立線上資料庫，使民眾便於查詢危險化學物質之相關資訊。 綜上所述，綠色化學法規的訂立，係回應消費大眾對於市售產品之疑慮，因而植基於科學界與現實生活，著重危險化學物質運用及暴露時所為之風險評估，並期於2011年前得以有效掌握化學物質，進而維持勞動環境安全、減少處理毒性廢棄物之成本，達成保護生態與民眾健康之目標。
美國又傳疑似商業間諜活動2007年3月舊金山聯邦法院受理Oracle軟體公司對競爭對手SAP及其關係企業TomorrowNow提出濫用電腦詐欺、商業間諜行為告訴。 Oracle公司表示，自2006年底起便發現公司網站中與PeopleSoft、J.D. Edwards有關的客戶支援與維護部分出現流量暴增的現象。犯罪者冒用客戶的ID進入網站中竊取重要軟體與資料，目前已發現超過一千萬筆的違法下載紀錄，而犯罪者IP位址是來自於SAP德州辦公室所在地。 訴狀中指出，SAP員工涉嫌冒用多名PeopleSoft及J.D. Edwards的客戶帳號，登入並存取Oracle的重要資料與客戶連繫系統。因此，Oracle要求法院對SAP發出禁制令，以阻止其違法行為，另聲請法院下令要求SAP歸還非法竊取之資料與文件。 面對Oracle指控，SAP公司發言人Steve Bauer表示公司目前仍在瞭解與檢視該案件，因此不便就整起事件發表評論，但公司保證將全力回擊Oracle的指控。
新加坡科技與研究局針對未來工廠提出研究規劃及方向新加坡科技與研究局（Agency for Science, Technology and Research）於2017年7月26日提出未來工廠（Toward the factories of the future）概念及相關研究方向，自動化（Automation）、機器人（robotics）、先進電腦輔助設計（advanced computer-aided design）、感測和診斷技術（sensing and diagnostic technologies）將徹底改變現代工廠，可製造的產品範圍廣泛，從微型車乃至於飛機皆可生產。積層製造（Additive Manufacturing），又稱3D列印（3D printing），可使用單一的高科技生產線來創造許多不同的產品項目，而不需要傳統大規模生產的設計限制和成本，伴隨未來高效能電腦和感測技術之進步，積層製造速度也會隨之加快。而智慧工廠（smart factories）將與物聯網（IOT）、雲端計算（cloud computing）、先進機器人（advanced robotics）、即時分析（real-time analytics）與機器學習（machine learning）等技術與積層製造技術結合，將大為提升生產速度及產量。 為加速及改善積層製造的製程，最重要的方法之一，是使用材料物理學的基本原理來模擬製造過程，而近期更引進跨學科之研究，「模擬」最終產品化學成分和機械性能的微觀結構。因積層製造是一個複雜又困難的過程，透過變化既有規則之模擬（Game-Changing simulations），若建立完成模型且模擬成功，將成為積層製造的殺手級技術。在未來的五到十年，我們將看到更多的零件從積層製造技術生產出來，而且這種技術有機會成為未來工廠的生產基礎。由於現行材料及製造流程與機器必須配合一致，些許的差異皆會生產出不同品質之產品，故未來積層製造工廠的結果穩定重現性（repeatability）和標準化（standardization），將是產品商業化的主要障礙與挑戰。
日本發布新版之農業資料利用推動報告，並透過資料交換及利用機制確保資料共享及協作日本農林水產省於2025年9月在智慧農業網站上發布新版之農業資料利用推動（下稱報告），其內容包含2025年通過閣議決定之食材、農業、農村基本計畫，並指出為確保農業數位資料與人工智慧（下稱AI）之間的串聯應用，農業資料合作基礎平台（下稱WAGRI）的建立與資料協作、共有、提供功能是其不可或缺的要素。 報告指出，透過各式農業數位資料的蒐集與整合，諸如過往作物收成量資料、市場價格資料、土壤資料、農地資料、氣象資料等，並經過統合及分析後，可以達到提升作業效率及收益、減少勞動作業時間與器材損耗，以及降低環境負荷之效果。截至2025年9月為止，WAGRI網站上已提供高達223種農業數位資料相關的API，供農業領域從業者介接運用，並作為未來開發農業領域基礎AI模型的前置準備。 此外，報告亦指出WAGRI已於日本全國範圍內蒐集大量的農業數位資料，用以開發農業領域之基礎AI模型，並預計於2026年在WAGRI網站上提供基礎AI模型服務。未來農業領域從業者可透過WAGRI網站提供之基礎AI模型服務，輔以自身之農業數位資料，建立符合自身農業場域特性之特化型AI模型。 然而，報告亦指出不論是農業數位資料的API介接運用，還是將農業數位資料用以開發基礎AI模型，農業數位資料之法制配套仍需整備。因此，除了資料權屬等關係釐清外，報告特別提出於AI開發應用、資料共享之模式下，尚須建立「涵蓋資料整體生命週期之資料交換及利用機制」，包含資料對外公開之選擇權、資料提供之事前同意權、資料安全管理對策，以及資料刪除請求權等範圍，以確保農業數位資料在利用前的安心共享與協作。 我國政府如欲於農業領域發展基本AI模型，除應於全國範圍內蒐集大量之農業領域數位資料外，亦應建立串聯資料整體生命週期之資料交換及利用機制，以降低農業數位資料之間的協作風險。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）