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」
日本國家網路安全辦公室(国家サイバー統括室)於2026年3月5日,代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」(Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations)之國際文書(下稱本文書),並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局(Australian Signals Directorate,簡稱ASD)之澳洲網路安全中心(Australian Cyber Security Centre,簡稱ACSC)主導訂定,主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織,揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性,並就AI開發或採購階段,組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家,除了日本與澳洲以外,也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時,應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環,同時評估產品或服務之整體生命週期風險,不應著重於單一技術,而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌,包括特定關係事業者、活用AIBOM(AI物料清單,主要用來記錄AI模型相關資產與資訊,提供快速定位與管控AI問題模型功能)或SBOM(軟體物料清單,主要記錄軟體相依元件,用於漏洞管理與供應鏈透明度)、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險,進行漏洞管理,以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類:AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施(含硬體),以及第三方服務,本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險,其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面,以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外,本文書也針對各類風險提出可行的因應方法,例如: 1.數據面:需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面:需從可信來源取得透明模型,實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面:需做完整性驗證、元件審核,並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面:需確認設備無惡意內容,並在網路中適當分區。 5.第三方服務面:需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說,日本已意識到國家網路安全治理下,針對AI、機器學習的安全,不單是模型安全,而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書,不僅強化國際合作,同時建立供應鏈網路安全共識,因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰,從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法,作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作,提升國家網路安全治理之作法,值得我國未來借鏡參考。
德國交通部與歐洲道路安全資料工作組簽署多方協議,透過車聯網分享交通狀況資料以提升道路安全德國聯邦交通及數位基礎設施部(Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur, BMVI)於2020年12月2日公布與道路安全資料工作組(Data Task Force for Road Safety)成員簽署多方協議,以促進交通資料於道路維運單位、聯網車、智慧基礎設施間傳輸交換,進而透過最新技術識別道路危險狀況,以提升交通安全。 道路安全資料工作組係由歐盟成員國、車輛製造商、相關應用服務提供商所組成的公私合營夥伴關係,其任務為透過政府與產業相關利益者之合作,促進道路安全性資料可跨品牌和跨國界共享,並於公平可靠的合作夥伴關係下,促進公平競爭。 而在多方協議中,歐盟成員國,道路交通管理單位,汽車製造商和供應商以及地圖服務提供商等成員,承諾進行長期資料交換,並於協議中定義如何在安全相關交通資訊(Safety Related Traffic Information, SRTI)生態系統內,以公平、可靠的方式近用相關資料,並規定合作夥伴於SRTI價值鏈中應扮演的角色與責任,和透過分享安全相關的的資料,進而提供安全性服務。而在簽署本協議前,已成功完成可行性研究,在2019年6月至2020年10月間,不斷地測試SRTI系統並交換共數百萬筆資料,包括危險事故現場、暫時性濕滑路面、視野受限、特殊天候狀況等資訊。而在初步測試報告指出,透過上述資料交換,可發出相關危險交通狀況警告,能迅速有效因應各狀況作出適當的決策。
中國大陸公布專利法修正草案對外徵詢意見中國大陸國家知識產權局於2015年4月1日,公佈第四次《中華人民共和國專利法修改草案(徵求意見稿)》,其中涉及實質性修改條文共30條,包括修改現有條文18條、新增11條、刪除1條,並增加「專利的實施和運用」章。 具體修改重要內容包括: 一、強化外觀設計保護:1、產品局部外觀設計納入專利法保護範圍。2、增加外觀設計專利國內優先權制度。3、將外觀設計專利權之保護期限由10年延長到15年。4、鑒於實用新型和外觀設計專利權的授予沒有經過實質審查,具有不穩定性,草案增訂「專利權評價報告」作為侵權糾紛審理和處理過程中必須提交的「證據」,當事人無正當理由不提交,需自行承擔訴訟上不利後果。 二、提升發明人地位:1、草案規定「利用本單位物質技術條件完成的發明創造」,權利歸屬優先適用約定原則,若未約定時,申請專利權利歸屬於發明人或設計人。2、為解決國家設立之研究機構、高等院校專利技術移轉率低問題,允許發明人或設計人在單位怠於實施發明情形下,可與單位協商自行實施或者授權他人實施該專利,並按照協議享有相應權益,藉以激勵發明人積極進行技轉實施。 本次意見徵集時間已於4月28日截止,上述強化外觀設計保護及發明人地位作法,得否順利通過,有待後續持續追蹤。
美國產業安全局放寬對敘利亞的出口管制措施美國產業安全局(Bureau of Industry and Security)於2025年9月2日發布《放寬對敘利亞的出口管制》(Relaxing Export Controls for Syria)最終細則,此最終細則依《總統行政命令第14312號》(E.O.14312)修訂、放寬《出口管制規則》(Export Administration Regulations,以下簡稱EAR)對敘利亞的出口管制措施。 此次的修訂放寬重點如下: 1. 新增或擴大對敘利亞出口、再出口的許可例外(license exception)範疇 (1) 針對EAR第740部分為新增和擴張,如新增有關於敘利亞和平與繁榮(Peace and Prosperity)的許可例外,擴大EAR第740.9條許可例外之範圍至與消費性通訊裝置(Consumer Communications Devices)相關的貨品及軟體; (2) 為了允許對敘利亞出口、再出口新增的許可例外情況,修訂EAR第746.9條第b項一般限制條款。 2. 對敘利亞出口、再出口採取更寬鬆的許可審查 (1) 於EAR第746.9條第c項第1款特定最終使用情況(如電信通訊、水供應和衛生、電力等)採取推定同意(presumption of approval licensing); (2) 其餘最終使用的出口和再出口許可申請,依EAR第746.9條第c項第2款以逐案審查(case-by-case)的方式為之。 3. 刪除部分條文 例如EAR第746.1條第a項第3款刪除適用《第二號一般命令》(General Order No. 2.)之內容,而交叉參照EAR第746.9條。