日本經濟產業省於2016年11月14日召開第二次「自動駕駛商業檢討會」,邀請產官學研各界對於自動駕駛未來國際標準的動向以及諸如協調領域、社會接受度、制度和基礎建設等方面所涉議題,交換意見。
該檢討會首先注意到美國、歐洲以及韓國對於自動駕駛各式規則或指引制定的討論。在協調領域方面,檢討會指出:關於自動駕駛所需的地圖資訊,應由各汽車製造商協調,透過合作機制或規範來確保資訊與資金提供的公平性。
社會接受度方面,檢討會則提出建議考量是否需要針對不擅駕駛的高齡者或初學者,提供有效系統的必要性。在制度與基礎建設方面,檢討會則指出:以現狀而言,自動駕駛服務的商業永續性仍不明朗,必須持續進行實證試驗。
此外,為減少交通事故與因應少子化,與汽車的ICT革命等議題,由國土交通省於同年11月25日設立「自動駕駛戰略本部」(自動運転戦略本部),並於12月9日召開第一次會議。
該次會議討論的範圍包括:為實現無人駕駛的環境整備、自動駕駛技術的研發、普及與促進,以及為實現自動駕駛的實證與社會試驗。
會議結論則由國土交通大臣指示針對「車輛的技術基準」、「年長者事故對策」、「事故發生時的賠償規則」、「大卡車列隊行走」、「非平地道路間以車站為據點的自動駕駛服務」等議題速成立工作小組。
美國能源部依據「2007年能源獨立與安全法案」(The Energy Independence and Security Act (EISA) of 2007)第655條規定,設立Bright Tomorrow Lighting Prize (L Prize)競賽,這是第一個由美國政府所發起的科技競賽。此一規定係依據「2005年能源政策法」(Energy Policy Act of 2005)第1008條而來,賦予能源部對於與其政策目的相關、有重大貢獻的科技研發或商業應用,得設置競賽活動並提供獎金。因此,為了促進照明產業的發展,而固態照明(solid-state lighting)科技是具有潛力能減少照明能源的使用以達解決氣候變遷的方式之一,因此能源部希望在固態照明技術的研發上扮演催化者的角色,藉由此一競賽來刺激研發超效能固態照明產品以取代傳統照明設備。 此一規定對工業的發展造成挑戰,因為將會取代兩種日常生活所使用的產品:60W白熾燈泡與PAR 38滷素燈泡。於2008年5月首先展開的是60W白熾燈泡領域,因為此種燈泡是消費者最普遍使用的,約佔美國國內白熾燈泡市場的一半。要獲得此獎項的要求,必須該替代產品要能使用低於10W的電力,節省83%的能源。該競賽已於2011年8月結束,由Philips Lighting North America所研發的高效能LED產品獲得,除頒發一千萬美元的獎金外,亦已與聯邦政府簽署採購合約。該產品預計於2012年春於零售商店上架。 L Prize的第二階段競賽於2012年3月展開,希望針對PAR 38滷素燈泡領域,鼓勵企業研發LED替代產品,來取代通常使用於零售商店或戶外安全照明的聚光燈和探照燈等傳統PAR 38滷素燈泡。此一競賽獎勵對於全美的照明產業是相當好的挑戰,不僅能研發出創新、具有高效能的產品,亦能提升美國製造業的競爭力。目前全美國約有九千萬個PAR 38滷素燈泡,若能以高效能燈泡取代,能源部預估每年可以節省約11terawatt-hours的電力,並可減少七百萬噸的碳排放。 要贏得L Prize的產品必須通過嚴格的測試,包括其性能、品質、壽命、價格及是否適合量產等。由於在PAR 38滷素燈泡領域,至少必須製造50%的LED燈泡,且所有的組裝都須在美國完成,因此同時亦提供相當多的工作機會。
中國民航局公布《關於推動「人工智慧+民航」高品質發展的實施意見》,以加速推動AI於民用航空領域的創新與產業發展中國民用航空局於2025年11月19日公布《關於推動「人工智慧+民航」高品質發展的實施意見》(关于推动“人工智能+民航”高质量发展的实施意见),旨在貫徹《國務院關於深入實施「人工智慧+」行動的意見》(国务院关于深入实施 “人工智能+”行动的意见)及《關於「人工智慧+交通運輸」的實施意見》(关于 “人工智能+交通运输”的实施意见)的要求,以加速推動AI於民用航空領域的創新與產業發展。 本文件說明,中國政府將於安全、物流、監管、建設等領域,持續推動AI驅動的創新產業發展,深化產業與AI的結合。2027年將首先實現AI於民航安全、物流之發展,預計屆時民航領域的高品質資料、基礎設施平台、產業模型演算法等AI核心要素已見成效,形成具指標性的前瞻示範案例以及具有競爭力的智慧產品與應用;而預計至2030年,民航AI治理體系與安全保障體系已逐步建立,成為民航領域發展的基礎。 本文件針對AI具發展優勢之民航領域,提出其於安全、運行、監管等層面的應用場景,例如飛機故障預測性維護、入侵物辨識、鳥情監控、航班編制、航程調度、智慧旅客服務、自動化倉儲管理、執法輔助、風險控管機制等多元應用。此外,為推動民用航空AI算力基礎設施的建設,也鼓勵建造算力與資料中心,期能建立標準化、資料共享的可信資料基礎建設。 而為指導民航單位落實AI應用,本文件亦於附件中編入《民航人工智慧應用場景參考指引》(民航人工智能应用场景参考指引),該指引中介紹發展程度較高的42個航空領域AI應用場景,說明各應用場景的基本應用概念及技術發展成熟度,以作為各單位根據自身條件制定AI導入應用策略的參考依據。
美國聯邦通訊委員會新通過的隱私規範這是客戶的資訊,該資訊如何被使用應為客戶的選擇。」於此一理念下,美國聯邦通訊委員會(Federal Communication Commission,FCC)於2016年10月27日通過了寬頻客戶隱私規定(Broadband Consumer Privacy Rules),該規定要求寬頻網路服務提供者(broadband Internet Service Providers,ISPs)應保護其客戶之隱私,該新通過的隱私規範非禁止使用及分享客戶的資訊,而係給予客戶有更多的選擇去決定自身的資訊該如何被分享及使用。以下簡介規範內容: 一、規範對象:寬頻網路服務提供者及其他電信營運商,例如Comcast、Verizon、AT&T等。規範對象未包含聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission,FTC)所管轄的隱私保護措施下的網站或其他邊緣服務商(edge service),例如Google、Facebook、Amazon等。亦未規範寬頻網路服務提供者營運的社交媒體網站或政府監管、加密,執法等問題。 二、 主要規範內容:將ISP所蒐集得使用及分享的資訊分為三類,建立客戶同意要件,分類如下。 (一)敏感性資訊須事前取得客戶肯定地選擇同意加入(opt-in),才得為使用及分享。敏感性資訊包含精確的地理位置、金融資訊、健康資訊、孩童資訊、社會安全碼、網站瀏覽紀錄、app使用紀錄及通訊內容。 (二)非敏感性資訊,例如電子郵件地址或服務層資訊,得使用及分享,惟當客戶選擇退出(opt-out)則不得使用及分享。 (三)同意要件之例外。除了在建立客戶與ISP關係外,針對特定目的將會被推定為已取得客戶同意,包含寬頻服務之提供或針對服 三、 其他重要規範內容:清楚告知客戶收集的資訊、將如何使用、向誰分享;實施合理的資料安全準則;保密性違反之通知。 然而針對FCC是否具有相關管制權限,質疑聲浪仍存於本次規範之通過。亦有認為該規範與FTC的管制同時運行將形成疊床架屋,造成社會大眾之混淆。並且該規範未能真實反映網路生態,未將網路公司或社交網站公司列入管制對象,無法真正保護客戶隱私。
澳洲發布《人工智慧臨床應用指引》提供臨床照護之人工智慧使用合規框架澳洲醫療安全與品質委員會(Australian Commission on Safety and Quality in Health Care, ACSQHC)與衛生、身心障礙及高齡照護部(Department of Health, Disability and Ageing)聯合於2025年8月發布《人工智慧臨床應用指引》(AI Clinical Use Guide),旨在協助醫療人員於臨床情境中安全、負責任使用人工智慧(Artificial Intelligence, AI)。該文件回應近年生成式AI與機器學習快速導入醫療現場,卻伴隨證據不足、風險升高的治理挑戰,試圖在促進創新與確保病人安全之間建立清楚的合規框架。 該指引以臨床流程為核心,將AI使用區分為「使用前、使用中、使用後」三個階段,強調醫療人員須理解AI工具的預期用途、證據基礎與風險限制,並對所有AI產出負最終專業責任。文件特別指出,當AI工具用於診斷、治療、預測或臨床決策支持時,可能構成醫療器材,須符合澳洲醫療用品管理管理局(Therapeutic Goods Administration, TGA)的相關法規要求。 在風險治理方面,該指引明確區分規則式AI、機器學習與生成式AI,指出後兩者因輸出不確定性、資料偏誤與自動化偏誤風險較高,臨床人員不得過度依賴系統建議,仍須以專業判斷為核心。同時,文件要求醫療機構建立AI治理與監督機制,持續監測效能、偏誤與病安事件,並於必要時通報TGA或隱私主管機關。 在病人權益與隱私保護方面,指引強調知情同意與透明揭露,醫療人員須向病人說明AI使用目的、潛在風險及替代方案,並遵循《1998年隱私法》(Privacy Act 1988)對個人健康資料儲存與跨境處理的限制。澳洲此次發布之臨床AI指引,展現以臨床責任為核心、結合法規遵循與風險管理的治理取向,為各國醫療體系導入AI提供具體且可操作的合規參考。 表1 人工智慧臨床應用指引合規流程 使用前 使用中 使用後 1.界定用途與風險。 2.檢視證據與合規。 3.完備治理與告知。 1.AI輔助決策。 2.即時審查修正。 3.維持溝通透明。 1.持續監測效能。 2.標示可追溯性。 3.通報與再評估。 資料來源:AUSTRALIAN COMMISSION ON SAFETY AND QUALITY IN HEALTH CARE [ACSQHC], AI Clinical Use Guide (2025).