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。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本經濟產業省「促進再生能源關連制度改革小委員會(再生可能エネルギー導入促進関連制度改革小委員会)」於2016年2月5日公布了報告書,該報告書集結了自2015年9月以來,共計13次的討論整理,未來FIT制度改革方向,將以此為根基。 提出該報告的目的在於,達成最加能源構成方案(エネルギーミックス)之目標,於2030年導入22-24%之再生能源,冀望在最大限度導入再生能源,並與抑制國民負擔之間調合並存。 該報告提出五大修正制度方針,分別簡述如下: (一)針對未運行案件對應修正認證制度 (1) 進一步加強撤銷認證制度之報告徵收及聽證程序。 (2) 創設新認證制度,應確認該發電事業的實施可能性後,才得認定為FIT。 (二)促進長期安定發電的配套措施 (1) 事業者應做適當的檢查及維修、發電量定期報告,制定廢棄及回收等應遵守事項。若有違反情事,主管機關得發出改善命令或是取消認定資格。 (2) 確認並遵守所涉及之土地使用條例、公告認定資訊、提供地方政府建構計畫內容。 (三)導入成本效率 (1) 設定中長期之「收購價格」目標。 (2) 以Top Runner等方式決定具備「成本效率」之收購價格,亦即以最佳方式選擇。 (3) 賦課金減免制度為一個可持續的機制,同時透過活用賦課金以確保基金,並確認對象事業的節能方案及對國際競爭力的影響等(檢討減免率)。 (四)擴大導入開發週期長(リードタイムの長い)之電力 (1) 開發週期較長之電力,預先於數年前決定認證案件之收購價格。 (2) 進行環評期間減半(通常為3~4年)等必要規制改革。 (3) 於FIT認證前,得申請接續系統。 (4) 針對不同電力的挑戰檢討對應的支援方法 (五)擴大導入電力系統改革之優勢 (1) 基於「廣域系統整備計畫」,計畫性地推動整備廣域系統。 (2) 對應區域系統之限制,公告系統資訊以及建設費用之單價。此外,繼續活用投標邀請規則(入札募集ルール),共同負擔系統升級費用。 (3) FIT收購義務人由零售事業者轉換為輸配電事業者,並促進全國區域間電力調配(広域融通)之順暢性。收購後之電力,得經由交易市場外直接輸送予零售事業者。 (4) 整備再生能源事業者間公平之輸出控制規則(公平な出力制御ルール)。
日本公布資料管理框架,促進資料加值應用日本經濟產業省2022年4月8日公布「協調性資料加值運用之資料管理框架-透過確保資料可信度創造資料價值之新路徑」(協調的なデータ利活用に向けたデータマネジメント・フレームワーク~データによる価値創造の信頼性確保に向けた新たなアプローチ),提示確保資料可信度之方法。經濟產業省於2019年7月31日設立「第3層︰網路空間信賴性確保之安全對策檢討工作小組」(『第3層:サイバー空間におけるつながり』の信頼性確保に向けたセキュリティ対策検討タスクフォース」,以下簡稱工作小組),討論確保資料可信度之要件,以利資料在網路空間內自由流通,並藉由資料創造出新的附加價值。 工作小組為確保資料可信度,首先定義資料管理為「將資料屬性依據其所涉之法令或組織規章,以及因蒐集、處理、利用、移轉等活動而改變之過程,視為一個生命週期加以管理」,並認為資料管理會受到屬性(資料性質,如內容、揭露範圍、利用目的、資料管理主體、資料權利者等)、場域(針對資料之特定規範,如各國、地區法令、組織內部規定、組織間契約等)及事件(產生、改變及維持資料屬性之事件,如生產、蒐集、處理、移轉、提供、儲存、刪除)等三大要素影響,並據此建立資料管理模型。 工作小組期待藉由上述三大要素,依序透過讓資料處理流程(事件)處於容易被觀察的狀態、整理所涉及之相關規範(場域),以及判斷資料屬性等步驟,讓利害關係人之間可更容易進行資料共享及資料治理。
印度對TK( Traditional Knowledge傳統知識 )保護提出的建議修正案近年來許多先進國家的藥廠或是生技公司紛紛到生物資源豐富的國家從事生物探勘活動,希望可以尋找合適的生技產品候選者 (candidate) ,也因此產生許多不當佔有的生物盜竊 (biopiracy) 事件。 由於印度本身在 2002 年專利法修正時,特別規定生技發明之專利申請者若使用生物物質 (biological material) ,應揭露其地理來源 (source of geographical origin) ,未揭露其來源地或提供錯誤資訊者,則構成專利撤銷之理由; 2005 年的專利法修正的重點之一為「加強專利授予前異議 (pre-grant opposition) 機制」,意即未揭露生物物質之來源地或提供錯誤資訊者,或者申請專利之權利內容含有傳統知識者,可提出異議之事由。 目前國際間針對是否應強制規定申請人應揭示其來源地等仍無共識。從 2001 年的杜哈發展議程的談判會議結果即可知,由於該談判採取 「單一承諾( Single Undertaking )」模式且可從不同議題間相互掛勾,加上開發中及低度開發會員採取結盟方式來壯大談判立場,在某些關鍵議題與美國、歐盟等主要會員國形成抗衡局面。 開發中國家對於 TRIPs 第 27 條第 3 項 b 款的審議特別在乎,認為 TRIPs 協定應該修訂應納入上述的揭露需求外,還必須提供事先告知且同意 (prior informed consent) ,以及因該專利而獲取的利益與來源地分享之證明。 因此,印度提出修正 TRIPs 協定的建議,強制會員國必須改變內國法律,規定專利申請者必須揭露其發明所使用的生物物質來源,並希望能在今年 12 月香港部長會議裡討論。
以色列發布人工智慧監管與道德政策以色列創新、科學及技術部(Ministry of Innovation, Science and Technology)於2023年12月17日公布以色列首個關於人工智慧的監管和道德政策,在各行各業將人工智慧作為未來發展方向的趨勢下,以多元、協作、原則、創新的理念為其導向,為了化解偏見、人類監督、可解釋性、透明度、安全、問責和隱私所帶來的衝擊,以色列整合政府部門、民間組織、學術界及私部門互相合作制定政策,以求解決人工智慧的七個挑戰,帶領以色列與國際接軌。 該人工智慧政策提出具體政策方向以制定措施,其中具有特色的三項為: 1. 軟性監管:人工智慧政策採取軟性監管制度,以OECD人工智慧原則(OECD AI Principles)為基礎,採行制定標準、監督與自律等方式促進人工智慧永續發展,注重以人為本的道德原則,強調創新、平等、可靠性、問責性。 2. 人工智慧政策協調中心(AI Policy Coordination Center):邀集專家學者成立跨部門的人工智慧政策協調中心,進行人工智慧政策研議,向政府部門監管提出建言,為人工智慧的開發使用建立風險管理,並代表國家參與國際論壇。 3. 公眾參與及國際合作:政府機關與監管機構舉辦人工智慧論壇,提出人工智慧的議題與挑戰,邀請相關人士參與討論,並積極參與國際標準制定,進行國際合作。 我國科技部在2019年邀集各領域專家學者研議提出「人工智慧科研發展指引」,強調以人為本、永續發展、多元包容為核心,以八大指引為標竿,推動人工智慧發展。我國已有跨部會溝通會議對於人工智慧法制政策進行研討,可觀察各國軟性監管措施作為我國人工智慧風險管理及產業政策參考,與國際脈動建立連結。