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。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
蕭仁豪
法律研究員 編譯整理
在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代，巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存，「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性，美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC)，讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類，並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享，會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式，各資料版本會被強制整合為特別形式，但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失，對研究產生不利的限制。有鑑於此，為更有效益的應用巨量資料，Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake)，此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中，目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data)，保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料，減少資源上處理數據的必要，讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性：1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake，該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時，可協助維持資料的來源與真實性，並得以不同形式的醫療數據進行分析項目，例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險，尤其是醫療保健領域，因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得，因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障，在建立安全的Data Lake之前，必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。
解析中國江蘇省「企業知識產權管理規範」之內容與對台商的影響 臉書改名Meta，宣告元宇宙的時代來臨Facebook宣布改名為「Meta」，決心投入巨額資金發展虛擬實境並研發相關app提供用戶社交會面和辦公場所，藉此定位自己為元宇宙（Metaverse）公司。臉書創辦人Mark Zuckerberg在今（2021）年10月28日宣告將「Facebook」改名為「Meta」的公開信中提及，在元宇宙中，您幾乎能做到所有能想像到的事情，與朋友和家人聚會、工作、學習、購物等行為。 元宇宙這名詞是如此新穎，以至於沒有一個被普遍接受的定義。它被認為是網路的未來。由臉書創辦人上述的公開信可以得知，元宇宙是個讓使用者能身歷其境且包羅萬象的世界，將超脫電玩與娛樂而進入工作和商業的領域。現實生活中一切的行為幾乎都可以在元宇宙中進行，也因此，現實世界的法律問題，也可能發生在元宇宙中，進而影響法律秩序。 隨著區塊鏈和加密貨幣這類科技被廣泛採用，在元宇宙或Web3.0這樣的虛擬空間經營公司、買賣持有商品將順勢發展而來。財產的標記化（tokenization）也意味著任何實體或虛擬物的所有權可以被認證，也在無法竄改的帳本擁有權限碼，使得虛擬世界的交易更可靠。 非同質化代幣（Non-Fungible Tokens，下稱NFTs）是近來彰顯所有權的新興表現方式，這將會在元宇宙的經濟體系中扮演重要角色。所有因契約、租約而來的財產將被標記化，使人們有可能在Opensea這樣的平台購買數位土地、數位房產或者任何其他的數位虛擬物品，且一樣能證明所有權。可以說，數位財產標記化將對法律業產生最大影響。元宇宙將很有可能發展出一個數位城市，使消費者們能在數位世界購買土地，在土地上面建造房屋且將透過NFTs把房子放滿藝術品。消費者們可以好好裝扮自己在元宇宙內的分身，買電影院或者演唱會的票。所有的商品和服務可以透過NFTs標示所有權的方式跟企業購買。 在元宇宙裡，交易行為將與現實世界一模一樣。財產可以被交易、關係可以被建立，也可以成立公司，更會創造出智慧財產，也會產生著作權的爭端，或者發生利用數位資產洗錢、逃漏稅等新型態的犯罪，但元宇宙中的行為人與現實世界行為人不一定有明確連結，使得執法機關更難以追查，甚至產生管轄權之衝突。在元宇宙中存在和營運的公司也如同現實世界一樣，需要法律專家和保險制度降低他們的風險。 元宇宙對法律產業和監管機構帶來的影響是多方面的。Facebook，或者說改名後的Meta，有意激發世人對元宇宙的討論以及關注元宇宙的發展，而律師們和法律事務所也必須熟稔於這個領域，以應付那些即將要投入這項產業的客戶們。
英國資訊委員辦公室（ICO）發布沙盒執行過程中所觀察到的關鍵議題2019年9月英國資訊委員辦公室（Information Commissioner's Office, ICO）啟動沙盒計畫（ICO Sandbox）測試階段（beta phase），由ICO所選10個測試專案，透過解決當今社會問題，例如如何減少暴力犯罪、大學如何促進學生的心理健康、新技術如何改善醫療保健等，期能促進公眾利益。 各專案在滿足創新性和可行性前提下，同時也面臨著複雜的資料保護議題，因此ICO持續與各專案溝通，提供其應用現有個資保護指引之建議，如歐盟一般資料保護規則之資料保護影響評估指導文件（Guide to the GDPR - Data protection impact assessment）、資料保護自我評估工具包（Data protection self-assessment toolkit）等。自2019年3月底開始（受理申請）迄今，ICO沙盒執行過程中所觀察到的關鍵議題如下： 公部門資料應用效益：部份參與者正在克服與公部門進行歷史資料共享，或是如何整合應用大數據等。個人資料與新技術應用，必須與資料主體的權利和自由進行權衡。 同意：確保各方對於「同意」（Consent）之理解，以弭平差異，同時向公眾提供透明資訊。 新技術的挑戰：應用語音生物辨識（voice biometrics）、臉部辨識技術（facial recognition technology, FRT）等，需要在適當基礎上處理特殊類別資料。 資料分析（Data analytics）：以符合資料保護的方式進行資料分析，處理特殊類別資料的適法性，評估處理過程中的風險，並檢查可能用於資料分析的資料來源，確保符合目的之應用。 未來的6個月，ICO將持續與各專案合作，使其為有效的解決方案，為公眾提供創新合規之產品與服務，並成為未來結合資料保護和創新應用之規劃藍圖，以奠定隱私保護的基石。