Connected Industries為日本產業的未來願景,透過人、機器與科技的跨界連接,創造出全新附加價值的產業社會,以達到Society5.0理想目標。例如,物與物的連接形成物聯網(IoT)、人與機器合作拓展智慧與創新、跨國企業合作解決全球議題、跨世代的人與人連繫傳承智慧與技術、生產者與消費者接觸解決商業與社會問題等。
隨著第四次產業革命到來,IoT、大數據及 AI人工製會等技術革新,日本藉由高科技、技術人才及應變能力等優勢與數據技術相結合,目標是邁向以人類為中心、解決問題的新產業社會。Connected Industries的三大支柱分別為:
一、新數據社會(New Digital Society)
消除人與機械系統的對立,實現全新的數位化社會。解決新興科學技術如AI及機器人運用上的困難,並積極活用該技術幫助並強化人類解決問題的能力。
二、多層次合作(Multilevel Cooperation)
區域、世界及全球未來面臨複雜的挑戰,必須透過企業間、產業間及國與國間的連繫合作解決課題。
三、人力資源發展(Human Resource Development)
以人類為中心做思考,積極推展數據技術的人才養成,邁向智慧與技術的數據化時代。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國司法部(Department of Justice, DOJ)及聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)於今(2007)年4月中旬,公布了眾所矚目的「反托拉斯執法與智慧財產權報告」(Antitrust Enforcement and Intellectual Property Rights, Antitrust-IP Report)。本報告綜整歸納DOJ與FTC於2002年所舉行的一系列名為「知識經濟時代之競爭與智慧財產權法制政策」(Competition and Intellectual Property Law and Policy in the Knowledge-Based Economy)公聽會重點,以及來自於不同利益團體與產業代表之看法。 DOJ與FTC於1995年曾公布「智慧財產授權之反托拉斯指導原則」(Antitrust Guidelines for the Licensing of Intellectual Property,以下簡稱1995年指導原則),基本上,甫公布的「反托拉斯執法與智慧財產權報告」的內容,重申DOJ與FTC過去依1995年指導原則的執法實務與政策,報告也特別針對幾種經常引起疑義的智慧財產運用態樣,諸如搭售(tying):專屬交易(exclusive dealing)、特殊授權條款、專利聯盟(patent pools)、交互授權(cross-licenses),肯認其亦有加強競爭並有利於消費者的效果,故DOJ與FTC將會依合理原則(rule of reason)評估個別契約的合法性,而不會逕認其係本質違法(per se unlawful)。所謂合理原則,係指由法院及競爭法主管機關,就特定協議之有利於競爭效果與反競爭效果間進行權衡,以判斷其對整體市場競爭與消費者福祉所產生之影響。 此外,DOJ與FTC也針對個別的行為,如單方拒絕授權(unilateral Refusals to License)、標準制定(standard setting)、交互授權(cross-licenses)、專利聯盟(patent pools)、使專利期間延長於法定保護期間之外(extending patent rights beyond the statutory term)等,於報告中揭示其所持的一般管理政策。
英國衛生部提出健康照護科技行為準則,以增進資訊安全以及新技術操作品質英國近來透過電子醫療紀錄的應用,以智慧演算法(intelligent algorithms)開發結合數位技術的創新醫療科技,這些成果多是以國民健保署(National Health Service, NHS)的資料做為基礎,因此關於資訊保障等議題也開始受到政府之重視。 2018年9月5日,英國衛生部(Department of Health and Social Care)在NHS健康與護理創新博覽會(NHS Health and Care Innovation Expo Conference 2018)中公布「以資料導向的健康照護科技之行為準則」(Code of Conduct for Data-driven Health and Care Technology)。此準則主要鼓勵研發公司在設計產品時,將患者的資訊安全以及新技術的操作品質列入考量。 此行為準則的目的主要在於改善整體研發環境,內容包含十項原則,分別為:界定使用者、界定價值(value proposition)、對使用的資料保持合理(fair)、透明(transparent)以及當責(accountable)的立場、符合一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)的資料最小化原則(data minimisation principle)、利用公開之標準、公開被使用的資料以及演算法的極限、在設計中內建合適的安全性設定、界定商業策略、展示技術使用上的有效性、以及公開演算法的類型、開發原因、與操作過程的監控方式。 官方期望接下來能廣納相關人員的建議,以增進此指引在產業運作上的適用性,並預期於2018年12月公布更新的版本。