德國經濟與能源部於2017年11月公布車輛及其系統新技術補助計畫期中報告,補助的研究計畫聚焦於自動駕駛技術及創新車輛技術兩大主軸。
在自動駕駛研究中,著重於創新的感測器和執行系統、高精準度定位、車聯網間資訊快速,安全和可靠的傳輸、設備之間的協作、資料融合和處理的新方法、人機協作、合適的測試程序和驗證方法、電動汽車之自動駕駛功能的具體解決方案。其中以2016年1月啟動的PEGASUS研究項目最受關注,該計畫係為開發高度自動化駕駛的測試方法奠定基礎,特別是在時速達130公里/小時的高速公路上。
在汽車創新技術的研究發展上,著重於公路和鐵路運輸如何降低能源消耗和溫室氣體排放,包括透過交通工具輕量化以提高能源效率、改善空氣動力學之特性、減少整體傳動系統的摩擦阻力、創新的驅動技術。另外,也特別注重蒐集和利用在車輛操作期間產生的資料,例如在於操作和駕駛策略的設計,維護和修理,或車輛於交通中相互影響作用。
本報告簡介相關高度實用性技術研究計畫,同時展望未來研究領域,以面對現今產業數位化的潮流和能源效率及氣候保護的發展的新挑戰,因此,資通訊技術、自動控制技術以及乾淨動力來源技術,將會是未來交通領域研究的重點。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
英國於三月份發布2021年度財政預算案,其中說明為鼓勵新創企業(快速成長型企業)發展而公布了八項策略,包含:立即提供救濟以抵抗新冠肺炎帶來的風暴、政府成立新基金「Future Fund: Breakthrough」投資新創企業、企業激勵員工措施(EMI)之重視、發行高科技技術簽證、培養下一世代人才、新創企業協助成長計畫(針對數位化及企業管理)、研發稅收減免計畫之修正以及英國主板上市規則之修正。 其中英國主板上市規則之修正部分,主要委託外部專家Lord Hill信行獨立審查。經審查後專家提出15項建議,包含: 財政部須向議會提交一份年度報告,並於報告中說明已採取或即將採取之專家建議。 財政部應隨時注意英國金融行為監理總署 (Financial Conduct Authority, FCA)是否為英國打造適合新創企業發展並擁有良好監管之公開市場。 應於優質板(Premium Listing)開放上市公司使用雙層股權結構,但須搭配相關監管措施以維持良好公司治理。 重新定義、命名標準板(Standard Listing)。 修正並降低股權分散之要求,並建議依據不同規模公司設置不同分散比例。 放寬特殊目的收購公司(Special Purpose Acquisition Company, SPAC)限制,同時為保護一般投資人建議新增「異議股東股份收買請求權」。 建議修正公開說明書相關部分,如:放寬豁免規定、允許使用替代文件。 建議考量於英國二次上市之企業毋庸另行製作公開說明書,而允許使用於其他國家上市之公開說明書。 建議修正董事以及發行人責任,促使其提供前瞻性訊息。 擴大科技研發公司上市時豁免獲利之要求至其他新創企業。 建議降低優質板歷史財務文件之要求。 考量如何運用科技提高一般投資人參與公司治理。 修改上市規則以利提高公司籌資之效率。 審查現行公開發行相關規則,確定各規則均有符合設立目的。 放寬廣泛金融生態系統限制,如:放寬養老基金投資限制、解決競爭稅收環境以及中小企業研發優惠。
歐洲央行提出7500億歐元之「緊急債券收購計畫」以因應新冠肺炎疫情歐洲央行(European Central Bank, ECB)於2020年3月18日提出7500億歐元之「緊急債券收購計畫」(Pandemic Emergency Purchase Programme),紓困金額占歐盟年GDP之7.3%,以協助歐盟面臨新型冠狀病毒(covoid-19)所帶來之經濟衝擊,同時也減緩再生能源產業因疫情所帶來之影響。 就此,歐洲央行總裁Christine Lagarde表示,對於紓困對象及方法,歐洲央行將採取不分產業類別自市場購買公債或私人債券之方式,以因應疫情所帶來之影響,其中也包含歐盟投資銀行(European Investment Bank, EIB)所發行之「綠色債券」(Green Bond)。又綠色債券係歐盟投資銀行於2007年所發行,又名「氣候意識債券」(Climate Awareness Bond),職是故,歐洲央行針對歐盟投資銀行綠色債券進行紓困將使再生能源產業蒙受其利。 依歐洲央行之「緊急債券收購計畫」,歐洲央行僅得自次級市場(Secondary Market)購買債券,而不得直接自初級市場(Primary Market)購買,亦即歐洲央行僅得自價證券買賣之交易市場購買債券,而不得直接購買首次出售之有價證券,此項限制,也包含歐盟投資銀行所發行之綠色債券。 以歐盟投資銀行綠色債券為例,歐洲央行之操作機制在於透過此項購買手段,提升歐盟投資銀行綠色債券之市場價格,同時讓歐盟投資銀行面對投資人時,可以享有較為優渥之議價空間,以降低歐盟投資銀行未來所要付給投資人之利率。同時歐洲央行可再進一步降低對於歐盟投資銀行之利息,進一步降低歐盟投資銀行因發行綠色債券所帶來之利息壓力,促使綠色產業得以因應疫情之衝擊。 如此歐洲央行即達成其目的,減緩投資市場之震盪,同時達到振興經濟產業效益。這也是為何,歐洲央行僅得自次級市場(Secondary Market)購買債券,而不得直接自初級市場(Primary Market)購買債券之原因。
南非提出個人資料保護法草案南非共和國議會在2013年8月22日通過了個人資料保護法修正案(PROTECTION OF PERSONAL INFORMATION BILL),該法案已由總統Jacob Zuma簽署正式成為法律,這也是南非首次全面性的個人資料保護立法 。 該部立法目的在於為促進個人資料的保護,建立全面性的個人資料保護原則。此次提出多項修正,包括 : 1. 設立獨立法人監察機構作為獨立且公正的執行個人資料保護法上職務及權力。 2. 公、私部門僅在特定情形時方可處理個人資料。 3. 蒐集個人資料必須提交予前述獨立法人監察機構。 4. 限制蒐集兒童個人資料,並將哲學、信仰、宗教,種族、民族血統,工會會員,政治觀點,健康,性生活或犯罪前科列為特種個人資料,並加以限制蒐集。 5. 需要處理個人資料者,必須落實保護措施,以保護個人資料為完整之狀態。 6. 發生個人資料外洩情形時,必須通知受影響的當事人以及前述獨立法人監察機構。 7. 要求公、私部門均需指定專責個人資料保護人員。 8. 透過自動傳呼裝置行銷需受到一定程度之限制。 9. 限制跨境傳輸時,限制傳輸收受方必須是至少具備與南非相同個人資料保護水準之區域。 南非之個人資料保護法通過後,對於消費者保障係又提升至另一層次,然該法之施行會對企業造成的衝擊,以及消費者是否可以在修法後獲得實質上的保障,仍待觀察。
日本發布《資料品質管理指引》,強調歷程存證與溯源,建構可信任AI透明度2025年12月,日本人工智慧安全研究所(AI Safety Institute,下稱AISI)與日本獨立行政法人情報處理推進機構(Information-technology Promotion Agency Japan,下稱IPA)共同發布《資料品質管理指引》(Data Quality Management Guidebook)。此指引旨於協助組織落實資料品質管理,以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進,垃圾出(Garbage in, Garbage out)」的難題,資料品質將直接影響AI的產出。因此,為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性,《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料,以資料生命週期分為8個階段,並特別強調透過資料溯源,方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段:組織高層應界定資料蒐集與利用之目的,並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段:此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料,應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料,並明確記錄後設資料(Metadata)。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊,包含資料的創建、轉檔(transformation)、傳輸及使用情況。因此,需要記錄資料的創建者、修改者或使用者,以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度,確保訓練資料進入AI系統時,即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段:重點在於AI標註(Labeling)品質管理,標註若不一致,將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理,即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容,並持續補充後設資料。此外,可添加浮水印(Watermarking)以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段(Data Processing):建立即時監控及異常通報機制,以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段:導入RAG(檢索增強生成)技術,檢索更多具參考性的資料來源,以提升AI系統之可靠性,並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段(Evaluation of Output):為確保產出內容準確,建議使用政府公開資料等具權威性資料來源(Authoritative Source of Truth, ASOT)作為評估資料集,搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性(Currentness),避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段(Deliver the Result):向使用者提供機器可讀的格式與後設資料,以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據,增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段(Decommissioning):當資料過時,應明確標示停止使用,若採取刪除,應留存刪除紀錄,確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調,完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎,有助組織確認內容準確性、決策歷程透明,方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,同樣強調從源頭開始保護資料,歷程存證與溯源為關鍵,有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)