為了全力打造英國成為「FinTech 全球領導者地位」,及引領FinTech 國際監管規則的大國,英國金融業務監理局(Financial Conduct Authority, FCA)於2014年10月啟動了金融科技創新計畫(Project Innovate),目的就是能夠追蹤進入金融市場的新興商業模式,其中最重要的建立監理沙盒制度(Regulatory Sandbox),旨在提供企業可以在安全空間內對創新產品、服務、商業模式等進行測試,而不會立即招致參與相關活動的所有監管後果。
金融科技創新計畫增設創新中心(Innovation Hub),為創新企業提供與監管對接等各種支持。
金融科技創新計畫通過促進破壞式創新鼓勵挑戰現有的商業模式,而創新中心主要透過政策與金融科技業者交流,了解是否監管政策能夠更好的支持創新。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2023年5、6月經濟合作暨發展組織(Organisation for Economic Cooperation and Development, OECD)在邁向數位化計畫(Going digital Project)下陸續公布53個國家地區科學技術創新政策(science, technology and innovation policy)指標。OECD另一方面也提供許多政策工具供各政府參考,如2022年12月發布《數位化推進資料治理以促進增長和福祉》(Going Digital to Advance Data Governance for Growth and Well-being),並出版《資料治理政策制定之數位化指南》(Going Digital Guide to Data Governance Policy Making),協助應對轉型為數位治理時的潛在益處與風險。 《數位化推進資料治理以促進增長和福祉》指出,數位工具發展使資料蒐集、處理的效能大幅增加,邊際成本快速下降,為經濟、社會注入新驅動力。OECD觀察到COVID-19疫情危機中,各國政府藉多樣的資料有效追蹤疾病並做出相應對策;然而,也出現資料治理不當案例,如有勞動中介機構不慎在資料應用時加深性別勞動的不平等。因此,資料成為治理的戰略資產同時也需詳加了解資料多樣化的特性,在資料跨領域產製、流通與利用的過程中一併考量其益處與風險。 《資料治理政策制定之數位化指南》則點出三個發現,並提供相應策略做為各國政府治理參考。第一,關切資料開放同步產生的益處與風險,建議應確立風險管理的文化並建置透明且開放的資料生態系,以增加使用者的能動性,俾利人們自覺主動利用資料。其次,治理框架應平衡生態系中利害交疊的人民、企業團體、政府各部門等,藉契約範本、行為準則等機制確保決策各環節中利害關係人的參與機會和框架的一致性。第三,資料的邊際成本雖一再降低,然而進入門檻、後續管理的負擔仍重,政府應持續激勵資料的基礎建設投資,促進市場競爭並解決後進者的阻礙。
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。
美國運輸部公布自駕車3.0政策文件美國運輸部(Department of Transportation)於2018年10月4日公布「自駕車3.0政策文件」(Preparing for the Future of Transportation: Automated Vehicles 3.0)」,提出聯邦政府六項自駕車策略原則: 安全優先:運輸部將致力於確認可能之安全風險,並促進自駕車可帶來之益處,並加強公眾信心。 技術中立:運輸部將會依彈性且技術中立之策略,促進自駕車競爭與創新。 法令的與時俱進:運輸部將會檢討並修正無法因應自駕車發展之交通法令,以避免對自駕車發展產生不必要之阻礙。 法令與基礎環境的一致性:運輸部將致力於讓法規環境與自駕車運作環境於全國具備一致性。 主動積極:運輸部將主動提供各種協助,以建構動態且具彈性之自駕車未來,亦將針對車聯網等相關補充性技術進行準備。 保障並促進自由:運輸部將確保美國民眾之駕駛自由,並支持透過自駕科技來增進安全與弱勢族群之移動便利,進而促進個人自由。 「自駕車3.0政策文件」並建立五個策略,包括利益相關人參與、典範實務(best practice)、自願性標準、目標研究(Targeted research)與規範現代化等,配合以上原則進行。美國運輸部並肯認其先前提出之「安全願景2.0(A Vision for Safety)」中之安全性架構,並鼓勵技術與服務開發商持續遵循自願性之安全評估,並重申將依循自我認證(self-certification)而非特定認證管制途徑,以促進規範之彈性。
稻米基因定序大功告成,有助解決全球糧食問題由十個國家的科學家共同努力完成的「國際水稻基因組定序計畫( IRGSP )」,其研究成果刊登於最新一期的 Nature 期刊。科學家們共同解讀水稻 12 條染色體的基因密碼,未來將根據這些密碼來控制水稻的生長和結穗,可望有助解決全球糧食問題。 依聯合國統計資料顯示,水稻是全球人口 20% 的食物能量來源,而在全球人口持續擴增之情況下, 2025 年必須提高 30% 的水稻產量,才能擁有足夠糧食。 自1998 年起,本計畫即在日本主導之下,與中華民國、韓國、英國、加拿大、美國、巴西、印度、法國與中國等國之定序實驗室進行分工、共享,定序後的 DNA 序列將放在公開序列資料庫,供研究人員使用;而本計畫已在 2002 年底完成草圖,並陸續完成彌補空隙與基因註解工作。本計畫之成果於近幾年來,已陸續協助辨識數個影響重要農藝性狀的基因,例如,影響植物生長勢、提高水稻產量的基因、改變水稻光週期、使優良栽培種得以擴展種植面積的基因、控制植株高度的基因等。 水稻基因組定序工作之完成宣告後基因組時代的正式來臨,而完成此一世紀任務之際,善用相關經驗與新知,以投入水稻的深入研究工作,將能台灣水稻及其他作物的遺傳育種研究提供實際幫助。