日本IT綜合戰略本部及官民資料活用推進本部於4月17日公佈「自動駕駛制度整備大綱」。大綱設定2020年至2025年間,日本社會實現自動駕駛下,所需檢討修正之關連法制度。
本大綱中,係以2020年實現自動駕駛至等級4為前提(限定場所、速度、時間等一定條件下為前提,系統獨自自動駕駛之情形),以在高速公路及部分地區之道路實現為條件設定。社會實現自動駕駛有以下課題需克服:
本大綱最後並提出,在自動駕駛技術快速發展下,就其發展實際狀況應為持續半年1次召開會議檢討檢討。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
近年來,由於(European Food Safety Authority, 簡稱EFSA)對GM產品之管理並未能進行足夠之科學分析,同時,亦過份仰賴業者所提供之數據資料等原因,而造成歐盟某些會員國家對EFSA所作出之評估報告於公正及客觀性方面產生質疑;甚至,歐洲食品業者亦對目前EFSA是否將會因為專家人力不足而導致整體風險評估能力下降之問題表示關切。一位EFSA官員指出:我們需要更多科學專家來協助處理與風險評估有關之事務。 其次,隨著各界因對GMO產品不當之批判與歐洲整體食品安全評估工作量增加等因素,EFSA於日前決定,欲透過建立一外部專家資料庫(External Expert Database),來協助其風險評估工作之執行並促進評估專家招募過程之透明化,以達成免除外界對於歐洲食品安全評估過程疑慮之目的。不過,這些將提供協助之專家,並不會因此而真正成為EFSA科學評估小組成員(其將被視為是由人民主動對該小組執行評估工作提供協助)。除EFSA擬徵求歐盟境內專家學者外,未來其亦將邀請歐盟以外其他國家並在該領域為重要研究先驅之專家提供協助,以增加風險評估之品質與客觀性。 再者,綠色和平組織歐洲發言人Mark對於EFSA現階段執行之工作狀況也表示意見並指出:目前EFSA是在一種配備不良(ill-equipped)之狀態下,來勉強執行其所執掌之事務;不過,更讓人感到憂心者,則是由EFSA科學評估小組所做出科學性之意見,於不同會員國家間或於歐盟以外其他國家其是否仍將會被完全採納之問題。有鑒於此,相關人士認為:應再次強化EFSA於風險評估方面之能力! 最後,一位非政府機組織專家也提醒:僅單純地透過專家庫之建立,其實,並不能圓滿地解決當前EFSA於決策機制中所遭遇之困難;而只有當EFSA在未來欲邀請外部專家提供協助與支援時,一併將資金及相關政策配套措施納入考量後,才是此問題真正解決之道。
美國新能源法案預定於2010年前興建新核電廠美國總統布希於本( 8 )月 8 日簽署能源法案,法案目的除減少對國外能源依賴外,另亦授權興建一座新核能發電廠。布希政府希望於 2010 年前開始建造核能廠。 儘管核能爭議大,但現今國際油價已飆高達每桶 63 美元,在美國參眾兩院日前通過、布希總統今簽署的能源法案中,同意興建的新核電廠,是美國自 1979 年三哩島事件以來,第 1 座預定興建的核能廠。 能源法案的通過,被視為是布希政府一大勝利,也是相關利益團體石油公司的勝利。布希自 2001 年上台即大力鼓吹此法案,經 4 年多爭議,眾參院才分別在 7 月 28 、 30 日通過。 除新建核電廠外,能源法案內容還包括:准許在海岸探勘石油與天然氣,這項鬆綁引起環保人士質疑;提供美國能源公司超 10 年 145 億美元的減稅優惠,這項優惠讓華府輿論質疑,減稅是「肥了石油公司,苦了消費者與納稅人」;另外,鼓勵開發新的潔淨能源、再生能源,提供 18 億美元的獎助,這項具有環保意義、找尋替代能源的條文,也被質疑資助少得可憐。
什麼是「日本Connected Industries」?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。