地理空間資料（Geospatial Data）
Google地圖、GPS導航、Facebook定位打卡、「台北等公車」、Uber叫車，「地理空間資料」（Geospatial Data）的運用已經滲透現代人的生活。然而，究竟什麼是「地理空間資料」？所謂「地理空間資料」，依美國的《2018年地理空間資料法》 （Geospatial Data Act of 2018）的定義：「與地球上緊扣相關的位置資訊，包含辨識地球上的地理位置和自然或結構特徵與疆界。在向量資料組（Vector Dataset）中，大致以點、線、多邊形或複雜的地理特徵或現象呈現。該資料可能透過遙測（Remote Sensing）、製圖（Mapping）和量測（Surveying）科技取得。」
地理空間資料涉及地理學、地圖學（Cartography）、地理資訊系統學（Geographical Information Science, GIScience）及許多相關的科學領域。互動式的時間與空間功能，成就了當今混和空間與時間的資訊爆炸，更是五花八門運用地理資訊的手機應用程式之基礎等。應用場景涉及政府、商業、社會各層面，順利達成多元且重要的任務，例如：疾病通報、環境監測和公共安全。2017年Google於委託AlphaBeta的分析報告指出：「全球地理空間資料相關服務每年有四千億美元的產值、節省消費者超過五千五百億美元的燃料和時間成本、直接創造四百萬份工作機會。透過電子地圖服務，如：提高顧客流量的免費行銷工具Google My Business，更促使小型商家產生1.2兆美金的營業額。」
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
朱翊瑄
法律研究員 編譯整理
2017年6月28日日本經濟產業省發佈「第四次產業革命競爭政策研究會報告書-以實現產業整合（Connected Industries）為目標-」。日本政府為能持續推動該國經濟，以建立創新附加價值的產業社會為目標，以實現產業整合並促進創新與競爭環境，於本年度一月至六月召開七次「第四次產業革命競爭政策研究會」，進行日本競爭政策檢討，並於28日發佈第一階段報告書。 本報告中提出四種大數據應用的商業模式，分別為：單獨成長型、附隨應用型、他面活用型與多面展開型四種。單獨成長型著重於產品或服務本身透過資料蒐集應用來改善品質。附隨應用型則除了透過資料搜集以進行產品與服務品質改善以外，亦擴散經驗運用到其他使用者的服務內容改善。他面活用型則透過產品或服務的資料蒐集，運用到其他的領域（例如駕駛資料的蒐集運用到保險費率的計算）。多面展開型則將多種不同的產品與服務的資料取得後綜整分析以能相互提升品質，或應用到新發展的領域。 報告中並提出資料運用對競爭環境影響的三個關鍵步驟。首先是資料本身的影響力，包括資料本身的必要性、資料品質、蒐集成本等。其次為資料蒐集的可能性，因其他競爭者也可能取得相同資料，故應確保資料的稀少性與蒐集能力的差異（與競爭者能區別）。第三是資料運用可能性，應注意資料應用上是否有資金、人才在競爭上的其他限制。
歐盟引用 EN 18286 作為高風險 AI 系統品質管理統一標準歐盟引用 EN 18286 作為高風險 AI 系統品質管理統一標準 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年10月29日 歐盟執委會於2026年10月14日將EN 18286公布於歐盟公報（Official Journal of the European Union）[1]。執委會表示依該標準建立品質管理系統（quality management system）之提供者，就標準所涵蓋之歐盟《人工智慧法》（Regulation (EU) 2024/1689, Artificial Intelligence Act，下稱AIA）第17條要求，享有推定符合的效果[2]。我國《人工智慧基本法》已正式立法，數位發展部亦於115年7月7日發布《人工智慧風險分類框架》，惟各目的事業主管機關之管理規範尚在研擬，標準與驗證工具之銜接機制則未見法令規定。本文爰整理該決定與 EN 18286之要點，並對我國制度可獲啟示提出評析。 壹、事件摘要 AIA第40條第1項規定，高風險AI系統如符合統一標準（harmonised standard），就該標準所涵蓋之要求，可推定符合（presumption of conformity）AIA所定要求[3]。歐盟執委會於2026年10月12日通過施行決定（Commission Implementing Decision (EU) 2026/2274，下稱本決定），採納EN 18286：2026人工智慧品質管理系統，為高風險AI系統供應商提供明確的法律途徑[4]。EN 18286 是由歐洲標準化委員會（European Committee for Standardization, CEN）與歐洲電工標準化委員會（European Committee for Electrotechnical Standardization, CENELEC）之聯合技術委員會 JTC 21（Joint Technical Committee 21）擬訂[5]，標準本身雖為不具強制力的自願性文件，但其作用在於提供業者一條經官方認可之遵循路徑，並使主管機關與業者就符合性之判斷有共同基準。 貳、重點說明 一、歐盟 AIA的統一標準與推定符合機制 依AIA第 17 條要求，高風險AI系統提供者建立品質管理系統，同法第40條第1項規定符合統一標準的高風險AI系統或通用AI模型，應推定符合該法第三章第2節（對高風險AI系統的需求）所列要求；於適用時，包括推定符定依該法第五章第2及3節（對通用AI模型及具系統性風險的通用AI模型之提供者）所列義務，但前提是該標準已涵蓋前述條款規定之要求或義務。 此外，AIA第16條第f款規定，高風險AI系統提供者於上市或投入服務前，須依第43條規定辦理符合性評估（ensure that the high-risk AI system undergoes the relevant conformity assessment procedure as referred to in Article 43）。而第43條規定上市前的符合性評估，無論提供者依自行查驗或送公告機關審查，如其已採用EN 18286標準，該標準即為查核的依據[6]。 因此，如AI提供者採用 EN 18286 統一標準者，就該標準所涵蓋之要求，可作為符合高風險AI系統提供者必須建立品質管理系統（AIA第17條）之依據。同時，可於EN 18286標準所涵蓋之範圍，援引AIA第40條第1項，推定符合前述該法第三章與第五章有關對高風險AI系統、通用AI模型及具系統性風險的通用AI模型之提供者義務之要求。無論是否能產生推定符合效果，EN 18286 之重要性在於可做為AIA第17條要求提供者建立品質管理系統的依據，同時在上市或提供服務前，做為辦理符合性評估的標準，成為落實第17條與第43條要求之共同基準[7]。 二、EN 18286 之定位與架構 EN 18286 有別於一般管理系統標準之處，在於其要求均與取得推定符合之目的相關。其前言載明所謂品質可理解為符合AIA之全部法規要求，而且特別規定高風險AI提供者應辨識並系統化地審查適用之法規要求，並建立法規遵循策略、選擇證明遵法之途徑、將對主管機關與公告機關（notified body）之義務轉為內部程序，使管理系統所處理者為法定義務，而非組織自行設定之品質目標（詳見該標準條款0.1、3.1、4.2、4.4）[8]。 依 EN 18286 標準本文，其架構係依AIA第17條第1項，要求高風險AI系統提供者建立品質管理系統，涵蓋法規遵循策略、設計與開發管制、資料管理、風險管理、上市後監測、嚴重事件通報、資源管理與責任架構等事項。第1章至第3章為範圍、引用標準及用語定義；第4章至第7章處理品質管理系統本身，包括適用法規要求之識別、法規遵循策略、最高管理階層責任、風險與品質目標，以及資源、能力與溝通；第8章與第9章規範個別AI系統自構想至退役之生命週期，其中第8章涵蓋風險管理、設計開發、查證與確證（verification and validation）及資料管理，第9章涵蓋投入市場後之供應鏈、變更、上市後監測、嚴重事件通報與不符合事項處理；第10章為績效評估，包括管理審查。 三、EN 18286 的要求重點 (一)、要求提供者訂定法規遵循策略：標準要求策略至少涵蓋基本要求、上市後監測、嚴重事件、資料管理、適用之符合性評估（conformity assessment）程序及變更（4.4）。 (二)、要求提供者建立文件化程序，以確保能提供合規所需資訊，並與國家主管機關、公告機關、進口者、經銷者、授權代表及客戶溝通；亦須就不符合、構成風險之AI系統及嚴重事件之通知建立程序（對應AIA第20條第1項、第2項及第73條），包括涉及重要基礎設施等特定情況之通報期限（7.3、9.6、9.7）。 (三)、將AIA之變更規則轉為作業要求，例如要求提供者判斷上市後之修改是否為實質修改並記載理由，屬實質修改者須重新進行符合性評估（AIA第43條第4項），標準並將其視為新AI系統，要求提供者相應更新品質管理系統（9.4）。 (四)、就個別AI系統之設計開發，要求將法規要求轉為可查證之系統要求並留存紀錄。包括要求提供者依預期用途，決定達成適用法規要求（含基本要求）所必要之系統要求，於界定規格前定期審查，確認其已文件化、涵蓋適用法規要求且可滿足；並依文件化之測試計畫與程序進行查證，結果與措施須以文件化資訊提供（8.3、8.4）。 (五)、資料與文件方面，提供者須界定資料要求，建立涵蓋資料取得、探勘與蒐集、分析、標註、過濾、彙總、保存及儲存之系統與程序；主管機關或符合性評估機構要求時，應提供資料存取，資料停用時須指明銷毀或封存機制，且資料銷毀不得與提供者遵循法規要求之能力相衝突（8.5）。 (六)、EN 18286 著重供應鏈與上市後的風險管控，要求提供者就外部供應者建立評估與選擇準則，並文件化對供應者及所供應產品、組件、資料與服務之管制，以及所須之查證與確證。產品或服務於上市後仍須採取監測作法，作法應主動、系統化並納入績效評估（9.3、9.5）。 參、事件評析 數位發展部已於115年7月7日發布《人工智慧風險分類框架》1.0版，為目前已公布之具體分類與評估規則。於風險評估之後，框架列舉主管機關可採之管理措施，包括要求業者提出說明資料、實施透明度標示，以及對風險達一定程度者採事前審查。框架亦列舉依《人工智慧基本法》要求高風險應用標示注意事項、明確責任歸屬並建立救濟、補償或保險機制等措施。惟框架之規範對象為目的事業主管機關，業者無從預知其系統於各主管領域將如何分類，亦無可據以辦理之事項、規範或標準。 目前數位發展部雖已成立AI產品與系統評測中心（下稱 AIEC），數位產業署亦於113年3月發布《人工智慧（AI）產品與系統評測參考指引（草案）》，供AI提供者就其產品或服務辦理評測，但該指引以產品與系統為評測對象，與 EN 18286 以提供者組織為對象、規範其品質管理系統之層次不同；AIEC之測試結果並非組織層級管理要求之依據。而認定高風險應用者為中央目的事業主管機關，AIEC並無此項認定權，其測試結果與風險分類框架未見對接，與法規認定亦無明文連結，欠缺規範效力。企業送測所得僅為技術性測試結果，在法律上既不能作為遵法之依據，也無從向交易相對人或主管機關說明其已盡注意。相較之下，歐盟AIA透過賦予統一標準推定效力與搭配符合性評估程序，已然形成由標準通往法律效果之連結誘因，實值參考。 再者，我國《人工智慧基本法》已要求各目的事業主管機關訂定風險為基礎之管理規範，並協助產業自訂指引，將有助於企業的AI風險管理實務操作。如後續能參考歐盟之 EN 18286 設計，各機關將有共通之查核確認責任歸屬之標準，並仍可因應產業性質差異，提供風險因應指引協助。建議可再依同法第5條第3項，由數位發展部等機關提供或建議評估驗證之工具與方法，並公告經審認之標準與工具清單，載明其對應之管理規範事項、適用範圍及限制，連結高風險標示、責任歸屬與配套義務。如此法規、機制、標準與工具得以結合，有助於企業在完備的AI風險管理機制下發揮AI應用的產業效益。 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) [1] Commission Implementing Decision (EU) 2026/2274 of 12 October 2026 on the harmonised standards for high-risk AI systems drafted in support of Regulation (EU) 2024/1689 of the European Parliament and of the Council, OJ L, 14.10.2026, https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/?uri=OJ:L_202602274 (last visited Oct. 21, 2026). [2] EUROPEAN COMMISSION, First harmonised standard supporting the AI Act published in the Official Journal (Oct. 19, 2026), https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/first-harmonised-standard-supporting-ai-act-published-official-journal (last visited Oct. 21, 2026). [3] Regulation (EU) 2024/1689, art. 40(1), European Commission AI Act Service Desk, https://ai-act-service-desk.ec.europa.eu/en/ai-act/article-40 (last visited Oct. 20, 2026). [4] 前揭註1。 [5] JTC 21, EN 18286 becomes the first harmonised standard under the EU AI Act, https://jtc21.eu/en-18286-becomes-the-first-harmonised-standard-under-the-eu-ai-act/ (last visited Oct. 21, 2026). [6] 條文詳前揭註3。另見前揭註1，前言第(1)點、第(6)點。 [7] 條文詳前揭註3，art. 17(1), https://ai-act-service-desk.ec.europa.eu/en/ai-act/article-17 (last visited Oct. 21, 2026). [8] 標準內容須洽購，重點可參見MODULOS,EN 18286 Quality Management System for EU AI Act, https://docs.modulos.ai/frameworks/eu-ai-act/harmonized-standards/en-18286 (last visited Oct. 21, 2026).
推動創新採購彈性機制－產業創新條例第27條之增修產業創新條例於106年11月3日經立法院三讀通過部分條文修正草案，以因應國際產業發展趨勢，積極推動產業轉型及創新；其中修正重點之一為第27條之增修－推動創新採購彈性機制，即透過政府採購龐大市場之購買力量，作為產業創新能量發展之拉力。所推動之創新採購彈性機制，其一為以「政策需求」訂定軟體、創新及綠色產品或服務之共通需求；其二為政府機關得以「優先採購」辦理創新及綠色產品或服務。爰本文聚焦於第27條增修重點、創新採購彈性機制之推動，以及本條配套子法即「創新產品或服務優先採購辦法」草案之訂定方向。
何謂「智慧機械」智慧機械產業為目前我國五大創新產業政策之一，主要目的是將臺灣從精密機械升級為智慧機械，爰此，行政院於105年7月核定「智慧機械產業推動方案」，整合我國豐沛的新創能量，建立符合市場需求之技術應用與服務能量，以創造我國機械產業下一波成長新動能。 智慧機械之定義係指整合各種智慧技術元素，使其具備故障預測、精度補償、自動參數設定與自動排程等智慧化功能，並具備提供Total Solution及建立差異化競爭優勢之功能；智慧機械的範疇包含建立設備整機、零組件、機器人、智慧聯網、巨量資料、3D列印、網實融合CPS、感測器等產業。而智慧製造係指產業導入智慧機械，建構智慧生產線（具高效率、高品質、高彈性特徵），透過雲端及網路與消費者快速連結，提供大量客製化之產品，形成聯網製造服務體系。 未來我國智慧機械與智慧製造領域仍待研發突破之項目有：工業用等級之視覺／觸覺／力感知等感測模組與驅動控制技術；微型感測元件智慧化；開放性標準網路通訊技術；機器型通訊及安全技術；耐延遲及低耗能機器聯網；健全人機智能介面，提升人機協同安全與效率；智慧聯網共通服務平台、資料分析與效能管理；網實融合智能系統需結合專業分析模型提升準確性及可靠度；機器人智慧整合能力及反應速度；供需產能整合與決策系統等等。