以『江蘇科技改革30條』解析中國大陸科研經費改革制度
中國大陸近年致力發展其國內技術研究產業，但在基礎研究經費申請制度上，長期存在一些結構問題，如在科研資助、實施和成果傳播三個階段。故自2017年起，中國大陸陸續修正關於科研經費制度，以使科技研究人員得以順利進行科研項目。截至目前，依中國大陸國發〔2018〕25號文為基準，江蘇省推出《關於深化科技體制機制改革推動高品質發展若干政策》(下簡稱『江蘇科技改革30條』)，並出台完整的實用手冊 。
此次江蘇科技改革30條，明確落實中央對科研經費鬆綁及對科研結果獎勵與容錯的改革措施。在科研經費可直接列支項目的直接預算，如設備費、材料費等，從原本九個項目改合併為五個項目，科目經費支出將不再受比例限制；另在無法直接羅列預算項目的間接預算上，如績效支出等費用則精簡列支項目，提高間接費用核定比例。在科研結果獎勵與容錯改革上，建立原創成果獎勵機制、創新補償機制、援助機制及免責機制。
中國大陸科研經費長期採用嚴格預算制，直接預算需按照法律規範羅列，然間接預算部分常使研究人員因不知如何羅列，而導致研究經費中斷或減少。對於較易失敗的基礎研究上，研究人員則擔心在階段性考核中因錯誤致使研發經費無法取得，進而將錯就錯，謊報研究成果。此次江蘇科技改革30條修正，解決了上述科研經費制度的部分問題，並具體規範了實務上的操作。然各部會間如何解決關於監管經費結餘規範之法律衝突，及科研成果容錯機制之評價，仍待後續觀察。
陳姿文
專案經理 編譯整理
國務院關於優化科研管理提升科研績效若干措施的通知(國發[2018]25號) http://www.gov.cn/zhengce/content/2018-07/24/content_5308787.htm
一圖讀懂江蘇科技改革30條 http://kxjst.jiangsu.gov.cn/art/2018/9/13/art_7597_7816084.html
日本政府為了對應智慧聯網（Internet of Things, IoT）、巨量資料（Big Data）以及人工智慧（AI）時代之到來，經濟產業省及總務省於2015年10月23日正式成立了產官學研聯合之「IoT推進聯盟（ IoT推進コンソーシアム）」。該聯盟旨在超越企業及其產業類別的既有框架，以民間作為主導，目的為推動IoT之相關技術研發，以及促進新創事業成立之推進組織，未來並將針對IoT相關政策以對政府提出建言。在該聯盟下有三個工作小組，包括技術開發、實證、標準化的「智慧IoT推進論壇（スマートIoT推進フォーラム）」；推動先進實證事業，規制改革之「IoT推進實驗室（IoT推進ラボ）」，以及針對資訊安全、隱私保護的專門工作小組。 我國自2011年行政院首度召開「智慧聯網產業推動策略會議」以來，積極推動發展台灣成為全球智慧聯網創新中心，以及成為亞洲智慧聯網解決方案領先國；而目前我國有「台灣物聯網聯盟（TIOTA）」、「中華物聯網聯盟」等民間推進組織，旨皆為結合產官學研各界資源，促進產業與政府、國際間之合作。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局（European Patent Office, 下稱EPO）於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與機器學習（Machine Learning, ML）的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項，然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明，例如：神經網路、遺傳演算法、支援向量機（Support Vector Machines, SVM）、K-Means演算法、核迴歸和判別分析，不論它們是否能夠藉由數據加以訓練，此類運算模型和演算法本身，因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中，EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形，說明可否具備發明技術特徵： （一）可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳，此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵（例如：影像邊緣、像素數值）的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類，屬於分類演算法的技術應用。 （二）可能不具技術性 根據文字內容進行分類，本身不具技術目的，而僅是語言學的目的（T 1358/09） 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類，但未說明所產生分類的技術用途，亦被認定本身不具技術目的，即使該分類演算法的數據價值高（例如：穩健性）（T 1784/06）。 在新版審查指南中亦指出，當分類方法用於技術目的，其產生之訓練集（training set）和訓練分類器（training the classifier）的步驟，則能被視為發明的技術特徵。 近年來，人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中，無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等，隨著人工智慧和機器學習技術快速發展，新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準，EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術，將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
美國聯邦巡迴上訴法院判決 FCC無權要求網路中立性2010年4月6日美國聯邦哥倫比亞巡迴上訴法院於Comcast v. FCC一案中，判決美國聯邦通訊傳播委員會（FCC）要求網路服務供應商（ISP ）對所有形式資料傳輸一視同仁的「網路中立性」要求係逾越權限，有違法律保留原則。此裁判將為美國大型網路內容提供業者(ICP)的經營模式及網路使用者上網習慣投下震撼彈。 網路中立性(Net Neutrality)係指同一ISP應公平地處理所有網路服務，不得因頻寬需求而有差別待遇。查原因案件乃業者Comcast禁止某些用戶透過網路點對點(peer-to-peer)的方式，傳輸大型影音檔案，其認為用戶這種做法會佔用過多頻寬，拖累其他用戶的網路速度；FCC則認為Comcast此舉違反了網路中立性。 在判決書中，哥倫比亞巡迴上訴法院援引判決先例(stare decisis)，認為立法者課予FCC必須對全美人民提供一「公平、有效率、公正分配」的廣電服務。惟本案FCC擅以立法者未明確授權的網路中立性作為規制準則，逾越其管制權限而違法。 FCC發言人Jen Howard表示：「法院沒有道理否定保障網路自由與開放的重要性，也不該阻止其他可促成這個重要目的的方法。」此判決對諸多大力提倡網路中立性的大型ICP業者，無疑是一大打擊；ISP將來也可能對消費者依照資料傳輸流量分級收費（即tiered service），形成新的網路服務發展型態。FCC目前正極力爭取立法者通過「網路中立性法案」尋求管制的合法性，後續發展值得注意。
歐盟「Fit for 55」溫室氣體減量政策歐盟執委會於2021年7月14日公布一系列有關再生能源、能源效率、交通運輸、財稅政策、碳交易機制等議題之立修法提案。提案目的是希望整體制度能更加有助於歐盟氣候法（European Climate Law）中所設定減碳目標達成，於2030年減少相當於1990年55%的排碳量，故被稱為「Fit for 55」。 執委會為達成減碳目標，具體提案內容如下： (1)能源效率：修正《能源效率指令》（Energy Efficiency Directive），設定2030年能源消耗減少36~39%目標，並要求每年更新公部門建物至少3%，以提升能源效率； (2)再生能源：修正《再生能源指令》（Renewable Energy Directive），目標增加2030年的再生能源使用比例達現在的40%； (3)交通運輸：於陸路運輸，透過修正《小客車與輕型商用車新車二氧化碳排放規則》（Regulation setting CO2 emission standards for cars and vans），針對出廠新車制定2030年汽車55%、廂型商用車50%、2035年所有新車100%之減碳目標，並配合《替代燃料基礎設施規則》（Alternative Fuels Infrastructure Regulation）之修正，明訂高速公路每60公里設置充電站、150公里設置加氫站，以提供低碳運具之需求；於空運，歐盟航空永續燃料倡議（ReFuelEU Aviation Initiative），要求航空能源供應商增加永續燃料比例；針對海運，則透過歐盟海事燃料倡議（FuelEU Maritime Initiative），針對結合永續燃料與零排放科技的結果進行模擬，並設定最高排碳量。 (4)財稅政策：制定《碳邊境調整機制》（Carbon Border Adjustment Mechanism），針對被選定的目標產品（包含：水泥、電力、肥料、鋼鐵、鋁）訂定碳價格，於其自境外輸入時課徵稅費，以解決碳洩露問題；修正《能源稅指令》（Energy Taxation Directive），調整能源相關產品稅收計算方式、刪除不合時宜的規定，透過稅收調整能源使用之誘因，以貼近減碳需求。 (5)碳交易機制：修正《溫室氣體排放交易指令》（EU Emission Trading System Directive）擴大碳交易機制適用對象，納入海運、燃料供應中心，同時要求會員國應將碳交易所得，全數用於氣候能源相關計畫，以補足當前財務上的缺口。 總結而言，歐盟「Fit for 55」政策為使整體制度更符合2030年55%的減碳目標，透過個別部門減碳目標之設定、替代燃料之推動、財政誘因之調整等三種手段，希望多方面對減碳做出貢獻，以加速減碳的進程。