「新車輛及系統技術」(Neue Fahrzeug- und Systemtechnologien)補助計畫係德國為確保汽車產業能夠在未來保持其技術領先地位所規劃的研究補助方案,該計畫從2015年6月起為期4年,聚焦車輛本體設計及車聯網技術解決方案;2018年11月,有感數位化變革所帶來的壓力,以及聯網自動駕駛顛覆未來交通面貌的潛力,德國聯邦經濟及能源部(BMWi)決定將前述計畫延長4年至2022年12月31日,並追加補助金額至每年6000萬歐元,促進聯網自動化駕駛及創新車輛領域的相關研發,具體鎖定的項目包含:(1)創新感測技術與傳動系統(2)高精度定位技術(3)迅速、安全、可靠的通信協作技術(4)創新資料融合及資料處理程序(5)人車互動技術(6)配套的測試程序與認證(7)電動車搭載自動駕駛功能的具體解決方案(8)透過輕量化提升能源效率技術(9)空氣動力學優化技術(10)創新動力推進技術。聯邦政府希望藉由第二輪的「新車輛及系統技術」補助計畫,協助歷來引以為傲的汽車工業克服資通訊技術革新、氣候保護趨嚴及能源效率要求所帶來的挑戰,全力避免此一德國重要經濟命脈淪為數位化浪潮下的犧牲者。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
因應人工智慧發展,日本更新人工知能基本計畫 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年08月17日 2026年7月,日本內閣府發布最新的AI基本計畫[1](人工知能基本計畫,下稱AI基本計畫),旨在因應代理型AI(AI agent)之崛起,並建立AI之轉型藍圖。 壹、事件摘要 日本AI基本計畫最早係於2025年12月發布,為日本依據人工知能相關技術之研究開發及活用推進法[2]》(人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律,下稱日本AI法)第18條所定之國家級計畫。該條規定,日本政府應針對該法基本措施,制定促進AI相關技術研究、開發及運用之基本計畫,且該計畫應由日本內閣府之AI戰略總部負責[3]。AI基本計畫以信賴的AI以及日本再起為核心,旨在使日本成為世界上最容易利用及開發AI之國家。為能跟上AI技術發展以及部會間之協調,該計畫預計每年檢視計畫並調整[4]。 2026年6月,距離2025年版本發布僅半年,意識到AI之快速發展,尤其是能夠自訂計畫並實行、驗證及修正之代理型AI崛起,且於國際上各領域應用與管制,日本政府進而著手修訂AI基本計畫,並於7月通過公布。相較於前次基本計畫,2026年之計畫核心概念係從AI使用轉向AI開發,強調中小企業及區域之AI轉型(AIAIトランスフォーメーション, AX)。同時明確提出AI主權概念,透過技術及基礎建設之強化,提升生態系之自主性及國際談判能力。 貳、重點說明 2026年之基本計畫基本理念可分為代理型AI、AI轉型以及AI主權三大核心理念。 一、核心理念 (一)強化基礎建設以因應代理型AI 基本計畫中提及,代理型AI為能自主進行計畫、執行、驗證以及修正之AI系統,提升組織運作及決策之效率,而將代理型AI實際應用於社會中,將直接關係到國家的經濟、國防以及技術能力。故加強日本AI產業相關之基礎建設至關重要,包含能夠適應代理型AI之算力資源、電力、制度以及政策,以全面強化日本之AI實戰能力[5]。 (二)釐清日本優勢實施AI轉型 為解決日本少子化、高齡化及產業人手短缺之問題,基本計畫強調應積極推動AI轉型(AI Transformation, AX),利用AI解決社會結構性問題,並推動AI之應用。日本之AI轉型重點在於運用其既有之優勢,著重用於產業及行政現場之領域專用型「垂直AI」(バーティカルAI),以及能於現實空間中創造價值之「實體AI」(フィジカルAI)。透過垂直AI蒐集與整合各領域現場之高品質資料,結合實體AI之機器人與自動化設備,將以代理型AI為首之先進AI技術,深入整合進日本製造、服務及基礎設施等產業,解決日本之社會結構性問題,創造日本獨有之價值[6]。 (三)建立AI主權,推動敏捷治理及AI協作社會 2026之AI基本計畫提出了AI主權之概念,強化技術、供應鏈及基礎建設,提高日本於AI之自主性以及談判能力,避免過度依賴特定國家或企業,建立日本之AI生態系,防止供應鏈及資料外洩風險。在敏捷治理上,面對AI既有及代理型AI所帶來之新型態風險,日本政府將積極推動「負責任之敏捷治理」。除相關法規制度之推進,亦須提升組織管理應對能力,促進創新之同時並能確保各項權益之保障[7]。 二、具體政策措施 依據前述核心理念,AI基本計畫提出政府應採取之具體措施,建立推動社會AI轉型之體制,檢視跨部會之制度及運作。 (一)打造運用AI之社會[8] 推動AI於社會中之運用,包含中小企業、地方區域以及各年齡層之國民都能於日常生活中使用AI。為能強化產業競爭力,推動於醫療、福利、農業、社會建設等公共領域使用代理型AI,透過AI之使用解決特定領域內之社會問題(如地方區域人口減少、社會基礎設施維護費用增加等)。而為能有效推動全民AI,基本計畫強調應由政府開始做起,中央政府內部之AI「源內」(げんない)將擴大應用於地方政府,推動以AI重新建構行政服務之行政AI轉型。同時配合合規採購規範之調整,確保AI之信任及透明度。 (二)強化AI基礎建設及開發戰力[9] 因應代理型AI對算力、資料及供電穩定之高度要求,日本將「AI部署能力」定義為家基礎設施,進一步建立包含資料中心、雲端、算力等資源甚至物理空間之完整AI生態系,以落實可信任AI之政策。在戰略上,確立開放之AI主權,採取多模型調度機制,以避免過度依賴特定外國企業;同時活用日本國內具有優勢之算力供應鏈以及特定場域之現場資料,積極引進國內外優秀人才,提升訓練及開發能力。政府亦將運用經濟政策及研發/設備投資租稅優惠,吸引民間資金投入基礎建設,最終開發出能解決日本自身社會問題(如人口老化、人力短缺)之AI,並將其化為能解決世界問題之工具,以強化日本之戰略不可替代性。 (三)AI風險管理及人才培育 面對AI使用導致之風險以及代理型AI引入後產生之技術、社會及網路自律攻擊等更為複雜之風險,日本政府推動敏捷治理,整合制度檢討、技術評估以及組織管理,同時強化AI安全研究所(AISI)對包含代理型AI及高性能AI(如國家安全相關)之安全評估,推動如Project YATA-Shield等強化網路安全及評估之機制。日本政府亦積極推動國際合作,並與理念相近之全球南方合作,承襲「廣島AI進程」,主導國際規則之標準制定,成為全球可信賴AI之創新核心[10]。 在日本轉型及實務層面,將推動跨領域之AI轉型,透過產官學界共同培養適當之AI人才。此外,雖鼓勵AI之使用,AI基本計畫仍強調須以人類負有最終決策責任之「人類力」為核心,防止過度依賴AI之社會以及注意AI可能產生之偏見;尤其應關注青少年自身能力之養成及其身心健康,以建構安全並可信賴之AI社會[11]。 參、事件評析 從日本2026年之AI基本計畫可看出,面對AI技術之進展以及日本社會少子化、高齡化等社會結構性問題,日本政府透過釐清日本既有之產業及技術優勢,將AI定位為能解決社會問題之工具,同時透過基礎建設強化建構AI主權。在因應人口老年化方面,日本政府結合垂直AI與實體AI,將AI導入醫療照護、物流自動化、農業及公共行政等各領域,使AI作為社會基礎並實際運用,成為協助社會問題解決之工具。而就整體戰略布局而言,則是強調國家AI主權之建構,包含強化其國家內部算力、資料及供電之基礎建設,以提升日本之自主及談判能力,並防止對他國企業之依賴,建立日本之AI生態系。於風險治理方面則是透過敏捷治理、安全評估機制以及Project YATA-Shield[12]之實施,防範代理型AI所帶來之新興網路安全風險及自律攻擊;亦延續廣島AI進程之國際合作精神,強化與全球南方國家之連結,希冀能持續主導國際AI規則之制定,提升日本之國際競爭力以及戰略不可或缺性。 日本AI計畫之修正,透過社會轉型之核心概念,將技術創新、產業應用及國際規則主導結合,建構其本土AI主權及生態系,同時仍強調人類角色於AI應用之重要性。我國同樣面臨產業轉型以及人口高齡化之社會結構,或可考慮參考日本之政策轉型,強化我國於全球AI供應鏈之較有優勢之部分,搭配推動產業AI轉型,減緩勞動力不足挑戰。而在AI基本計畫擬定層面,我國行政院依據《人工智慧基本法》第6條成立人工智慧戰略特別委員會,並制定《國家人工智慧發展綱領》[13],推動及協調全國性之AI事務。現行《國家人工智慧發展綱領》草案中,同樣重視AI主權及相關基礎建設;於產業推動面則是規畫優先將AI導入教育、醫療、金融及司法等公共與專業服務。在AI計畫之檢視及調整上,我國《人工智慧基本法》第6條要求須每年召開會議,並審議《國家人工智慧發展綱領》,與日本AI計畫每年檢視及調整之規劃相似,皆能藉此確保整體戰略與AI技術發展之一致性。惟《國家人工智慧發展綱領》現仍尚未正式公布,未來於執行上之具體發展仍有待後續觀察。 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://keid.nat.gov.tw/tips/) [1]人工知能基本計画 ~日本AX、より強く、より豊かに~,令和8年7月14日,https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_plan/aiplan_20260714.pdf (最後瀏覽日: 2026/07/24)。 [2]人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律(令和7年法律第53号)。 [3]同前註,第18條。 [4]前註1,頁2。 [5]同前註1,頁2。 [6]同前註,頁3。 [7]同前註,頁4。 [8]同前註,頁7-8。 [9]同前註,頁10。 [10]同前註,頁14-15。 [11]同前註,頁18。 [12]為日本政府為因應AI導致之網路攻擊而設之應變方案。透過由國家安全局及國家網路指揮辦公室等政府機構之合作,加強因應AI技術之措施,https://japansecuritysummit.org/2026/05/14354/ (最後瀏覽日:2026/7/29)。 [13],行政院網站,https://www.ey.gov.tw/Page/9277F759E41CCD91/e7954aaa-25ce-4b85-9747-f70d06da9ef5 (最後瀏覽日:2026/08/03)。
美國聯邦最高法院判決PTAB就IPR申請是否逾期不立案之決定不得上訴依據美國專利法第314(d)條,美國專利商標局(USPTO)作成多方複審程序(Inter Partes Review, IPR)是否立案(institute)之決定,不得上訴。美國聯邦最高法院於2020年4月20日針對Thryv, Inc. v. Click-to-Call Technologies, LP, et al.一案作成判決,認定USPTO下轄之專利審理暨訴願委員會(Patent Trial and Appeal Board, PTAB)依據美國專利法第315(b)條判斷IPR申請是否逾期不立案之決定,同樣屬於第314(d)條不得上訴之決定。 本案源自2012年Click-to-Call公司就其所有的第5,818,836號美國專利(以下簡稱836號專利)向Thryv公司的前身Ingenio, LLC.提起的專利侵權訴訟,Ingenio公司隨即在收到訴狀後一年內針對836號專利向PTAB提出IPR申請,PTAB認定Ingenio公司的申請並未逾期而立案IPR,並最終做成836號專利無效之決定。Click-to-Call公司不服,認為836號專利之侵權訴訟早在2001年即被提起,即便後因雙方和解而撤回,Ingenio公司的IPR申請早已逾越第315(b)條所規定應於被訴後一年內提出IPR申請之期限,進而對PTAB認定本案申請並未逾期而立案的決定提起上訴。 本案前於2018年經聯邦巡迴上訴法院(CAFC)作成判決,認為PTAB依據第315(b)條認定本案尚未逾期而立案IPR之決定為可上訴,並進而認為即便本案曾經起訴後旋即撤回,當時送達之訴狀仍可觸發IPR申請期限的起算,IPR申請期限應以訴狀是否送達(served with the complaint)為準,與訴訟後續是否撤回無關,PTAB就該訴訟經撤回而認定期限未起算並立案IPR之決定,顯然增加法律所無之規定。 不過在聯邦最高法院的判決中,以7票對2票推翻了聯邦巡迴上訴法院的見解,聯邦最高法院引用Cuozzo Speed Technologies, LLC v. Lee一案的見解,認為依據第314(d)條是否立案IPR之決定為不可上訴,係立法者有意設計,使USPTO得以自我檢視並有效清除不良專利。而第315(b)條的立法本意為減少訴訟與IPR程序重疊的資源浪費,若允許對是否立案之決定上訴顯然無益於本條立法目的之達成。因此聯邦最高法院撤銷聯邦巡迴上訴法院的判決並以無上訴管轄權為由駁回Click-to-Call公司之上訴。
英國2026年7月30日公告將於倫敦辦理首個地區型人工智慧醫材監理沙盒英國藥品與醫療產品監管局(Medicines & Healthcare products Regulatory Agency, MHRA)2026年7月公告,將在倫敦辦理首個地區型人工智慧醫材監理沙盒,透過蒐集AI醫材於實際臨床環境中的持續性安全性與有效性證據,加速具潛力之創新醫療工具落地,並作為監管決策依據,以建立更明確且具可預測性的導入模式。 本次計畫預計公開徵求至多10家AI醫療器材製造商,媒合倫敦地區醫療服務提供者,在MHRA監督下進行實際臨床部署與驗證。配合《國民保健署十年健康計畫》(NHS 10 Year Health Plan)所揭示「從醫院走向社區」、「從治療走向預防」及「醫療服務數位化」等政策方向,因此將優先徵求以下主題: 1.預防與主動照護,尤其以心臟健康為重點; 2.提升社區健康服務與照護量能; 3.提升數位醫療服務可及性,包括強化NHS App運用; 4.其他可改善倫敦病人治療結果與醫療服務之創新技術。 英國自2024年啟動人工智慧醫療器材監理沙盒—AI Airlock以來,持續運用沙盒成果深入研析AI醫材特有的監管議題,包括合成資料可靠性、模型幻覺、上市後監督、預定變更控制計畫、預期用途漂移及AI體外診斷醫材等。AI Airlock 2.0於2026年第一季完成後,英國衛生與社會照護部於同年4月宣布持續推動為期三年的AI Airlock計畫,並承諾每年投入120萬英鎊。 相較過往AI Airlock著重於未來監管方針的研析,本次地區型沙盒進一步納入國民保健署醫療服務提供者及倫敦健康創新網路等地方組織共同參與,顯示政策重點已進一步延伸至AI醫材於地方臨床場域的實際運作、跨機構合作,以及創新技術於醫療服務體系中的導入與擴散。