為推動研發制度的改革並強化研發能力及效率,日本於2018年12月14日通過法律修正案,將原《研發力強化法》(研究開発システムの改革の推進等による研究開発能力の強化及び研究開発等の効率的推進等に関する法律)更名為《科技創新成果活用法》(科学技術・イノベーション創出の活性化に関する法律),透過調整大學、國立研究開發法人(以下簡稱研發法人)的研究人員僱用制度、國家或人民安全相關研發預算的確保,以及研發法人投資科技研發成果之運用等相關制度的調整,以支持未來日本在科技創新研發能力的提升,以及研發成果的有效運用。
本次修法最大的重點,為研發法人投資研發成果運用的明文化,過去在《研發力強化法》中,僅規定研發法人得進行有助於成果運用的出資或技術協助等業務(第43條之2),但對於是否能保有因出資或技術協助所取得之收入(例如股票),則由各研發法人以其設置法另為規範;本次修正之《科技創新成果活用法》,則於第34條之5明文規定研發法人不受獨立行政法人不得持有股票的限制,可持有其運用研發成果進行技術作價投資或成立新創,所取得之股票或新股認股權,確立研發法人在支持研發成果運用上的功能與角色。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
英國通訊傳播管理局(The Office of Communications, Ofcom)於2024年5月21日發布「行動網路與Wi-Fi混合共享上層6 GHz 頻段之重要性」(Mobile and Wi-Fi in Upper 6 GHz: Why hybrid sharing matters)文件,指出為促進稀缺頻譜資源有效利用,需實施創新頻譜共享機制,以便為更多用戶提供服務。有鑑於2023年世界無線電通訊大會(World Radiocommunication Conference 2023, WRC-23)決議上層6 GHz(6425-7125 MHz)為國際行動通訊(International Mobile Telecommunications, IMT)使用頻段,同時承認該頻段可供Wi-Fi等無線接取系統(wireless access systems)使用,因此Ofcom初步探索出兩種可能分割方式,並於文件中分享,期望透過靈活混合共享機制,在與其他既有使用者共存之同時服務更多用戶: 1.可變頻譜分割(Variable spectrum split): 此方法將上層6GHz分割為Wi-Fi及行動網路優先頻段,Wi-Fi和行動網路可於各自優先頻段中自由布建,亦可於不干擾對方之前提下,於對方之優先頻段布建。 2.室內外分割(An indoor/ outdoor split): 此方法以建築物做為兩技術運作之分界,於室外及淺層室內(shallow indoor)區域布建6GHz行動網路,以降低既有3GHz行動通訊服務之負載;6GHz覆蓋不到之範圍,則仍由3GHz提供服務。室內大部分區域則分配給Wi-Fi布建,降低兩技術重疊布建情形,確保資源有效運用。 未來Ofcom將持續與業界合作開發其他混合共享框架技術與解決方案,計劃於2025年發布有關此主題之技術報告,早日實現行動網路與Wi-Fi之共享機制。
合成資料(synthetic data)「合成資料」(synthetic data)的出現,是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料,或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下,透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式,讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用,透過這個方法,資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下,使合成資料所訓練出來的分類模型(classifiers)不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中,最熱門的研究為運用「生成對抗網路」(Generative Adversarial Network, GAN)形成合成資料(亦有其他生成合成資料之方法),生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」(generator)與辨識網路(discriminator)對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果,使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料,也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室(Defense Science and Technology Laboratory, DSTL)於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告,此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司(BAE Systems)的應用智慧實驗室(Applied Intelligence Labs, AI Labs)執行「後勤科技調查」(Logistics Technology Investigations, LTI)計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一,探討在隱私考量下(privacy-preserving)「合成資料」當今技術發展情形,並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出,資料的種類多元且面向廣泛,包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等,針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同,也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估;報告指出,目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法,建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
日本文部科學省提出加速iPS細胞研究之總合戰略2007年11月,日本京都大學以山中伸弥教授為首之研究團隊,發表了成功讓從人類臉部皮膚採取之纖維母細胞(fibroblast)轉形成誘導多能性幹細胞(induced pluripotent stem cell,以下簡稱iPS細胞)之案例,展現出日本目前在iPS細胞研究領域中所佔據的領先地位。而在看到京都大學研究團隊在iPS細胞研究上的卓越成果,並認知到國際間在此領域上的激烈競爭,日本文部科學省在2007年12月22日公佈了「加速iPS細胞研究之總合戰略」(iPS細胞(人工多能性幹細胞)研究等の加速に向けた総合戦略,以下簡稱總合戰略),其中提出構築整合日本全國之研究推動體制、投入充足之研究經費與確保智慧財產權之取得等具體方案,希望能藉此來推動日本iPS細胞研究之加速進展。之後在2008年3月18日,文部科學省又公佈了「有關加速iPS細胞研究之總合戰略的具體化」(iPS細胞(人工多能性幹細胞)研究等の加速に向けた総合戦略の具体化について),其中除整理截至當時為止的總合戰略實施情況,也具體點明在2008年度會採取的iPS細胞研究具體推動方案。 總合戰略中較重要的規劃有:文部科學省支援京都大學設立「iPS細胞研究中心」(iPS細胞研究センター),作為日本推動相關研究之核心研究組織;將iPS細胞之相關研究列入「戰略型創造研究推進事業」(CREST)之研究補助計畫中,公開相關研究計畫,提供研究經費來推動其研究之發展;文部科學省透過獨立行政法人科學技術振興機構,派遣知悉iPS細胞研究的專任智財權專家到京都大學支援,協助其取得iPS細胞相關專利。
聯網自動駕駛車(CAV)聯網自動駕駛車(Connected and Autonomous Vehicles, CAV)是一種自動化聯網載具,係自動駕駛車以及互聯汽車兩種科技的集合,而CAV僅須符合其一即可稱之。按英國交通部的定義,自動駕駛車係為「無須稱職的駕駛者管理各種道路、交通與天候條件之下,能安全完成旅程的車輛。」目前上市產品中已可見部份自動駕駛車的身影,諸如自動路邊停車系統、先進輔助駕駛系統、自動緊急煞車系統等等。 互聯車輛科技允許車輛之間的互相溝通以及更廣泛聯網,目前已有的互聯車輛科技如動態導航系統、緊急求救系統(eCall)等,特別是歐盟欲規範未來新車都必備eCall系統,該系統可偵測事故發生並自動開啟安全氣囊、撥打求救電話並開啟全球定位系統(GPS),以利醫護人員快速救援。目前有三種正在發展中,用以支援互聯車輛的科技:V2V(車輛之間互聯)、V2I(車輛與交通設備互聯)、V2X(車輛與任何適當的科技互聯)。而發展CAV有六種益處,包括提升行車安全、減少交通阻塞、減少碳排放、更多自由時間可運用、任何人都可平等地使用CAV以及改良道路之設計。 我國刻正實施行政院於2014年5月核定之第2階段「智慧電動車輛發展策略與行動方案」,推動智慧電動車整車及零組件性能提升,協助廠商提升製程及資訊應用功能;研析國際驗證及測試規範,完善智慧電動車產業價值鏈。