內閣官房副長官於2019年12月18日召集國土交通省、警察廳、經濟產業省、防衛省等相關主管機關,召開第9次「小型無人機相關府省廳聯絡會議」(小型無人機に関する関係府省庁連絡会議),並決議由內閣於2020年向國會提交《小型無人機於重要設施周邊地區上空飛行禁止法》(重要施設の周辺地域の上空における小型無人機等の飛行の禁止に関する法律,以下簡稱「小型無人機等飛行禁止法」)修正案,將重要國際機場及其周邊地區列為小型無人機的永久禁航區。
《小型無人機等飛行禁止法》之目的係禁止小型無人機於國家重要設施上空飛行,以防患於未然,並維護國政中樞機能和良好國際關係,以及確保公共安全。依該法第2條、第9條第1項之規定,小型無人機之禁航區域包含國會議事堂、內閣總理大臣官邸、其他國家重要設施等、外國領事館等、國防相關設施和核能電廠,以及設施周邊經指定之地區。
而在機場部分,為預防危險並確保大會能順利準備及營運,日本已透過《世界盃橄欖球賽特別措施法》(ラグビーW杯特措法)及《東京奧運暨帕運特別措施法》(東京五輪・パラリンピック特措法),將國土交通大臣指定之機場及其周圍300米地區增列為小型無人機禁航區,但僅為大會期間的暫時性措施。內閣考量小型無人機之飛行可能會影響機場功能運行,甚至對經濟帶來重大不良影響,欲透過《小型無人機等飛行禁止法》修正案,將該暫時性措施改為永久措施。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
近來常聽聞各國以公私夥伴關係(Public-Private Partnership, PPP)之模式發展產業科技,PPP故名思義,係指結合公私部門之力量,以共同達成公共政策目標之合作模式。公部門可借重私部門的專業、經驗與品質,使其服務更有效率,私部門也可得到政府與政策之支持。 如今科技進步程度往往可代表ㄧ國之競爭力,惟科技研發需投入大量成本,因此各國多有針對科研補助之相關政策,從早年的單方補助,到如今強調公私合作進行科研的PPP模式。各國亦提出各種產官學合作研發的模式或組合之立法或相關政策。例如成立獨立非營利法人讓各項研發活動進行更方便、研究設施設備共享更容易的日本「技術研究組合」、芬蘭之SHOKs。荷蘭近來亦大力推行PPP研發之策略。德國之高科技領先戰略計畫( Spitzencluster-Wettbewerb)亦以區域聚落(該區域聚落即包含產業界、大學及其他相關學術機構)為單位,藉競爭給予補助的方式,促成該地區產官之緊密合作。
日本提出2020年創新願景的期中建言,主張應自未來需求中發掘創新方向日本經濟產業省所屬「研究開發與創新附屬委員會」於2020年5月29日統整了有關2020年創新願景的期中建言並作成報告。本次的願景建言,係著眼於日本於IT等領域無法推動新興產業的現狀,且在原本具有競爭優勢的領域上,又因新興國家崛起導致實質獲益降低,加之新型冠狀病毒疫情使經濟活動停滯等結構性變化,產生全球性的典範轉移等問題。故認為應自長遠觀點出發,視「從未來需求中發掘創新價值」的途徑為創新關鍵,化危機為轉機,並同步觀察國內外的動向,針對企業、大學、政府各界應採取的行動,綜整出2020年的期中建言。 本次期中建言以產業為核心,主要包含以下幾個面向:(1)政策:例如,為積極參與新創事業的企業規劃認證制度;透過修正產學合作指引、簡化〈技術研究組合(為成員針對產業技術,提供人力、資金或設備進行共同研究,並為成果管理運用,且具法人格的非營利組織型態)〉設立與經營程序、擇定地區開放式創新據點等手段深化與落實開放式創新;以「創造社會問題解決方案」與「保護關鍵技術」的研發活動為重心,鬆綁相關管制,並調整計畫管理方式等以協助技術投入市場應用;以2025年與2050年為期,就次世代運算(computing)技術、生化、材料與能源領域提出科技與產業發展的願景;藉由改善人才制度、數位轉型等方式,強化企業研發能量;(2)「從未來需求中發掘創新價值」概念:現行研發與導向商品化的模式,主要以既有的技術、設備等資源為基底,進行線性且單向的創新研發,重視短期收益與效率化,使成果應用未能貼近社會的實際需要,故未來應在此種模式之外,另從創造社會議題解決方案與切合未來需求的觀點出發,結合既有技術資源來擬定長期性的研發創新戰略並加以實踐;(3)產官學研各界角色定位與任務:大學與國立研發法人應強化其研發成果之商轉合作,調整課程內容以削減知識與人才產出不符合社會議題需要的問題;企業的創新經營模式,則應透過ISO56002創新治理系統標準、日本企業價值創造治理行動指針(日本企業における価値創造 マネジメントに関する行動指針)等標準實踐,擴大開放式創新的應用;政府則應採取調整稅制、建置活動據點等方式,建構並提供有利於開放式創新的環境,並針對產業發展願景中的關鍵領域(如感測器等AI應用關聯技術、後摩爾時代(post moore's law)運算技術、生化技術、材料技術、環境與能源技術等)進行投資。
Thomson Reuter宣佈全球前百大創新機構Thomson Reuters於11月14日當週,宣佈全球前100家最具創新機構,美國持續領先,而亞洲及歐洲分別屬第二及第三。然而,中國由於智慧財產保護及全球產品商品化實行因素,未能排入百大企業中。其名單結果來自於Thomson Reuters 2011全球百大創新專案,透過專屬方法分析專利資料及相關指標,來確認這些企業和機構於創新活動領先於全球之地位。 Thomson Reuters智慧財產解決方案事業部總裁David Brown表示:「創新使企業和國家成長繁榮,主要是為了追求克服經濟的衰退並達到競爭優勢」。 2011全球百大最具創新企業的市場資料,與2009年比較顯示,2010年百大企業增加了超過400,000工作機會,較前年提高3%,增加的比率高於同一期間的標準普爾(S&P)500企業的幅度。Brown表示:「全球百大創新組織創造的工作機會代表了創新為經濟成長具意義影響的指標」。除此之外,2011百大創新組織的市場價值加權平均收益較前一年度增加12.9%,而標準普爾500企業市場價值加權平均收益僅增加7.2%。 排名企業依地域分佈,其中40%來自為美國,31%為亞洲,29%為歐洲,亞洲主要為日本和南韓,前者占27%,後者占4%。歐洲主要區分為法國(11%),德國(4%),荷蘭(4%),列支敦斯登侯國(1%),瑞典(6%)及瑞士(3%)。法國為歐洲創新領導國。儘管大陸於專利申請數量佔領優先,但缺乏全球影響力及專利獲證比率之重要因素,故未進入前百大名單。 Thomson Reuters排名的方法,主要是以四大衡量基準:專利獲證比率(patent approval success rate),專利組合對於全球的影響(global reach of patent portfolio),對文獻引用的專利影響(patent influence in literature citation)及專利總數量(overall patent volume),選出前百大名單,如:Apple,Microsoft,Intel,LG和Motorola,全文內容可參考http://www.top100innovators.com/。
歐盟第29條工作小組發布「自動化個人決策和分析指引」處理個人資料自動化決策與資料剖析風險問題歐盟第29條工作小組於2017年10月3日為因應歐盟一般資料保護規則(GDPR)第22條規定發布「自動化個人決策和分析指引」(Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679,2018年2月6日進一步修正,下稱指引),處理對個人資料自動化決策(automated decision-making)和個人檔案剖析(Profiling)的建立。 指引分為五個部分與最佳實踐建議,旨在幫助資料控制者(controller)合乎GDPR對個人資料自動化決策和分析的要求,內容包括下幾點:1.定義自動化決策和分析,以及GDPR對這些概念的處理方法;2.對GDPR第22條中關於自動化決策的具體規定;3.對自動決策和分析的一般規定;4.兒童和個人檔案剖析(Profiling)的建立;5.資料保護影響評估。 指引的主要內容包括: 個人檔案剖析(Profiling),意謂收集關於個人(或一群個人)的資料,並分析他們的特徵或行為模式,加以分類或分群,放入特定的類別或組中,和/或進行預測或評估(例如,他們執行任務的能力,興趣或可能的行為)。 禁止對個人資料完全自動化決策,包括有法律上法或相類重大影響的檔案剖析,但規則也有例外。應有措施保障資料主體的權利,自由和合法利益。 GDPR第22條第二項a之例外規定,(履行契約所必需的),自動化個人決策時,應該作狹義解釋。資料控制者必須能夠提出分析、自動化個人決策的必要性,同時考慮是否可以採取侵害隱私較少之方法。 工作小組澄清,關於在要求提供有關自動化決策所涉及的邏輯上有意義的資料時,控制者應以簡單的方法,告訴資料主體其背後的理由或依據的標準,而不得總是以自動化決策所使用算法進行複雜的解釋或者公開完整的算法為之。所提供的資料應該對資料當事人有意義。 對資料主體提供關於處理自動化決策上有關重要性和預期後果的資料,其意義在於必須提供關於該資料之用途或資料未來處理以及自動化決策如何影響資料主體的重要訊息。例如,在信用評等的情況下,應有權知道其資料處理的基礎,資料主體並能對其作出正確與否的決定,而不僅僅是關於決策本身的資料。 「法律效果」是指對某人的法律權利有影響,或者影響到個人法律關係或者其契約上權利。 工作組並未將GDPR前言71段視為絕對禁止純粹與兒童有關的自動決定,指出僅在某些情況下才有其適用(例如,保護兒童的福利)。 在基於自動化處理(包括分析)以及基於哪些決策產生法律效應或類似顯著效果的基礎上對個人方面進行系統和廣泛評估的情況下,進行資料保護影響評估並不局限於「單獨」自動化處理/決定。