美國食品及藥物管理局(Food and Drug Administration, FDA)於2020年2月14日,發布於海內外應對2019年新型冠狀病毒之行動聲明,其包括:
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
近年,全球普遍掀起以永續經營為科技創新研發指導方針的構想,世界各國無不竭盡心力思考各種可行的實踐方式,以求國家科技研究發展的同時,亦能達成與自然和諧共存的目標。為落實可再生能源(renewable energy)的使用,挪威和瑞典兩國已於2009年秋天針對綠色認證(green certificates)進行相關的討論,並於2010年12月8日簽署合作議定書。 綠色認證是針對使用可再生能源(如風力、太陽能、和水力發電等)所生之特定電力認證。因其目的乃為強調再生能源的使用,故相關環保團體期待藉由此種認證方式來提升再生資源的使用率。早在2003年5月1日開始,瑞典即已有綠色認證市場的存在,而該跨國合作議定書之簽署,對於瑞典而言,不僅能擴張其既有之相關市場版圖外,兩國更能藉此進行跨國合作,提高能源生產量並提升與其他競爭國家之市場競爭力。更重要的是,雙方皆期待能提供其國民更穩定的能源價格。 目前,挪威和瑞典皆同時傾向以風力發電為該合作議定書未來發展的主要方向。不過,在考量兩國自身的環境條件後,挪威會輔以水力發電為其發展方向,而瑞典則會著重在以生物面向為發電基礎的方式為其第二發展方向。該綠色認證系統預計於2012年1月1日正式啟動,並且為期至2020年止。未來,此綠色認證系統上路後,對於挪威和瑞典兩國之可再生能源發展和永續經營的落實,究竟會產生何種火花,值得持續關注。
因應國際立法趨勢 專利法相關制度擬大幅度鬆綁智慧局現正積極研修專利法,其中最為重要者包括: • 配合國際公共衛生議題,放寬強制授權條件; • 修正研究實驗免責相關規定; • 配合司法院智慧財產專業法院之成立,研擬設置爭議審議組; • 新型專利整體制度改革,考量原則開放「同一人」對於同一技術可「同時」申請,以利企業作專利佈局; • 大幅修正新式樣專利制度,開放多種新式樣保護標的,擴大新式樣專利保護範圍,以期帶動台灣文化創意及工業設計產業發展。 由於專利法這次修正為通盤修正,故智慧局刻正召開多場公聽會,參考各界意見及參酌國際立法趨勢為整體思考,以期建立更完善之專利制度。其中,針對新型專利制度之整體政策、專利年費逾越繳納期限產生失權後之救濟制度、以及以外文本提出申請取得申請日等三項議題,智財局已於 7 月 18 日 召開公聽會,聽取各界意見,尋求共識。 在新型專利整體制度改革部分,智慧局擬考量原則開放「同一人」對於同一技術可「同時」申請,以提供更多權益保障,以利企業作專利佈局。因此,企業一方面可取新型形式審查之便利領證,一方面也可取發明專利實體審查權利較穩定,而且二者前後接續。 有關專利權人逾越年費繳納期限產生專利權消滅後之救濟制度,依現行 專利法第82條 規定,發明專利第二年以後之年費,未於應繳納專利年費之期間內繳費者,得於期滿六個月內補繳之,但其年費應按規定之年費加倍繳納。根據前開規定,專利權人超過年費繳納期限,得於到期後六個月內加倍補繳年費,但專利權人超過一日與超過五個月,同樣都須加倍補繳,二者顯然有所失衡,因此,這次修法預備採取比率加繳制度,也就是說,依照超過的期限多寡,比率補繳,並非一率加倍補繳。 另外,超過六個月補繳期後,依照現行 專利法第66條第3款 規定,專利權當然消滅,只有在專利權人超過期限未繳年費是因具有不可抗力事由時,才能依 專利法第17條第2項 申請回復原狀,但是,一些專利權人超過繳費期限,並非因為具有不可抗力事由,而是具有正當理由,若因此而喪失專利權,顯非專利法保護專利權人之意旨,故此次修正亦放寬申請回復原狀之事由,以保障專利權人之權益。 針對外文本提出申請取得申請日部分,現行 專利法第25條第4項 規定,專利申請案允許申請人先以外文說明書提出申請,嗣後再補中文說明書,而專利法對於外文說明書之語文種類並無任何限制,以致外文本種類繁多,是否與中文譯本相符,認定上有困難。智慧局這次修正,研擬作適當限制,但是與會人員有不同意見,智慧局將再通盤考量。
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。
日本國土交通省公布最後一哩路自駕車系統指引為促進自駕車研發和推廣,日本國土交通省召集產官學研各界成立先進安全汽車(Advanced Safety Vehicle, ASV)推進檢討會,檢討設計自駕車時之注意事項,並於2020年7月17日公布「最後一哩路自駕車系統基本設計書」(ラストマイル自動運転車両システム基本設計書),希望能藉此達成確保地方交通運輸能量及加速自駕車落地之目標。 「最後一哩路自駕車系統基本設計書」將操作適用範圍(Operational Design Domain, ODD)定義為限定區域或駕駛環境條件,並提出所有自駕車應具備之共通ODD,包括(1)道路/地理條件︰目標道路、行駛道路;(2)環境條件︰時間、天氣;(3)行駛條件︰行駛速度;(4)行駛空間︰可支援自駕車行駛之基礎設施,以及可提醒用路人注意正在進行自駕車實驗之設施。此外,由於不同應用情境會影響ODD之設定,故本書以限定路線下往返之自駕車為代表,說明在個案中該如何進一步檢討ODD。以行駛速度為例,在共通ODD中,最後一哩路自駕車時速應為30公里,但在提供限定路線內往返之載客服務時,自駕車的時速應設定在12公里以下。最後,「最後一哩路自駕車系統基本設計書」內整理最後一哩路自駕車共通及特有之技術要件,以及設計時應留意和確認的問題。