歐盟執委會(European Commission, EC)於2019年12月18日發布《2019歐盟產業研發投資計分板》(The 2019 EU Industrial R&D Investment Scoreboard)。產業研發投資計分板是歐盟每年出具一次的報告,2019年計分板報告包含2500家在2018-2019年間投入最多研發資金的企業,分別位於全球44個國家/地區,每一企業的研發投資金額超過3000萬歐元,總計約為8234億歐元,為全球研發支出的90%。在這2500家企業中,551家來自歐盟公司,為投資總額的25%;769家來自美國,為投資總額的38%;318家來自日本,佔13%;507家中國公司,佔12%。
報告中指出,2018年企業研發投資總額較2017年增加8.9%,主要是中國在全球研發資金投入比例不斷增加。另外,研發投資高度集中於大型企業;在這2500家企業中,前10大、前50大企業分別佔研發總額的15%和40%。前50大企業中,最多者為美國企業22家和歐盟企業17家。再從研發投資領域觀察,前三大領域分別為資通訊產業(38.7%)、健康(20.7%)和汽車產業(17.2%),佔總量的76.6%。但每一個國家重視的領域不盡相同,例如歐盟投資20%在資通訊、21.6%在健康、31%汽車,而美國的資通訊研發投資佔了52.8%、26.7%在健康,僅有7.6%在汽車。
再從個別企業研發投資排名來看,前四大企業分別為Alphabet、Samsung、Microsoft和Volkswagen。另外,報告統計在過去的15年中,有8家企業在全球研發投資金額排名中上升了70名以上,分別為:Alphabet、華為、蘋果、Facebook、阿里巴巴、Celgene、Gilead Sciences和德國馬牌;也代表這15年間資通訊、生技與汽車產業發展的重要性。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
台灣蕨類資源相當豐富,為保存台灣原生蕨類植物資源,我國政府於和平鄉鳥石坑規劃成立「蕨類園」,共蒐集台灣原生種蕨類 32科200多種,經過4年培育,蕨類生長茂盛,是很好的科學研究與生活旅遊教材。根據研究,台灣蕨類共37科、約620種,「蕨類園」的目標希望蒐集300至400種台灣中低海拔原生蕨類,做為種源保存、學術研究與解說教育之用。 蕨類是台灣常見的植物之一,在居家圍牆裂縫或庭園造景的石頭縫裡,就可觀察到鱗蓋鳳尾蕨、劍葉鳳尾蕨、細毛小毛蕨和腎蕨等蕨類,但是大多數民眾對蕨類卻非常陌生,因此該中心擬將蕨類納入社區生態與環境教育介紹的主題,教導參觀者如何欣賞各種蕨類之美。 台灣蕨類資源到底有多豐富?根據形容,台灣蕨類比整個歐洲還多,面績是台灣好幾倍大、且非常喜歡蕨類的紐西蘭,也只有 100多種。在單位面積分布上,台灣堪稱蕨類植物的天堂。因此 , 台灣「蕨類園」之成立將會是台灣生態保育的一個重要里程碑 。
陳總統:打造台灣成亞太生技營運中心陳水扁總統表示,行政院推動「加強生物技術產業推動方案」,將在5年內帶動1500億元投資、10年內成立500家以上生技公司,打造台灣成為亞太地區生技創投、研發以及營運中心。他期盼中研院基因體研究中心大樓加中研院頂尖研究團隊,如同承載台灣「兩兆雙星」中生技之星的「子彈列車」,引領台灣生技產業超越各國,奔馳在世界最前端。 陳總統表示,本世紀人類基因體序列的解碼,開創並主導了生技產業革命性的發展,展望未來,生命科學家所面臨的挑戰,將更著重於瞭解基因的複雜性、以及解析蛋白質結構與功能,並藉此發展新的生技醫療產品,以改良人類生活及生命品質。 有鑑於「基因與蛋白體研究」是全球廣泛重視的尖端科學,陳總統說,政府自2002年即進行「基因體醫學國家型計畫」,在各地籌建基礎設施和研發中心,而「中研院基因體研究中心」正是推展計畫的核心工程。他相信,這項重大投資將提供一個健全的研發環境及專業技術平台,協助台灣的生技產業掌握市場利基,進而落實行政院在「加強生物技術產業推動方案」中所訂定各項發展目標。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件,期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。
阿里巴巴的網站上販賣山寨版蘋果手表蘋果的Apple Watch於2014年9月剛發表,中國大型電子商務網站淘寶網上就出現了仿蘋果智慧型手表Apple Watch,其外形和應用界面都與蘋果版的Apple Watch極為相似。 其中有一款售價只要蘋果的十分之一價錢:239元人民幣,賣方把這款表取名AW。AW和Apple Watch的外觀和操作介面一模一樣,但用的是Google 的Android系統。一些商家在淘寶網上特別強調他們出售的產品不使用蘋果公司的技術。 今(2015)年1月,中國國家工商總局公開批評阿里巴巴網絡交易平台存在假貨問題,淘寶網被指把關不嚴,對商品信息審查不力,銷售行為管理混亂,信用評價存有缺陷以及內部工作人員管控不嚴。當被問及是否已經採取了反對任何賣家的行動,阿里巴巴在聲明中表示,「阿里巴巴集團致力於打擊仿冒,我們與政府,品牌和同業公會緊密的合作來解決這個問題」。 曾經替蘋果工作的一名香港智財權律師說,蘋果若要阻止這些山寨版的手表在市面上出售,可請求著作權或專利侵權賠償,但要花費很多錢及時間。而且在中國並無不正當競爭的法律概念,因此不可能獲得臨時禁制令限制它(暫時狀態假處分),只能通過法律長期爭訟。 另一種選擇蘋果可以請阿里巴巴撤下產品,但對於每個侵害他產品權利的廠商,蘋果都需要個別填寫表格才能請阿里巴巴撤下產品。