歐洲專利局2019年專利指數
歐洲專利局（EPO）於2020年3月12日公布「2019年專利指數」（EPO Patent Index 2019），歐洲專利局在2019年全年受理超過18萬件的專利申請案件量，達到歷史新高，其中以來自中國大陸的申請案件量成長29.2%為主要來源；在專利領域方面則以數位通訊及電腦科技兩大領域的申請案件量，分別較前一年度成長19.6%及10.2%最為顯著，反應全球積極布局數位轉型相關科技趨勢。
根據歐洲專利局的統計，數位通訊領域專利申請量的成長，在十年來首次超越醫學技術，主因為反應世界各國積極發展5G通訊技術的腳步，來自中國大陸的專利申請量在通訊技術領域帶頭成長了64.6%，在專利申請人則以華為居首，其次為愛立信，高通第三。而在電腦科技領域，則以AI相關技術包含機器學習、模式識別（pattern recognition）、圖像識別與生成、資料檢索等技術為大宗，專利申請量成長率由美國領軍為13.6%，在專利申請人則以Alphabet（Google母公司）居首，接著為微軟、三星，華為第四。
藉由「2019年專利指數」可以發現兩大趨勢，其一為數位通訊及電腦科技領域專利申請的快速增長，顯示各國布局數位轉型已蓄勢待發，並以5G與AI兩大技術為數位轉型核心；其二為在數位轉型科技領域的專利申請人中，中國大陸在數位科技的積極布局，特別是華為以3524項專利申請案位居全球專利申請人之首，反映中國在全球數位轉型浪潮中的積極布局。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
范晏儒
專案經理 編譯整理
歐洲專利局（EPO）專利申請案件數量持續增加，資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=92&d=7178&no=64 （最後瀏覽日：2020/04/01）。
在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代，巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存，「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性，美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC)，讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類，並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享，會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式，各資料版本會被強制整合為特別形式，但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失，對研究產生不利的限制。有鑑於此，為更有效益的應用巨量資料，Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake)，此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中，目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data)，保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料，減少資源上處理數據的必要，讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性：1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake，該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時，可協助維持資料的來源與真實性，並得以不同形式的醫療數據進行分析項目，例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險，尤其是醫療保健領域，因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得，因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障，在建立安全的Data Lake之前，必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。
歐盟「未來工廠」發展計畫歐盟執行委員會依展望2020 (Horizon 2020)於2016年4月14日至15日召開未來工廠公私夥伴合作 (FoF cPPP)研討會，並展示目前資助的研究與創新成果，透過本計畫將協助歐盟內製造業，特別是中小企業，將資通訊及關鍵技術與整個工廠生產鏈結合，達到整體製造業升級。 計劃具體目標如下：(1)以資通訊技術為基礎的解決方案導入製造業生產過程，增加產品獨特性、多樣化、可大規模生產，及保有高度靈活性，以迅速反應瞬息萬變的市場。(2)縮短進入市場的研發製程，提升產品質量，並透過數位化設計、成型、模擬實作及預測分析，提升工作效率。(3)改善整合生產環境的人為因素。(4)透過現代資通訊基礎的生產技術使得資源、材料、能源更有持續性。(5)促進並強化製造領域的共同平台及其生態系統。(6)從獨特的地理位置創建虛擬價值鏈，從而善用優秀人才的潛力。 我國為整合新創能量，以創造製造業下一波成長動能，今年亦陸續公布「智慧機械產業推動方案」與「數位國家‧創新經濟發展方案」，以具高效率、高品質、高彈性等特徵之智慧生產線，透過雲端及網路與消費者快速連結，打造下世代工廠與聯網製造服務體系。
美國國家標準及技術研究院公布晶片法補助申請細節及限制美國商務部（Department of Commerce, DOC）旗下國家標準及技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）於2023年2月28日發布《晶片與科學法》（CHIPS and Science Act）補助具體內容，重點如下： 一、申請時間：補助採滾動式錄取模式（rolling basis），先進製程製造補助將於2023年3月31日起開放預先申請（pre-application）與正式申請（full application）；成熟製程與其他相關生產設施的製造補助，將分別於2023年5月1日及6月26日開放預先申請及正式申請。 二、補助方式與金額：補助分為直接補助（direct funding）、聯邦政府貸款（federal loans）或第三人提供貸款並由聯邦政府提供擔保（federal guarantees of third-party loans）。直接補助的金額上限預計為預估資本支出的15％。每個計畫可透過一種以上之方式獲得補助，然整體補助金額不得超出預估資本支出的35％。 三、申請流程 1.意向聲明（statement of interest）：申請人須提供半導體製造工廠投資計畫的簡要說明，俾利NIST旗下晶片計畫辦公室（CHIPS Program Office）為未來審查進行準備。 2.預先申請：申請人提供更詳盡的計畫內容。晶片計畫辦公室將給予調整意見。 3.正式申請：依照晶片計畫辦公室給予的意見修改後，申請人應遞交完整的計畫申請書，內容必須包含投資計畫的技術與經濟可行性之分析。晶片辦公室審核完畢後，會與申請人簽訂不具約束力的初步備忘錄（non-binding Preliminary Memorandum of Terms），記載補助方式與金額。 4.盡職調查（due diligence）：在經過上述程序後，晶片計畫辦公室如認為申請人合理且可能（reasonably likely）取得補助，將對申請人進行盡職調查。 5.補助發放：通過盡職調查後，DOC將開始準備發放補助。 四、補助規範與限制 1.禁止買回庫藏股（stock buybacks）：受補助者不得將補助款用於買回庫藏股。 2.人力資源計畫：申請人要求的補助金額若超過1億5千萬美元，須額外說明將如何提供員工可負擔且高品質的子女托育服務。 3.建造期限：受補助者必須於DOC所決定的特定日期（target dates）前開始或完成廠房建造，否則DOC會視情況決定是否收回補助。 4.分潤：補助金額超過1億5千萬美元時，受補助者須與美國政府分享超過申請計畫中所預估之收益，但最高不超過直接補助金額的75％。 5.不得於特定國家擴產與進行研究：受補助者於10年內或與DOC合意的期間內，除特定情況下（15 U.S.C. § 4652(a)(6)(C)），不得於特定國家，如中國，進行大規模半導體製造的擴產（material expansion）、聯合研究（joint research）或技術授權（technology licensing），違反者將會被DOC收回全額補助。
德國資料保護會議通過「哈姆巴爾宣言」，針對人工智慧之運用提出七大個資保護要求德國聯邦及各邦獨立資料保護監督機關（unabhängige Datenschutzaufsichtsbehörden）共同於2019年4月3日，召開第97屆資料保護會議通過哈姆巴爾宣言（Hambacher Erklärung，以下簡稱「Hambacher宣言」）。該宣言指出人工智慧雖然為人類帶來福祉，但同時對法律秩序內自由及民主體制造成巨大的威脅，特別是人工智慧系統可以透過自主學習不斷蒐集、處理與利用大量個人資料，並且透過自動化的演算系統，干預個人的權利與自由。 諸如人工智慧系統被運用於判讀應徵者履歷，其篩選結果給予女性較不利的評價時，則暴露出人工智慧處理大量資料時所產生的性別歧視，且該歧視結果無法藉由修正資料予以去除，否則將無法呈現原始資料之真實性。由於保護人民基本權利屬於國家之重要任務，國家有義務使人工智慧的發展與應用，符合民主法治國之制度框架。Hambacher宣言認為透過人工智慧系統運用個人資料時，應符合歐盟一般資料保護規則（The General Data Protection Regulation，以下簡稱GDPR）第5條個人資料蒐集、處理與利用之原則，並基於該原則針對人工智慧提出以下七點個資保護之要求： （1）人工智慧不應使個人成為客體：依據德國基本法第1條第1項人性尊嚴之保障，資料主體得不受自動化利用後所做成，具有法律效果或類似重大不利影響之決策拘束。 （2）人工智慧應符合目的限制原則：透過人工智慧系統蒐集、處理與利用個人資料時，即使後續擴張利用亦應與原始目的具有一致性。 （3）人工智慧運用處理須透明、易於理解及具有可解釋性：人工智慧在蒐集、處理與利用個人資料時，其過程應保持透明且決策結果易於理解及可解釋，以利於追溯及識別決策流程與結果。 （4）人工智慧應避免產生歧視結果：人工智慧應避免蒐集資料不足或錯誤資料等原因，而產生具有歧視性之決策結果，控管者或處理者使用人工智慧前，應評估對人的權利或自由之風險並控管之。 （5）應遵循資料最少蒐集原則：人工智慧系統通常會蒐集大量資料，蒐集或處理個人資料應於必要範圍內為之，且不得逾越特定目的之必要範圍，並應檢查個人資料是否完全匿名化。 （6）人工智慧須設置問責機關進行監督：依據GDPR第12條、第32條及第35條規定，人工智慧系統內的控管者或處理者應識別風險、溝通責任及採取必要防範措施，以確保蒐集、處理與利用個人資料之安全性。 （7）人工智慧應採取適當技術與組織上的措施管理之：為了符合GDPR第24條及第25條規定，聯邦資料保護監督機關應確認，控管者或處理者採用適當的現有技術及組織措施予以保障個人資料。 綜上所述，Hambacher宣言內容旨在要求，人工智慧在蒐集、處理及利用個人資料時，除遵守歐盟一般資料保護規則之規範外，亦應遵守上述提出之七點原則，以避免其運用結果干預資料主體之基本權利。