澳洲產業、科學、能源及資源部(Department of Industry, Science, Energy and Resources)於2020年5月15日舉行全國數位經濟與科技會議,並於會後發表「2020年5月全國數位經濟與科技會議會後聲明」。本次會議由澳洲產業科學能源及資源部部長擔任主席,邀集各州、領地地方政府的創新或科技部門首長,以視訊方式研商COVID-19疫情後如何整合澳洲企業的數位能量,並使澳洲在2030年成為全球數位經濟的領先者。
聲明中首先肯定澳洲數以萬計的企業在面對COVID-19疫情時所展現的危機應對能力與提出各式數位科技解決方案,用以支持員工、服務消費者、提出資源供應的替代方案、溝通利害關係人等,有效地提升了營運與財務上的效率。而政府則藉由提供各式財務、社會保險與稅務上的支援措施,並持續針對個別情況規劃最適的支援方案。
聲明指出根據研究,數位工具將能協助小型企業每週節省約10小時的工時,並提升約27%的營收;若乘上澳洲全國小型企業的總數,等於每週可省下約2200萬小時的工時,並可年增約3850億元的營收。企業在疫情期間所採取的數位科技解決方案是未來推動營運模式數位轉型的契機,因此在疫情後整合澳洲官方與民間的數位能量,將是疫情後經濟復甦與未來經濟成長的關鍵。
聲明指出與會聯邦及地方政府相關首長已達成共識,將組成「數位經濟與科技資深官員小組」(Digital Economy and Technology Senior Officials Group),專責整合聯邦政府與地方政府的數位政策。本小組將提出數位經濟政策與企業所需的支援措施,用以加速數位轉型與COVID-19疫情後的經濟復甦,包含完成人工智慧及自主系統能力地圖(Artificial Intelligence and Autonomous Systems Capability Map),來找出尚待強化的能力與可加強合作的契機。
此外本小組將合作推動數位與資通安全工作、關鍵技術法規鬆綁,以協助減少企業法遵障礙並支持數位經濟成長。COVID-19疫情下揭示澳洲推動數位轉型的重要性,期許本小組能有效整合數位能量並填補數位落差,未來將每年召開三次全國數位經濟與科技會議,追蹤澳洲數位經濟與科技生態系的推動情形,並聽取資深官員小組的定期工作報告。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
瑞士洛桑管理學院(International Institute for Management Development, IMD)於2020年6月發布2020世界競爭力評比報告(IMD’s 2020 World Competitiveness Ranking 2020 results)。此份報告共評比 63 個經濟體,全球競爭力前5名依序為新加坡、丹麥、瑞士、荷蘭與香港;其他重要經濟體之排名包含加拿大為第8、美國第10、臺灣第11、中國第20、南韓第23與日本第34。 2020世界競爭力評比以有「經濟表現」(Economic Performance)、「政府效能」(Government efficiency)「企業效能」(Government Efficiency)和「基礎建設」(Infrastructure)四大評比指標,旗下再細分為340個子標,例如人均GDP、對外直接投資佔GDP比例、國際貿易、國際投資、財政、勞動力市場、顧客滿意度受企業重視程度、健康與環境基礎建設、研發人力比例、研發總支出占GDP比例等。此次評比中,可以看出小型經濟體(如新加坡、香港、丹麥等)因容易凝聚社會共識,表現較為優異。而排名退步的國家如中國和美國,乃因兩國之間貿易戰損害經濟表現(美國從2019年第3掉至今年第10,中國自14掉至20)。香港亦從2019年的第2排到第5,其經濟表現下降乃因社會動盪以及中國貿易戰影響。 我國在此次評比中表現優異,綜合排名第11名,較2019年上升 5 名;且我國在亞太地區中高居第 3名,僅次於新加坡和香港,為 2016 年以來最佳成績。評比指標之政府效能、企業效能、基礎建設排名均有進步,其中政府效能排名全球第9,首次進入世界前10名。
中國民航局公布《關於推動「人工智慧+民航」高品質發展的實施意見》,以加速推動AI於民用航空領域的創新與產業發展中國民用航空局於2025年11月19日公布《關於推動「人工智慧+民航」高品質發展的實施意見》(关于推动“人工智能+民航”高质量发展的实施意见),旨在貫徹《國務院關於深入實施「人工智慧+」行動的意見》(国务院关于深入实施 “人工智能+”行动的意见)及《關於「人工智慧+交通運輸」的實施意見》(关于 “人工智能+交通运输”的实施意见)的要求,以加速推動AI於民用航空領域的創新與產業發展。 本文件說明,中國政府將於安全、物流、監管、建設等領域,持續推動AI驅動的創新產業發展,深化產業與AI的結合。2027年將首先實現AI於民航安全、物流之發展,預計屆時民航領域的高品質資料、基礎設施平台、產業模型演算法等AI核心要素已見成效,形成具指標性的前瞻示範案例以及具有競爭力的智慧產品與應用;而預計至2030年,民航AI治理體系與安全保障體系已逐步建立,成為民航領域發展的基礎。 本文件針對AI具發展優勢之民航領域,提出其於安全、運行、監管等層面的應用場景,例如飛機故障預測性維護、入侵物辨識、鳥情監控、航班編制、航程調度、智慧旅客服務、自動化倉儲管理、執法輔助、風險控管機制等多元應用。此外,為推動民用航空AI算力基礎設施的建設,也鼓勵建造算力與資料中心,期能建立標準化、資料共享的可信資料基礎建設。 而為指導民航單位落實AI應用,本文件亦於附件中編入《民航人工智慧應用場景參考指引》(民航人工智能应用场景参考指引),該指引中介紹發展程度較高的42個航空領域AI應用場景,說明各應用場景的基本應用概念及技術發展成熟度,以作為各單位根據自身條件制定AI導入應用策略的參考依據。
美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用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。
軟體安全性缺失成為買賣標的瑞士的網路安全公司WSLabi於2007年7月9日宣佈一項訊息,未來將在線上公開交易或交換一些軟體的安全性漏洞和弱點予軟體相關研究人員、安全代理商和軟體公司,價格從數百美元至數萬美元不等。而此意謂拍賣軟體瑕疵的新興市場即將被打開。 WSLabi公開拍賣軟體弱點與漏洞的作法引起了很大的爭論。以往軟體安全業者於發現軟體的弱點後,會與軟體開發者合作修補安全性弱點和漏洞,待修補完成後再公開宣佈修補軟體安全性弱點之相關訊息。但該公司的新作法將導致軟體公司未來可能因為無法及時修補弱點而商譽受損。因此該項計畫雖尚未實行,卻引起了不同看法的爭辯:支持者表示,此一計畫將有助於改善軟體弱點及安全漏洞的問題,並可鼓勵對於軟體的弱點的深入研究;然反對者卻認為,如果軟體的弱點和安全漏洞因而落入有心人的手中,利用於犯罪或幫助他人犯罪,將會對資訊安全形成極大威脅。再者,把其他公司開發的軟體弱點在市場上交易,可能也會引發道德與合法性的問題。 WSLabi於瞭解這項做法可能引起侵害著作權(重製、散布、販賣軟體等行為)、營業秘密與犯罪防治等法律上的爭議及國家安全的問題後表示,他們將會審慎地過濾選擇買主,不會將研究之結果出售予犯罪者或敵國政府。雖然如此,他們的說法仍引起質疑,畢竟判斷買主是否為善意或確定身份並非易事。