澳洲及紐西蘭公路監理機關聯合會(Austroads)於2020年3月18日發布「輔助駕駛及自動駕駛車輛之駕駛人教育及訓練報告(Education and Training for Drivers of Assisted and Automated Vehicles)」,該報告目的在於研究有哪些技巧、知識與行為,為目前與未來人們使用具有輔助或自駕功能車輛所需具備的;並檢視註冊與發照之相關機關應擔任何種角色,以確保駕照申請人具有足夠能力以使用相關科技。報告中所關注之輔助與自駕車輛,為具有SAE自動駕駛層級第0至第3級之輕型或重型自駕車輛;目前澳洲道路規範並未禁止第3級之自駕車使用,但駕駛人仍應保持對車輛之控制且不得同時進行其他行為。
報告認為目前之駕駛執照發照架構尚不需改變,但註冊與發照機構仍可於輔助與自動駕駛車輛的學習與評估中扮演一些角色,包含:
未來澳洲及紐西蘭公路監理機關聯合會將繼續發展相關計畫以實施本報告中之相關建議,以使教育訓練系統更加完善。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
國際能源總署(International Energy Agency, IEA)於2025年2月25日發布《建設未來電網》(Building the Future Transmission Grid)報告,指出隨電氣化進程加速與再生能源擴大投資,全球電網建設與汰換需求大幅增加。然電網關鍵零件的採購週期較2021年、價格較2019年幾乎增長一倍,使電網建設與汰換難以跟上需求成長。 對此,《建設未來電網》報告提出以下建議: (1)提升需求明確性:政府應推動長期電網投資計畫與規劃,使供應商可得知零件需求與種類。 (2)加強產業對話:政府應加強與產業的協調與對話,以確保電網零件準時交付並加速潔淨能源轉型。 (3)積極投資電網:為避免電網成為再生能源發展瓶頸,應超前規劃並加快投資,確保電網發展與電力需求同步。 (4)設計採購框架:政府可透過長期合約、標準化採購程序、互通的電網零件標準,提升電網採購的一致性、可擴增性(scalability)與投資信心。 (5)簡化許可流程:政府應加速與簡化電網建設許可程序,並消除不必要的行政障礙。 (6)提升電網效率:電網營運商可透過數位科技提升電網輸電效率,最大化電網效能。 (7)供應鏈多元化:政府可與本地供應商或二階供應商合作,增加電網供應鏈多元化。 (8)確保技術人才:政府與產業應合作建立人才補給線,並確保數位技能納入產業培訓中。
諾基亞採用蘋果開放軟體手機大廠諾基亞( Nokia )將在下一代智慧手機的瀏覽器中,採用蘋果電腦的開放原始碼軟體。其預定在今年六月推出 Series 60 智慧手機軟體包,其中的瀏覽器將整合數個同於蘋果 Safari 網路瀏覽器的開放原始碼科技– WebCore 和 JavaScriptCore 。 Safari 是以開放原始碼 K Desk Environment 之 Konquerer 瀏覽器的 KHTML 與 KJS 為基礎。 諾基亞表示,採用開放碼軟體後,將更方便開發商修改定作其新瀏覽器,並將提供新的使用者功能。諾基亞並且表示,未來仍將與蘋果電腦合作開放原始碼軟體,並積極投入開放原始碼社群。諾基亞對開放原始碼的興趣,在瀏覽器部門特別明顯。兩年前,該公司投資 Mozilla 基金會的 Minimo 計劃,創造一種根據 Mozilla Gecko 翻譯引擎的電話瀏覽器。 Minimo 團隊準備在今夏推出針對微軟 Windows CE 作業系統的 0.1 版瀏覽器。
基因改造食品標示問題有新進展加拿大目前對基因改造產品的政策是採取自願標示制度。然而魁北克省的消費者贊成應對含有機因改造成份之食品實施強制標示。本月初,該省農林廳長在一項會議中指出,基因改造產品可能存有環境方面的風險並且有消費者疑慮的問題,因此應嚴謹以對,改採取強制性標示制度,讓消費者可以自行選擇。雖然目前聯邦官員以及其他省份仍贊同現行的自願標示制度,首長們 ( 大部分反對強制標示的立法 ) 同意繼續討論此議題。 此外,目前近日美國阿拉斯加州亦通過 Bill 25 法案,強制對基因改造魚類及相關魚類產品作明顯標示。這項法案通過後,該州成為美國第一個針對基因改造食品標示問題作明確立法的一州,該法案更成為美國第一個要求標示基因改造食品的法案。有關觀察家預期這個法案將會帶動美國各州對基因改造食品之標示進行必要的規範。根據美國 Rutgers 大學於 2004 年 11 月所作的民調顯示,約有 89 %的美國民眾希望基因改造食品應有明確的標示。
OECD發布《抓取資料以訓練AI所衍生的智慧財產問題》報告經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2025年2月9日發布《抓取資料以訓練AI所衍生的智慧財產問題》報告(Intellectual property issues in artificial intelligence trained on scraped data),探討AI訓練過程中「資料抓取」對智慧財產之影響,並提出政策建議,協助決策者保障智財權的同時推動AI創新。 資料抓取是獲取AI大型語言模型訓練資料之主要方法,OECD將其定義為「透過自動化方式,從第三方網站、資料庫或社群媒體平臺提取資訊」。而未經同意或未支付相應報酬的抓取行為,可能侵害作品之創作者與權利人包括著作權、資料庫權(database rights)等智慧財產及相關權利。對此,報告分析各國政策法律的因應措施,提出四項關鍵政策建議: 一、 訂定自願性「資料抓取行為準則」 訂定適用於AI生態系的準則,明確AI資料彙整者(aggregators)與使用者的角色,統一術語以確保共識。此外,準則可建立監督機制(如登記制度),提供透明度與文件管理建議,並納入標準契約條款。 二、 提供標準化技術工具 標準化技術工具可保護智財權及協助權利人管理,包括存取控制、自動化契約監控及直接支付授權金機制,同時簡化企業合規流程。 三、 使用標準化契約條款 由利害關係人協作訂定,可解決資料抓取的法律與營運問題,並可依非營利研究或商業應用等情境調整。 四、 提升法律意識與教育 應提升對資料抓取及其法律影響的認知,協助權利人理解保護機制,教育AI系統使用者負責任地運用資料,並確保生態系內各方明確瞭解自身角色與責任。