日本規制改革推進會議促進農業數據利用
日本政府規制改革推進會議係由內閣府發布政令所成立，具跨部會協調性質、推動日本法規調適之委員會，規制改革推進會議於今（2020）年7月2日向安倍晉三首相報告，從去年10月起歷經8個月審議規制改革項目的審議結果後，最新版「規制改革實施計畫」於7月17日通過閣議決定。規制改革實施計畫中關於農林水產領域「促進智慧農業普及」項目，除了促進無人機、自動行走機普及、農作物栽培設施設立而調和相關規定外，「農業數據利活用」項目首見於規制改革實施計畫，實施項目包括以下四項：
- 利用農林水產省補助金（見註1）導入曳引機、農業機器人、無人機、IoT機器等智慧農業機械時，應符合以下要件：根據農業領域AI數據相關契約指引，農民可以使用其所提供給系統服務業者所保管之數據，該契約條文應包含於數據契約中。
- 農林水產省與農機廠商合作建構OPEN API數據環境，透過使用農機時所取得位置座標、作業紀錄等數據，未來農民可以將此數據使用於非出自該農機廠商的其他軟體。
- 農林水產省於2022年度預算開始，利用補助金導入農機廠商的農機時，須符合上述第2點OPEN API要求。
- 農林水產省將發出以下明確通知：因鳥獸害、緊急救難、搜索犯人、農業道路塌陷等應配合公家機關等具高度公共性事務，以及為保護人的生命身體財產等必要之情況，農機廠商如事前已徵得農民的概括性同意，可提供從農民方所取得之數據予有關當局。
日本政府為加速智慧農業落地普及，藉由調和農林水產省補助金規定促進農業數據流通運用，保護農民數據使用權利，且將農業數據擴散利用於公共事務，凸顯日本政府對於農業數據保護與運用的重視，值得我國做為借鏡。
註1：補助金不限於「有關補助金等預算執行適正化相關法律［昭和 30 年法律第 179 號］」（補助金等に係る予算の執行の適正化に関する法律［昭和 30 年法律第 179 号］）的補助金，包括其他交付金、委託費。
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劉宥妤
副法律研究員 編譯整理
日本農業新聞，〈規制改革会議が答申 米検査１年かけ見直し 准組の意思 経営に反映〉，2020/07/03，https://www.agrinews.co.jp/p51245.html（最後瀏覽日：2020/08/11）。
日本農業新聞，〈規制改革会議が答申骨子案 農業分野は７項目〉，2020/06/23，https://www.agrinews.co.jp/p51153.html（最後瀏覽日：2020/08/11）。
〈規制改革実施計画（令和2年7月17日閣議決定）〉，内閣府網站，頁36-37，https://www8.cao.go.jp/kisei-kaikaku/kisei/publication/keikaku/200717/keikaku.pdf （最後瀏覽日：2020/08/11）。
〈規制改革推進に関する答申（令和2年7月2日）〉，内閣府網站，頁72-73，https://www8.cao.go.jp/kisei-kaikaku/kisei/meeting/committee/20200702/200702honkaigi01.pdf （最後瀏覽日：2020/08/11）。
基改動物的技術研發腳步雖不如植物快速，不過自1980年出現重大的技術突破後，基改動物的研發成果不斷產出，目前基改動物的研發方向以醫藥用途最多，其次像是環保、食用、抗氣候變遷等，均有相關的研究投入。隨著研發成果的累積，美國也開始構思基改動物的規範議題，2008年9月，美國FDA及APHIS分別就基改動物提出規範細節及資訊調查的公告。 由於美國並未對基改生物訂定管理專法，而是利用既有的法規體系來管理基因改造生物，而既有法規原各有其規範目的，因此如何從這些既有法規的規範目的出發，闡述其用來規範基改動物的適當連結，以及相關主管機關將如何運用既有法規來管理基改動物，便成為研議的重點。 目前FDA內的CVM（Center for Veterinary Medicine）已率先宣告其對基改動物的主管權限，並公告「基因重組動物管理之產業指導原則（草案）」（Draft Guidance for Industry on the Regulation of Genetically Engineered Animals）。FDA認為，由於轉殖進入基改動物體內的重組DNA構體（rDNA construct），已對動物本身的結構與功能（construct and function）產生影響，符合其依聯邦食品藥品及化妝品管理法（Federal Food, Drug, and Cosmetic Act）規定所稱之藥（drug）的定義，因此，FDA宣告其對所有的基改動物（精確來說是轉殖於其體內的重組DNA構體），將視以動物用新藥（new animal drug）管理之，至於基改動物後續可能有不同的用途，則另須符合相關的產品主管法規，始可上市。在APHIS部分，其主要負責動物健康之把關，目前APHIS正對外進行廣泛的資訊蒐集與調查，以作為其後續研擬進一步的管理規則或政策之參考依據。
美國國家標準技術局公布聯邦各部會技術研發成果轉化計畫美國國家標準技術局（the National Institute of Standards and Technology，NIST) 建立網路專頁，提出聯邦各部會所研發技術的移轉計畫報告，揭示各部會具體執行白宮在去（2011）年10月28日所發布的總統備忘錄（Presidential Memorandum），要求各聯邦實驗室進行技術研發並提高移轉給私部門之比例，以使政府投資之研發成果可以供大眾市場所用，以進一步加速經濟成長與提昇美國產業競爭力。 觀察白宮所發布的政策文件指出，聯邦政府將創新技術研發，視為刺激經濟的一個重要工具，而有效的技術移轉又是成功的技術研發的重要驅動力，故歐巴馬政府啟動美國計畫（Startup America Initiative）將政府研發技術的移轉作為重要支柱之一，並預計於5年內達成具體成績。 於NIST網頁公布之13個聯邦部會所提出之執行計畫，包括各機關自訂目標與評量標準，以評估刺激技術移轉計畫之成效。而作為美國產業技術研發與標準制訂之主要推動機構，NIST的技術移轉計畫將調整技術移轉的定義與內涵，俾更為精確地反應和評估廣泛的技術研發活動。未來NIST將擴張各項衡量指標，如標準參考物質和數據（Standard Reference Materials and Data）、專利授權、共同研究等的追蹤範圍，此外包括軟體下載、研究人員、新創公司等亦納入新的衡量指標範圍之內。同時在完善技術移轉活動追蹤機制方面，NIST將建立內部人員參與私部門統一標準制訂委員會之資料庫。 包括NIST在內以及美國商業部與其他各主要進行產業技術研發的聯邦部會之技術移轉計畫，揭示了技術移轉在美國技術研發活動週期中的重要性，具體執行、評估之方式，可自NIST專頁進行下載、分析並作為政策規劃之參考。
日本國交省公布「基礎建設之數位轉型政策」，期望建構更有效率、安全之社會環境日本國土交通省（下稱「國交省」）於2021年2月9日公布「基礎建設之數位轉型政策（インフラ分野のデジタル・トランスフォーメーション施策）」。此報告係國土交通省基礎設施DX推進本部（国土交通省インフラ分野のDX推進本部）於2021年1月所舉行第三次會議所彙整之政策方針。 針對基礎設施數位轉型之政策實施主要分為四個面向：第一部分強調透過行政程序數位化及網路化，藉以提升效率並加強管理效能，並且提供運用數位生活中各項服務，以增加生活之便利與安全。第二部分說明為實現安全與舒適之勞動環境，減少人工作業之負擔，未來欲活用AI與機器人，使施工作業與技術建設達到無人化，並透過數位化提高專業技術學習效率以培育相關人才。第三部分聚焦於調查、監督檢查領域，如公路、鐵路、河川及機場之檢修，利用資料分析與自動化機械提升日常管理及檢修效率。最後，為順利推行以上數位轉型政策，必須建構能支援數位化的社會。因此，未來除須結合智慧城市（スマートシティ）等數位創新政策，利用資料以具體化社會課題之解決方針外，亦須針對作為數位轉型基礎之3D資料進行環境整備，以利數位轉型之推動。
歐盟執委會發布「能源領域數位化與人工智慧戰略路線圖」，以強化能源系統數位韌性歐盟執委會（European Commission）於2026年6月3日發布「能源領域數位化與人工智慧戰略路線圖」（Strategic Roadmap for Digitalisation and AI in the Energy Sector），作為《歐洲科技主權方案》（European Technological Sovereignty Package）的一環。執委會指出，受高能源價格、地緣政治衝突及AI快速發展影響，歐盟能源系統正面臨供需與基礎設施壓力，因此有必要透過數位化與AI提升能源效率、降低成本並強化能源自主性。 路線圖包含三大核心支柱。首先，在「為AI提供能源」（Energy for AI）方面，歐盟預期資料中心快速擴張將帶動用電與用水需求成長，並加劇電網壅塞，因此將推動政府、資料中心業者及能源業者共同參與的三方協議機制，促進綠電供應、彈性用電及電網整合，並建立資料中心能源與資源效率評級制度。 再者，在「運用數位與AI最佳化能源系統」（Digitalisation and AI for the Energy System）方面，歐盟將加速布建智慧電表、建立智慧電網績效指標，並開發歐盟自主AI模型以支援電網規劃、需求預測及系統管理，同時運用生成式AI簡化再生能源及電網建置的許可程序。 最後，在「推動AI與能源系統的資料共享」（Data for AI and the Energy System）方面，歐盟將建立跨境能源資料交換架構，提升會員國間資料互通性，以支援需量反應、智慧充電及AI模型訓練等應用，以促進智慧能源服務與能源市場整合發展。