日本國土交通省公布最後一哩路自駕車系統指引

  為促進自駕車研發和推廣,日本國土交通省召集產官學研各界成立先進安全汽車(Advanced Safety Vehicle, ASV)推進檢討會,檢討設計自駕車時之注意事項,並於2020年7月17日公布「最後一哩路自駕車系統基本設計書」(ラストマイル自動運転車両システム基本設計書),希望能藉此達成確保地方交通運輸能量及加速自駕車落地之目標。

  「最後一哩路自駕車系統基本設計書」將操作適用範圍(Operational Design Domain, ODD)定義為限定區域或駕駛環境條件,並提出所有自駕車應具備之共通ODD,包括(1)道路/地理條件︰目標道路、行駛道路;(2)環境條件︰時間、天氣;(3)行駛條件︰行駛速度;(4)行駛空間︰可支援自駕車行駛之基礎設施,以及可提醒用路人注意正在進行自駕車實驗之設施。此外,由於不同應用情境會影響ODD之設定,故本書以限定路線下往返之自駕車為代表,說明在個案中該如何進一步檢討ODD。以行駛速度為例,在共通ODD中,最後一哩路自駕車時速應為30公里,但在提供限定路線內往返之載客服務時,自駕車的時速應設定在12公里以下。最後,「最後一哩路自駕車系統基本設計書」內整理最後一哩路自駕車共通及特有之技術要件,以及設計時應留意和確認的問題。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

相關連結
※ 日本國土交通省公布最後一哩路自駕車系統指引, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8547&no=67&tp=5 (最後瀏覽日:2026/06/29)
引註此篇文章
你可能還會想看
世界智慧財產權組織發佈2015年全球創新指數排名

  世界智慧財產權組織於2015年9月17日發佈的2015年全球創新指數報告(The Global Innovation Index)顯示,瑞士、英國、瑞典、荷蘭和美國是世界上最具創新力的前5名國家。   全球創新指數自2007年起每年發布,2015 年全球創新指數是該指數的第8版,由康乃爾大學(Cornell University)、歐洲工商管理學院(INSEAD)和聯合國專門機構世界智慧財產權組織(WIPO)共同發布,現已成為重要的評比基準,為全球國家競爭力與政策發展重要項目。世界智慧財產權組織總幹事Francis Gurry在當天的新聞發佈會上說:「每個國家都必須找到最佳的政策組合,以調整其經濟內部創新與創造的潛力」。從整體觀看,今年前25位排名都是高收入經濟體,與以往相較變動不大。值得注意的是,瑞士已連續5年位居第一,英國則從4年前的第8位躍升至第2位。英國的智慧財產權部長說:「產出優秀的科研成果向來是英國的優良傳統,英國人口比率佔不到世界1%,但發表頂尖的研究成果佔16%,卓越的科研是英國躍升國際創新排名第2位的主要原因。英國政府致力於創新研發、為新創提供足夠的智慧財產權保護、支持新創產業。」其後依次為:瑞典、荷蘭、美國、芬蘭、新加坡、愛爾蘭、盧森堡和丹麥。亞洲國家中只有新加坡進入前10名。   該份報告顯示,在創新質量方面,其中美國和英國保持領先,主要是因為其擁有世界級的大學;接著是日本、德國和瑞士。在創新質量上得分較高的中等收入經濟體則有中國、巴西和印度。 為了支持全球創新討論、指引各項政策、強調良好的作法,需要利用相關指標對創新和相關政策表現進行評估。全球創新指數創造出一種環境,即是使這些相關創新因素得到持續評估,其特色列舉如下: 1. 141個國家的現況介紹,包括根據79項指標所得出之數據、排名與優勢情形。 2. 根據30多個國際公私部門指標所得出的79個數據表,其中55個是可靠數據,19個是綜合指標,5個是問卷調查。 3. 公開透明且可複製的計算方法,其中每個指數排名(全球創新指數、產出和投入分項指數)有90%的置信區間,加上對影響每年排名的因素進行分析。 2015年全球創新指數是以兩個分項指數的平均值計算。創新投入分項指數衡量的是顯現出創新活動的國家經濟因素,這些因素共分為五大類:(1)機構,(2)人力資本與研究,(3)基礎設施,(4)市場成熟度,和(5)商業成熟度。「創新產出分項指數」是由創新成果的實際創新產出為證,分為兩大類:(6)知識與技術產出及(7)創意產出。

美國《代幣分類法》(Token Taxonomy Act)草案

  目前,美國證券管理委員會(U.S. Securities and Exchange Commission, SEC)對於數位貨幣的態度傾向於將代幣視為有價證券。《代幣分類法》(Token Taxonomy Act)草案則是持反對意見的聲浪¬,由美國眾議員Warren Davidson為首,並且獲得跨黨派多位眾議員的支持。《代幣分類法》主要的訴求是希望可以將數位代幣排除於證券,進而排除虛擬貨幣之稅務。重點有三: 修正《證券交易法》,將數位代幣排除於證券 將「數位代幣」(Digital Token)定義為驗證交易或遵循規則防止交易被竄改之「數位單元」(Digital Unit,以電腦可讀取的形式儲存,用於表彰經濟、財產上權利,或存取權限)。同時,在原先「證券」(Security)的定義中,排除「數位代幣」;另將證券「交易」(Exchange)交易排除數位貨幣適用。 擴張銀行之定義 修改「銀行」之定義。原先《1940年投資顧問法》和《1940年投資公司法》所指之「銀行」,包括「取得存款或執行信託權利(Fiduciary Powers)」等與准許經營銀行執行雷同事業者,是否為公司不在所問(Incorporated)。《代幣分類法》將之擴張為「取得存款、提供保管服務(Custodial Services)或執行信託權利」。 修正將虛擬貨幣視為免課稅對象 虛擬貨幣(Virtual Currency)定義為表彰數位價值之交易媒介且不是貨幣。並修正美國《1986國內所得稅法》(Internal Revenue Code of 1986),將虛擬貨幣交易視為免課稅之交易,並將總額小於600美金的虛擬貨幣買賣或交易之所得,排除於總收入(Gross Income)之外。   然而,目前美國證券管理委員會的態度仍未改變,並且於2019年4月3日發表〈數位資產「投資契約」分析之架構〉(Framework for “Investment Contract” Analysis of Digital Assets)。該分析架構說明:凡符合Howey Test之標準的「投資契約」即屬於「證券」,有《證券交易法》的適用。〈數位資產「投資契約」分析之架構〉甫發表,Warren Davidson與另外五位眾議員隨即重新提起2019年版的《代幣分類法》草案,是繼2018年9月、2018年12月第三度提起相關法案。楊安澤(Andrew Yang,美國首位角逐總統的華裔候選人)在2020年民主黨黨內總統初選政見中,亦援引《代幣分類法》草案,希望可以與連署《代幣分類法》草案的美國國會議員和懷俄明州(Wyoming)的立法者,共同擘畫有利於商業與人民的數位資產框架。

德國2015年6月5日通過電動車法(EmoG)

  德國聯邦議會通過電力驅動車輛優惠法(下稱電動車法(Gesetz zur Bevorrechtigung der Verwendung elektrisch betriebener Fahrzeuge ,Elektromobilitätsgesetz-EmoG),該法遂於於2015年6月5日生效。   德國為了達到減碳目標,不但大力推動再生能源,且亦於五年前成立國家電動車平台,希望於2020年達到全國有100萬輛電動車在街道上行駛之目標,德國政府為達此一目標,修法讓電動車可享地方政府提供的停車位以及可使用巴士車道兩項優惠。   該法對電動車之定義為(1)電池驅動車輛(2)可充式之油電混合車輛及(3)燃料電池車輛(電動車法第2條),並提供優惠予(1)公用道路巷道之停放(2)全部或一部特定公用道路巷道之特別使用(3)進入或通過禁行區域,例外地許可之(4)公用道路巷道停放時之規費,免除之(電動車法第3條第4項)。   另外,為推廣使用,依道路交通秩序法第46條第1a項,電動車輛亦得黏貼特殊標識行駛於交通管制區、禁行區域及需繞道之路段。供巴士行駛道路亦同。而為了電動車之辨識,本法第4條亦規定電動車標識應具備之內容,並於2015年9月26日發相關之電動車標示規則。

澳洲發布《人工智慧臨床應用指引》提供臨床照護之人工智慧使用合規框架

澳洲醫療安全與品質委員會(Australian Commission on Safety and Quality in Health Care, ACSQHC)與衛生、身心障礙及高齡照護部(Department of Health, Disability and Ageing)聯合於2025年8月發布《人工智慧臨床應用指引》(AI Clinical Use Guide),旨在協助醫療人員於臨床情境中安全、負責任使用人工智慧(Artificial Intelligence, AI)。該文件回應近年生成式AI與機器學習快速導入醫療現場,卻伴隨證據不足、風險升高的治理挑戰,試圖在促進創新與確保病人安全之間建立清楚的合規框架。 該指引以臨床流程為核心,將AI使用區分為「使用前、使用中、使用後」三個階段,強調醫療人員須理解AI工具的預期用途、證據基礎與風險限制,並對所有AI產出負最終專業責任。文件特別指出,當AI工具用於診斷、治療、預測或臨床決策支持時,可能構成醫療器材,須符合澳洲醫療用品管理管理局(Therapeutic Goods Administration, TGA)的相關法規要求。 在風險治理方面,該指引明確區分規則式AI、機器學習與生成式AI,指出後兩者因輸出不確定性、資料偏誤與自動化偏誤風險較高,臨床人員不得過度依賴系統建議,仍須以專業判斷為核心。同時,文件要求醫療機構建立AI治理與監督機制,持續監測效能、偏誤與病安事件,並於必要時通報TGA或隱私主管機關。 在病人權益與隱私保護方面,指引強調知情同意與透明揭露,醫療人員須向病人說明AI使用目的、潛在風險及替代方案,並遵循《1998年隱私法》(Privacy Act 1988)對個人健康資料儲存與跨境處理的限制。澳洲此次發布之臨床AI指引,展現以臨床責任為核心、結合法規遵循與風險管理的治理取向,為各國醫療體系導入AI提供具體且可操作的合規參考。 表1 人工智慧臨床應用指引合規流程 使用前 使用中 使用後 1.界定用途與風險。 2.檢視證據與合規。 3.完備治理與告知。 1.AI輔助決策。 2.即時審查修正。 3.維持溝通透明。 1.持續監測效能。 2.標示可追溯性。 3.通報與再評估。 資料來源:AUSTRALIAN COMMISSION ON SAFETY AND QUALITY IN HEALTH CARE [ACSQHC], AI Clinical Use Guide (2025).

TOP