世界經濟論壇(World Economic Forum, WEF)於2020年11月10日發表「2020年十大新興科技報告」(Top 10 Emerging Technologies 2020),報告中提出10個近年出現,且被認為在未來5年內最具有正面改變社會潛力的新興科技,並說明除了關注這些科技帶來的改變外,也應關注其引發的風險。
2020年全球最密切關注的議題為健康與氣候變遷,也因此2020年被認為具有發展潛力的新興技術均與這兩個議題有關,包含:(1)無痛注射與測試用的微針技術(Microneedles);(2)太陽能化學(Sun-Powered Chemistry)利用可見光將二氧化碳轉換為普通材料,可作為合成藥物、清潔劑、化學肥料和紡織品的材料;(3)虛擬患者(Virtual Patients),替代人類做人體臨床試驗,比一般試驗更快更安全;(4)空間計算(Spatial Computing)以強化虛擬生活和現實的連結;(5)數位醫療(Digital Medicine)應用程式之發展可以診斷甚至治癒疾病;(6)電動飛航(Electric Aviation)裝置,例如電動推進器可以清除直接碳排放(direct carbon emissions),減少九成的燃料成本、五成維護成本和七成噪音汙染,降低整體航空旅程環境污染並提高效率;(7)低碳水泥(Lower-Carbon Cement)的發展作為氣候變遷下的新興建築材料;(8)量子感測(Quantum Sensing)做為高精準度計算方式,將於未來三到五年進入市場,並首重用於醫療和國防應用產業上;(9)新興零碳能源如綠氫(Green Hydrogen),可補充風力和太陽能;(10)全基因合成(Whole-Genome Synthesis)作為下一代細胞工程(cell engineering)尖端科技,使未來醫學得以治癒更多遺傳疾病。
報告中指出,雖然這些新興技術具有改變社會和產業的潛力,但卻無法確保技術本身是否能被妥善使用(Good is not guaranteed)。首先,這些技術仍需要龐大資金以達到成熟度和可利用的價格點(price point),才能與相關產業達成整合化、規模化。此外面對這些新興科技,決策者必須迅速針對可能引發的風險提出對應策略,例如數位醫療在手機應用程式上會引發政府許可、資料利用、隱私等問題。因此,政策與產業如何協作,使用相關科技、限制濫用並控制技術中風險等,是面對是類新興科技應積極考量的方向。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
陳水扁總統表示,行政院推動「加強生物技術產業推動方案」,將在5年內帶動1500億元投資、10年內成立500家以上生技公司,打造台灣成為亞太地區生技創投、研發以及營運中心。他期盼中研院基因體研究中心大樓加中研院頂尖研究團隊,如同承載台灣「兩兆雙星」中生技之星的「子彈列車」,引領台灣生技產業超越各國,奔馳在世界最前端。 陳總統表示,本世紀人類基因體序列的解碼,開創並主導了生技產業革命性的發展,展望未來,生命科學家所面臨的挑戰,將更著重於瞭解基因的複雜性、以及解析蛋白質結構與功能,並藉此發展新的生技醫療產品,以改良人類生活及生命品質。 有鑑於「基因與蛋白體研究」是全球廣泛重視的尖端科學,陳總統說,政府自2002年即進行「基因體醫學國家型計畫」,在各地籌建基礎設施和研發中心,而「中研院基因體研究中心」正是推展計畫的核心工程。他相信,這項重大投資將提供一個健全的研發環境及專業技術平台,協助台灣的生技產業掌握市場利基,進而落實行政院在「加強生物技術產業推動方案」中所訂定各項發展目標。
經濟部擬推動太陽能與生質能技術,發展成為新雙星產業國內半導體產業及面板產業等科技產業,近年發展瀕臨瓶頸,尤其是面板產業,投資動輒上千億元,但這些資金密集產業,受景氣循環波動很大,半導體本質上又是代工型產業,面對全球化浪潮,必須思考如何走出代工微利宿命,太陽能光電及生質能是台灣最具發展潛力的明星產業,發展潛力更足以凌駕半導體及面板雙星產業,成為台灣未來的產業雙星。 目前半導體及面板產業,產值達兆,再生能源產業短期內難取代,不過,如果技術可以有所突破,爆發力將相當大。當前除經濟部大力推動休耕的農田轉作向日葵、大豆等能源種植,推廣生質柴油外,中研院研究團隊已可以從稻桿的纖維素提煉酒精核能所也有煉製酒精汽油技術,一旦跨部會研究團隊機制整合,並透過基因改造提升煉油技術,將可獲致驚人的突破。
美國EPA計劃創建三大生質能源研究中心美國能源局(EPA)宣布,將創建三個生質能源研究中心(bioenergy centers),以研發將植物轉化為燃料的技術方法。此舉乃是布希總統作出美國在未來十年內將降低20%的石油用量之政策宣布後,第一個採取具體配套行動的聯邦政府機關。 生質能源研究中心設立的宗旨是希望在未來五年內能夠以先進技術,成功開發生質能源的產品上市。根據EPA的對外公告資料,三大生質能源研究中心將以公司組織的形式運作,每一個研究中心總投入資本將高達1億2千5百萬美元,三大研究中心分別是位在田納西州Oak Ridge、威斯康辛州的Madison以及加州Berkeley附近,這些區域原本就是重要的研究重鎮,匯聚許多的大學、國家實驗室以及私人企業,形成產業聚落,預計三大生質能源研究中心將自2009年9月1日起的預算年度開始運作。 EPA希望藉由研究中心的聚落效應,集中資源協助這些研究中心從自然界中破壞木質素(lignin)的微生物出發,找出植物的確切細胞膜質(cellulose)之所在。細胞膜質或稱纖維素,是轉化成為乙醇、液態燃料等能源的重要來源物質,因此這些生物運轉機制的瞭解與掌握,乃是開發生物能源技術的基礎。 值得注意的是,各國致力於發展生物燃料以替代汽油的政策,已經使得某些兼具多種用途的作物價格持續攀升,此可由國際期貨市場價格獲得印證。為避免生物燃料的發展反而造成食用作物的搶奪大戰,影響作物市場價格,研究中心也將致力於尋找可以製造較易處理的木質素的新作物種類。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局(European Patent Office, 下稱EPO)於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧(Artificial Intelligence, AI)與機器學習(Machine Learning, ML)的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項,然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明,例如:神經網路、遺傳演算法、支援向量機(Support Vector Machines, SVM)、K-Means演算法、核迴歸和判別分析,不論它們是否能夠藉由數據加以訓練,此類運算模型和演算法本身,因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中,EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形,說明可否具備發明技術特徵: (一)可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳,此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵(例如:影像邊緣、像素數值)的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類,屬於分類演算法的技術應用。 (二)可能不具技術性 根據文字內容進行分類,本身不具技術目的,而僅是語言學的目的(T 1358/09) 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類,但未說明所產生分類的技術用途,亦被認定本身不具技術目的,即使該分類演算法的數據價值高(例如:穩健性)(T 1784/06)。 在新版審查指南中亦指出,當分類方法用於技術目的,其產生之訓練集(training set)和訓練分類器(training the classifier)的步驟,則能被視為發明的技術特徵。 近年來,人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中,無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等,隨著人工智慧和機器學習技術快速發展,新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準,EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術,將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」