歐盟執委會發布「民用、國防與航太產業之協同行動計畫」,強調前瞻技術的產業研發協作與成果運用

  歐盟執委會(European Commission)於2021年2月22日發布「民用、國防與航太產業之協同行動計畫」(Action Plan on Synergies between Civil, Defence And Space Industries),作為進一步加強歐盟前瞻科技與和相關基礎產業的行動方針。這也是歐盟首次以歐盟防禦基金(European Defence Fund)策畫補助民用、國防與航太產業領域中具有泛用性及破壞式潛力的前瞻科技(例如雲端、處理器、網路、量子和人工智慧等),以強化歐盟創新能力。

  該行動計畫之目標為:(1)the synergies(協作):強化歐盟相關計畫與研究工具的互補性,使其得以涵蓋研究(research)、開發(development)和部署(deployment)三個區塊,並增加投資效益和成果有效性;(2)the spin-offs(衍生企業):本行動計畫鼓勵國防投資以促進國防研究衍生企業,使國防和太空的創新研究成果得以作為民用,持續發展相關技術;(3)the spin-ins(內部創新):前瞻領域的創新往往來自新創事業、中小企業和民間科研機構,因此本行動計畫促進歐洲各國國防合作計畫執行時運用民用產業創新研發成果,避免重複研究耗費資源。

  為達到前述目標,該行動計畫臚列11個民用、國防與航太產業共同協作行動,並可綜整為四大方向:(1)創建框架以加強歐盟在相關計畫和研究工具間的協同作用和互惠(cross-fertilisation),例如在數位、雲端和處理器等產業領域建立共通框架;(2)關鍵技術(critical technologies)開發應確保系統一致,包含初步確認關鍵技術與未來相容性要求、進一步共同確認技術發展藍圖、最後確定旗艦計畫(flagship projects)間應減少依賴性並增加標準化和互操作性(interoperability),同時促進跨境與跨域合作;(3)建立創新孵化器(innovation incubator)網路支持新創事業、中小企業和科研機構(Research & Technology Organisation, RTO)的創新;(4)發展三大旗艦計畫,分別為無人機技術(drone technologies)、以航太為架構的安全連結技術(space-based secure connectivity)、以及太空交通管理技術(space traffic management),並藉由計畫發展相關產業使歐盟成為改變世界規則之領導者。

  此外,該行動計畫雖然目前僅限於使用在歐盟級計畫和研究工具,但也可能積極影響並觸發歐盟各國仿效類似行動,進一步影響歐盟境外合作夥伴共同支持該行動。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

相關連結
你可能會想參加
※ 歐盟執委會發布「民用、國防與航太產業之協同行動計畫」,強調前瞻技術的產業研發協作與成果運用, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8625&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2025/12/03)
引註此篇文章
你可能還會想看
日本推升農業資料契約指針成為補助計畫要點

  日本農林水產省(以下簡稱農水省)從2021年起於補助計畫要點中規定,農業關係人利用農水省補助金導入智慧農機、無人機、農業機器人、IoT機器等所產生資料,且為系統服務業者取得、保管的情況下,須符合2020年農業領域AI資料契約指引要求之相關程序(下稱GL合規)。系統服務業者可依據農水省網站所提供的GL合規CHECKLIST,自行向律師、專利師等諮詢,評估其與農業資料提供者間契約是否GL合規。農水省亦於2020年年底召開兩場相關說明會,條列出須GL合規之補助計畫清單,且相關計畫規定預計於2021年生效(2021年1月6日至2月10日公開招募之智慧農業實證計畫即已有相關規定)。   前述規定係源自於2020年7月17日日本閣議通過最新版「規制改革實施計畫」,其中與「農業資料利用」相關實施項目為:利用農水省補助金導入智慧農業機械時所締結之契約,應符合2020年農業領域AI資料契約指引之核心精神,保障農民可使用其提供給系統服務業者所保管之數據資料。日本政府為促進農業關係人提供資料,於2020年制定農業領域AI資料契約指引,做為農業資料提供者與智農機具系統服務業者訂立契約時之參考。為更進一步促使系統服務業者獲得農業資料提供者的信賴,透過規制改革實施計畫,將該農業資料契約指針推升成為補助計畫要點,可作為我國農業領域推動資料提供、保護、或流通運用機制之借鏡。

美國擬將開放中國家禽類產品之進口

  美國近期可能開放進口中國大陸將已處理或煮熟的家禽類產品至美國。美國農業部(The U.S. Department of Agriculture)表示中國若將處理過之家禽類產品出口至美國販售,前提是必須遵循美國相關食品進口規範完成妥當的進口申報程序,並且在中國所提出之出口健康認證(export health certificate)中,證明該家禽類產品有確實在適當的溫度等處理過程中進行妥善處理。   美國農業部食品安全及監督服務部門(Food Safety and Inspection Service, 簡稱FSIS)之相關負責官員於2014年6月初在美國國會中國事務執行委員會(Congressional-Executive Commission on China, 簡稱CECC)所舉行的聽證會(hearing)中指出,中國已經將出口健康認證提交給FSIS及動物植物健康監督服務(Animal and Plant Health Inspection Service, 簡稱APHIS)進行審核。在聽證會中,最讓美國負責官員顧慮是否通過開放中國進口家禽類產品之因素在於中國鬆懈的法律規範及其政府的貪汙問題,對於所出具的出口健康認證報告之確實性亦有待考證。美國負責的相關人員建議,中國大陸在產品製造過程的透明度是對於出口健康認證最重要的部分,能夠說服美國相信中國大陸對於食品及藥物安全在管理上的謹慎。   另外一個需要注意的地方在於食品原產地之標示(country-of-origin labeling,簡稱COOL)。在美國食品市場中,若食品大部分的成分來源是在美國境內處理的,則該食品會有「美國產品」(product of U.S.A.)之標示,但對於何謂「美國境內處理的食物」仍沒有明確的標準,對於國外進口美國的產品,在美國經過重新包裝或加工,則依據COOL相關規範,應標示該產品為「美國產品」。因此,在此條件下,若美國允許中國進口經過中國當局出口健康認證的家禽類產品,若進口至美國後,又在美國境內經過重新加工或是包裝,則該食品之COOL將會顯示該食品來自美國,而非出產自中國大陸。這樣的結果恐將會讓美國食品標示出現不完全精確之結果,也會讓消費者開始顧慮其購買的食品來源的顧慮及食品安全的可信度,美國將必須對進口食品的安全管控上建立更嚴謹的規範措施。

美國推動創新研究獎勵方案,鼓勵中小企業投入潔淨能源研發

  美國能源部今(2012)年5月宣布1千1百萬美元的預算,獎勵小型企業發展潔淨能源創新研究與科技。美國的小型企業並非以營運的領域來區分,而且必須合於美國聯邦法規(13 CFR 121)中對於小型企業的規範,另外,美國小型企業管理局(U.S. Small Business Administration,SBA)對於各種營利活動亦建立有大小區分的標準,依照不同的行業別,就員工人數或營業額的數目訂立區分標準。因為企業大小的區分,在美國政府採購契約發包的程序上極為重要,因為他們確保,為大小不等的小企業之間提供公平的競爭基準,而這些區分標準同時也適用在SBA的貸款/補助計畫以及能源部小型企業創新研究計畫(Small Business Innovation Research ,SBIR)與小型企業技術移轉計畫(Small Business Technology Transfer ,STTR)上。   能源部此次小型企業創新研究計畫是歐巴馬政府為扶持小型企業,增加美國就業機會政策的一部分,計畫內容在於,給予每個小型企業最高15萬美元的補助金,只要企業的業務致力於發展創新能源技術,製造新的工作機會,以提高美國在世界的經濟競爭力,這些獲選企業在未來兩年內,可以參加第二階段的競賽,並將有機會獲得高達2百萬美元的獎勵金,目前已有67個小型企業,總共75項創新研究計畫,包括風力渦輪機、燃料電池技術以及煤炭能源等的相關研究工作,這些獲選的小型企業遍佈全美各州。   美國政府認為,小型企業為其經濟體的主幹,提供全美二分之一的工作機會,並且在國內持續製造三分之二的新就業機會,重要的是,這些企業正在幫助美國減輕對進口石油的依賴,保護美國的環境,降低環境污染。而為了支持這些小型企業在國內經濟體所扮演的重要角色, 在能源部主責進行的SBIR計劃和STTR計劃中,持續支持科學卓越和技術創新,以達強化國家經濟的目標。

新加坡網路安全局發布人工智慧系統安全指南,以降低AI系統潛在風險

新加坡網路安全局(Cyber Security Agency of Singapore, CSA)於2024年10月15日發布人工智慧系統安全指南(Guidelines on Securing AI Systems),旨在強化AI系統安全,協助組織以安全之方式運用AI,降低潛在風險。 該指南將AI系統生命週期分成五個關鍵階段,分別針對各階段的安全風險,提出相關防範措施: (1)規劃與設計:提高AI安全風險認知能力,進行安全風險評估。 (2)開發:提升訓練資料、模型、應用程式介面與軟體庫之供應安全,確保供應商遵守安全政策與國際標準或進行風險管理;並辨識、追蹤及保護AI相關資產(例如模型、資料、輸入指令),以確保AI開發環境安全。 (3)部署:適用標準安全措施(例如存取控制、日誌記錄),並建立事件管理程序。 (4)運作與維護:持續監控AI系統的輸入和輸出,偵測異常與潛在攻擊,並建立漏洞揭露流程。 (5)壽命終期:應根據相關行業標準或法規,對資料與模型進行適當之處理、銷毀,防止未經授權之存取。 CSA期待該指南發布後,將有助於預防供應鏈攻擊(supply chain attacks)、對抗式機器學習攻擊(Adversarial Machine Learning attacks)等安全風險,確保AI系統的整體安全與穩定運行。

TOP