NHTSA要求自動駕駛系統及L2自動駕駛輔助系統回報意外事件
美國國家公路交通安全管理局（National Highway Traffic Safety Administration, NHTSA）2021年6月29日 「自駕車與配備等級2駕駛輔助系統車輛之意外事件回報命令（Standing General Order 2021-01：Incident Reporting for Automated Driving Systems and Level 2 Advanced Driver Assistance Systems）」，課予系統製造商與營運商意外事件回報義務，重點如下：
（1）適用範圍：全美境內公共道路上發生之車輛碰撞事件，事發前30秒至事件結束期間內曾經啟用等級2駕駛輔助系統或自動駕駛系統。
（2）意外事件定義：事件中任何一方有人員死亡或送醫治療、車輛必須拖吊、安全氣囊引爆或事件涉及弱勢用路人（vulnerable road user）。
（3）回報期限：須於知悉事件後隔日立即回報，知悉後10日傳送更新資料，如後續仍有發現新事證，應於每月15號傳送更新。自駕車發生碰撞，即使無人傷亡、無車輛拖吊或安全氣囊引爆，仍需於次月15號傳送事件回報。
（4）回報方式及項目：需至NHTSA指定網站註冊帳號，線上填寫制式通報表格。項目包含車籍資料、事件時間、地點、天候、路況、傷亡及財損情形等等。
NHTSA收到的回報資料，原則上會在將個人資料去識別化後對大眾公開，惟若系統製造上或營運商主張部分資訊為商業機密，可另行向NHTSA之諮詢辦公室通報審核。如逾期未報或隱匿資訊，可處每日最高22,992美元罰金，累計最高罰金為114,954,525美元。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
楊至善
法律研究員 編譯整理
NATIONAL HIGHWAY TRAFFIC SAFETY ADMINISTRATION, Standing General Order 2021-01：Incident Reporting for Automated Driving Systems and Level 2 Advanced Driver Assistance Systems (2021), https://www.nhtsa.gov/sites/nhtsa.gov/files/2021-06/Standing_General_Order_2021_01-digital-06292021.pdf (last visited Aug. 4, 2021)
劉彥伯，〈簡析自動駕駛巴士應用於我國上路營運所需面臨之法制預備方向〉，資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=180&d=8675&no=64（最後瀏覽日：2021/08/13）
劉彥伯，〈美國佛羅里達州於2021年07月正式開放低速自駕貨車得於道路上行駛〉，資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=8692（最後瀏覽日：2021/08/13）
柯亦儒，〈美國交通部提出自駕車全面性計畫，以促進自動駕駛系統規範環境之整合、透明性與現代化〉，資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=8638（最後瀏覽日：2021/08/13）
羅文妗，〈德國聯邦政府內閣通過自駕車草案〉，資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=8637（最後瀏覽日：2021/08/13）
英國財政部（HM Treasury）於2025年7月15日回應有關綠色分類標準（green taxanomy）實效性之公眾諮詢結果並發布評估結論。本諮詢於2024年11月啟動，旨在評估綠色分類標準能否有效達成「引導資金投入淨零轉型」及「預防漂綠行為（greenwashing）」之兩大目標。 以下說明利害關係人回饋意見重點內容： （1）引導資金投入淨零轉型 金融機構受訪者多認為分類標準並非引導資金流向之關鍵政策工具，僅能作為投資考量之其中一項參考依據，而對最終決策影響有限；並認為就特定產業制定去碳路線圖，同時闡明未來投資監理法規、補助獎勵計畫、稅制變革等，始為有效引導淨零轉型投資之政策措施。 （2）預防漂綠行為 跨國企業受訪者擔憂英國建立自身分類體系將導致國際標準更加零碎，同項經濟活動於不同司法管轄區可能被歸類為不同屬性，反而增添漂綠風險；並認為既有政策規範足以應對漂綠問題，如「競爭與市場管理局」（Competition Markets Authority, CMA）與「廣告標準管理局」（Advertising Standards Authority, ASA）為確保綠色聲明正確性所發布之相關指引等。 綜上所述，英國政府於審酌相關意見後，決定不再繼續推動綠色分類標準。於資源有限下，政府將專注於落實產業界認為對於加速淨零轉型投資具更高優先性與影響力之政策，同時持續評估是否需採取更多措施以預防漂綠行為。
歐盟立法成員對整體生質燃料目標仍存有不同意見為確認是否採行歐盟整體生質燃料目標（即於2020年應達20%）而欲進行協商之前夕，歐洲各政黨團體立法成員們間，對於設定環境永續性基準與將用以種植生產生質燃料作物土地等方面之意見，至今仍分歧不一。 鑑於歐洲環保團體紛盼能儘快看見那些未來將被間接利用來生產生質燃料之土地，其可一併被涵括在正式評估公式之內，來評估對整體CO2濃度影響；因此，各會員國遂轉而朝向歐洲執委會，要求其應提出詳細之規則，並希望能在將相關基準納入整體法律架構之前，完成對間接利用土地所產生衝擊之評估方法與標準的建立。 環保團體代表Turmes指出，日前執委會對歐洲議會所提出之建議提案，已表達其意見並且認為：由於對間接利用以生產生質燃料之土地其未來將對CO2排放產生衝擊方面，尚未獲得足夠之科學性證據來做為日後評估之參考；因此，就整體生質燃油利用之最終版本而言，其認為需將「新方法學」（new methodologies）部分一併納入，以填補前述科學性知識之缺口與不足。 另外，各會員國政府對歐洲議會所提出，要求透過未來利用生質燃料來達到減少碳排放目標時，至少應有40%之比例，需透過運用第二代生質燃料來達成之「附屬目標」（sub-targets），亦表示反對。目前各政府代表僅同意25%，而至於剩下之15%，則將留待後續協商時，再進行討論。 最後，Turmes指出，關於前述次要性目標之確定，歐洲議會將待解決間接利用土地問題後，再做更進一步之協商。
美國新一代公共安全無線寬頻的應用公共安全和國土安全局(PSHSB)局長傑米．巴尼特(Jamie Barnett)於2011年3月16日與美國聯邦通訊傳播委員會(Federal Communication Commission)分別先後宣示將更近一步加強國家寬頻計畫(The National Broadband Plan)中寬頻通訊科技在公共安全層面的應用。其具體落實在成立國家級的緊急反應互動中心(The Emergency Response Interoperability Center, ERIC)。該中心利用700 MHz頻段成立全國性的公眾安全無線網絡。 促進公共安全無線寬頻通訊的使用，是公共安全和國土安全局最主要的任務。透過建立互動式公共安全寬頻無線技術的操作框架，使警察、消防及緊急醫療人員可使用到最先進的數位式寬頻通訊技術。配備可在任何時間、地點即時傳輸資訊的薄型智慧電話，替代傳統上所使用的對講機。 其次為發展下一代的911通報網絡。目前大約70%的911通話來自手機，可是大多數的911電話通報中心，並沒有配備可接收目前主流行動通訊使用者所傳送的簡訊、電子郵件、視訊或照片的設備。新一代的查詢通知系統(Notice of Inquiry，NOI)可取代傳統的電話，使公眾透過先進的通訊科技獲得緊急救助。雖然精確定位裝置並不在整個系統之中，但通過行動通訊業者所提供的數據，仍可定位需救助者的方位。 美國將寬頻通訊科技落實在公共安全層面的應用，將有助於其提升整體緊急救護的效率。
FDA發佈人工智慧/機器學習行動計畫美國食品藥物管理署（U.S. Food & Drug Administration, FDA）在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」（Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan）。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體（Software as Medical Device, SaMD），具有極高的診療潛力，將可有效改善醫療品質與病患福祉，因此自2019年以來，FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想，以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。 2019年4月，FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」（Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback）。此一諮詢性質的文件當中提出，將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」（pre-determined change control plan），闡明以下內容：(1)SaMD預先規範（SaMD Pre-Specification, SPS）：包含此產品未來可能的變更類型（如：輸入資料、性能、適應症）、變更範圍；(2)演算法變更程序（Algorithm Change Protocol, ACP）：包含變更對應之處理流程、風險控制措施，以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。 根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述，「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數（包含病患團體在內）的利害關係人肯認，並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見，於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案（Draft Guidance），並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。