英國運輸部(Department for Transport)於2021年12月15日宣布更新對零碳排放車輛購車補助計畫,未來將擴大對平價零碳排放車輛(affordable zero-emission vehicles)的購車補助,以創造更多購買電動車之誘因。充電式車輛購車補助計畫(plug-in grant scheme)在過去十年間已經補助超過50萬輛,並在2021年達成超過15萬輛,約每10台新車就有1台受該計畫補助,顯示電動車輛市場的持續擴大與需求的增加。
本次更新將著眼於針對售價低於32,000英鎊的電動車輛(目前英國市場中約有20款車型符合條件),提供最高1,500英鎊的購車補助,並且針對無障礙車輛售價與購車補助金額上限提高至35,000英鎊與2,500英鎊。在貨車購車補助方面,每年將提供1,000位消費者購買大型貨車5,000英鎊或小型貨車2,500英鎊的購車補助,2021年充電貨車計畫的購車補助規模較2020年已成長超過250%。而在電動機車與電動自行車方面,英國政府將對於售價低於10,000英鎊的電動機車與電動自行車分別提供500英鎊及150英鎊的購車補助。
英國政府指出,針對電動車輛的購車補助政策已經逐漸顯現效果,2021年電動汽車的銷售量已經超越2019年與2020年的加總數量,未來政府也將加強對充電基礎設施的建設,針對7.1千瓦以上的充電(包含快速充電)站訂定支付方式基本要求(例如必須具備無接觸支付方式)。英國政府承諾將提供35億英鎊用於支持英國汽車與供應鏈的電動化、電動汽車購車補助與興建基礎設施。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
英國政府技術移轉辦公室(Government Office for Technology Transfer, GOTT)於2025年5月9日發布「知識資產商業化指引」(The Knowledge Asset Commercialisation Guide),指導公部門及其研究機構(Public Sector Bodies, PSB) 透過技術移轉、衍生新創等途徑,促進其研發成果,即知識資產(Knowledge Asset, KA)商業化。指引包含KA商業化開發路線及技轉授權方法等,並建議PSB內部KA管理人員(如KA管理負責人及KA經理)使用。重點簡述如下: 1. 指引建議PSB以下行動策略:制訂KA管理策略,且應包含創作者獎勵政策、衍生新創政策、研發人員轉任借調原則、利益衝突管理程序等;對KA進行盡職調查(Due Diligence, DD),如確認研發人員對KA貢獻度、確認PSB具授權KA之權利;擇定KA商業化路線時,須確認其商業化目標、創造哪些產品及服務、市場機會與潛在客戶、參與團隊與資源;對商業夥伴DD,如KA授權對象、潛在投資者等,確認其合作目標與識別潛在利益衝突。 2. 指引建議4種KA商業化路線: (1) 於PSB內透過既定機制或創立新部門,進一步開發與商業化。 (2) 向外授權KA使用權利,指引認為此方式比移轉KA所有權更為妥適,因PSB可保有KA所有權、相關控制措施以及實質影響力。 (3) 成立KA衍生新創,PSB將KA使用權利授權予衍生新創,進而開發新產品及服務。 (4) 成立合夥企業,類似運用KA衍生新創,惟此路線下,PSB將與現有第三方合作成立新企業,兩方均持有股份並簽署合夥協議。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」,並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險,於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)之規畫並徵詢公眾意見,截止日為9月15日,並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明,公眾所建議之人工智慧風險管理框架,可促進人工智慧之可信賴性,其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」(accuracy)、「可解釋性」(explainability)、「偏見」(bias)等議題。此外,上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果,其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期,必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之,當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時,如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費,將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者,從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民,故在設計系統時,應從預先設定之假設事實反面(counter-factual)思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題(例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」)。惟進行上述驗證需要大量社會資料,因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制,使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外,亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標,以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速,未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現,故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後,目前也有許多徵詢意見指出,許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之,當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性,則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」(audit logs),惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料,因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標,為未來應持續關注之議題。
國際能源總署發布「擴大轉型金融」報告,旨在說明如何透過金融機制協助高碳排部門邁向淨零國際能源總署(International Energy Agency, IEA)於2025年10月16日發布「擴大轉型金融」(Scaling Up Transition Finance)研究報告,提出轉型金融應與綠色金融作為能源轉型的互補工具,並進一步分析轉型金融的前景與推動建議。 轉型金融是指有助於減排的金融活動,特別適用於難以減排的產業及資金需求高、但綠色金融支持有限的新興市場及發展中經濟體。報告重點分析轉型金融三大領域,並說明各產業投資方向即可量化的減碳目標,重點如下: (1)重工業:鋼鐵及水泥業合計約占全球能源燃燒與製程排放之14%,主流投資仍集中於傳統高碳排製程,導入轉型金融,除可支援中短期減碳措施外,亦能鼓勵企業於設施設計階段預留導入低碳技術之條件(即具「可改造性」,retrofit-ready),避免產生「高碳資產鎖定」與「無法回收之投資風險」。IEA建議,應結合國家層級減碳指標與產業路徑,將轉型金融納入減碳政策框架,並鼓勵金融機構明確區分綠色金融與轉型金融投資組合。 (2)關鍵原物料:原料開採與冶煉雖屬能源轉型必要條件,但亦產生排放量高、高耗水量、土地劣化與生物多樣性流失、及社會與治理風險。轉型金融則可支持低排放技術、改善ESG表現,並促進高影響力投資。IEA建議,應建立礦業轉型金融標準與績效指標;政府與多邊開發銀行應提供保證或融資機制;加強資料透明與監測機制;統籌國際供應鏈治理與稅收誘因。 (3)天然氣:IEA強調,轉型金融可協助天然氣產業減排改造,並推動替代性低碳氣體基礎建設發展,但不得成為長期依賴化石燃料之藉口,因此應用優先順序應為甲烷減量、液化天然氣減排、低排放氣體基礎設施、電力系統調節角色。且必須符合透明性、時限性及一致性等條件。其目的在於支援能源轉型初期之電力穩定與彈性,並為未來低碳氣體基礎設施鋪路。 轉型金融強調企業與金融機構的實質合作,當前挑戰在於擴大資金流與明確界定「轉型」特質。IEA建議,推動轉型金融須兼顧新興市場與中小企業參與,並強化產業別績效指標、改造潛力設計及定期審查。此外,轉型金融應提升為全球減碳融資之第二支柱,藉此面對難以減排之領域,並確保投資帶來實質減碳與能源安全等效益。
ENUM架構之初步研究-以奧地利ENUM Trial為例