英國運輸部宣布擴大對平價零碳排車輛購車補助以推進車輛電動化
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」
范晏儒
專案經理 編譯整理
Department for Transport, Government funding targeted at more affordable zero-emission vehicles as market charges ahead in shift towards an electric future (2021), https://www.gov.uk/government/news/government-funding-targeted-at-more-affordable-zero-emission-vehicles-as-market-charges-ahead-in-shift-towards-an-electric-future (last visited Jan. 21, 2022).
德國通過《小型電動車條例》，實現清潔現代化運輸並確保道路安全，資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8303&no=64 （最後瀏覽日：2022/01/21）。
美國公布「2050淨零排放之路：美國長期策略」，資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8754&no=64 （最後瀏覽日：2022/01/21）。
中國大陸國家知識產權局於2015年4月1日，公佈第四次《中華人民共和國專利法修改草案（徵求意見稿）》，其中涉及實質性修改條文共30條，包括修改現有條文18條、新增11條、刪除1條，並增加「專利的實施和運用」章。 具體修改重要內容包括： 一、強化外觀設計保護：1、產品局部外觀設計納入專利法保護範圍。2、增加外觀設計專利國內優先權制度。3、將外觀設計專利權之保護期限由10年延長到15年。4、鑒於實用新型和外觀設計專利權的授予沒有經過實質審查，具有不穩定性，草案增訂「專利權評價報告」作為侵權糾紛審理和處理過程中必須提交的「證據」，當事人無正當理由不提交，需自行承擔訴訟上不利後果。 二、提升發明人地位：1、草案規定「利用本單位物質技術條件完成的發明創造」，權利歸屬優先適用約定原則，若未約定時，申請專利權利歸屬於發明人或設計人。2、為解決國家設立之研究機構、高等院校專利技術移轉率低問題，允許發明人或設計人在單位怠於實施發明情形下，可與單位協商自行實施或者授權他人實施該專利，並按照協議享有相應權益，藉以激勵發明人積極進行技轉實施。 本次意見徵集時間已於4月28日截止，上述強化外觀設計保護及發明人地位作法，得否順利通過，有待後續持續追蹤。
歐盟出資贊助開放原始碼研究歐盟決定斥資 66 萬歐元的經費研究全球的開放原始碼軟體與標準。 歐盟在為期兩年的 FLOSSWorld 專案中，首度贊助的國際性開放原始碼軟體研發與政策發展計畫，先前的 FLOSS 專案主要只著重在歐洲的開放原始碼部分。 FLOSS 即為自由 / 開放原始碼軟體的縮寫 (free/libre/open source) ，藉由本專案，歐盟希望能夠強化歐洲在自由軟體領域的領導力，與增加國際合作夥伴。 FLOSSWorld 召集人 Rishab Aiyer Ghosh 向對外表示，歐盟通常是不贊助國際性專案的。而此次計劃共區分五大區域，而合作的國家包括中國 ( 東亞 ) 、印度與馬來西亞 ( 南亞 ) 、非洲 ( 南非 ) 、東南歐 ( 保加利亞與克羅埃西亞 ) 、中南美洲 ( 阿根廷與巴西 ) 。 研究將專注在三大領域：開放原始碼對於技能發展的影響，以及對經濟與新增職缺的影響；軟體開發的區域差異性；政府與公家單位對使用開放原始碼的態度。 Ghosh 指出 FLOSSWorld 的目標在增加國際層次的合作，增加對其他國家對於開放原始碼的使用與影響的了解程度。
日本農業數據利用的瓶頸與農業數據平台WAGRI的誕生日本從事農業者高齡少子化以致後繼無人，農業ICT（Information and Communication Technology）可使資深農民內隱知識外顯化而利於經驗傳承，例如已有地區透過除草機器人、自動運行農機等ICT農機，蒐集稻米收穫質量之數據進行分析，實作出施肥最適條件的成功案例。 然而成功案例之數據利用，延伸至其他地區實踐時卻顯得窒礙難行。首先是成本面，農場計測溫溼度等數據之感測器的設置、管理維護與通信等成本負擔，宛如藏寶洞前豎立之石門，不得其門而入。另一造門磚是農機或感測器等不同業者之系統服務互不相容，且數據無法互換共用，為求最適合特定地區與農作物之農業ICT組合，且能移植成功案例至其他地區，系統相容數據共用亦是當務之急。 日本農業數據協作平台（簡稱WAGRI），可為大喊芝麻開門之鑰，日本於2017年內閣府計畫支持下，由農業生產法人、農機製造商、ICT供應商、大學與研究機關等組成聯盟，一同建置具備「合作」（打破系統隔閡使數據得以相容互換）、「共有」（數據由提供者選定分享方式）、「提供」（由公私部門提供土壤、氣象等數據）三大功能之WAGRI，今年已有實作案例指出，活用WAGRI後，在數據蒐集與利用上的勞力與時間成本明顯縮減。 台灣農業同樣面臨高齡化、傳承之困境，日本WAGRI整合與共享數據的模式可作為我國發展農業ICT活用數據之參考。
日本發布《首席AI長指引》與《實務手冊》，強化資料來源可溯，引導企業將AI風險納入資料治理框架2026年3月1日，日本人工智慧（AI）安全研究所（Japan AI Safety Institute, J-AISI）發布《首席AI長指引 1.00版》（Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00)，下稱指引）與《首席AI長設置與AI治理實施實務手冊 1.00版》（Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00)，下稱實務手冊）。兩份文件旨於促進AI時代下的永續企業經營（sustainable business operations），提升產品與服務品質、建立客戶與使用者的信任。 一、指引與實務手冊概覽 指引內容包含設立「首席AI長」（Chief AI Officer, CAIO）職位之目的、職責。實務手冊內容則進一步指出一種組織模式，其中首席AI長為獨立的高階主管，直接向執行長匯報，並在首席AI長下設立AI治理辦公室，以及建議設立一個「跨部門AI指導委員會（Company-wide AI Steering Committee）」，成員包括首席AI長、首席資料長、首席資訊長、首席技術官、首席資訊安全官、法律合規部門、資料保護官、人力資源部門以及關鍵業務部門。各業務部門與系統所有者應依照既有標準運作，並向人工智慧治理辦公室和資料治理組織提供必要資訊。 二、將AI特定風險納入資料治理框架：降低幻覺與偏見之具體作法 在AI系統的生命週期中，資料品質影響決定模型效能、可解釋應與透明度。 首席AI長的職責為整合AI、資料與技術策略，於確保企業信任與風險管理之基礎下，驅動企業創新與數位轉型，並最大程度提升企業價值。因此，首席AI長應與首席資料長、法務部門協調，規範資料的生命週期、設定品質指標（Quality Metrics），並嚴格核實第三方素材授權（licenses for third-party materials）。 以下介紹文件建議之AI資料生命週期（資料蒐集）之管理作法： （一）區分資料用途：針對每個使用案例與模型，區分（1）AI模型訓練用資料；（2）AI訓練完成後，用於驗證與評測模型產出品質的評估資料（evaluation data），此類資料不參與模型的優化調整，僅客觀確認模型的準確度；（3）於AI模型運行過程中，使用者輸入的資料（data entered during inference），包含提示詞、上傳的文件及系統日誌（Logs）。 （二）資料分類：企業應依資料機敏程度進行分類，如機密、個資、內部及公開資訊等分類，以便加以定義資料之蒐集方式、儲存方式、資料遮罩要求（masking requirement，包含去識別化），以及控管資料傳輸至外部AI服務之權限。 （三）落實可追溯性與透明度文件：應透過實務手冊18.3之資料表（Datasheets）進行標準化記錄，包含 1. 基本資訊，如資料及名稱與版本；資料所有者；資料建立日期、最後更新日期等。 2. 目的與使用範圍，如資料集的用於訓練、評估、優化等；資料使用範圍限內部，或可對外提供等。 3. 組成與範圍，如記錄資料筆數與特徵概況；目標期間、區域與族群，如年齡、產業；資料格式，如文字/影像/音訊等。 4. 資料來源與蒐集方法，包含資料來源（內部系統、客戶提供的資料、公開資料、供應商提供的資料等）；資料蒐集方法（日誌、調查、網路爬蟲等）；是否取得資料主體同意等。 5. 資料品質與預處理（preprocessing），包含：紀錄去識別化等資料轉換流程；規範資料標記之品質管理機制。 6. 代表性與偏見，如列出AI預期使用情境與目標客群的一致性；特定性別、年齡、地區是否存在代表性不足的偏差等。 7. 隱私與法源依據，如資料是否包含個人資料或敏感資訊；資料處理之法律依據，如資料主體同意、契約等；採取之隱私保護措施，如去識別化等。 8. 授權、權利與資料反覆使用之條件：使用條件，如授權條款、是否允許商業使用等。 9. 安全性與存取控制：儲存位置，如資料中心、雲端或本地以及是否加密；資料之存取權限，如控管檢視、編輯、匯出等權限。 10. 資料保存與銷毀：記錄訓練資料、評估資料、輸入資料等不同類型資料之儲存期限，並規定如儲存期限過後，需以不可回復之方式銷毀資料，或必要時，應匿名後歸檔等規定。 三、接軌國內實務：企業可參考EDGS規範健全AI風險管理需求 面對AI資料生命週期管理，建議我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》。EDGS同樣強調數位資料歷程管理，從資料生成、保護到維護的管理流程，有效強化資料的完整性。透過導入EDGS，企業不僅能提升內部創新、數位轉型，更能在面對AI糾紛時，提供歷程紀錄，從源頭端落實首席AI長所要求的循證治理目標。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）