奈及利亞目前為非洲發展新創企業最為成功的國家,於2021年獲得了超過18億美元的投資。而奈及利亞為了擴大新創發展,於2021年6月開始初擬奈及利亞新創企業條例草案(The Nigeria Startup Bill 2021,以下簡稱「新創草案」),並於同年9月完成草案,於10月提交予總統,並於2022年3月交付奈及利亞參議院進行立法,直至目前已通過二讀。
新創草案將確保奈及利亞新創相關法規清晰、有計劃地適用於科技新創生態系統,並認為將有助於為科技新創企業成長、發展和運營,同時打造出可以吸引和保護投資之有利於科技新創企業之環境。此外,該草案亦希望能促進奈及利亞科技相關人才的發展和成長,並將奈及利亞的新創生態系統打造成非洲領先的科技發展重鎮,培養出擁有科技尖端技能和出口能力之優秀創業家。
新創草案希冀能透過該草案達成建立數位發展及創業委員會、支持新創企業和潛在參與人、定義新創企業、發展創投基金、培訓新創企業及其未來發展、設計稅收或財政激勵措施、取得相關法規支持、招攬加速器或孵化器、形成新創園區或產業聚落。其中,新創草案對於新創企業之定義為:公司成立未滿10年、公司經營項目為數位科技之創新項目、公司需研發或持有數位科技產品,最後公司須由一名或多名奈及利亞人持有至少51%股份。
工業技術研究院系統晶片技術發展中心( STC)計畫將其與國立交通大學推出的靜電放電防護(ESD protection)技術相關專利授權業界,該專利以6大組合區分,包含「輸出入介面電路之靜電放電防護」、「高速/射頻/混壓輸入輸出IC之靜電放電與電性栓鎖防護」、「輸出入單元電路設計」等共計110件專利,預計進行專屬授權。 隨著半導體產業競爭全球化,競爭型態也從過去的價格戰轉變成智慧戰,半導體產業廠商需快速大量取得專利權進行佈局,才能保持產業競爭力。配合產業界對專利的需求,工研院此次專屬授權的 ESD專利組合,主要來自STC的研發成果,將IC半導體產業中極重要的靜電放電防護與輸出入單元電路設計(I/O Circuit Design)相關專利,搭配交通大學電子工程系靜電放電防護專利,公開徵求專屬授權廠商。 ESD專利組合專屬授權說明會訂7月21日上午9時30分於工研院竹東中興院區9館010室召開,內容包括專屬授權競標規則、專利組合及專屬授權契約內容介紹,並隨即開放通訊投標,結標日為9月23日。
全球創新指數(GII)評估COVID-19對於全球創新的影響全球創新指數(Global Innovation Index,簡稱GII)為世界智慧財產權組織(WIPO)與歐洲工商管理學院(INSEAD)等單位,共同衡量全球經濟創新績效之參考指標,於今年(2020)9月2日所發佈的全球創新指數顯示,COVID-19嚴重的阻礙全球創新的發展,但卻也對於特定領域(如醫療衛生)帶來新的創新契機。 今年與2009年(全球經濟危機時)相比,世界金融體系運作仍保持平穩,但用於資助創新型企業的資金,由於全球投資者對於疫情影響新創企業營利表現擔憂,資金的投入也連帶受到影響。而在創新融資方面,鎖定新創早期階段投資的創投公司為確保日後競爭力,轉向對當今熱門標的(如生命科學等)等進行投資,若屬於研發密集型新創企業(研發時間較長)及非投資熱點(區域)的企業,投資方面則所受疫情衝擊較大。 觀察全球主要國家,雖然皆制訂相關補助計劃用以緩解因疫情所帶來之衝擊,例如中短期欲透過貸款擔保爲企業提供支持。然而,這些補助措施並非直接爲創新和新創企業提供資金。儘管如此,專家對於全球科學和創新受COVID-19的影響也非全然悲觀,部分源自於全球對於資本回報的期待,也預估未來風險投資及創新也將轉向醫療衛生、遠距教學、大數據、電子商務、機器人等領域。
新加坡科技與研究局針對未來工廠提出研究規劃及方向新加坡科技與研究局(Agency for Science, Technology and Research)於2017年7月26日提出未來工廠(Toward the factories of the future)概念及相關研究方向,自動化(Automation)、機器人(robotics)、先進電腦輔助設計(advanced computer-aided design)、感測和診斷技術(sensing and diagnostic technologies)將徹底改變現代工廠,可製造的產品範圍廣泛,從微型車乃至於飛機皆可生產。積層製造(Additive Manufacturing),又稱3D列印(3D printing),可使用單一的高科技生產線來創造許多不同的產品項目,而不需要傳統大規模生產的設計限制和成本,伴隨未來高效能電腦和感測技術之進步,積層製造速度也會隨之加快。而智慧工廠(smart factories)將與物聯網(IOT)、雲端計算(cloud computing)、先進機器人(advanced robotics)、即時分析(real-time analytics)與機器學習(machine learning)等技術與積層製造技術結合,將大為提升生產速度及產量。 為加速及改善積層製造的製程,最重要的方法之一,是使用材料物理學的基本原理來模擬製造過程,而近期更引進跨學科之研究,「模擬」最終產品化學成分和機械性能的微觀結構。因積層製造是一個複雜又困難的過程,透過變化既有規則之模擬(Game-Changing simulations),若建立完成模型且模擬成功,將成為積層製造的殺手級技術。在未來的五到十年,我們將看到更多的零件從積層製造技術生產出來,而且這種技術有機會成為未來工廠的生產基礎。由於現行材料及製造流程與機器必須配合一致,些許的差異皆會生產出不同品質之產品,故未來積層製造工廠的結果穩定重現性(repeatability)和標準化(standardization),將是產品商業化的主要障礙與挑戰。
論我國廣播電視與電信事業跨業經營相關規範