美國總統拜登簽署《降低通膨法案》,通過美國史上最大氣候變遷支出法案

  為遏止通貨膨脹惡化以及應對全球氣候變遷問題,美國總統拜登(Joe Biden)於2022年8月16日簽署通過4,370億美元支出的《降低通膨法案》(The Inflation Reduction Act),約3,690億美元將用於減少二氧化碳的排放以及實現綠色環保的目標。

  法案著重在潔淨能源(CLEAN ENERGY)、醫療保健(HEALTH CARE)以及稅制改革(TAXES)三大面向。其中,關於潔淨能源(CLEAN ENERGY)部分,根據該法案,美國政府將提供優惠政策,鼓勵美國家戶節約能源以及推動潔淨能源經濟產業的發展。

  將提供補貼給購買電動汽車、節能家電以及安裝住宅太陽能發電系統的家戶,以提倡綠色環保。符合條件的家庭或個人,購買二手電動汽車將可獲得4,000美元的稅收抵免,若是購買新的電動汽車甚至可獲得高達7,500美元的減稅額度。不過必須留意的是,由於法案要求受惠條件必須包含電動汽車的零件是在美國製造組裝,車輛電池關鍵材料來源以及車輛售價也都有嚴格特定要求,因此並非所有的電動汽車都符合7,500美元的稅務補貼資格。又,購買節能家電的家庭,可獲得1萬4000美元的消費折抵。至於安裝住宅太陽能發電系統的家庭則可享30%的減稅額度。綜上,預估每年可替利用潔淨能源的家庭節省500至1,000美元的能源支出。

  法案同時推動潔淨能源經濟產業的發展,預測至2030年之前,將增設9.5億塊太陽能板、12萬台風力發電機以及2300家電池儲能廠。此外,超過600億美元的投資,將為國內潔淨能源產業創造數百萬個就業機會。

  透過《降低通膨法案》,將可望降低通貨膨脹、減少碳排放以及空氣污染,確保美國人民可以在符合最高標準的零排放建築中生活與工作,從而提升生活品質並兼顧環境永續發展。

相關連結
※ 美國總統拜登簽署《降低通膨法案》,通過美國史上最大氣候變遷支出法案, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8918&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/11/07)
引註此篇文章
你可能還會想看
Thomson Reuter宣佈全球前百大創新機構

  Thomson Reuters於11月14日當週,宣佈全球前100家最具創新機構,美國持續領先,而亞洲及歐洲分別屬第二及第三。然而,中國由於智慧財產保護及全球產品商品化實行因素,未能排入百大企業中。其名單結果來自於Thomson Reuters 2011全球百大創新專案,透過專屬方法分析專利資料及相關指標,來確認這些企業和機構於創新活動領先於全球之地位。   Thomson Reuters智慧財產解決方案事業部總裁David Brown表示:「創新使企業和國家成長繁榮,主要是為了追求克服經濟的衰退並達到競爭優勢」。   2011全球百大最具創新企業的市場資料,與2009年比較顯示,2010年百大企業增加了超過400,000工作機會,較前年提高3%,增加的比率高於同一期間的標準普爾(S&P)500企業的幅度。Brown表示:「全球百大創新組織創造的工作機會代表了創新為經濟成長具意義影響的指標」。除此之外,2011百大創新組織的市場價值加權平均收益較前一年度增加12.9%,而標準普爾500企業市場價值加權平均收益僅增加7.2%。   排名企業依地域分佈,其中40%來自為美國,31%為亞洲,29%為歐洲,亞洲主要為日本和南韓,前者占27%,後者占4%。歐洲主要區分為法國(11%),德國(4%),荷蘭(4%),列支敦斯登侯國(1%),瑞典(6%)及瑞士(3%)。法國為歐洲創新領導國。儘管大陸於專利申請數量佔領優先,但缺乏全球影響力及專利獲證比率之重要因素,故未進入前百大名單。   Thomson Reuters排名的方法,主要是以四大衡量基準:專利獲證比率(patent approval success rate),專利組合對於全球的影響(global reach of patent portfolio),對文獻引用的專利影響(patent influence in literature citation)及專利總數量(overall patent volume),選出前百大名單,如:Apple,Microsoft,Intel,LG和Motorola,全文內容可參考http://www.top100innovators.com/。

合成資料(synthetic data)

  「合成資料」(synthetic data)的出現,是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料,或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下,透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式,讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用,透過這個方法,資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下,使合成資料所訓練出來的分類模型(classifiers)不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。   在合成資料的生成技術當中,最熱門的研究為運用「生成對抗網路」(Generative Adversarial Network, GAN)形成合成資料(亦有其他生成合成資料之方法),生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」(generator)與辨識網路(discriminator)對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果,使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料,也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。   英國國防科技實驗室(Defense Science and Technology Laboratory, DSTL)於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告,此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司(BAE Systems)的應用智慧實驗室(Applied Intelligence Labs, AI Labs)執行「後勤科技調查」(Logistics Technology Investigations, LTI)計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一,探討在隱私考量下(privacy-preserving)「合成資料」當今技術發展情形,並提供評估技術之標準與方法。   技術報告中指出,資料的種類多元且面向廣泛,包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等,針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同,也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估;報告指出,目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法,建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。

日本總務省公告第一次Startup×Act計畫成果

  2017年底,日本總務省(総務省)宣布實施Startup×Act計畫,委由知名智庫野村綜合研究所(株式会社野村総合研究所)辦理執行,希望透過與新創團隊共同協作的模式,運用資通信科技(Information Communication Technology, ICT)緩解日本高齡化、少子化、都市防災、城鄉差距等問題。該計畫第一期已於2018年2月執行完畢,並於2018年3月8日在東京舉行了計畫成果發表會。根據日本總務省新聞稿表示,Startup×Act計畫是參考美國的新創駐進計畫(Startup in Residence, STiR;或譯創業家居留計畫)進行設計。   STiR係舊金山公民創新市長辦公室(San Francisco Major’s Office of Civic Innovation)於2014年成立的計畫,該計畫強調以公私共同協作的方式解決政府所面臨的民生問題。STiR運作方式雖在個別城市略有差異,但大致係由地方政府選定特定數個待解決的都市問題,再以工作坊的形式與有興趣之新創團隊進行討論。整個計畫以16周為期,以公私共同開發出產品或服務原型為目標,最後由新創團隊進行提案報告,為都市問題提供解決方法。提案可能被市政府採納並在市政府的協助之下以該都市做為實證場域,未來更可能與市政府簽訂合作契約,進一步使該新創團隊成為一成熟型新創公司。據統計,平均每年參與STiR的新創團隊有半數獲得了與當地市政府的合約。目前STiR已經推行至全美包含華盛頓DC在內的11個城市,並在荷蘭阿姆斯特丹與海牙皆設有姊妹站,由此可見STiR模式獲得相當大的迴響與肯定,並具有跨域、跨文化之普適性。   日本參考STiR所推出的Startup×Act計畫於2017年底啟動,第一個參與的地方政府為京都府京丹後市,之後陸續有北海道天塩町、香川縣高松市、熊本縣熊本市加入計畫。Startup×Act的Act為Applications for Cities and Town之縮寫,彰顯城市作為新創產品或服務實證場域的計畫特色。   Startup×Act擇定健康醫療與社福照顧、育兒與教育、安全安心生活、城鄉發展與交通以及產業振興提升就業為五大都市問題。在Startup×Act計畫之下,地方政府毋須提供政府採購的需求說明書(Request for Proposal, RFP),僅需提出希望解決之問題。舉例而言,香川市就提出「希望能讓被取消駕照資格的高齡者繼續享受出門購物的樂趣」,最後該案由一間VR新創公司提出解決方案。   STiR與Startup×Act這種類工作坊的高密度、高強度的腦力激盪與供需兩端直接溝通是其特色。時程短、彈性高,資源共享與知識流通量巨大,並且以解決問題為導向,能破除新創企業參與政府採購的障礙。新創團隊除了可以在短時間內累積大量地方社群與政府人脈,增加彼此信任度,更可以從具體的實證經驗當中學習並進一步拓展市場。

歐盟「未來工廠」發展計畫

  歐盟執行委員會依展望2020 (Horizon 2020)於2016年4月14日至15日召開未來工廠公私夥伴合作 (FoF cPPP)研討會,並展示目前資助的研究與創新成果,透過本計畫將協助歐盟內製造業,特別是中小企業,將資通訊及關鍵技術與整個工廠生產鏈結合,達到整體製造業升級。   計劃具體目標如下:(1)以資通訊技術為基礎的解決方案導入製造業生產過程,增加產品獨特性、多樣化、可大規模生產,及保有高度靈活性,以迅速反應瞬息萬變的市場。(2)縮短進入市場的研發製程,提升產品質量,並透過數位化設計、成型、模擬實作及預測分析,提升工作效率。(3)改善整合生產環境的人為因素。(4)透過現代資通訊基礎的生產技術使得資源、材料、能源更有持續性。(5)促進並強化製造領域的共同平台及其生態系統。(6)從獨特的地理位置創建虛擬價值鏈,從而善用優秀人才的潛力。   我國為整合新創能量,以創造製造業下一波成長動能,今年亦陸續公布「智慧機械產業推動方案」與「數位國家‧創新經濟發展方案」,以具高效率、高品質、高彈性等特徵之智慧生產線,透過雲端及網路與消費者快速連結,打造下世代工廠與聯網製造服務體系。

TOP