歐盟執委會發布無人機戰略2.0,創造大規模歐洲無人機市場

  歐盟執委會(European Commission, EC)於2022年11月29日發布「無人機戰略2.0」(Drone Strategy 2.0),以全球最先進的歐盟無人機操作與設置技術安全框架為基石,為歐洲無人機市場設定發展願景,並闡述歐洲在大規模擴展商用無人機的同時,將如何提供產業新契機。

  歐盟除以無人機交通監管系統計畫(U-SPACE)進行政策推動外,為擴張歐洲無人機市場,歐盟執委會提出「創新空中移動」(Innovative Air Mobility, IAM)與「創新空中服務」(Innovative Aerial Services, IAS)等2項新概念。前者包括國際、地區與城市空中移動(Urban Air Mobility, UAM)概念,期待以定期載客服務實現最終全自動化、有效整合並補充既有運輸系統與服務,以及提出有助於改善交通運輸系統碳排放的去碳(decarbonisation)替代方案。此外,透過廣泛布建並整合地面與空中基礎設施,將使UAM成為未來城市複合式智慧移動生態系統(multimodal intelligent mobility ecosystem)之一部;而後者則涉及無人機多元應用,諸如緊急服務、測繪、巡檢、偵查與物流運輸,抑或最終實現全自動化空中計程車(Air Taxis)等創新應用型態,期待相關應用於2030年成為歐洲日常生活的一部份。

  為實現上述願景,歐盟提出「建立聯盟無人機服務市場」與「加強歐洲民用、安全與國防產業能力與綜效(synergies)」等兩項目標,其中涵蓋十大領域(例如:改善空域能力、促進航空作業、發展IAM、提供資金與融資、確立關鍵技術模組化(critical technology building blocks)),並從中啟動十九項攸關操作、技術與財務的關鍵行動(例如:建立支持在地利害關係人與產業落實永續的IAM線上平台、推動通用標準、採用反制無人機系統(C-UAS)、協調共同方法以提供無人機操作所需之無線電頻譜等),為未來無人機空域與市場,建立妥適的監管與商業環境,並加強無人機營運商、無人機製造商、國防部門、反制(counter)無人機,以及U-SPACE等有關無人機價值鏈(value chain)就不同環節上之效率。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

相關連結
※ 歐盟執委會發布無人機戰略2.0,創造大規模歐洲無人機市場, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8922&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/03/31)
引註此篇文章
你可能還會想看
RFID應用與相關法制問題研析-個人資料在商業應用上的界限

再工業化!?美國推動先進製造知基礎法制政策研析

OECD:汙染性能源稅收過低無法激勵低碳轉型

  經濟合作與發展組織(OECD)2019年9月20日根據《2019年能源使用稅(Taxing Energy Use 2019)》報告指出,汙染性能源會造成地球與人類健康的危害,而課徵「汙染性能源稅」是降低其排放的有效方法,且稅收尚可用於協助低碳轉型,但在報告所研究的44個國家能源排放量佔全球80%以上,與能源有關的二氧化碳排放中卻有70%未徵稅,課徵的汙染燃料稅過低,無法促使其改用較為清潔的能源(cleaner energy),而無法鼓勵低碳能源轉型。   能源稅中,道路燃料稅相對較高,但無法反映其造成環境損害的成本;煤炭稅在多數國家中幾乎為零,但煤炭的碳排放幾乎佔了能源碳排放的一半;天然氣是較為潔淨的能源,其稅收通常較高。在非道路的能源碳排放中,有97%被徵稅,但44個國家中只有4個國家(丹麥、荷蘭、挪威、瑞士)的徵稅在每噸30歐元以上,遠低於環境損害的程度,近年來甚至有國家降低能源稅。   該報告表示,改善稅收政策、為低碳技術提供公平的機會,將有助於將投資轉向更環保的選擇,且額外的稅收可用於社會目的,例如降低所得稅、增加基礎設施或醫療健保支出,OECD未來將衡量減排與其他社會目標(如健康與工作),採取有效的激勵措施減少碳排放,並呼籲各國政府應正視此一問題。

IBM提出「人工智慧日常倫理」手冊作為研發人員指引

  隨著人工智慧快速發,各界開始意識到人工智慧系統應用、發展過程所涉及的倫理議題,應該建構出相應的規範。IBM於2018年9月02日提出了「人工智慧日常倫理」(Everyday Ethics for Artificial Intelligence)手冊,其以明確、具體的指引做為系統設計師以及開發人員間之共同範本。作為可明確操作的規範,該手冊提供了問責制度、價值協同、可理解性等關注點,以促進社會對人工智慧的信任。 一、問責制度(Accountability)   由於人工智慧的決策將作為人們判斷的重要依據,在看似客觀的演算系統中,編寫演算法、定義失敗或成功的程式設計人員,將影響到人工智慧的演算結果。因此,系統的設計和開發團隊,應詳細記錄系統之設計與決策流程,確保設計、開發階段的責任歸屬,以及程序的可檢驗性。 二、價值協同(Value Alignment)   人工智慧在協助人們做出判斷時,應充分考量到事件的背景因素,其中包括經驗、記憶、文化規範等廣泛知識的借鑑。因此系統設計和開發人員,應協同應用領域之價值體系與經驗,並確保演算時對於跨領域的文化規範與價值觀之敏感性。同時,設計師和開發人員應使人工智慧系統得以「了解並認知」用戶的價值觀,使演算系統與使用者之行為準則相符。 三、可理解性(Explainability)   人工智慧系統的設計,應盡可能地讓人們理解,甚至檢測、審視它決策的過程。隨著人工智慧應用範圍的擴大,其演算決策的過程必須以人們得以理解的方式解釋。此係讓用戶與人工智慧系統交互了解,並針對人工智慧結論或建議,進而有所反饋的重要關鍵;並使用戶面對高度敏感決策時,得以據之檢視系統之背景數據、演算邏輯、推理及建議等。   該手冊提醒,倫理考量應在人工智慧設計之初嵌入,以最小化演算的歧視,並使決策過程透明,使用戶始終能意識到他們正在與人工智慧進行互動。而作為人工智慧系統設計人員和開發團隊,應視為影響數百萬人甚至社會生態的核心角色,應負有義務設計以人為本,並與社會價值觀和道德觀一致的智慧系統。

TOP