國際能源總署發布2022年再生能源報告,分析全球再生能源發展現況並預估未來趨勢

  國際能源總署(International Energy Agency, IEA)於2022年12月6日發布2022年再生能源報告(Renewable 2022),其整理和分析各國之再生能源政策和市場發展現況,並預測再生能源於2022至2027年間在電力、交通和供熱的部署情況,同時提出相關產業在發展上的主要障礙。報告重點如下:

  (1)能源危機加速再生能源成長

  烏俄戰爭所導致之能源危機,迫使各國加速其推動再生能源之政策,例:中國的十四五年規劃、歐盟的REPowerEU計畫,以及美國的降低通膨法案(Inflation Reduction Act)等等,將使2022至2027年間全球的再生能源裝置容量提升約2400GW,等同於中國目前電力的總量,其中歐盟、中國、美國和印度在未來五年間所建置之再生能源,將是過往五年的兩倍;而未來五年間全球成長之電力裝置容量中,再生能源的部分將占90%以上,並且,其總裝置容量將於2025年超越燃煤,成為最大宗的電力來源,其中,又將以太陽光電和風電為主要的發電方式。

  (2)各國再生能源法制政策仍有進步空間

  國家再生能源法制的不確定性、經濟措施不足、許可程序繁冗,以及電網設施的缺乏,都將阻礙再生能源的發展,若能消除該些障礙,包含簡化許可程序、改善競標方式及提升誘因機制,全球再生能源的成長速率將能再提升25%。

  (3)再生能源轉換為氫氣之應用將大幅提升

  隨著超過25個國家的氫能政策,全球用於電解產氫的風電和太陽光電裝置容量於2022至2027年間將達50GW,提升近100倍,而主要發展之國家為中國,其次則是澳洲、智利和美國。

  (4)生質能的需求持續增加並需開發更多元的原料來源

  國際對於生質能的需求將持續增加,在未來五年裡預計成長22%。其中,廢棄物和殘渣的利用是生質燃料重要的一環,至2027年時將有約三分之一的生質燃料來自該兩者,而在燃料需求擴增並造成供應壓力的情況下,則有待政策的推動和技術的研發,以開發更多元且永續的生質能原料。

  (5)再生能源供熱的發展程度仍無法取代化石燃料

  由於越來越多的供熱來源是依賴電力,而電力中再生能源的比例亦不斷提升,因此,2022至2027年間的再生能源供熱將會提升三分之一,而亦有部份原因是來自政策的推動,尤其是遭遇天然氣危機的歐盟。不過,依目前再生能源供熱技術的發展程度,還無法追上傳統化石燃料所能供熱的數量。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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※ 國際能源總署發布2022年再生能源報告,分析全球再生能源發展現況並預估未來趨勢, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8938&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/01/18)
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以『江蘇科技改革30條』解析中國大陸科研經費改革制度

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世界經濟論壇發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書

  世界經濟論壇(World Economic Forum, WEF)於2022年6月29日發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書(A Blueprint for Equity and Inclusion in Artificial Intelligence),說明在AI開發生命週期和治理生態系統中,應該如何改善公平性和強化包容性。根據全球未來人類AI理事會(Global Future Council on Artificial Intelligence for Humanity)指出,目前AI生命週期應分為兩個部分,一是管理AI使用,二是設計、開發、部署AI以滿足利益相關者需求。   包容性AI不僅是考量技術發展中之公平性與包容性,而是需整體考量並建立包容的AI生態系統,包括(1)包容性AI基礎設施(例如運算能力、資料儲存、網路),鼓勵更多技術或非技術的人員有能力參與到AI相關工作中;(2)建立AI素養、教育及意識,例如從小開始開啟AI相關課程,讓孩子從小即可以從父母的工作、家庭、學校,甚至玩具中學習AI系統對資料和隱私的影響並進行思考,盡可能讓使其互動的人都了解AI之基礎知識,並能夠認識其可能帶來的風險與機會;(3)公平的工作環境,未來各行各業需要越來越多多元化人才,企業需拓寬與AI相關之職位,例如讓非傳統背景人員接受交叉培訓、公私協力建立夥伴關係、提高員工職場歸屬感。   在設計包容性方面,必須考慮不同利益相關者之需求,並從設計者、開發者、監督機關等不同角度觀察。本報告將包容性AI開發及治理整個生命週期分為6個不同階段,期望在生命週期中的每個階段皆考量公平性與包容性: 1.了解問題並確定AI解決方案:釐清為何需要部署AI,並設定希望改善的目標變量(target variable),並透過制定包容性社會參與框架或行為準則,盡可能實現包容性社會參與(特別是代表性不足或受保護的族群)。 2.包容性模型設計:設計時需考慮社會和受影響的利益相關者,並多方考量各種設計決策及運用在不同情況時之公平性、健全性、全面性、可解釋性、準確性及透明度等。 3.包容性資料蒐集:透過設計健全的治理及隱私,確定更具包容性的資料蒐集路徑,以確保所建立之模型能適用到整體社會。 4.公平和包容的模型開發及測試:除多元化開發團隊及資料代表性,組織也應引進不同利益相關者進行迭代開發與測試,並招募測試組進行測試與部署,以確保測試人群能夠代表整體人類。且模型可能隨著時間發展而有變化,需以多元化指標評估與調整。 5.公平地部署受信任的AI系統,並監控社會影響:部署AI系統後仍應持續監控,並持續評估可能出現新的利益相關者或使用者,以降低因環境變化而可能產生的危害。 6.不斷循環發展的生命週期:不應以傳統重複循環過程看待AI生命週期,而是以流動、展開及演變的態度,隨時評估及調整,以因應新的挑戰及需求,透過定期紀錄及審查,隨時重塑包容性AI生態系統。   綜上,本報告以包容性AI生態系統及生命週期概念,期望透過基礎設施、教育與培訓、公平的工作環境等,以因應未來無所不在的AI社會與生活,建立公司、政府、教育機構可以遵循的方向。

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