日本岸田文雄總理於2022年7月成立「GX(グリーントランスフォーメーション,綠色轉型)實行會議」(GX実行会議),並於同年12月第5次召開「GX實行會議」,初擬《實現GX基本方針》草案,預計於國會提出相關法案,其內容主要有四個面向,本文摘述如下:
一、以能源穩定供應為前提
由於受到烏俄戰爭影響,導致能源短缺,為因應此一現況,日本將透過轉換製造業之原料及燃料,推動節能、並以再生能源作為主要電力來源。鑒於核電具有穩定輸出之特徵,將強化活用核電新措施,特別是將針對核電運轉年限部分進行修正。同時導入氫、氨之元素,用於發電、運輸、產業等領域,以提高自給率及應對可再生能源的輸出變動,有助於穩定供給。
二、成長型碳定價構想之執行
為了達成國際公約和強化日本產業競爭力,將採取以下措施:
1.為了綠色轉型,將於2023年發行規模約20兆日圓之GX經濟移行債(GX経済移行債,暫稱),作為前期GX投資之資金來源,將募集之資金優先投資於具備產業競爭力或經濟成長潛力、能削減排放量之企業為對象。
2.預計於2023年分階段試行碳排放交易,主要是由企業自行參與,根據排放量與發電效率,免費發放排放配額,再逐年減少配額。並於2028年導入賦課金制度(碳稅),針對化石燃料進口業者,先課以較低的稅,再逐漸增加。
三、拓展國際戰略
由於各國紛紛推出碳中和政策,日本有必要為世界的脫碳做出貢獻,故針對全球面向,將確立環保產品的國際評估標準方法,以及評估企業溫室氣體排放量之削减,建構相關減排制度。而針對亞洲部分,日本作為技術開發的領導者,則提供東南亞相關能源投資,活用國際協力銀行(JBIC)和日本出口和投資保險組織(NEXI)等進行公共的金融支援。
四、全體社會邁向GX
為協助化石燃料相關產業轉型成低碳產業,並確保在轉型過程中勞動力移動,將推動公正轉型,以保障國民生活,並針對中小企業一起推行GX,提供相關諮詢及排放量計算之節能診斷等措施,協助中小企業進行脫碳。
美國於2018年10月5日,通過《2018年地理空間資料法》(Geospatial Data Act of 2018,下稱《GDA 2018》),並編列入《2018年美國聯邦航空總署重新授權法案》(Federal Aviation Administration Reauthorization Act of 2018)。該法是接續《2017年地理空間資料法》(Geospatial Data Act of 2017,下稱《GDA 2017》),做出進一步的調整。 《GDA 2017》的核心目標就是要根本性地重整管轄權,以順利發展「國家空間資料基礎建設」(National Spatial Data Infrastructure)。要點如下: 原先美國有許多管轄的地理空間資料旁枝機構,工作重疊性高、權責不清,《GDA 2017》指定「聯邦地理空間資料委員會」(Federal Geographic Data Committee, FGDC)作為權責機關,並管理國家空間資料資產(National Geospatial Data Asset)。 指定「國家地理空間資料諮詢委員會」(National Geospatial Advisory Committee, NGAC),提供FGDC建議並進行監督。 擴充「地理空間資料」的定義,把所有量測(Survey)和製圖(Mapping)成果解釋成地理空間資料(Geospatial Data)。 《GDA 2018》進一步提出規範,明確化地理空間資料管理: 回饋報告 要求執行與地理空間相關計畫的聯邦單位,提供年度報告;並要求聯邦地理空間資料委員會(FGDC)按《GDA 2017》所列的職責,對於所有相關單位進行評估報告。這些評估報告會提交給國家地理空間資料諮詢委員會(NGAC)寫成報告,在兩年內提供給國會。 國家空間資料基礎建設 明確設立兩個目標:第一個目標是地理空間資料的隱私管理和安全性保障;第二個目標則是建置全球空間資料基礎建設。 國家空間資料資產 希望FGDC會能夠就各個主題指定專責機構進行管理。
日本經濟產業省利用巨量資料(BIG DATA)及人工智慧(AI)開發及測試新的經濟指標日本經濟產業省利用網絡積累巨量資料(BIG DATA)及人工智慧(AI)技術,應用民營企業相關資訊,開發和測試新經濟指標,分別於2017年7月19日及2018年1月8日公開該指標。為達到及早準確掌握經濟動向,對巨量資料等新資料之利用期待越來越高,政府部門也將利用巨量資料及人工智慧技術等方法,針對統計技術進行改革,。 新開發之指標有:1.SNS×AI商業信心指數(SNS×AI景況感指数):乃是透過人工智慧抽取關於商業信心的網路文章,並進行情緒(正/負)評估計算指數,期待有效地估計以每日為頻率之商業信心。2.SNS×AI礦工業生產預測指數(SNS×AI鉱工業生産予測指数):利用人工智慧選取有關工作和景氣之網路相關文件,結合「開放數據」之統計等技術,並利用人工智慧「機械學習」之手法,來預測「工業生產指數」。3.銷售點資訊管理系統(POS,point-of-sale)家電量販店銷售趨勢指標(POS家電量販店動向指標):透過收集具有銷售點資訊管理系統(POS)的家用電子大型專賣店的銷售資料,期待可以掌握每一日之「銷售趨勢」。 新的指數與既存統計指數,如景氣動向指數、中小企業信心指數、工業生產指數、商業動態統計等,其調查週期、公布頻率等,既存指數每月調查公布,新指數則進步至每日調查或每週公布等,在計算及呈現頻率上較既有更為精細。日本政府並設立「Big Data-STATS」網站,以實驗性質公佈上述經濟指標,並廣泛收納民眾意見以提高新指標的準確性。
澳洲詮釋自動駕駛「恰當駕駛」內涵澳洲國家交通委員會(National Transport Commission, NTC)2017年11月提出「國家自駕車實施指南(National enforcement guidelines for automated vehicles)」,協助執法單位適用目前道路駕駛法規於自駕車案例上。由於澳洲道路法規(Australian Road Rules)第297條第1項規範「駕駛者不得駕駛車輛除非其有做出恰當控制(A driver must not drive a vehicle unless the driver has proper control)」,此法規中的「恰當控制」先前被執法機關詮釋為駕駛者應坐在駕駛座上並至少有一隻手置於方向盤上。因此本指南進一步針對目前現行法規適用部分自動駕駛系統時,執法機關應如何詮釋「恰當駕駛」內涵,並確認人類駕駛於部分自動駕駛系統運作時仍應為遵循道路駕駛法規負責。 本指南僅提供「恰當控制」之案例至SAE J2016第一級、第二級和第三級之程度,而第四級與第五級之高程度自動駕駛應不會於2020年前進入市場並合法上路,因此尚未納入本指南之詮釋範圍之中。本指南依照採取駕駛行動之對象、道路駕駛法規負責對象(誰有控制權)、是否應將一隻手放置於方向盤、是否應隨時保持警覺以採取駕駛行動、是否可於行駛中觀看其他裝置等來區分各級自動駕駛系統運作時,人類駕駛應有之恰當駕駛行為。