歐盟發布綠色政綱產業計畫，提供綠色轉型、國家補助、供應鏈韌性政策
歐盟執委會於2023年2月1日公布「綠色政綱產業計畫(Green Deal Industrial Plan)」，該計畫主要包含淨零產品產業建立、國家補助、強化供應鏈、資金等綠色轉型重要政策。「綠色政綱產業計畫」將透過以下四大支柱協助歐盟進行綠色轉型。
（1）建立可預測、簡化且一致的管制環境
歐盟將提出《淨零產業法(Net-Zero Industry Act)》草案簡化管制框架來支持電池、風車、熱汞、太陽能板、電解、碳捕捉等技術；本法案將分析各產業部門後，建立各部門2030年能力目標，確保產業供應鏈不會遭遇瓶頸，並縮短淨零產品工廠選址和中小企業補助核准流程時間，以及增強核准流程的可預測性。另外歐盟並將提出《關鍵原物料法(Critical Raw Material Act)》草案，以管制生產淨零產品的關鍵物資，並透過回收、來源多樣化等方式來降低歐盟對第三方國家的依賴。
（2）更快的提供充足資金
歐盟將放寬各會員國的補助程序，並提高補助金額上限。另外因應中國和美國對淨零產業的補助，本計畫將提高歐盟與歐盟會員國的淨零產業補助額度，讓補助效果能和其他非會員國的補助達同樣程度。
（3）人才訓練與技術強化
歐盟將透過人才訓練、認證和補助來增加綠色及數位轉型技術之勞動力。
（4）為建立韌性供應鏈開放貿易
歐盟將加強與非會員國的自由貿易協定，增加關鍵原物料來源。歐盟也將透過《外國補助規則(Regulation on Foreign Subsidies)》保護歐盟市場的公平性、調查非會員國的傾銷行為、扭曲市場的補助。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國聯邦貿易委員會（FTC）針對國家公路交通安全管理局（NHTSA）的行政命令提出建議，就有關車輛到車輛通信（V2V）之事宜，FTC長期作為負責保護消費者隱私與安全的聯邦機構，FTC認為NHTSA在行政命令中採取隱私和安全問題考慮是非常適當。 在FTC的建議評論指出，FTC針對物聯網的的資訊安全疑慮，同樣也會適用在消費者的車輛收集的隱私和安全問題。FTC認為NHTSA的協商支持作法，基於流程的可解決隱私和安全隱患，其中包括隱私風險評估。該評論還讚揚NHTSA設計一個V2V系統來限制收集和存儲僅是供應其預期的安全目標的數據。 美國每年都會有上千人意外死於汽車意外事故，NHTSA研究指出，汽車相撞的原因多數情況下在於資訊的不透明，如果汽車之間可以「相互溝通」，讓駕駛彼此知悉對方的情況，就能減少碰撞事故。 「V2V」係指vehicle-to-vehicle，是規劃建立於汽車之間的通信網路。在這個網路中，汽車之間能夠互相傳送數據，告訴對方自己的狀態和行為，也了解其他車輛的狀態和行為。但是目前V2V各家發展的標準不一，因此假設福特的車如果不能跟其他廠商的汽車溝通，技術再好也沒用。 也因此，NHTSA在官網上公告規則，宣布將制定「V2V」通信技術標準的法規。也就是說，NHTSA將要制定一個統一的標準，來確保汽車之間溝通使用的是同一種語言。在最新的一份報告中，NHTSA詳細說明了「V2V」通信技術的軟硬體標準。它包括部署該項技術可能需要的硬體設施及其費用，汽車之間溝通的資料類型，以及該技術將如何提醒司機。此外，還覆蓋了「V2V」通信技術的安全細則，以及它將如何加密以避免竊聽和侵犯隱私。 在使用者和廠商都關心的資料外洩方面，NHTSA表示，資料本身將不包含個人身份資訊，並且將會被保密。目前提出的方案裡包含兩套數據，其中一個包含核心資訊：如位置、速度、駕駛方向、剎車狀態、車輛尺寸等。這些資料將即時更新並相互傳播。第二套數據則會更加複雜，只有在數據發生變化時才會相互傳輸。它包括汽車輪胎是否漏氣，前燈是否打開，保險杠的高度，是否行駛在密集人群中等。
歐盟公布人工智慧白皮書歐盟執委會於2020年2月19日發表《人工智慧白皮書》（White Paper On Artificial Intelligence-A European approach to excellence and trust）指出未來將以「監管」與「投資」兩者並重，促進人工智慧之應用並同時解決該項技術帶來之風險。 在投資方面，白皮書提及歐洲需要大幅提高人工智慧研究和創新領域之投資，目標是未來10年中，每年在歐盟吸引超過200億歐元關於人工智慧技術研發和應用資金；並透過頂尖大學和高等教育機構吸引最優秀的教授和科學家，並在人工智慧領域提供世界領先的教育課程。 而在監管方面，白皮書提到將以2019年4月發布之《可信賴之人工智慧倫理準則》所提出之七項關鍵要求為基礎，未來將制定明確之歐洲監管框架。在監管框架下，應包括下列幾個重點：1.有效實施與執行現有歐盟和國家法規，例如現行法規有關責任歸屬之規範可能需要進一步釐清；2.釐清現行歐盟法規之限制，例如現行歐盟產品安全法規原則上不適用於「服務」或是是否涵蓋獨立運作之軟體（stand-alone software）有待釐清；3.應可更改人工智慧系統之功能，人工智慧技術需要頻繁更新軟體，針對此類風險，應制定可針對此類產品在生命週期內修改功能之規範；4.有效分配不同利害關係者間之責任，目前產品責任偏向生產者負責，而未來可能須由非生產者共同分配責任；5.掌握人工智慧帶來的新興風險，並因應風險所帶來之變化。同時，白皮書也提出高風險人工智慧應用程式的判斷標準與監管重點，認為未來應根據風險來進行不同程度之監管。執委會並透過網站向公眾徵求針對《人工智慧白皮書》所提出建議之諮詢意見，截止日期為2020年5月19日。
美國推動產業巨量資料(Big Data)新型應用分析--SunShot子計畫近年來，巨量資料(Big Data)狂潮來襲，各產業競相採用此種新型態模式，將充斥各領域之資料量，加以深度分析及集合、比對，篩選具價值性之各項資料。以美國為例，於2011年2月份正式啟動SunShot計畫，期透過聯邦政府的資源，加強推動不同領域之巨量資料分析，有利各領域之政府資源重整運用，以期使推動計畫更經濟效率且具競爭力。並且，美國政府更於2013年1月30日，宣布將挹資900萬元資助7項科專計畫，補助對象分別為: (1) SRI International; (2) 麻省理工學院(MIT); (3)北卡羅萊納大學 (Charlotte校區)； (4) Sandia 國家實驗室；(5) 國家再生能源實驗室；(6) 耶魯大學；(7) 德州大學奧斯汀分校，加強各領域推動及整合。 此項「巨量資料」參與計畫之研究團隊將與公私營金融機構(financial institutions)、事業單位(utilities)及州層級之行政機關(agencies)展開合作(partnership)，運用統計和電腦工具(statistical and computational tools)，解決產業面之難題(challenges)；同時，其將運用發展出之模型(Models)，測試分散全美不同地區領航計畫(pilot projects)創新研發之影響和規模。計畫中，美國政府亦將以200萬元的預算，分析數十年來的科學報告、專利、成本、生產等資料，期能拼湊出相關產業之全貌，加速發掘科技突破之方法並有效降低成本。以德州(Texas)為例，奧斯汀分校(UT Austin)研究團隊乃與六個不同事業單位(utilities)進行合作，研析經營所蒐集之資料(datasets)，以有效了解消費者的需求，提升太陽能未來安裝和聯結(installation and interconnection)之效率。 時值全球鼓勵產業轉型及資源整合，作為世界先進國家的美國，善用聯邦政府和高等學術研究機構之資源，進行整體產業之資料分析，殊值我國借鏡參考。
新時代的管理利器－系統化的企業員工管理制度