美國環保署提出汽車廢氣排放新標準以加速電動汽車發展

美國環保署(United States Environmental Protection Agency, EPA)為限制汽車廢氣排放污染物對環境造成的危害,根據美國《潔淨空氣法》(Clean Air Act, CAA)的授權,於2023年4月12日提出《2027年式輕型、中型商用車車型污染物排放標準》(Multi-Pollutant Emissions Standards for Model Years 2027 and Later Light-Duty and Medium-Duty Vehicles),以及《重型商用車溫室氣體排放標準-第三階段》(Greenhouse Gas Emissions Standards for Heavy-Duty Vehicles – Phase 3)這兩件汽車廢氣排放新標準,期加速電動汽車(Electric Vehicle, EVs)發展、加速潔淨交通轉型。

《2027年式輕型、中型商用車車型污染物排放標準》以及《重型商用車溫室氣體排放標準-第三階段》分別針對2027年到2032年所出廠的輕型商用車、中型商用車以及重型商用車的汽車廢氣排放標準做出更嚴格的新規範,預計將成為美國迄今為止最嚴格的汽車廢氣排放標準。目標是到2032年時,輕型商用車行駛每英里二氧化碳平均排放量下降至82公克,溫室氣體排放量相較於2026年車型年標準將減少56%;中型商用車行駛每英里二氧化碳平均排放量下降至275公克,溫室氣體排放量相較於2026年車型年標準則將減少44%。至於重型商用車,以重型拖曳機(heavy-haul tractors)為例,將從2027年車型年行駛每噸英里二氧化碳平均排放量48克,到2032年時下降至41公克左右。

根據這兩件汽車廢氣排放新標準,並未禁止化石燃料汽車的製造或銷售、亦未規範要求電動汽車的年製造量或年銷售量要達多少數量或比率,而是為汽車限定更嚴格的廢氣排放標準,因此,仍無疑地將迫使汽車製造商減少販售化石燃料汽車、加速推動電動汽車生產的腳步以符合新的排放標準規定。環保署預測汽車製造商在為符標準所採的相應作法之下將會大幅提高電動汽車在新車的銷售比率:到2032年時,電動汽車將佔輕型商用車新車銷量的 67%、中型商用車新車銷量的46%。而此累計可望到2055年時減少約100億噸的二氧化碳排放,相當於美國2022年二氧化碳總排放量的兩倍多。將有效減少有害空氣汙染、並大幅降低因空氣汙染所致的罹病風險以及過早死亡等危險。

藉由新的排放標準,將逐步淘汰化石燃料汽車的生產,加速潔淨交通轉型,有效應對氣候危機並提高全國各社區空氣品質。

相關連結
※ 美國環保署提出汽車廢氣排放新標準以加速電動汽車發展, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=9012&no=66&tp=1 (最後瀏覽日:2026/08/30)
引註此篇文章
你可能還會想看
智慧財產權盡職調查(IP Due Diligence)

  智慧財產權盡職調查(Intellectual Property Due Diligence, IP DD),又稱智慧財產權稽核(IP Audits)。所謂盡職調查(Due Diligence, DD)係指:即將進入投資或購買交易前,投資者或其委託人透過事實證據所進行與投資或購買相關的評估。評估內容包含公司結構、財務狀況、業務、稅務、人力資源等,亦涵蓋有形資產與無形資產。其主要目的在於釐清該投資或購買是否存在潛在的法律風險。隨智慧財產權的概念愈來愈成熟,智慧財產權盡職調查也益發重要。智慧財產權盡職調查的內容常會包含:財產權(如:註冊地域、質押或保全情形)、授權或轉授權限制、申請之時期、優先權效期、爭議或訴訟(如:是否存在專利權無效之風險)。智慧財產權盡職調查的資料蒐集方式除了調閱智慧財產權申請記錄(file wrapper)、保密契約、授權文件,常見調查方式亦包含訪談重要員工和審閱發明人的僱傭契約。   假若沒有善盡智慧財產權盡職調查,很可能會後續引發潛藏的風險,諸如:估值錯誤、交易可能會因為未提前排除繁冗細節而遲延進而影響投資人意願、可能會導致必須重新談判,最嚴重可能必須放棄整個交易。未善盡智慧財產權盡職調查著名的實例是蘋果(Apple)與唯冠的iPad商標爭議。2006年蘋果策畫平板電腦並希望以iPad為名,台灣的唯冠集團早在2000年起於多國註冊iPad電腦商標。2009年蘋果透過英國子公司以3.5萬英鎊收購唯冠的iPad全球商標,並於2010年推出iPad。因為蘋果的智慧財產權盡職調查疏漏,而未發現iPad於中國大陸之商標權屬於深圳唯冠公司而非台灣唯冠,所以不能進入中國大陸市場。最後,蘋果與深圳唯冠以6,000萬美元鉅額和解。從iPad案可窺知智慧財產權盡職調查之重要性。

精神衛生法強制住院侵害身心障礙者自由權-身心障礙者權利公約初次國家報告國際審查

  本文從我國身心障礙者權利公約(以下簡稱身權公約)初次國家報告國際審查結論性意見中,精神衛生法強制住院違反公約規定的評價出發,盤點身權公約對身心障礙者人身自由保護之規範內容,並將其與我國精神衛生法相關規定比較,認為現行規定及研擬中的修法方向皆確有違反身權公約之嫌。本文最後建議,在國際人權公約逐步完成內國法化程序的背景下,我國科學與科技相關法制例修法時,應注重相關人權公約的規範。

加州消費者隱私保護法修正法案重點說明

  隨著個人資料保護意識的興起,各國也持續增修法律來保護人民權益以及協調產業標準,但這變動的過程會對本來就複雜的法律結構帶來更多挑戰。   如美國同時會有聯邦法與州法兩個層次的法律,當兩者分別發展隱私權相關法律規範時,難免會缺乏協調,出現定義不明的重疊規範,進而提高企業之法令遵循成本與管理成本。最終導致的結果,就是非必要地降低了產業發展速度,以及提高了消費者獲得服務的成本。   日前美國加州政府修改了首部以消費者個人資料權利為規範之州級法律「加州消費者隱私保護法(California Consumer Privacy Act, CCPA)」,使該部法案對於個人資料保護與利用之規範日漸完備,並減少與聯邦政府重複管轄項目,進而達到合理降低州內企業的遵法成本。美國加州州長紐松(Gavin Newsom)簽署的CCPA修正案「AB-713號法案」(Assembly Bill No. 713, an act to amend Sections 1798.130 and 1798.145 of the Civil Code )通過後,CCPA之適用範圍將限縮。若「同時符合」下列二者條件,則可免受CCPA規範: 受「加州醫療資訊保密法」(the California’s Confidentiality of Medical Information Act, CMIA)所規範的的醫療資訊及個人健康資訊之衍生資訊,或受「美國聯邦受試者保護通則」(Federal Common Rule for human research subjects) 所規範的可識別之個人資訊。 根據「健康保險可攜性及責任法」(Health Insurance Portability and Accountability Act, HIPPA)之標準,已去識別化的資訊。   換言之,已經依HIPAA標準去識別化之第一點資訊,即可豁免CCPA針對個人資料保護之相關規定。此將減輕本身不受 HIPAA 規範,但因進行研究或業務目的需接收 HIPPA 去識別化資訊企業之合規負擔。   「AB-713號法案」對於已去識別化資訊之利用或販售行為,增設了契約須載明下列規範架構之條款內容: 如有利用或販售去識別化資訊涉及病患資料者,須在契約中予以聲明。 禁止買受人或被授權利用人以任何方式重新識別去識別化資訊。 除法律另有規定,或第三方受到相同或更嚴格限制之個資保護約束,買受人或被授權利用人不得將去識別化資訊再行揭露予第三方。   「AB-713號法案」亦要求進行CCPA所涵蓋販售或揭露去識別化病患資訊的企業,其隱私政策聲明應納入以下內容: 將出售或揭露去識別化病患之資訊; 採用HIPAA所允許如專家法(Expert determination)或安全港法(Safe harbor)等之何種方式,進行病患資訊之去識別化。   整體來說,「AB-713號法案」讓CCPA的規範稍加鬆綁,明確排除CCPA對特定去識別化資訊之適用,並擴張對研究行為之豁免範圍,在處理上有更多彈性,惟同時也要求企業須充分揭露其個人資料處理原則。

日本發布以人為本AI社會原則

  日本內閣於2018年6月15日決議組成跨部會之統合創新戰略推進會議,並於2019年3月29日發布AI戰略,其中的倫理面向為以人為本之AI社會原則(下稱AI社會原則),希冀藉有效安全的活用AI,推動「AI-Ready 社會」,以實現兼顧經濟發展與解決社會課題的「Society5.0」為最終目標。   為構築妥善應用人工智慧的社會,AI社會原則主張應尊重之價值理念如下: (一) 尊重人類尊嚴的社會:AI應作為能激發人類發揮多樣能力和創造力的工具。 (二) 多元性和包容性的社會(Diversity & Inclusion):開發運用AI以共創多元幸福社會。 (三) 永續性的社會(Sustainability):透過AI強化科技,以創造能持續解決社會差距與環境問題的社會。   而AI社會原則核心內容為: (一) 以人為本:AI使用不得違反憲法或國際保障之基本人權。 (二) AI知識(literacy)教育:提供必要的教育機會。 (三) 保護隱私:個人資料的流通及應用應妥適處理。 (四) 安全確保:把握風險與利益間之平衡,從整體提高社會安全性。 (五) 公平競爭確保:防止AI資源過度集中。 (六) 公平性、說明責任及透明性任。 (七) 創新:人才與研究皆須國際多樣化,並且建構產官學研AI合作平台。

TOP