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。
日本農林水產省於2025年9月在智慧農業網站上發布新版之農業資料利用推動(下稱報告),其內容包含2025年通過閣議決定之食材、農業、農村基本計畫,並指出為確保農業數位資料與人工智慧(下稱AI)之間的串聯應用,農業資料合作基礎平台(下稱WAGRI)的建立與資料協作、共有、提供功能是其不可或缺的要素。 報告指出,透過各式農業數位資料的蒐集與整合,諸如過往作物收成量資料、市場價格資料、土壤資料、農地資料、氣象資料等,並經過統合及分析後,可以達到提升作業效率及收益、減少勞動作業時間與器材損耗,以及降低環境負荷之效果。截至2025年9月為止,WAGRI網站上已提供高達223種農業數位資料相關的API,供農業領域從業者介接運用,並作為未來開發農業領域基礎AI模型的前置準備。 此外,報告亦指出WAGRI已於日本全國範圍內蒐集大量的農業數位資料,用以開發農業領域之基礎AI模型,並預計於2026年在WAGRI網站上提供基礎AI模型服務。未來農業領域從業者可透過WAGRI網站提供之基礎AI模型服務,輔以自身之農業數位資料,建立符合自身農業場域特性之特化型AI模型。 然而,報告亦指出不論是農業數位資料的API介接運用,還是將農業數位資料用以開發基礎AI模型,農業數位資料之法制配套仍需整備。因此,除了資料權屬等關係釐清外,報告特別提出於AI開發應用、資料共享之模式下,尚須建立「涵蓋資料整體生命週期之資料交換及利用機制」,包含資料對外公開之選擇權、資料提供之事前同意權、資料安全管理對策,以及資料刪除請求權等範圍,以確保農業數位資料在利用前的安心共享與協作。 我國政府如欲於農業領域發展基本AI模型,除應於全國範圍內蒐集大量之農業領域數位資料外,亦應建立串聯資料整體生命週期之資料交換及利用機制,以降低農業數位資料之間的協作風險。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
日本經產省公布AI、資料利用契約指引伴隨IoT和AI等技術發展,業者間被期待能合作透過資料創造新的附加價值及解決社會問題,惟在缺乏相關契約實務經驗的狀況下,如何締結契約成為應首要處理的課題。 針對上述狀況,日本經濟產業省於2017年5月公布「資料利用權限契約指引1.0版」(データの利用権限に関する契約ガイドラインVer1.0),隨後又設置AI、資料契約指引檢討會(AI・データ契約ガイドライン検討会),展開後續修正檢討,在追加整理資料利用契約類型、AI開發利用之權利關係及責任關係等內容後,公布「AI、資料利用契約指引草案」(AI・データの利用に関する契約ガイドライン(案)),於2018年4月27日至5月26日間公開募集意見,並於2018年6月15日正式公布「AI、資料利用契約指引」(「AI・データの利用に関する契約ガイドライン)。 「AI、資料利用契約指引」分為資料篇與AI篇。資料篇整理資料契約類型,將資料契約分為「資料提供型」、「資料創造型」和「資料共用型(平台型)」,說明個別契約架構及主要的法律問題,並提示契約條項及訂定各條項時應考慮的要點,希望能達成促進資料有效運用之目的。 AI篇說明AI技術特性和基本概念,將AI開發契約依照開發流程分為(1)評估(assessment)階段;(2)概念驗證(Proof of Concept, PoC)階段;(3)開發階段;(4)進階學習階段,並針對各階段契約方式和締結契約時應考慮的要點進行說明,希望達成促進AI開發利用之目的。
日本推出智財訴訟保險協助中小企業海外發展配合日本經濟產業省與日本特許廳同時於今(2016)年6月8日公布以中小企業為對象所新設的海外智財訴訟費用保險制度,損害保險JAPAN日本興亞(株)於同年7月在日本開始販賣「(國內企業)智財訴訟費用保險」,涵蓋的智財保險對象包括發明專利權、實用新型專利權、設計專利權及商標權。 本次損害保險JAPAN日本興亞(株)所提出的方案為每年保費15萬日幣,每件海外智財訴訟案件補償額度上限為1千萬日幣,補償的項目為訴訟或仲裁所須支付的手續費、律師費、鑑定費、訴訟顧問費等。 根據日本特許廳的公布內容,欲加入海外智財訴訟費用保險制度的中小企業,須透過指定的機構(目前為日本商工會議所、全國商工會聯合會及全國中小企業團體中央會),以該指定機構會員的名義向配合的保險公司提出申請。前述配合的保險公司除了損害保險JAPAN日本興亞(株)之外,還有東京海上日動火災保險(株)及三井住友海上火災保險(株)。 日本特許廳透過前述指定機構,除了對加入智財訴訟費用保險的中小企業補助一半的保險費用之外,當日本中小企業在海外開展業務時,若捲入智財侵權訴訟,透過此保險制度更對已加入智財訴訟費用保險的中小企業補助一半的海外訴訟費用。日本政府新設此保險制度並輔以補助保險費的方式,鼓勵中小企業善加利用,藉此減輕中小企業的負擔、緩解中小企業拓展海外業務的擔憂,並有助於「跨太平洋夥伴關係協定(TPP)」生效後,日本企業在東南亞地區捲入智財相關訴訟的風險應對。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
強化驗證技術以遏止網路犯罪美國聯邦政府與企業界正朝向增加驗證技術的使用,以遏止線上詐騙的盛行,所謂「雙重驗證( ”two-factor” Authentication)」機制,為美國聯邦財政機構檢測委員會(Federal Financial Institutions Examination Council, FFIEC )與美國芝加哥直銷協會( The Direct Marketing Association, DMA )推行,主要要求檢查除用戶名稱和密碼以外的東西來確認顧客的身份。 美國聯邦財政機構檢測委員會 —包括聯邦儲備(Federal Reserve)和聯邦存款保險公司(Federal Deposit Insurance Corp.,FDIC)等管理者在內,要求銀行2006年底皆必須加強網上身份驗證措施,如給每個顧客一份加密的憑證,這些憑證會向銀行證明用戶的真實身份。且該加密的憑證不會向發放該憑證的其它網站做出回應,這樣既保護了用戶,也保護了銀行。此外,美國聯邦財政機構檢測委員會審查員亦會定期檢查銀行的執行情況;而以美國芝加哥直銷協會為例,其要求會員於交易時所使用之電子郵件,須取得電子郵件系統的驗證,以確保電子郵件係由該協會成員所發出。 如同美國芝加哥直銷協會執行長 John A. Greco 所言,消費者可藉由此種驗證方式增加更多信心,對於其所取的資訊係來自可靠來源並具有合法性,可使市場減低網路犯罪之產生並對於政府、企業及消費者有更多保障。