歐盟執委會於2023年10月24日發布「歐洲風電行動計畫(European Wind Power Action Plan)」,以支持歐洲風電相關產業發展並強化其競爭力,同時確保該產業能在綠色轉型的過程中持續扮演關鍵角色,並以此提高整體風電的裝置容量。該計畫要求委員會、成員國和產業應立即採取以下6個方向的行動措施:
(1)透過可預測且快速的許可程序,加速風電的建置
執委會與成員國將共同發布「Accele-RES」倡議,推動許可流程的數位化、許可機關的職員訓練及建立政策指引文件,以及提高許可相關議題之討論層級;並且,鼓勵成員國透過風電承諾(Wind Pledges)、透明的競標時程表和長期的規劃來提高開發專案進度的透明度。
(2)改善風電競標機制的設計
在《淨零產業法(Net-Zero Industry Act)》草案和電力市場設計改革的基礎上,建立更客觀、非歧視性且透明化的風電競標標準,並將目標入法使相關策略具法律約束力。
(3)促進資金的取得
為了擴大對於歐洲風能產業的投融資,歐盟執委會將透過創新基金、歐洲投資銀行(EIB)提供歐盟風電相關產業的資金,以及融資擔保;並利用國家援助(State Aid)規範對歐盟風電供應鏈提供補助。
(4)建立公平且具競爭性的國際環境
為確保風電產業能在公平競爭的環境中順利營運,歐盟執委會將密集監管可能有利於外國業者的不公平貿易行為,並將持續利用貿易協定促進歐盟業者進入外國市場,同時推動風電產業的規格標準化。
(5)培育產業技能
建立「大規模技能合作夥伴關係(Large scale skills partnerships)」以及透過《淨零產業法》推動「淨零產業技能學院」,培訓風電產業技術人才,包含針對青年、婦女與長者的職能培育計畫,以及勞工技能提升與再培訓計畫,因應積極的氣候目標以及市場規模快速擴張所創造之人力需求。
(6)鼓勵產業投入與成員國的承諾
歐盟執委會將與成員國和風電產業共同制定歐盟風能憲章(EU Wind Charter),促進更多風電利害關係人參與締約,擴大憲章適用對象,以建立歐洲風電產業能保持競爭力的優良環境。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
英國標準協會(British Standards Institution, BSI)於2020年4月30日發布「PAS 1880:2020:自駕車控制系統開發及評估指引(PAS 1880:2020: Guidelines for developing and assessing control systems for automated vehicles)」,該文件提供一系列的準則,提供自駕車研發者於發展控制系統時可安全有效的進行布建;本文件所涵蓋之自駕車類型主要為於(研發者)所設計及規劃之特定運行範圍內(operational design domain,以下簡稱ODD)下不需人工介入即可運送旅客與貨物者。 指引中就自駕車之控制系統設計進行分類,並提出研發者應針對不同目的與重點進行說明以及相關應遵循事項,其中應包含以下項目: 任務:自駕車之任務應被定義。 ODD:自駕車之ODD應被定義並且應可涵蓋其所有執行任務之面向。 感知運作:於任務中感知運作系統執行時,自駕車應可判斷其是否遵循ODD之範圍,並可提供相關資料予決策系統。 決策:當決策系統執行時,自駕車應可實施所有為達成任務所決策規劃之活動。 控制運作:當控制運作系統執行時,自駕車應可於正常情況下控制其動作以完成任務,並可於無法執行正確行動時採取合適之措施。 監控運作:當監控運作系統執行時,於整個任務過程中,自駕車應可監控其自身之運作。 人身安全、系統安全與有效(Safe, secure and effective):自駕車應可於所有時刻皆保持運作之人身安全、系統安全性與有效性。
美國與歐盟共同發布《藥品開發優良人工智慧實務指導原則》近年來,人工智慧(Artificial Intelligence, AI)於藥品生命週期各階段的應用快速發展,有望促進藥品研發創新並縮短上市時程。然而,AI技術開發、部署、運用與維護皆涉及複雜的治理議題,為確保AI產出結果準確且可靠,並保障藥品安全且有效,有必要於藥品監管體系建立AI管理機制。 美國食品及藥物管理局(Food and Drug Administration, FDA)與歐洲藥品管理局(European Medicines Agency, EMA)於2026年1月14日共同發布《藥品開發優良人工智慧實務指導原則》(Guiding Principles of Good AI Practice in Drug Development),建立AI應用於藥品生命週期的治理框架。 該文件提出10項指導原則,包括: 1.AI開發與使用須符合倫理原則並落實以人為本的價值 2.採取風險為本的方法進行驗證、風險緩解與監督 3.遵循相關法律、倫理、技術、科學、資安及與監管標準,包括優良實務規範(GxP) 4.明確界定使用情境(Context of Use) 5.整合AI技術與使用情境之跨領域專業能力 6.強化資料治理與文件化 7.依循系統設計與軟體工程最佳實務進行模型開發並採用適切資料 8.採行風險為本的效能評估 9.落實AI技術生命週期管理 10.提供清楚且必要的資訊揭露 兩大監管機關強調,該文件可作為未來制定共識標準與監管指引的基礎,並促進國際監管調和與合作。預期將成為各國監管機關建構AI應用於藥品監管體系相關政策、法規與指引的重要參考。