歐洲創新理事會發布2026年EIC技術報告，揭示25項深具發展潛力的新興技術訊號
歐洲創新理事會發布2026年EIC技術報告，揭示25項深具發展潛力的新興技術訊號
資訊工業策進會科技法律研究所
2026年05月25日
歐洲創新理事會（European Innovation Council, EIC）於2026年3月30日發布「2026年EIC技術報告」（EIC Tech report 2026，下稱EIC報告），提出25項新興技術訊號（signal），亦因相關技術極具發展潛力，將可能塑造歐洲未來的科技創新、產業和市場。
壹、事件摘要
EIC根據歐盟展望歐洲（Horizon Europe）科技研發架構計畫之申請、補助及專案管理資料，並涵蓋旗下近五年探路器計畫（EIC Pathfinder）、轉型器計畫（EIC Transition）及加速器計畫（EIC Accelerator）等超過13,380 件提案與獲補助案件，透過資料探勘及專家評估進行前瞻技術掃描，歸納出25項深科技新興技術訊號，並強調相關技術目前處於低至中度成熟階段，但已顯現未來發展潛力與創新性。
貳、重點說明
一、EIC報告辨識25項新興技術訊號，並分為三大領域
（一）數位與太空技術（Digital and space technologies）
1. 技術重點
此領域共9項技術，主要涉及先進半導體、安全運算架構、AI系統、量子通訊，以及太空基礎設施，顯示歐盟將數位主權、資訊安全及太空能力視為核心布局方向。
2. 技術簡介
9項技術包含：用於先進記憶體與憶阻裝置的二維材料（2D materials for advanced memory and memristive devices），有助於新型記憶體及神經形態運算技術發展；可量產之工業電磁設備的MXene二維奈米材料製造技術（Scalable MXene manufacturing for industrial electromagnetic applications），可應用於通訊、汽車電子、感測與新世代無線基礎設施；用於建立無須信任節點量子網路的量子中繼站（Quantum repeaters for trusted-node-free quantum networks），可突破量子通訊距離限制，使量子訊息於數百甚至數千公里距離下被安全傳輸；用於分散式及聯邦式學習之AI系統中的零信任架構（Embedded Zero Trust Architectures for distributed and federated AI systems），可強化對AI模型與資料運算的控制能力；應用於新興自我組織及資源效率系統之仿生AI技術（Bio-inspired AI for emerging self-organising and resource-efficient systems），借鏡神經科學、認知科學與演化生物學原理來設計AI系統，使其具備更高適應性、穩健性與資源效率；將自適應代理人用於開放動態環境中之具身AI技術（Embodied AI for adaptive agents in open and dynamic environments），將感知、內部認知、模擬行動能力等緊密結合之AI系統，並於開放環境中持續互動學習，主要用於支撐機器人、AI自主代理、數位孿生，以及其他需連續決策、長時程的智慧系統；用於大規模且可通訊中斷之衛星運作的邊緣運算技術（Edge computing for scalable and loss-tolerant satellite operations），將資料處理分析能力直接部署於衛星或軌道平台上，使其即時篩選、分類與判讀資訊，並支援自主決策，可用於深空任務、地球觀測、太空碎片管理；用於特殊太空環境之石墨烯塗層與複合材料（Graphene-based coatings and composites for performance-critical space systems），將石墨烯整合為薄膜、塗層、填充材料，提升太空機械之強度、阻隔能力及輻射防護效果，並廣泛應用於太空領域；用於軌道基礎設施維護與再利用之先進太空維修機器人技術（Advanced in-space servicing robotics for orbital infrastructure maintenance and reuse），使機器人於太空環境下進行機械操作、檢查、維修、對接等複雜性任務。
（二）清潔和資源效率技術（Clean and resource-efficient technologies）
1. 技術重點
此領域共7項技術，此類重點在於資源回收、水汙染處理與資源再利用、提升能源效率及綠色建築技術等，反映歐盟將淨零轉型與關鍵原物料供應安全一併納入政策目標。
2. 技術簡介
7項技術包含：用於再生金屬回收與生物復育之微生物採礦技術（Microbial biomining for secondary metal recovery and bioremediation），運用微生物與金屬間的交互作用，實現金屬回收，並同時修復重金屬污染之生物技術；用於低耗能海水淡化與水處理之電容去離子技術（Capacitive deionization systems for low-energy water desalination and treatment），新穎、低用電之新型水處理技術，用於海水淡化、工業及都市廢水處理、重金屬或養分去除，以及分散式水資源處理與回收；去除污染物之電化學水處理技術（Electrochemical treatment systems for destruction of persistent contaminants in water），利用電化學反應在水中直接化學轉化或礦化分解全氟及多氟烷基物質（PFASs）、微塑膠及奈米塑膠等高度持久性污染物之水處理技術；用於低溫及中溫廢熱回收之先進熱電發電材料技術（Advanced thermoelectric materials for low- and mid-temperature waste heat recovery），將交通建築系統與回收產業中之低溫及中溫廢熱能，轉為電力的材料技術，可提升能源效率，並降低對外部能源與關鍵材料的依賴；用於固態熱電轉換與感測之熱激發自旋電子材料技術（Spin-caloritronic materials for solid-state heat-to-electricity conversion and sensing），利用熱梯度引發之自旋電流與磁性激發產生電能的材料技術；用於預測材料製造之結合數位孿生之反算設計技術（Inverse design with digital twins for predictive materials manufacturing），運用AI驅動之逆向設計方法，以目標性能反推材料配方與結構，並透過數位孿生模擬真實環境表現，建立快速、可預測且貼近實際應用情境的新材料設計與製造流程；被動冷卻與重力儲能之能源建築技術（Passive cooling and gravity-based storage for energy-active buildings），利用建築表面的先進材料於不耗電情況下降溫，並將多餘再生能源以重力位能方式儲存於建築內，藉以降低建築冷卻用電需求、儲存局部多餘再生能源等。
（三）生物科技與健康技術（Biotechnologies and health）
1. 技術重點
此領域共9項技術，橫跨食品、生物製造、精準醫療、智慧醫療設備及分散式醫療應用，顯見歐盟關注的不只是單一生技或醫療技術突破，而是期望建立從生物研發、生產製造、臨床治療到醫療設備部署的完整體系，藉此強化歐盟下一代健康科技與高價值生技產業的競爭力與自主能力。
2. 技術簡介
9項技術包含：用於原形食物製造之菌絲體混合發酵技術（Mycelium-based hybrid fermentation for whole-food production），結合菌絲體生長與精準發酵，生產接近原型食物型態的新型蛋白食品原料；用於再生農業系統之生物技術多年生作物（Biotech-enabled perennial crops for regenerative agricultural systems）以生物技術改良多年生作物，使其兼具較佳產量與土壤保育效益，支撐再生農業與更永續的糧食生產系統；用於預防與個人化治療之新型微生物體療法（Novel microbiome therapeutics for preventive and personalised health），利用人體微生物群的組成、功能及其代謝產物，來預防、管理及治療疾病的新一代醫療技術；加速藥物與酵素探索之AI驅動蛋白質設計技術（Computational protein design for accelerated drug and enzyme discovery），透過AI預測蛋白質結構與功能，加速藥物與酵素探索，縮短新藥研發時程；可量產之嵌合抗原受體免疫細胞療法之自動化製造技術（Automated manufacturing technologies for scalable CAR immune cell therapies），以自動化、標準化製程提升嵌合抗原受體（Chimeric Antigen Receptor, CAR）免疫細胞療法的穩定量產能力，降低細胞治療製造門檻；可於細胞尺度介入治療之生物混合微型機器人（Biohybrid microrobots for cellular-scale therapeutic interventions），結合生物組件和人工材料的微型機器人，形成可於細胞或微小組織尺度中移動與作用的治療工具，可用於精準遞藥、微創介入與局部治療；整合手術流程之自主機器人系統（Autonomous robotic systems for integrated surgical workflows），將AI、計算機視覺、感測技術及機器人技術，整合進手術流程中，並於無人或少人參與下，執行部分自主或高階輔助手術任務，可提升手術精準度、效率與流程整合；用於神經疾病治療之非侵入式微創腦機介面技術（Noninvasive and minimally invasive brain interfaces for adaptive therapeutic modulation），透過非侵入或低侵入方式讀取與調控腦神經訊號，以實現持續、可調適的治療介入，可用於神經疾病治療與復健；提供分散式臨床場域應用之可攜式超低場磁振造影（Portable and ultra-low field magnetic resonance imaging for distributed clinical uses），使磁振造影（Magnetic Resonance Imaging, MRI）設備朝攜帶式、低磁場化發展，降低設施與操作門檻，利於偏鄉、急診與分散式臨床試驗之醫學影像診斷應用。
參、事件評析
EIC報告辨識出25項新興技術訊號，並將其歸納為數位與太空技術、清潔和資源效率技術，以及生物科技與健康技術三大領域。該報告不僅有助於歐盟及早掌握具發展潛力之新興深科技方向，亦可作為研發政策制定、創新支持措施規劃及投資判斷之重要參考依據。
此外，EIC報告以「技術訊號」作為分析單位，顯示歐盟有意於新興技術尚未成熟前，提前進行辨識、評估與布局，除保障創新競爭力外，亦可避免在未來關鍵技術競爭中受制於人。
就政策意涵而言，EIC報告不僅有助提升歐盟對前瞻科技治理的能力，亦有助於串聯創新支持工具、產業政策與戰略技術平台，進而形塑較為完整的科技治理體系。對我國而言，EIC採取資料探勘與專家判讀並行之新興技術訊號偵測機制，對我國科研成果運用、前瞻技術治理及國家科技政策規劃，均具有相當參考價值。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
澳洲工業、科學及資源部（Department of Industry, Science and Resources）於2025年12月2日發布「國家AI計畫」（National AI Plan），擘劃了澳洲至2030年的AI發展藍圖，將「掌握機遇」、「普及效益」與「確保人民安全」列為三大發展方向。該計畫將透過基礎建設投資、人才培育、產業支持，以及強化監管能力等途徑，打造一個更具競爭力、包容性與安全性的 AI 生態系統。 國家AI計畫的另一個重點在於，澳洲政府打算透過現有的法律監管架構治理AI，而不另立AI專法。此舉是回應澳洲生產力委員會（Productivity Commission）於8月提出之建言：政府在推動創新與訂定規範時必須取得平衡，應暫緩推動「高風險 AI 的強制護欄（mandatory guardrails）」，僅有在現行制度無法處理AI衍生之危害時，才有必要考慮制定 AI 專法。 據此，國家AI計畫指出，面對AI可能造成的危害，現有制度已有辦法進行處理。例如面對使用AI產品或服務的爭議，可依循《消費者保護法》（Australian Consumer Law）取得權利保障；AI產品或服務的風險危害，亦可透過《線上安全法》（Online Safety Act 2021）授權，制定可強制執行的產業守則（enforceable industry codes）來應對。澳洲政府未來也將推動《隱私法》（Privacy Act 1988）修法，意欲在「保護個人資訊」與「允許資訊被使用及分享」之間取得適當平衡。 同時，由於採用分散式立法的關係，澳洲特別成立「AI 安全研究院」（Australian AI Safety Institute, AISI），以強化政府因應 AI 相關風險與危害的能力。AISI將協助政府部門內部進行監測、分析並共享資訊，使部門間能採取即時且一致的治理政策。 澳洲政府曾在2024年9月研議針對高風險AI進行專門的監管，但因擔心過度立法恐扼殺AI發展轉而採用「科技中立」的監管方式，以既有法律架構為基礎推動AI治理。此與歐盟的AI治理邏輯大相逕庭，未來是否會出現現行制度無法處理之AI危害，抑或採用現行法制並進行微調的方式即可因應，值得持續觀察。
美國最高法院判決單離DNA片段不具專利標的適格性2013年6月13日美國最高法院（the Supreme Court of the United States）就備受矚目之Association for Molecular Pathology v. Myriad Genetics, Inc.一案做出判決，認定如乳癌易感基因BRCA1、BRCA2等經單離（isolated）的人類DNA片段不具美國專利法第101條（35 U.S.C. §101）所規定之專利標的適格性。 美國最高法院指出，雖然專利權人發現了BRCA1與BRCA2基因的位置與序列，但是其並未創造或改變BRCA1與BRCA2基因上的任何遺傳資訊，亦並未創造或改變該DNA片段的基因結構，所以即使其是發現了一個重要而有用的基因，但僅是將其從周遭其他基因材料中分離出來，並非為一項發明行為。亦即是說，突破性、創新或卓越的發現並不必然符合美國專利法第101條之要件要求。 不過，美國最高法院認為，cDNA片段可以具備專利標的適格性，因為其為從mRNA所創造出來、僅具備外顯子（exons-only）的分子，而非自然發生之自然產物。然而美國最高法院對於cDNA是否符合其他可專利要件之要求並不表示意見。 美國最高法院亦強調，本案判決並未涉及任何方法發明，亦未就將有關BRCA1與BRCA2基因之知識予以應用的發明做出判斷，且未判斷自然發生之核苷酸順序經改變的DNA片段是否具備專利標的適格性的問題。
美國網路安全相關法規與立法政策走向之概覽美國網路安全相關法規與立法政策走向之概覽 科技法律研究所 法律研究員 沈怡伶 104年08月11日 網路安全（cyber security）是近年來相當夯的流行語，而在這個萬物聯網時代，往後數十年對於網路安全的關注勢必不會減退熱度。在美國，因層出不窮的網路攻擊和資料外洩事件讓政府機關不勝其擾，也讓許多企業產生實質上經濟損失和商譽受損，隨之而來的是聯邦和州政府主管機關的關切目光，除了透過政策和行政規管之外，國會也開始制訂新法或對現行法規進行修法，補入對於網路安全維護之要求，以下本文將簡介美國現行法規範之要點及目前最新法案。 壹、美國聯邦政府相關網路安全規範、標準及措施 一、金融業相關管制規範 對金融機構的管制依據為「金融服務業現代化法/格雷姆-里奇-比利雷法（Gramm-Leach Bliley Act, GLBA ）」，該法要求金融機構必須建置適當的程序保護客戶的個人財務資訊，維護客戶個人資料的機密性、完整性和安全性，避免遭受任何可遇見的威脅或騷擾，以及避免任何未經授權的近用行為導致損害或對客戶造成不便利[1]。 另外美國證券交易委員會（Security and Exchange Commission, SEC）下設法令遵循檢查與調查室（SEC Office of Compliance Inspections and Examinations, OCIE），在2014年發布全國檢查風險警示（National Exam Program Risk Alert），命名為「OCIE 網路安全芻議（OCIE Cybersecurity Initiative）」，用來評估證券交易商和投資顧問對網路安全維護的準備以及曾遭遇過的資安威脅種類和經驗；而金融監管局（Financial Industry Regulatory Authority ,FINRA）也在2014年實施「掃蕩計畫（sweep program）」，金融監管局就其主管的特定企業會寄發的檢查通知書，要求回答有關於企業網路安全的相應準備措施[2]。 二、支付卡產業資料安全標準（Payment Card Industry Data Security Standard, PCI DSS） 該標準是由支付卡產業標準協會由五家國際信用卡組織聯合訂定的安全認證標準，雖不具法律位階，但因其公信力，美國企業都會自律遵循的規範，保護支付卡的資料安全。該標準關注於組織應該要開發和維護資訊系統和應用程式，並追蹤和監督網路資源和持卡者的個人資料，並發展出一個強健的支付卡數據安全流程，包括預防、偵測及適當回應資安事故的方式[3]。 三、醫療健康資訊相關管制規範 「健康保險可攜式及責任法（Health Insurance Portability and Accountability Act of 1996, HIPPA）」是最先開始要求所有電子化的受保護醫療照護資料在創建、接收、維護和傳輸時，需受有基本的保護措施和機密性之法規[4]；爾後，「經濟與臨床健康資訊科技法(Health Information Technology for Economic and Clinical Health Act, HITECH)」則將HIPPA適用主體擴及所有處理受保護醫療照護資訊的個人和機構，並強化資訊傳輸時的安全性和效率性規定[5]。 貳、立法焦點新況：網路安全及網路威脅資訊共享 美國政府對網路安全非常看重，因其對國家經濟和國家安全都有巨大的影響力，不過美國總統歐巴馬曾明白表示美國對於資訊及通信基礎建設的防護措施尚未到位，也尚未建立數位關鍵基礎建設的全方位發展策略；透過盤點與檢視，美國政府的網路空間政策（Cyberspace Policy）方向之一，是建立網路安全合作夥伴關係，包括各級政府間的水平合作及公、私部門間的上下合作網絡，共同研發尖端技術因應數位式帶的網路安全威脅[6]。 針對網路威脅資訊分享方式，美國國會一直持續的研擬相關法案，希望能在妥適保護公民隱私和公民自由的前提下，建立資訊分享管道，2015年3月美國參議院提出754號法案「網路安全資訊分享法2015（Cybersecurity Information Sharing Act of 2015, CISA）」[7]，試圖將CISA作為國防授權法（National Defense Authorization Act，NDAA）修正案之一部，但卻未獲得足夠通過票數[8]。CISA係由美國情報局（Director of National Intelligence）、國土安全部(Department of Homeland Security)、國防部（Department of Defense）和司法部（Department of Justice）共同定之，計十條，目的之一是希望透過法律授權讓聯邦政府機關能即時的將機密性或非機密性網路威脅指標分享與私人實體（個人或企業）[9]、非聯邦政府機關單位、州政府、原住民政府和當地政府，以阻止或減輕網路攻擊帶來的負面衝擊；其二，允許私人實體得為網路安全之目的，在一定要件下監控自己或他人的資訊系統，以運作相關的網路安全防御措施，並分享資訊給聯邦各級政府。CISA亦設計了監督機制，和隱私及公民自由保護條款，避免變相創造一個撒網過廣的監控計畫[10]。CISA法案雖未通過，但參議院並未放棄，欲以該法案的基礎框架進行修正，修正重點為訂定資料外洩事件通報標準並擴大隱私權之保護，預計於同年8月底國會休會期前再次提出修正版本進行表決[11]。 現行法案重點在資訊共享並授權私人實體監控自己或他人之資訊系統，而主要分享標的為「網路威脅指標（cyber threat indicator）[12]及「防禦措施（defensive measure）」[13]。網路威脅指標係指有必要描述或鑒別之： 一、惡意偵察，包括為蒐集與網路安全威脅[14]或安全漏洞之技術資訊，而利用異常態樣的通信模式。 二、能破解安全控制或利用安全漏洞的方法。 三、安全漏洞。包括能指出安全漏洞存在的異常活動。 四、使用戶合法使用資訊系統或儲存、處理、傳輸資訊時，不知情地使安全控制失效或利用安全漏洞的方法。 五、惡意網路命令和控制。 六、引發實際或潛在的危險，包括因特定網路安全威脅使資訊外洩。 七、其他任何具網路安全威脅性質者，且揭露並不違法其他法律者。 八、任何結合上開措施之行動。 防禦措施（Defensive measure）則指一個行動、裝置、程序、簽名、技術或其他方式應用於資訊系統或透過該資訊系統進行儲存、處理或傳輸之資訊，能防禦、阻止或減緩已知或懷疑的網路安全威脅或安全漏洞。但不包括私人實體自行/經聯邦機關或其他實體授權同意，破壞、使其無法使用或實質傷害資訊系統或資訊系統內之資訊的相關措施。 就資訊共享部分，法案第3條及第5條分別明定聯邦機關分享機密性網路威脅指標給私人實體、以及私人實體分享網路威脅指標和防禦措施給聯邦政府機關之管道。前者指定司法部應會同國土安全部、國家情報委員會及國防部訂定相關辦法，；後者相關辦法由司法部訂定，讓聯邦機關依法接收來自私人實體的指標和防禦措施，不論是電子郵件、電子媒體、內部網路格式、或資訊系統間的即時性和自動化程序等各種形式之資訊，且需定期檢視對隱私與公民自由的保護狀況，限制接受、保留、使用、傳播個人或可識別化個人之資訊。 美國各級政府機關得經私人實體同意後，得利用所接收的網路威脅指標，用以預防、調查或起訴下列違法行為：即將發生而可能造成死亡、重大人身傷害、重大經濟危害的威脅，威脅包括恐怖攻擊、大規模殺傷性武器；涉及嚴重暴力犯罪、詐欺、身份竊盜、間諜活動、通敵罪及竊取商業機密罪。另針對監控資訊系統部分，法案第4條授權私人實體得為網路安全目的監控自己或他人所有之資訊系統及資訊系統中儲存、處理或傳輸之資訊，並應用相關防禦措施來保護權利及資產，若屬其他私人實體或聯邦機關之資訊系統，需取得其他私人實體或聯邦機關之授權及代表人之書面同意。 參、小結 網路威脅的態樣隨著經濟活動發展和科技技術不斷變化和演進，故在擬訂應對措施時，須納入「適應性（adaptation）」概念，適應性指需要具體討論如何分配實質上的物質資源和經濟上資源，來保護組織內最有價值的智慧財產權和客戶資訊；提供成員和利害關係人相關資訊，讓他們關注網路威脅並能實踐可行的安全措施[15]。 就美國在訂定網路安全相關政策及規範之走向來看，充分及即時的資訊互享流通方能產出完善且強健的安全防護政策，惟其中牽涉到國家機密資訊、私部門智慧財產權和商業機密以及個人隱私和自由權利之保護議題。是以，從眾議院到參議院陸續所提出各版本的網路威脅資訊共享草案，均受有恐將產生大規模監控美國公民計畫之爭議，故至今尚未成功通過任一法案。惟資訊共享所帶來之正面效益和影響並未被否定，而究竟如何建構健全且可靠之機制，尚待各方團體與立法機關進行充分的溝同及討論，協同打造能安心活動之網路虛擬空間。 [1] Gramm Leach Bliley Act, https://www.ftc.gov/tips-advice/business-center/privacy-and-security/gramm-leach-bliley-act (last visited Aug.11, 2015). [2]Paul Ferrillo, Weil, Gotshal & Manges LLP, Cyber Security and Cyber Governance :Federal Regulation and Oversight, http://corpgov.law.harvard.edu/2014/09/10/cyber-security-and-cyber-governance-federal-regulation-and-oversight-today-and-tomorrow/ (last visited Aug.11, 2015). [3] PCI DSS, PCI Security Standard Council, https://www.pcisecuritystandards.org/security_standards/documents.php?document=pci_dss_v2-0#pci_dss_v2-0 (last visited Aug.11, 2015). [4] Health Information Privacy, HHS.gov, http://www.hhs.gov/ocr/privacy/ (last visited Aug.11, 2015). [5] Health IT Legislation, Health IT.gov, http://healthit.gov/policy-researchers-implementers/health-it-legislation (last visited Aug.11, 2015). [6] Cybersecurity Laws& Regulations, Homeland Security, https://www.whitehouse.gov/sites/default/files/cybersecurity.pdf (last visited Aug.11, 2015). [7] https://www.congress.gov/bill/114th-congress/senate-bill/754 [8] Text:754-114th Congress, Congress. Gov, http://www.natlawreview.com/article/senate-fails-to-include-cybersecurity-legislation-part-national-defense-authorizatio (last visited Aug.11, 2015). [9] Sec.2(15). [10] S.754- Cybersecurity Information Sharing Act of 2015 Summary, Congress. Gov, https://www.congress.gov/bill/114th-congress/senate-bill/754 (last visited Aug.11, 2015). [11] Amy Davenport, Senate is likely to consider cybersecurity legislation before August recess, Capita; Thinking Blog, July.27, 2015, http://www.capitalthinkingblog.com/2015/07/senate-is-likely-to-consider-cybersecurity-legislation-before-august-recess/ (last visited Aug.11, 2015). [12] Sec.2(6). [13] Sec.2(7). [14] 網路安全威脅（cybersecurity threat）指「不受憲法修正案第一條保護之行為、未經授權而利用資訊系統造成資訊系統或使資訊系統中儲存、處理或傳輸之資訊的安全性、可用性、機敏性或完整性之不利影響，但不包括任何僅違犯消費者條款或服務/消費者許可協議之行為」，參Sec.2(5)。 [15]Paul et al., supra note 2, at 2.
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。