日本專利局公布大學研發成果落地運用案例研究，協助大學衍生新創
日本專利局（特許庁）自2019年啟動「智財戰略規劃師派遣計畫」（知財戦略デザイナー派遣事業），向大專院校派遣智財戰略規劃師，發掘大學內部埋藏之研發成果，協助研發成果落地運用或衍生新創公司，進而帶動產業創新。為支援智財戰略規劃師達成上述工作，日本專利局於2023年4月14日公布「大學研究成果衍生新創案例研究」（大学研究成果の社会実装ケーススタディ，以下簡稱案例集），介紹大學衍生新創重要案例，並針對新創公司設立、簽約等各階段，以對話形式說明應注意事項。
案例集分為第1章「新創篇」、第2章「與企業合作篇」，以及第3章「其他篇」，每篇介紹不同案例，一共收錄9個案例，如「以和企業共有之專利作價，投資設立之新創公司」、「AI新創公司之商業模式」、「新藥開發平臺相關之商業模式」、「活用智財戰略設立之新創公司」、「以與企業共同研究為基礎之專利申請戰略」等。上述案例均依照「發現發掘」（発明発掘）、「制定智財戰略」、「預備衍生新創」（社会実装準備）、「支援後階段」等4個流程展開，以圖文及對話形式，提醒規劃師在各階段應注意之支援重點及注意事項，並以專欄形式說明失敗案例，期能作為大學研究者、產學合作窗口衍生新創之參考。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
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周晨蕙
組長 編譯整理
〈大学の研究成果を活用したスタートアップの設立を支援する大学関係者必読！「大学研究成果の社会実装ケーススタディ」を取りまとめました〉，経済産業省，https://www.meti.go.jp/press/2023/04/20230414002/202304114002.html（最後瀏覽日期：2023/05/15）。
〈法國高等教育暨研究部宣布額外投資新創企業培育計畫，強化產業競爭力與發展深度技術〉，科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8977&no=64（最後瀏覽日期：2023/05/15）。
〈歐洲創新委員會發布2022年影響力報告，總結近年投資創新領域取得之成效〉，科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8975&no=64（最後瀏覽日期：2023/05/15）。
中國大陸國務院法制辦公室於105年6月擬訂強制醫療所條例草案《送審稿》(下稱本草案)，規範對肇事精神病患的管制制度，並將本草案全文公布，徵求各界意見，本草案通過後將以行政法規形式公布。 依據中國大陸政府於105年6月12日官方網站聲明，中國大陸刑法規定肇事精神病患在不能辨認或者不能控制自己行為時造成危害結果，經法定程序鑑定確認者，不負刑事責任，但應當責令其家屬或者監護人嚴加看管和施予醫療；在必要的時候，由政府強制醫療。但修訂後的中國大陸刑事訴訟法實施以來，各地區適用強制醫療措施標準不一，導致由該制度所生之社會效果與法律效果並不明顯。因此本草案強調強制醫療所的性質是執法機關，不是單純的醫療機構，但醫療是實現強制措施的必要手段，也是強制醫療所的重點工作。 謹就本草案制定重點整理如下： 一、強制醫療所的設置 第七條第一款規定，強制醫療所的設置原則，由省、自治區、直轄市政府根據實際需要規劃設置。第二款規定市、州、盟如需設置強制醫療所，應提報所屬省、自治區政府批准。 二、醫療工作模式 第十條規定，強制醫療所應當設有相應的醫療機構，並依照醫療機構管理條例及國家相關規定開展診療活動。 三、強制醫療的解除 第三十七條規定，經診斷評估，被強制醫療人員病情穩定，已不具有人身危險性，不需繼續強制醫療者；或被強制醫療人員因嚴重身體疾病、傷殘或年老體弱致使日常生活不能自理，而不具有人身危險性，不需繼續強制醫療者，醫療院所應當提出解除強制醫療的意見，呈報做出強制醫療決定的法院批准，同時抄送同級檢察院。 四、臨時請假回家制度 第二十五條規定臨時請假回家之要件。被強制醫療人員須同時具備被強制醫療達半年以上、經診斷病情明顯緩解、其監護人或近親屬書面擔保履行看護、治療、安全及按期送回強制醫療所之責任、經強制醫療所出具准假證明，同時強制醫療所應向做出強制醫療決定之法院報備等要件。 五、患傳染病、嚴重身體疾病被強制醫療人員所外就醫 第三十三條規定，被強制醫療人員因罹患傳染病或嚴重身體疾病，而強制醫療所不具備治療條件，須轉送其他醫療機構治療者，強制醫療所應於發現後立即提出所外就醫意見，並報公安機關審批。經核准移送其他醫療院所，強制醫療所應即通知監護人、近親屬，並通知做出強制醫療決定之法院及同級檢察院。 六、收治被採取臨時保謢性拘束措施的精神病人 第四十五條規定，被公安機關依法採取臨時保謢性拘束措施的精神病人，可以在強制醫療所執行醫療行為。
瑞士洛桑國際管理發展學院公布《2022年IMD世界競爭力年報》瑞士洛桑國際管理發展學院（International Institute for Management Development, IMD）於2022年6月15日公布《2022年世界競爭力年報》（IMD World Competitiveness Yearbook）（以下簡稱本報告）。本報告以「經濟表現」（Economic Performance）、「政府效能」（Government Efficiency）「企業效能」（Business Efficiency）和「基礎建設」（Infrastructure）四大指標（含333項子標）評比63個經濟體。評比結果：全球競爭力前5名依序為丹麥、瑞士、新加坡、瑞典與香港；而其他重要經濟體之排名，如臺灣第7、美國第10、中國第17、南韓第27與日本第34。 丹麥34年來首次位列第一，去（2021）年居首的瑞士則跌至第2名。究其原因，丹麥因公共債務與政府赤字的減少，其「經濟表現」大幅提升。至於新加坡，雖於2019年與2020年皆居於榜首，去年則滑落至第5名。對此，IMD主管Arturo Bris表示，新加坡嚴格的防疫政策，限制了國際服務與人員流動，致使去年的全球競爭力排名下滑。然新加坡今年排名上升係因「經濟表現」強勁，其「國內生產總值」增長，「國內經濟」、「國際貿易」和「科技基礎建設」等子標皆位居全球第一，但「經營管理」卻排名第14、「科學基礎建設」排名第16、「健康與環境」更排名第25，仍處於相對較後的位置。若欲提升排名重回榜首，新加坡政府需設法應對外部經濟發展所帶來的挑戰（如全球供應鏈中斷、商品價格上漲等）、協助仍受COVID-19疫情影響的行業復甦經濟，並幫助企業走向低碳未來等永續發展方面作改善。 而我國，由去年第8名進步至今年第7名，突顯我國在全球COVID-19疫情肆虐之情況下，整體競爭力仍獲國際肯定。政府亦將以本報告之評比結果為鑒，協助企業加強全球布局，並積極推動前瞻基礎建設、六大核心戰略產業、2050淨零排放等產業轉型升級，期盼能持續提升我國競爭力。
英國BEIS發佈燃煤電廠邁向未來低碳之路的公眾諮詢英國商業、能源和產業策略部(Business, Energy and Industrial Strategy, BEIS)於2016年11月9日發布公眾諮詢報告「英國燃煤電廠：邁向未來低碳之路」，儘管過去燃煤發電對於滿足英國電力需求發揮了關鍵作用，然而，最近煤炭的重要性隨著再生能源發電的增長和新燃氣電廠的建設而下降。煤炭是碳密集度最高的化石燃料，它每天產生的二氧化碳是天然氣的兩倍，因此，減少發電排碳最直接有效的方法就是減少對燃煤發電的依賴。 2015年燃煤發電僅佔英國總發電量的四分之一，而目前仍在運營的八個燃煤電廠佔英國總發電量約15%，這些燃煤電廠正在不斷老化，以現代標準來看其發電效率已是相對低下，並且需要昂貴的修繕費用以符合當前的空氣品質標準。因此，近年來有許多燃煤電廠關閉，而當這些燃煤電廠停業時，往往是在短時間內才對電力市場發出通知，關廠增加了短期電力供應安全的壓力，除非電力市場對於這些發電容量的損失有足夠的預期。 基於上述理由，本次公眾諮詢探討英國政府該如何規範高排放燃煤電廠關閉的相關措施，並為投資者提供更大的市場確定性，以新的燃氣發電機組代替燃煤電廠關閉時的發電容量。 BEIS提出2025年高排放燃煤電廠應符合的兩種減碳選項─確保電廠使用碳捕捉與封存(Carbon Capture and Storage, CCS)或修改排放績效標準(Emissions Performance Standard, EPS)： (1)要求現有燃煤發電廠裝設CCS技術且確保所有電廠使用CCS技術，並符合現行英國排放績效標準(EPS)。 (2)修改現行排放績效標準(EPS)，由每年排放限制強化為即時排放限制，以達到2025年汰除燃煤電廠的目標。 另外英國政府也將就燃煤電廠是否已充分減少排放二氧化碳，以換取繼續運行的替代方案進行公眾意見徵求。上述這二種方案都會使燃煤電廠將二氧化碳排放量降至等於或低於新建燃氣發電廠的排放量，此份公眾諮詢將結束於2017年2月8日。
醫療物聯網（The Internet of Medical Things, IoMT）醫療物聯網（The Internet of Medical Things, IoMT）之意義為可通過網路，與其它使用者或其它裝置收集與交換資料之裝置，其可被用來讓醫師更即時地瞭解病患之狀況。 就運用的實例而言，於診斷方面，可利用裝置來連續性地收集關鍵之醫學參數，諸如血液生化檢驗數值、血壓、大腦活動和疼痛程度等等，而可幫助檢測疾病發作或活動的早期跡象，從而改善反應。於療養方面，由於患者的手術後恢復時間是整個成本花費之重要部分，故縮短療養時間是減少成本之重要要素。可利用穿戴式感測器來幫助運動、遠端監控，追蹤各種關鍵指標，警示護理人員及時作出回應，並可與遠距醫療相結合，使加速恢復更加容易。於長期護理方面，可藉由裝置之測量與監控來避免不良結果與延長之恢復期。 由於機器學習和人工智慧之共生性增長，醫療物聯網之價值正在增強。於處理來自於感測器醫療裝置之大量連續資訊流時，資料分析和機器學習可更快地提供可據以執行之結論以幫助治療過程。惟醫療物聯網亦可能面臨安全與標準化之挑戰。由於醫療保健的資料是駭客的主要目標，任何與網路連接之設備都存在安全性風險。此外，隨著相關裝置被廣泛地運用，即需要標準化以便利裝置之間的通訊，製造商和監管機構皆需尋找方法來確保裝置可在各種平台上安全地通訊。