韓國樂金飛利浦(LPL)在美國加州控告華映(CPT)專利侵害案,自2002年8月起,至今已纏訟五年之久。
LPL控告CPT侵害其4件Side-mount專利(US6,002,457、US5,926,237、US6,373,537、US6,020,942),與2件Process專利(US4,624,737、US5, 825,449)。華映表示,前4件被加州法院以欠缺依據駁回。對此判決,華映表示欣慰。
LPL與華映之間的專利侵權訴訟爭議不休。華映強調,其在尊重智慧財產權的理念下蒐集證據進行因應,加州法院雖以LPL所提Side Mount訴訟欠缺依據(Lack of Standing)下令駁回LPL訴訟,但就另二件Process專利部份,目前法院對於雙方所提交之post trial motion作出部份同意及部份駁回的決定(Order),但法院尚未做出正式判決。
彭博社報導已傳出,美國洛杉磯聯邦法院網站已公佈裁決文,並同意LPL對華映加重侵權賠償的請求,以及持續侵權與判決前和判決後之利益與法律費用賠償。但並未透露加重賠償之確切金額。就此,華映發表聲明指出,對法官准許LPL部分訴求的初步決定,感到遺憾。華映表示其已掌握證據,待收到法院正式判決後將積極因應,且不排除上訴。
日本內閣網路安全中心(内閣サイバーセキュリティセンター)依據於2018年底新修正之網路安全基本法(サイバーセキュリティ基本法,以下稱基本法),於今年1月30日發布網路安全協議會的營運報告(以下稱營運報告)。 基本法修法原因在於網路攻擊日趨複雜,若組織受到網路攻擊,並非每個組織都有能力因應,如此將導致組織運作受到衝擊。因此於基本法第17條新增設立「網路安全協議會」(サイバーセキュリティ協議会,以下稱協議會)。日本內閣網路安全中心於前揭發布之營運報告中說明協議會之運作模式及招募成員情形。 運作模式上,協議會設有秘書處、營運委員會及總會,秘書處由內閣網路安全中心擔任,營運委員會由各機關首長組成,總會則由所有協議會成員組成並且定期召開會議;協議會將成員分成第一類成員、第二類成員及一般成員。第一類成員與第二類成員組成特別工作小組(タスクフォース),小組成員間會交換不對外公開且尚未確認的機密資訊,一般成員則依循特別工作小組提供的資訊及因應對策,加以實際運用。經營運報告統計,自協議會成立(2019年4月1日)至同年年底,一共發生33起網路攻擊事件,皆透過協議會促使各政府機關、私人組織迅速掌握網路攻擊資訊。 招募成員方面,協議會於去年5月加入第一期91名成員;同年10月,再加入64名第二期成員,目前為止共計155名;第三期成員已於今年三月開放申請加入,預計五月確定第三期成員。此外,營運報告中列有協議會成員名簿,成員包含內閣官房首長、資訊處理推進機構(情報処理推進機構)、宮城縣網路安全協議會、NTT DOCOMO電信公司、成田國際機場公司、石油化學工業協會、富士通、三菱電機等產、官、公協會組織單位。日本藉由設立協議會,期許透過政府與民間協力合作,共同維護政府公部門及產業之基礎網路安全。
英國因應自動駕駛車輛上路,提出新保險責任制度英國政府為達成於2021年使完全無須人為操控的自動駕駛車輛可在英國公路上行駛之目標,提出新保險責任制度。透過自動駕駛和電動車輛法案的提出,將為自動駕駛車輛可合法上路行駛鋪路,從而帶動自動駕駛車輛產業發展。整體而言,一旦此立法正式通過,除了代表英國政府正式樹立自動駕駛車輛的保險框架里程碑外,也象徵英國朝向2021年的目標又更邁進一步。
德國數位經濟2017監測報告及建議德國經濟與能源部於2017年12月公布數位經濟2017監測報告,就ICT及網路經濟的表現和競爭力統計各產業數位經濟程度,並針對德國數位轉型現況及挑戰進行分析並提出相關建議。 報告資料指出, 在六大創新應用潛力的部分,14%的企業已投入工業4.0改造,集中於機械製造業,數量有逐步上升趨勢;物聯網應用則以服務業居多,特別是知識密集型服務提供者;33%的企業有提供智慧服務,以客戶為導向的企業,例如資通訊業、金融保險業,使用比例更為明顯;19%企業開始利用巨量資料,多集中於大企業或先進產業;11%企業有利用機器人及感測器;人工智慧則尚處於起步階段,而使用者多集中於資通訊產業。就上述資料顯示,推動數位轉型尚待加強。另外,今年監測報告聚焦「數位聯網及合作」議題,結果顯示,約六成的企業與其商業客戶有進行數位聯網,而只有約四成的公司與新創公司有合作,因此尚有許多創新潛力尚未得到充分利用。 國際數位經濟排名第六,落後美國、南韓、英國、日本、芬蘭。在獲得風險資本可能性的表現最佳,整體創新能力也處於相對領先地位,惟電子化政務服務較為落後,有待加強。在關鍵政策需求部分,以寬頻建設促進政策、創建數位化友善法律框架,以及獲取創新基礎的公共知識最受矚目。
數位模擬分身(Digital Twin)數位模擬分身(Digital Twin)係指將實體設備或系統資訊轉為數位資訊,使資訊科學或IT專家可藉此在建立或配置實際設備前進行模擬,從而深入了解目標效能或潛在問題。 於實際運用上,數位模擬分身除可用於實體設備製造前,先行針對產品進行測試,以減少產品缺陷並縮短產品上市時間外,亦可用於產品維護,例如在以某種方式修復物品前,先利用數位模擬分身測試修復效果。此外,數位模擬分身還可用於自駕車及協助落實《一般資料保護規範》(General Data Protection Regulation, 以下簡稱GDPR)規定。在自駕車方面,數位模擬分身可通過雲端運算(cloud computing)和邊緣運算(edge computing)連接,由數位模擬分身分析於雲端運算中涉及自駕系統操作之資訊,包括全部駕駛週期內之資料,如車輛模型在內之製造資料(manufacturing data)、駕駛習慣及偏好等個人隱私資料、感測器所蒐集之環境資料等,協助自駕系統做出決策;在GDPR方面,數位模擬分身可利用以下5大步驟,建立GDPR法規遵循機制以強化隱私保護:1.識別利害關係人與資產,包括外部服務和知識庫;2.漏洞檢測;3.透過虛擬數值替代隱私資料進行個資去識別化;4.解釋結果資料;5.利用資料匿名化以最大限度降低隱私風險,並防止受試者之隱私洩露。