今年1月16日(週三),美國聯邦最高法院將韓國LG電子公司與台灣廣達(Quanta)電腦公司的訴訟案排入審判的程序之中,並預計今年六月底左右會有相關的判決結果產生。此案件之所於引人注目,主要是本案爭議的內容在於LG公司將其記憶體相關的專利權授權給美國Intel公司。而台灣廣達公司自Intel公司購買部分經LG授權的零組件,並用來製造筆記型電腦。
LG公司發現此情形之後,遂向美國法院控告廣達公司的行為侵害該公司的專利權,LG公司主張其授權並不包含對Intel公司以外的廠商,所以廣達公司的行為侵害該公司的權利;但廣達公司則主張Intel公司已取得授權,有權對外銷售,因此廣達公司的行為是合法的行為。
由於美國地方法院判決對LG有利,所以廣達公司不服因而提起上訴,本案也已經進入聯邦最高法院的訴訟程序,最後判決結果如何,將影響未來專利權擁有者與被授權者之間的關係,究竟收取權利金的範圍是否及於供應鏈或中下游的廠商等,成為眾人關注的焦點,也因此相關產業人士皆十分關注本案的發展。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
隸屬於聯合國之下的潔淨能源部長會議(Clean Energy Ministerial, CEM)於2012年4月25-26日於英國倫敦舉行第三次會議,共有來自23國家的代表以及私人代表參與,針對潔淨能源的議題予以討論,探討如何加強各國政府間的合作,以推動公部門與私人對於潔淨能源發展的參與。此一會議中承諾支持由聯合國秘書長倡議的「全面永續能源(Sustainable Energy for All, SE4ALL)」所設定的2030永續能源目標,承諾改善能源效率、提升再生能源、及確保能源利用。相關內容包括: 1.提高能源效率 有16位參與CEM的政府代表亦參與「超高效的設備和器具部署計畫(Super-efficient Equipment and Appliance Deployment , SEAD)」,承諾將推動能源效率,以幫助消費者和企業獲得節能器具和設備。此一努力將能使消費者在未來二十年節省超過一兆美元,並且估計自2012年至2030年能減少110億公噸的二氧化碳排放。具體措施包括推出全球效率獎章的競賽(Global Efficiency Medal competition)、藉由公私合作來推廣高效能產品、加速照明設備在全球市場的轉型、建立全球通用的產品識別系統等。 2. 促進再生能源及其他低碳能源的發展 例如英國宣布投入六千萬英鎊的資金於碳捕獲(carbon capture)與儲能技術的發展。此外,丹麥,德國和西班牙發布了一個全球性的再生資源地圖,標示世界各地的太陽能和風能能源的潛力,並基於能源價格、財務成本及獎勵計劃,來評估不同國家對這些資源開發的成本效益。 3.確保能源的利用 例如義大利和美國宣布發展印度的照明計畫,將在2015年底提供200萬人現代照明服務。又,在非洲照明方案,已經提供250萬人民離網照明裝置(off-grid lighting devices)。這些計畫均附屬於「全球照明和能源利用合作組織(Global Lighting and Energy Access Partnership, Global LEAP)」,該組織宣布將對於缺乏現代能源選擇的消費者,推動低成本且確保品質的解決方案。 4. 更多跨領域舉措 包括有11個國家同意支持由澳洲和美國為首的聯合國能源計畫;氣候工作基金會(ClimateWorks Foundation)提供三年1百萬美元的技術諮詢報告於「潔淨能源解決方案中心(Clean Energy Solutions Center)」;美國與麻省理工學院(Massachusetts Institute of Technology, MIT)合作的潔淨能源計畫(Clean Energy program)中「教育與授權參與(Clean Energy Education & Empowerment Initiative, C3E)」的部分,由20多名專業婦女同胞擔任「潔淨能源大使(C3E Ambassadors)」,獎勵其在潔淨能源領域的成就等。
歐盟發布人工智慧法、醫療器材法與體外診斷醫療器材法協同適用問答集歐盟《人工智慧法》(Artificial Intelligence Act, AIA)自2024年8月1日正式生效,與現行的《醫療器材法》(Medical Devices Regulation, MDR)及《體外診斷醫療器材法》(In Vitro Diagnostic Medical Devices Regulation, IVDR)高度重疊,特別是針對用於醫療目的之人工智慧系統(Medical Device AI, MDAI)。為釐清三法協同適用原則,歐盟人工智慧委員會(Artificial Intelligence Board, AIB)與醫療器材協調小組(Medical Device Coordination Group, MDCG)於2025年6月19日聯合發布常見問答集(Frequently Asked Question, FAQ),系統性說明合規原則與實務操作方式,涵蓋MDAI分類、管理系統、資料治理、技術文件、透明度與人為監督、臨床與性能驗證、合規評鑑、變更管理、上市後監測、資安與人員訓練等面向。 過去,MDR、IVDR與AIA雖各自對MDAI有所規範,但始終缺乏明確的協同適用指引,導致製造商、監管機關與醫療機構在實務操作上常面臨混淆與困難。本次發布的指引透過36題問答,系統性釐清三法在高風險MDAI適用上的關聯,重點涵蓋產品分類原則、合規評鑑流程以及技術文件準備要點,具高度實務參考價值。此外,傳統醫療器材的上市後監測,難以有效因應AI系統持續學習所帶來的風險。AIA因此要求高風險MDAI建立強化的上市後監控系統,並評估AI系統與其他系統交互作用可能產生的影響。 整體而言,該指引的發布不再僅限於MDAI技術層面的合規審查,而是進一步擴展至資料正當性、系統可控性、使用者能力與整體風險治理等層面,體現歐盟對AI倫理、透明與責任的制度化落實。此文件亦為歐盟首次系統性整合AI與醫療器材監管原則,預期將成為MDAI產品研發與上市的重要參考依據。 本文同步刊載於stli生醫未來式網站(https://www.biotechlaw.org.tw)
美國加州通過綠色化學法規由於完善控管機制迄今仍付之闕如,而市面上諸多含有危險化學物質的產品,尚無法立即要求廠商將之下架或提出解決方案,因此引起消費大眾、學界人士及公共健康倡議團體對於消費安全之關切;美國加州為有別於僅針對危險化學物質逐項管理的一般法令,轉而採取整體規範之包裹立法方式,於2008年9月底通過AB 1879與SB 509兩項綠色化學法規,增訂於「健康與安全法典(Health and Safety Code)」,促使商品在設計階段減少毒性物質之接觸。 根據AB 1879法令,由加州環保署(California Environmental Protection Agency) 所管轄之毒性物質控制部門(Department of Toxic Substances Control),現行除具備管理危險材料之儲存、使用與廢棄等法定職責外,另新增計畫如下: (1) 應於2011年1月1日前修改法規,優先針對引發關切的危險化學物質進行生命週期評估,並將評估結果遞交加州環境政策議會(California Environmental Policy Council);此外,毒性物質控制部門應研發潛在替代品,研擬減低或避免化學物質暴露之方法。 (2) 於2009年7月1日前成立綠絲帶科學小組(Green Ribbon Science Panel),用以管理奈米科技、風險分析、公眾健康等十五項與危險性化學物質相關之題材,並為日後政策修訂提供具科學基礎之建議。 (3) 除非另有法規限制,應要求業界呈報管理化學物質之詳細資料,公開作為民眾參考之用;如涉及商業機密,應有程序上之保障。 再者,SB 509法令要求環境健康風險評估辦公室(Office of Environmental Health Hazard Assessment)彙整危險化學物質之特性,並由毒性物質控制部門建立線上資料庫,使民眾便於查詢危險化學物質之相關資訊。 綜上所述,綠色化學法規的訂立,係回應消費大眾對於市售產品之疑慮,因而植基於科學界與現實生活,著重危險化學物質運用及暴露時所為之風險評估,並期於2011年前得以有效掌握化學物質,進而維持勞動環境安全、減少處理毒性廢棄物之成本,達成保護生態與民眾健康之目標。
中國民航局公布《關於推動「人工智慧+民航」高品質發展的實施意見》,以加速推動AI於民用航空領域的創新與產業發展中國民用航空局於2025年11月19日公布《關於推動「人工智慧+民航」高品質發展的實施意見》(关于推动“人工智能+民航”高质量发展的实施意见),旨在貫徹《國務院關於深入實施「人工智慧+」行動的意見》(国务院关于深入实施 “人工智能+”行动的意见)及《關於「人工智慧+交通運輸」的實施意見》(关于 “人工智能+交通运输”的实施意见)的要求,以加速推動AI於民用航空領域的創新與產業發展。 本文件說明,中國政府將於安全、物流、監管、建設等領域,持續推動AI驅動的創新產業發展,深化產業與AI的結合。2027年將首先實現AI於民航安全、物流之發展,預計屆時民航領域的高品質資料、基礎設施平台、產業模型演算法等AI核心要素已見成效,形成具指標性的前瞻示範案例以及具有競爭力的智慧產品與應用;而預計至2030年,民航AI治理體系與安全保障體系已逐步建立,成為民航領域發展的基礎。 本文件針對AI具發展優勢之民航領域,提出其於安全、運行、監管等層面的應用場景,例如飛機故障預測性維護、入侵物辨識、鳥情監控、航班編制、航程調度、智慧旅客服務、自動化倉儲管理、執法輔助、風險控管機制等多元應用。此外,為推動民用航空AI算力基礎設施的建設,也鼓勵建造算力與資料中心,期能建立標準化、資料共享的可信資料基礎建設。 而為指導民航單位落實AI應用,本文件亦於附件中編入《民航人工智慧應用場景參考指引》(民航人工智能应用场景参考指引),該指引中介紹發展程度較高的42個航空領域AI應用場景,說明各應用場景的基本應用概念及技術發展成熟度,以作為各單位根據自身條件制定AI導入應用策略的參考依據。