ZapMedia控告蘋果iTunes和iPod專利侵權
總部位於亞特蘭大的ZapMedia媒體服務公司於2008年3月12日向美國德州東區地方法院控告Apple的iTunes線上音樂店與iPod音播放器侵害ZapMedia專利技術，其申請的兩項專利，先後於2006年3月(專利號7,020,704)與ZapMedia提申訴訟前一日2008年3月11日(專利號7,343,414)獲取美國專利權。
就ZapMedia提出爭議技術，主要透過伺服器向多媒體播放器傳送音樂和其他數位電子內容，其專利主要包含一媒體程式庫資料庫伺服器，使用者可經由一或多個通訊網路存取伺服器中主要程式庫內多媒體資料。其伺服器中包含複數個多媒體播放器，以供存取多媒體資料之用。每個多媒體播放器包含一處理器以執行客戶端應用程式，使用者可經授權許可運用其多媒體資料。ZapMedia技術開發後陸續向全球多家科技和媒體公司推銷，其中亦包括Apple。ZapMedia指出，Apple沒有徵求ZapMedia同意，分別於2001年10月推出iPod MP3和iTunes連結的播放器，以及2003年4月推出iTunes線上音樂店。就市場研究單位「NPD集團」分析指出，iTunes的成功，促使Apple在美國僅次沃爾瑪百貨(Wal-Mart)成為第二音樂零售業者。故ZapMedia要求Apple應依去年iTunes和iPod銷售額約110億美元補付ZapMedia權利金。
ZapMedia指出從2006年6月至2007年秋天已試圖多次與Apple協商，並請Apple購買許可證，以授權方式有效使用ZapMedia的專利技術。然而Apple對此無表達任何意見，使得Zap採取提申訴訟動作。
歐盟執委會（European Commission）於去（2011）年11月底宣布，與歐洲電機工程領導組織Orgalime聯盟進行合作，將設立「電動車整合建設示範計畫」，加強推動業界示範營運實務經驗，並結合ICT技術發展，推動歐洲電動車蓬勃發展。歐盟於2011年6月所制定「2011交通政策白皮書--（2011 White Paper on Transport）」，3月所公告「歐盟2050交通遠景（Transport 2050）」規劃政策均係將「電動車產業」視為推動歐盟交通運輸政策之重要支柱；並且，歐盟更是於同年3月所制訂「2011能源效率推動方案（Energy Efficiency Plan 2011）」，明訂運輸專章，宣示將落實推動境內電動車產業相關投資、技術發展及基礎建設。 並且，歐盟對於電動車推動策略，係定位為結合ICT技術與交通工具之重要實踐。由歐盟執委會所支持成立的歐洲綠色車輛促進組織--「ICT4FEV」，其於2010年12月所公布「ICT for the Fully Electric Vehicle」及所2009年10月所制訂「European Roadmap Electrification of Road Transport」，宣示電動車之推動，對於節約能源與氣候保護的關鍵影響因素，並且規劃於科技領域各項研發工作，強化ICT技術、相關零組件及其系統，可扮演之重要角色，包括儲能系統、運輸技術、車輛整合、安全、電網整合運輸系統整合等。ICT4FEV並宣示未來將持續推動及檢視政府應備規範，並進行相關法令之調修工作。
強化AI安全防線：八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室（国家サイバー統括室）於2026年3月5日，代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」（Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations）之國際文書（下稱本文書），並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局（Australian Signals Directorate，簡稱ASD）之澳洲網路安全中心（Australian Cyber Security Centre，簡稱ACSC）主導訂定，主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織，揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性，並就AI開發或採購階段，組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家，除了日本與澳洲以外，也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時，應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環，同時評估產品或服務之整體生命週期風險，不應著重於單一技術，而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌，包括特定關係事業者、活用AIBOM（AI物料清單，主要用來記錄AI模型相關資產與資訊，提供快速定位與管控AI問題模型功能）或SBOM（軟體物料清單，主要記錄軟體相依元件，用於漏洞管理與供應鏈透明度）、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險，進行漏洞管理，以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類：AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施（含硬體），以及第三方服務，本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險，其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面，以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外，本文書也針對各類風險提出可行的因應方法，例如： 1.數據面：需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面：需從可信來源取得透明模型，實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面：需做完整性驗證、元件審核，並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面：需確認設備無惡意內容，並在網路中適當分區。 5.第三方服務面：需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說，日本已意識到國家網路安全治理下，針對AI、機器學習的安全，不單是模型安全，而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書，不僅強化國際合作，同時建立供應鏈網路安全共識，因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰，從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法，作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作，提升國家網路安全治理之作法，值得我國未來借鏡參考。
日本修訂醫藥品強化綜合戰略日本內閣於2017年6月閣議決定「經濟財政營運與改革基本方針2017」，設定醫藥品項倍增目標，並計畫檢討在2020年9月前達成學名藥使用率80%以上之推動政策。基於上開方針，為實現「安定供應國民優良品質醫藥品」、「醫療費效率化」、「產業競爭力強化」等目的，厚生勞動省於2017年12月22日修訂「醫藥品產業強化綜合戰略～著眼全球展開之新藥研發」，希望日本醫藥品產業能從依賴「長期收載品」之商業模式，轉向具備更高新藥開發能力之結構。 「醫藥品產業強化綜合戰略」主要修訂內容如下︰（1）改善日本技術、相關知識等研究開發環境︰如推動癌症基因醫療、資料庫整備、利用AI進行醫藥品研究開發等；（2）透過藥事規制改革減低醫療成本和提高效率︰如善用附條件認可制度，以及先驅審查制度之制度化等；（3）醫藥品生產、製造等基礎設施之整備︰如制定相應之新技術品質管理等規範；（4）適當評價之環境、平台整備︰如各種臨床指引之整備；（5）向海外推廣日本製造之醫藥品︰如制定國際法規調適戰略等；（6）促進新藥開發業界之新陳代謝和全球化創新企業︰支援新創企業之人才育成、金融市場之整備等；（7）改善醫療用醫藥品之流通︰如制定流通改善指引等。
日本內閣通過AI研發及活用推進法草案日本內閣於2025年2月28日通過並向國會提出《人工智慧相關技術研究開發及活用推進法案》（人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律案，以下簡稱日本AI法），旨在兼顧促進創新及風險管理，打造日本成為全球最適合AI研發與應用之國家。規範重點如下： 1. 明定政府、研究機構、業者與國民之義務：為確保AI開發與應用符合日本AI法第3條所定之基本原則，同法第4至第9條規定，中央及地方政府應依據基本原則推動AI相關政策，研發法人或其他進行AI相關研發之機構（以下簡稱研究機構）、提供AI產品或服務之業者（以下簡稱AI業者）及國民則有配合及協助施政之義務。 2. 強化政府「司令塔」功能：依據日本AI法第15條及第17至第28條規定，日本內閣下應設置「AI戰略本部」，由首相擔任本部長，負責制定及推動AI基本計畫，統籌推動AI技術開發與應用相關政策，並促進AI人才培育、積極參與國際交流與合作。 3. 政府調查及資訊蒐集機制：為有效掌握AI開發、提供及應用狀況，防止AI應用侵害民眾權益，日本AI法第16條規定政府應蒐集、分析及調查國內外AI技術研發及應用趨勢，並得基於上述結果，對研究機構或AI業者採取指導、建議或提供資料等必要措施。