美國國家公路交通安全管理局(National Highway Traffic Safety Administration, NHTSA)於2025年1月15日發布「配備自動駕駛系統車輛之安全、透明度及評估計畫」(The ADS-equipped Vehicle Safety, Transparency, and Evaluation Program , AV STEP)法規預告(Notice of proposed rulemaking, NPRM),建立全國性自願評估與監督制度,以提高自駕車安全性之公共透明度,並促進其負責任布建。 根據《國家交通與機動車輛安全法》(National Traffic and Motor Vehicle Safety Act),自駕車在符合〈聯邦機動車輛安全標準〉(Federal Motor Vehicle Safety Standards, FMVSS)及州、地方法律的前提下,得於公共道路上行駛;若無法符合FMVSS之要求,則需進行豁免申請。惟不論採何種途徑,FMVSS皆未針對自駕車之安全性與性能進行評估,因此NHTSA提出AV STEP,為自駕車設計專門之豁免申請途徑,並針對不同自動化程度車輛提出涵蓋車輛設計、開發與運行之安全性審查條件,以對現行FMVSS之豁免規定進行補充。簡要說明如下: (1)需配置駕駛人之自駕車:需具備手動駕駛功能與清晰的交接程序,以於自駕系統失效時透過充分提示與反應時間,使駕駛人接管操作。 (2)完全由自駕系統操作之自駕車:監管著重於各種情況下皆能自主運作、回退(Fallback)機制需具遠端監控能力,且能自動進入最小風險狀態。 除上述要求外,申請者皆須提供第三方機構之獨立評估報告、說明自動駕駛系統故障之應對措施,並持續接受NHTSA監督。
Thomson Reuter宣佈全球前百大創新機構Thomson Reuters於11月14日當週,宣佈全球前100家最具創新機構,美國持續領先,而亞洲及歐洲分別屬第二及第三。然而,中國由於智慧財產保護及全球產品商品化實行因素,未能排入百大企業中。其名單結果來自於Thomson Reuters 2011全球百大創新專案,透過專屬方法分析專利資料及相關指標,來確認這些企業和機構於創新活動領先於全球之地位。 Thomson Reuters智慧財產解決方案事業部總裁David Brown表示:「創新使企業和國家成長繁榮,主要是為了追求克服經濟的衰退並達到競爭優勢」。 2011全球百大最具創新企業的市場資料,與2009年比較顯示,2010年百大企業增加了超過400,000工作機會,較前年提高3%,增加的比率高於同一期間的標準普爾(S&P)500企業的幅度。Brown表示:「全球百大創新組織創造的工作機會代表了創新為經濟成長具意義影響的指標」。除此之外,2011百大創新組織的市場價值加權平均收益較前一年度增加12.9%,而標準普爾500企業市場價值加權平均收益僅增加7.2%。 排名企業依地域分佈,其中40%來自為美國,31%為亞洲,29%為歐洲,亞洲主要為日本和南韓,前者占27%,後者占4%。歐洲主要區分為法國(11%),德國(4%),荷蘭(4%),列支敦斯登侯國(1%),瑞典(6%)及瑞士(3%)。法國為歐洲創新領導國。儘管大陸於專利申請數量佔領優先,但缺乏全球影響力及專利獲證比率之重要因素,故未進入前百大名單。 Thomson Reuters排名的方法,主要是以四大衡量基準:專利獲證比率(patent approval success rate),專利組合對於全球的影響(global reach of patent portfolio),對文獻引用的專利影響(patent influence in literature citation)及專利總數量(overall patent volume),選出前百大名單,如:Apple,Microsoft,Intel,LG和Motorola,全文內容可參考http://www.top100innovators.com/。
美國專利商標局與以色列專利局宣布以色列專利局參與合作專利分類美國專利商標局(The United States Patent and Trademark Office,簡稱USPTO)與以色列專利局(The Israel Patent Office,簡稱ILPO)宣布以色列專利局將參與合作專利分類(The Cooperative Classification Patent,以下簡稱CPC)系統。以色列專利局是以色列智慧財產權審查及註冊的主管機關,主要負責智慧財產權如專利、設計、商標的審查、註冊及異議。 CPC已於2013年1月正式啟用。美國專利商標局及歐洲專利局(European Patent Office,簡稱EPO)自2010年10月共同發展一個可用於雙方不同審查程序的相容分類系統,降低工作上不必要的重複作業以強化效率。美國專利商標局局長Michelle K. Lee.表示:「合作專利分類系統了除證明美國專利商標局與以色列專利局良好的關係及合作精神外,更能夠幫助國內外申請專利的創新者與企業。」 美國專利商標局已於2016年7月提供以色列專利局CPC的相關訓練。美國專利商標局及以色列專利局預計進一步著手進行更深入的CPC相關訓練與交流事宜。以色列專利局及美國專利商標局之間的合作正持續擴展當中,並已達到以CPC為以色列專利局所收藏之專利進行分類的目標。以色列專利局局長Asa Kling表示:「隨著新系統的轉變,以色列專利局將強化審查專業及效率,並改善提供給以色列申請人的服務。」
合成資料(synthetic data)「合成資料」(synthetic data)的出現,是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料,或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下,透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式,讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用,透過這個方法,資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下,使合成資料所訓練出來的分類模型(classifiers)不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中,最熱門的研究為運用「生成對抗網路」(Generative Adversarial Network, GAN)形成合成資料(亦有其他生成合成資料之方法),生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」(generator)與辨識網路(discriminator)對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果,使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料,也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室(Defense Science and Technology Laboratory, DSTL)於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告,此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司(BAE Systems)的應用智慧實驗室(Applied Intelligence Labs, AI Labs)執行「後勤科技調查」(Logistics Technology Investigations, LTI)計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一,探討在隱私考量下(privacy-preserving)「合成資料」當今技術發展情形,並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出,資料的種類多元且面向廣泛,包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等,針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同,也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估;報告指出,目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法,建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。