能源稅課徵 經濟部爭取三年緩衝
經濟部認為能源稅開徵應在能源價格合理化後再實施，且需採漸進式方式開徵，並主張應仿歐盟做法，給予業者至少二至三年的緩衝期，即 98 年之後再開徵。同時經濟部也建議參照歐美國家給予差別稅率，燃料油及煤炭能源稅，應給予工業部門較低稅率或免稅，以降低對產業的衝擊，否則製造業生產流程使用到煤及天然氣的業者都將受衝擊。另外，經濟部也應主張若要課徵能源稅，應同步取消平板玻璃、橡膠輪胎、電器及飲料等四類貨物稅及汽燃費，並取消空汙費與土汙費，以避免雙重課稅。
能源稅的直接用意應是藉由租稅手段提高能源使用效益，間接才是充實國庫。我國許多能源相對便宜，以致部分中小企業在欠缺嚴謹工程管理的情況下，石油、水電等資源的使用或有浪費情形，因此祭出能源稅，重點應擺在提高能源使用的邊際效益，同時，政府亦應提出有效配套，以兼顧產業的國際競爭力。
日本經濟產業省2018年9月公布《零售電力業指引》 （電力の小売営業に関する指針，以下稱「本指引」）修正案。 本次主要修正方向為零售電力業者購買電力時若有以下情形，應如何於電源結構表上說明供用電戶參考：（1）跨區調度電力：同年10月開始，零售電力業者若需跨區調度電力，改由日本電力交易所使用「間接競拍」（間接オークション）分配電力容量。故本指引配合規定，原則上以跨區調度取得之電力歸類於電源結構表的「電力交易所」中；（2）使用非化石價值證書：本指引規定，若零售電力業者自日本電力交易所購得非化石價值證書，可於電源結構表中標示使用非化石價值證書之電力配比，並註明如：「本公司販售之受再生能源躉購費率制度（FIT）補助之電力，係使用再生能源限定之非化石價值證書，具有以再生能源發電之實質價值。」；（3）販售特定電源方案：若零售電力業者提供用電戶特定的電源方案，本指引建議業者在製作電源結構表時，應先扣除總電量中特定電源方案之電量後，再計算餘下電量及配比，並註明如：「本公司向部分用戶販售內含水力發電20%以上之特定電源方案，其他非以特定電源方案進行銷售的電源結構請參考圖表。」若未先扣除再計算，也應在表中註明總電量中內含特定電源方案銷售之電量數據。（4）標示電力產地：若零售電力業者以電力產地做為賣點，可依電力來源於電源結構表中標示「自產自消」或「○○地域產電力」。
電子工程師標準協會強調會員應以FRAND條件授權標準必要專利對於目前科技技術日新月異的ICT資訊通信產業而言，標準是搶奪全球市場的利器。當私有專利技術成為國際標準時，國際市場的競爭企業不得不向技術成為國際標準的標準必要專利權人取得授權。為避免前述情形形成技術壟斷，標準必要專利權人藉此哄抬權利金價格，目前國際標準制定組織多訂有組織的智財政策，要求標準提案者必須揭露專利持有情形，並且若提案成為標準必要專利權者須以其規定的合理條件提供授權。電子工程師標準協會 (Institute of Electrical and Electronics Engineers Standard Association， IEEE SA)為著名的標準制定組織之一。 電子工程師標準協會在去年3月開始，便實施了新的專利政策，強調其會員們必須在標準提案通過之後，授權該標準必要專利(Standard Essential Patent, SEP)時，須遵守公平、合理，且非歧視的授權規則(Fair, Reasonable and Non-discriminatory, FRAND)。此項政策受到Cisco以及Intel等公司支持聯名支持， Cisco表示FRAND的條件要求將使SEP擁有者難以收取不合理的權利金。 而在IEEE如此強調FRAND授權方式時，我國相關企業及公司應注意FRAND條件的國際發展趨勢，不僅要了解自身義務，也該知曉自身權益，在有爭議時抑或仿效國際企業做法，向法院提起訴訟，或向我國公平會提出檢舉。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
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。