美國聯邦交易委員會主席 Deborah Platt Majoras 於日前一場會議中表示, FTC 將成立網路接取工作小組 (Internet Access Task Force) ,負責檢視因科技發展所引發的議題以及法規的發展方向。除此之外,此一工作小組亦將針對近期來爭議不斷的網路中立性 (Net Neutrality) 進行檢視。 Majoras 表示對於是否立法規範網路,宜謹慎加以考量之,因為法規的影響深遠且長久。在缺乏明顯的證據證明市場失靈或消費者有受到損害的情況下,主管機關不宜採取任何法制措施規範市場參與者的行為。對於任何網路中立性或相類似的立法,宜考量其對於現有寬頻平台及市場環境的影響,以及此等立法對於產業未來創新與投資的影響。而關於網路中立性 (Net Neutrality) 之立法需求及細節,將由網路接取工作小組負責檢視之,其後續發展有待未來更進一步的觀察。
英國Ofcom發布說明行動網路與Wi-Fi混合共享上層6 GHz 頻段重要性之文件,以最大化頻譜利用效率。英國通訊傳播管理局(The Office of Communications, Ofcom)於2024年5月21日發布「行動網路與Wi-Fi混合共享上層6 GHz 頻段之重要性」(Mobile and Wi-Fi in Upper 6 GHz: Why hybrid sharing matters)文件,指出為促進稀缺頻譜資源有效利用,需實施創新頻譜共享機制,以便為更多用戶提供服務。有鑑於2023年世界無線電通訊大會(World Radiocommunication Conference 2023, WRC-23)決議上層6 GHz(6425-7125 MHz)為國際行動通訊(International Mobile Telecommunications, IMT)使用頻段,同時承認該頻段可供Wi-Fi等無線接取系統(wireless access systems)使用,因此Ofcom初步探索出兩種可能分割方式,並於文件中分享,期望透過靈活混合共享機制,在與其他既有使用者共存之同時服務更多用戶: 1.可變頻譜分割(Variable spectrum split): 此方法將上層6GHz分割為Wi-Fi及行動網路優先頻段,Wi-Fi和行動網路可於各自優先頻段中自由布建,亦可於不干擾對方之前提下,於對方之優先頻段布建。 2.室內外分割(An indoor/ outdoor split): 此方法以建築物做為兩技術運作之分界,於室外及淺層室內(shallow indoor)區域布建6GHz行動網路,以降低既有3GHz行動通訊服務之負載;6GHz覆蓋不到之範圍,則仍由3GHz提供服務。室內大部分區域則分配給Wi-Fi布建,降低兩技術重疊布建情形,確保資源有效運用。 未來Ofcom將持續與業界合作開發其他混合共享框架技術與解決方案,計劃於2025年發布有關此主題之技術報告,早日實現行動網路與Wi-Fi之共享機制。
日本公布2014年度智慧財產推進計畫日本於2013年6月由智慧財產戰略本部發布了「智慧財產政策願景」,作為自公布後未來十年中長期智慧財產政策的核心,其後每年均依此制定各年度的智慧財產推進計畫。 延續前揭「智慧財產政策願景」內容,智慧財產戰略本部於今年7月4日公布「智慧財產推進計畫2014」,除仍以「為強化產業競爭力,構築全球性智財系統」、「中小、新創企業的智財管理強化支援」、「對應數位網路社會的環境建構」、「強化以內容為中心的軟實力」等四項領域作為核心之外,另經由2013年10月起設置的「檢證。評價。企畫委員會」選擇十二項議題進行充分的討論,並以此十二項議題作為制定今年度「智慧財產推進計畫2014」的基礎。 此外,委員會並針對單一部會進行施政將有所困難,有必要進行跨部會橫向協力的五項課題設置特別任務小組,列為「智慧財產戰略本部最重點的五支柱」,分別為:1、職務發明制度根本性的修正;2、營業秘密保護整體性的強化;3、中小、新創企業和大學的海外智財活動支援;4、數位內容的海外拓展及與搏來客行銷間的協力;5、加速建構以促進數位典藏的利活用。日本智財戰略本部並期待此「智慧財產戰略本部最重點的五支柱」能發揮司令塔的功能,對相關連的政策發揮引導的功用。
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。