從無線上網壅塞困境-看Wifi發展趨勢
近年來，由於行動載具興起與數位內容蓬勃而生，導致各國於WiFi網路與行動網路皆面臨不敷使用之困境。為了增加WiFi頻寬與緩和行動網路壅塞，FCC主席Julius Genachowski於國際消費電子展(International Consumer Electronics Show)宣布將於5 Ghz頻段釋出共195 MHz之無需執照頻譜(Unlicensed Spectrum)，以解決Wifi困境，並促進快速、高容量的「Gigabit Wi-fi」之發展。FCC現階段仍須與其他聯邦部門合作，協調該頻段中WiFi與其他既有用途之干擾與共用的問題。即便如此，這仍是自2003年以降，將無需執照頻譜釋出給WiFi最多的一次，且估計能將現有WiFi提升35%效率。
另一方面，對於部分電信商將推動之多項措施，如建設40,000個小型基地台(Small Cells)、以Wifi Hotspot 2.0之規格，導入商用異質網路(Hetnet)，以充分利用WiFi於2.4GHZ(共83.5MHz)與5GHz(共555MHz)之頻段等，FCC主席Genachowski均表樂觀其成。上述措施可讓客戶在免額外付費、且不須複雜驗證下，藉由SIM卡自動導入WiFi，Genachowski認為此舉不僅充分利用頻譜資源、增加智慧型手機與平板銷量外，亦可改善目前行動網路壅塞之問題。
綜上所述，可窺見FCC將利用「Gigabit Wi-fi」之優勢，解決使用者於公眾頻繁往來之地點，諸如機場、市中心與大型會議場所等處，WiFi使用壅塞之問題。而此舉亦可解決家中有多個用戶、或同時使用不同載具時，造成網路緩慢之問題；至於，在行動網路上，亦有助於紓解行動數據流量，增加網路品質，促進更多APP孕育，帶動更多商機。
2024年2月，日本專利廳根據公開招募結果，公布將由一般社團法人發明推進協會執行令和6年度的「產業財產權人才培養協力事業」。 日本自2021年起開始推動「產業財產權人才培養協力事業」，至今年已邁入第4年，且自2024年起預計於南非共和國開設新的專利審查實務課程，以提升南非共和國專利審查官的必要能力。 「產業財產權人才培養協力事業」主要針對日本企業進行海外經濟投資及活動熱門的發展中國家（包含新興國家以及最低度開發國家LDC），提供積極性的人才培養支援，並以強化該國家能安定培養智慧財產相關權利取得與執行的實施人才為目的。在法制整備較為落後的最低度開發國家如柬埔寨，人才培養強化支援的範圍亦包含產業財產權制度的整備。人才培養的對象以智慧財產廳的職員、取締機關的職員以及民間的智慧財產關係業者為重點，透過提升其對於智慧財產權的能力，解決日本企業為在外國取得產業財產權的權利保護需要花費大量時間、日本企業的產業財產權在外國受到侵害的案件逐年增加等問題，以消除日本企業在外國進行經濟投資及活動時的巨大妨礙。 日本專利廳亦針對研修方針下列事項提出建議： 1、消除發展中國家審查延遲的對應方針 於研修中透過增加案例閱讀、資料尋找演習等的講義時間，提升尋找能力及判斷能力；並透過學習日本的IT系統、業務處理過程，提升系統面的支援能力。 2、提升發展中國家審查品質的方針 透過學習日本的基準、判斷手法提升審查、審判的品質；並透過學習日本的管理手法，提升審查品質管理能力。 3、仿冒品對策的對應方針 透過介紹以日本及各國事例為基礎的支援，加深對於仿冒品對策的理解；並透過增加與實施健全執法相關聯的講義時間，加深對於仿冒品對策的一般理解。 4、建構更有效果的研修方法的對應方針 透過設置課程全體的導師制度（mentor），提升研修效果的同時，有效活用「線上」及「實體」連續性的混合研修方法，並透過於實體研修中實施團體討論、在職訓練（OJT）、案件閱讀、模擬裁判（Mock Trial）等，提升實踐能力。 本文後續會持續留意日本「產業財產權人才培養協力事業」的發展，以掌握日本對於發展中國家支援的最新資訊。我國企業如未來預計於發展中國家進行經濟投資或活動時，亦應注意該國智慧財產權之程度，以評估相關風險。 本文同步刊登於TIPS網（https://www.tips.org.tw）
美國國家創新與創業諮詢委員會發布透過創業提高競爭力美國創新策略報告， 敦促政府消除創業活動障礙，促進新創公司發展美國國家創新與創業諮詢委員會（National Advisory Council on Innovation and Entrepreneurship, NACIE）於2024年2月8日發布「透過創業提高競爭力：美國創新策略」（Competitiveness Through Entrepreneurship: A Strategy For U.S. Innovation）報告，其確定改善與協助美國創業精神之三大關鍵領域，並提出十項建議，敦促政府消除創業活動障礙，增加新創公司獲得人才、資金之機會。 NACIE由企業家、創新者、投資人、學者與經濟發展領導者組成。由商務部長責成其確定如何使美國繼續成為改變典範之創新來源、以及將創新推向市場之泉源。NACIE於此報告中所確認之三大關鍵領域與十項建議之內涵簡述如下： （1）關鍵領域1：發展未來產業（Growing the Industries of the Future） 美國雖於能源、自動化、人工智慧、量子科學與生物科技等創新領域取得商業上之成功，但對於產業創新仍存有四大威脅，包括國家機關間之協調、研發投資之持續減少、大學研發產品商業化受阻與境外製造之風險。 建議1： 成立國家創新委員會（National Innovation Council），由科學技術政策辦公室主任（Director of the Office of Science & Technology Policy）擔任主席，成員包括相關內閣秘書、國家科學基金會（NSF）主任、美國專利商標局（USPTO）局長與美國首席技術長（Chief Technology Officer, CTO），倡導全國創新與創業並協調相關聯邦政府活動。 建議2： 恢復與擴大國家投資，使創新登月計畫成為可能—大幅增加聯邦對關鍵技術之研發投資，使美國在未來成長產業中發揮領導作用。 建議3： 啟動國家創新加速器網路（National Innovation Accelerator Network, NIAN）—一個由加速器、輔導、投資計畫與創業支持組織組成之虛擬“網路中之網路”（“network of networks”），旨在大規模增強社會各方面之包容性創業能力。 建議4： 為聯邦資助之研究與開發提供智慧財產權激勵措施；制定政策與激勵措施，促進聯邦政府資助之創新廣泛傳播與商業化；並促進將聯邦資助創新進行國內製造。 建議5： 積極與創新者、企業家與資助者合作，確保其擁有足夠之智慧財產權與網路安全教育與資源來保護其之想法與業務，並接受培訓以能夠識別與防止外國公司或國家潛在之智慧財產權盜竊。 （2）關鍵領域2：獲取資本（Accessing Capital） 美國前七大上市公司全部皆由創投所支持，於1990至2020年間，相較於私部門之雇用率上升40%，同一時期由創投支持之公司雇用率成長達960%；美國創投規模亦居於全球之冠，甚至某些城市之創投規模已超過其他國家，如2021年紐約之創投規模即相當於印度全國之規模。惟美國創投之問題在於投資機會未能平等，如女性、有色人種、非都會區較難獲得創投投資。 建議6： 透過制定新聯邦計畫，擴大企業家之成長資金管道，以支持各地更多企業家，特別是通常未受足夠服務之企業家。 建議7： 透過擴大直接資助與基於激勵（incentive-based）之聯邦計畫，增加資金並為新興基金經理提供機會，以便於全國更多處皆能有更多具有各種人口背景與專業之投資人。 建議8： 向投資於研發、種子輪或A 輪融資新創公司、女性與少數族群擁有之新創公司、以及保護與授權智慧財產權之公司與個人提供年度稅收抵免與激勵措施。 （3）關鍵領域3：培養創業人才（Developing Entrepreneurial Talent） 人才對於創業生態系之完整建構至為重要，美國一半以上之10億美元公司由移民創辦，三分之二之獨角獸公司由移民創辦或共同創辦，這些公司之創辦人中有25%是國際學生。 建議9： 透過提供導師、支持服務資金以及幫助吸引與培養關鍵人才，全面支持新高潛力企業家，旨在增加美國新創公司之數量與影響力。 建議10： 有系統地提供支持創業之工具與資源，打破任何人、任何地方之障礙，為新創業企業做出貢獻，以便美國未來能更快地創新。
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。