隨著新冠肺炎(COVID-19)帶來的影響,以及自動駕駛車輛(Autonomous Vehicle,下稱自駕車,自動駕駛稱為自駕)應用情境發展,美國佛羅里達州(State of Florida,下稱佛州)自2021年07月01日起正式讓低速自駕貨車(Low-Speed Autonomous Delivery Vehicle)可於其境內道路上行駛。 美國佛州首先在其州法典(Florida Statutes)有關全州統一性之車輛定義中,新增低速自駕貨車之定義,即配備毋須人類駕駛之自駕系統,且非設計作為載客運輸之車輛;此外,其須符合聯邦法規法典(Code of Federal Regulation, CFR)定義中之低速車輛(Low-Speed Vehicle),且須配備頭燈、剎車燈、方向燈、尾燈、反光設備以及車輛識別號碼,但不適用於該州其他低速車輛相關限制法規。惟如相關規定有與國家公路交通安全管理局(National Highway Traffic Safety Administration,即NTHSA)另外採用之聯邦規範相衝突時,則依NTHSA採用之規範。 此外,在該州法典亦明示低速自駕貨車在其境內道路上行駛之限制與條件: 1.低速自駕貨車原則僅能在速限低於時速為35英里以下之道路或街道上行駛。(但如該道路與速限超過時速35英里者相交,亦不影響低速自駕貨車穿越該相交路口) 2.低速自駕貨車在以下特定情形,可於速限為時速45英里以下之道路或街道上行駛: (1)低速自駕貨車在該等路段不會連續行駛超過1英里,不過該等路段之管轄單位有權針對連續行駛超過1英里的部分裁量是否放寬限制。 (2)低速自駕貨車並非為了轉向目的而獨立地在右側車道上行駛。 (3)在低速自駕貨車行駛於兩線道的道路或街道上,且後方有5輛以上的車輛時,後方車輛倘若因超車而可能駛入對向車道,或可能導致其他非安全之情境下,低速自駕貨車可在有充分安全駛離之處,自該兩線道的道路或街道駛離至限為時速45英里以下之道路或街道,以利後方車輛得繼續行駛。 3.低速自駕貨車之所有人、其遙控系統(Teleoperation System)之所有人、遠端操作人員(Remote Human Operator)或前開人員之組合式,必須為低速自駕貨車投保符合州法典明文之自駕車相關保險。
美國政府課責署重視NPE濫訴現象,並提出「patent monetization entities」概念近年專利蟑螂(Paten Troll)、非專利實施實體(Non-Practicing Entity, NPE)的興起,使得國際上智慧財產權的運用出現巨幅變化。美國政府、企業及學界皆認為專利蟑螂濫訴現象為亟待解決之課題,而相繼投入研究,並於近日陸續發表重要之研究報告。 繼今年(2012)8月,美國國會研究處 (Congressional Research Service)提出對抗專利蟑螂之研究報告後(“An Overview of the "Patent Trolls" Debate”)。隸屬國會的政府課責署(Government Accountability Office, GAO, 另譯審計總署)所資助的研究團隊,亦於杜克大學科技與法律評論(Duke Law & Technology Review)發表相關研究。研究團隊採取實證的研究方法,於2007年~2011年間,每年度隨機抽樣100家涉及專利訴訟的公司,總計抽樣500家公司。依據該項研究結果,去年(2011)由NPE所提起的專利訴訟,佔研究樣本的40%,相較於5年前的數據,成長幅度高達2倍。本項研究可歸納以下兩項要點: 1.專利訴訟主體的變化 由NPE為原告所提起的專利訴訟數量呈現極速成長;由企業為原告者則逐年下降;同為非專利實施實體之大學,其作為原告所提起之訴訟則未達1%。 2.訴訟並未進行實質審理 由NPE提起之訴訟,其目的在於獲取和解金或授權金,故絕大多數係申請作成即時判決(summary judgement),即當事人一致認為對重要事實不存在爭議,而向法官申請不為事實審理,僅就法律問題進行裁決。 就此,該研究團隊認為,NPE已成為專利制度,甚至係整體經濟之一環,故提出應以「patent monetization entities」取代過往NPE的稱呼,強調此類公司以專利授權或專利訴訟作為公司營利之來源,如此將更為貼切。
人工智慧即服務(AI as a Service, AIaaS)人工智慧即服務(AIaaS)之定義為由第三方提供人工智慧(AI)外包服務,其可使個人和公司基於各種目的進行AI相關實驗,同時毋須於初期即大規模投資或承受高度風險。著名之四大AIaaS供應商為Amazon AWS雲端運算服務、Microsoft Azure 雲端運算平台與服務、Google雲服務、以及IBM雲服務。 AIaaS之優點主要有:(1)降低成本:一般公司無須投資軟體、硬體、人員、維護成本以及不同任務之修改成本,AIaaS供應商可供應不同之硬體或機器學習供公司嘗試運用。(2)即用性:AIaaS供應商提供之AI服務為即用性,無須太多專家介入修改即可使用。(3)可擴展性:可由較小之項目開始試驗,逐步擴張調整服務,因此具有戰略靈活性。然而,AIaaS亦有以下潛在缺點:(1)降低安全性:公司必須交付大量資料給AIaaS供應商,因此資料之機密保護與預防竄改即為重要。(2)增加依賴度:若發生問題時,必須等待AIaaS供應商進行處理。(3)降低透明度:由於是即用性之AI服務,對於內部演算法之運作則屬於未知之黑盒子領域。(4)限制創新:因AIaaS供應商所供應之AI服務需一定程度之標準化,因此限制公司創新發展之可能。
網路線上廣播電視正方興未艾