數位內容傳輸新服務：推動數位內容產業的另一個面向
伊格奈此項新服務，能協助企業傳遞資料給遠端行動的使用者，亦可聯結企業夥伴或客戶各種不同層級的網路系統。對於內容豐富而檔案龐大的數位內容傳播而言，此類跨平台的傳播技術與服務，對於 B2B 與 B
美國聯邦上訴法院哥倫比亞巡迴分院（US Court of Appeals for the District of Columbia Circuit）於2010年1月12日，針對網路中立議題召開口頭辯論聽證會。該案上訴人為美國目前電視及網路服務市佔率最高的Comcast所提出，系爭案由為聯邦通信委員會（Federal Communication Commission, FCC）於2008年禁止網路服務提供者（Internet Services Provider, ISP）限制其用戶使用BitTorrent。 BitTorrent為一種常見的點對點傳輸程式，多用以線上檔案分享。該公司認為，FCC並沒有足夠的權力要求其不分用戶等級，全部提供毫無限制的服務；而FCC卻從保護消費者及網路應開放自由進入的角度辯述，從而使FCC是否有權力規範網路中立（Internet Neutrality）之議題邁入更激烈的討論。 所謂「網路中立」，意指網路服務提供者不得因傳送或下載資訊種類差異而提供不平等的流量服務。早在2005年，FCC即有一套管制網路服務提供者侵害網路中立的審查標準，但該標準並非為一體適用的法律位階，而FCC是否得依職權制定網路中立的規範，一直以來亦有所爭議，是故此次其與Comcast對簿公堂，FCC最終目的即是在尋求法院之見解，希冀獲得聯邦法院的支持而使其立法行動名正言順。 對此，聯邦最高法院原則上認同FCC以往對於「資訊服務」的見解，亦即，由於傳統電信服務往往與重大基礎建設相關，尤其是網路開放接取的相關規定，FCC應提高其管制密度；而屬低度管制的資訊服務（Lightly Regulated Information Service）則不應與電信服務有相同的對待；是故Comcast據認在網路中立尚未有明確權責規劃前，FCC實無權插手管控Comcast所提供之資訊服務。此外，該公司亦提出，類似BitTorrent的點對點傳輸應用程式往往用於大量檔案的交換，無限制地提供所有用戶使用，不但造成整體網路服務效能下降，由於傳輸的內容往往為影音檔案，亦間接侵害了Comcast本身的電視業務。 對此，雙方目前仍各執一詞，由於案件目前尚在上訴法院審理，FCC此次投石問路的策略是否成功還在未定之天，但可以確定的是，不論法院的見解為何，網路中立的爭議恐將持續發酵，並對後續網路服務提供之發展產生一定影響。
中國民航局公布《關於推動「人工智慧+民航」高品質發展的實施意見》，以加速推動AI於民用航空領域的創新與產業發展中國民用航空局於2025年11月19日公布《關於推動「人工智慧+民航」高品質發展的實施意見》（关于推动“人工智能+民航”高质量发展的实施意见），旨在貫徹《國務院關於深入實施「人工智慧+」行動的意見》（国务院关于深入实施 “人工智能+”行动的意见）及《關於「人工智慧+交通運輸」的實施意見》（关于 “人工智能+交通运输”的实施意见）的要求，以加速推動AI於民用航空領域的創新與產業發展。 本文件說明，中國政府將於安全、物流、監管、建設等領域，持續推動AI驅動的創新產業發展，深化產業與AI的結合。2027年將首先實現AI於民航安全、物流之發展，預計屆時民航領域的高品質資料、基礎設施平台、產業模型演算法等AI核心要素已見成效，形成具指標性的前瞻示範案例以及具有競爭力的智慧產品與應用；而預計至2030年，民航AI治理體系與安全保障體系已逐步建立，成為民航領域發展的基礎。 本文件針對AI具發展優勢之民航領域，提出其於安全、運行、監管等層面的應用場景，例如飛機故障預測性維護、入侵物辨識、鳥情監控、航班編制、航程調度、智慧旅客服務、自動化倉儲管理、執法輔助、風險控管機制等多元應用。此外，為推動民用航空AI算力基礎設施的建設，也鼓勵建造算力與資料中心，期能建立標準化、資料共享的可信資料基礎建設。 而為指導民航單位落實AI應用，本文件亦於附件中編入《民航人工智慧應用場景參考指引》（民航人工智能应用场景参考指引），該指引中介紹發展程度較高的42個航空領域AI應用場景，說明各應用場景的基本應用概念及技術發展成熟度，以作為各單位根據自身條件制定AI導入應用策略的參考依據。
從促參法修正談我國通訊傳播網路產業輔導之法制化 新加坡科技與研究局針對未來工廠提出研究規劃及方向新加坡科技與研究局（Agency for Science, Technology and Research）於2017年7月26日提出未來工廠（Toward the factories of the future）概念及相關研究方向，自動化（Automation）、機器人（robotics）、先進電腦輔助設計（advanced computer-aided design）、感測和診斷技術（sensing and diagnostic technologies）將徹底改變現代工廠，可製造的產品範圍廣泛，從微型車乃至於飛機皆可生產。積層製造（Additive Manufacturing），又稱3D列印（3D printing），可使用單一的高科技生產線來創造許多不同的產品項目，而不需要傳統大規模生產的設計限制和成本，伴隨未來高效能電腦和感測技術之進步，積層製造速度也會隨之加快。而智慧工廠（smart factories）將與物聯網（IOT）、雲端計算（cloud computing）、先進機器人（advanced robotics）、即時分析（real-time analytics）與機器學習（machine learning）等技術與積層製造技術結合，將大為提升生產速度及產量。 為加速及改善積層製造的製程，最重要的方法之一，是使用材料物理學的基本原理來模擬製造過程，而近期更引進跨學科之研究，「模擬」最終產品化學成分和機械性能的微觀結構。因積層製造是一個複雜又困難的過程，透過變化既有規則之模擬（Game-Changing simulations），若建立完成模型且模擬成功，將成為積層製造的殺手級技術。在未來的五到十年，我們將看到更多的零件從積層製造技術生產出來，而且這種技術有機會成為未來工廠的生產基礎。由於現行材料及製造流程與機器必須配合一致，些許的差異皆會生產出不同品質之產品，故未來積層製造工廠的結果穩定重現性（repeatability）和標準化（standardization），將是產品商業化的主要障礙與挑戰。