2013年6月4日大立光在北加州聯邦地方法院起訴玉晶光,主張玉晶光生產的八款透鏡侵害其五件美國專利。就部分的產品玉晶光請求法院裁判無引誘侵權,北加州聯邦地方法院部分准許了玉晶光的請求,之後大立光就無引誘侵權部分上訴聯邦巡迴法院敗訴。
大立光未能主張直接侵權,因為玉晶光絕大部分的透鏡是銷售給蘋果在亞洲的供應鏈中的鏡頭模組廠,鏡頭模組廠再販售給亞洲的系統組裝廠,最後由系統組裝廠整機出售給蘋果,再由蘋果販賣給美國的消費者。這個過程中玉晶光並非唯一的透鏡供應商,大立光也是供應商之一甚至供應量大於玉晶光。
法院贊同並認為引誘侵權是行為人(本案中為蘋果)被引誘而有直接侵權的證據,但大立光在本案中無法證明玉晶光有引誘侵權責任,因玉晶光沒有在美國有直接製造、使用、銷售、許諾銷售或進口的行為,故不構成直接侵權,而玉晶光在本案中並不爭執侵害大立光的專利權,但主張並非是引誘侵權人。
大立光另提出的主張是蘋果的供應鏈是「隨機選擇」大立光或玉晶光的透鏡,因此推論蘋果在美國的產品採用玉晶光的比例,等於蘋果在全世界的產品採用玉晶光的比例,進而認定蘋果在美國有直接侵權。唯聯邦巡迴上訴法院認為大立光關於「隨機選擇」這個主張,沒有提出來自供應鏈的相關證據,所以沒辦法證明蘋果在美國的產品有使用玉晶光的透鏡。大立光可再上訴美國最高法院。
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歐盟執委會於2021年11月12日發布「2021年數位經濟與社會指數」(Digital Economy and Society Index 2021, DESI 2021),指數顯示歐盟各成員國都在持續推動數位轉型,但存在前段國家與後段國家之間的鴻溝仍然巨大,為了達成「歐洲數位十年:2030數位轉型目標」(Europe’s Digital Decade: digital targets for 2030),各成員國間應加強在數位轉型的協力合作。 DESI 2021統計資料取自2020年第一季到第二季之間,因此對於COVID-19疫情肆虐下對歐洲各國數位化的影響,需要等到2022年的指數方能呈現。不過DESI 2021資料顯示,56%的歐盟公民已經具備基本的數位技能,而歐盟資通訊專業人員數量來到840萬人,相較前一年的780萬人有顯著成長,但仍有55%的企業表示推動數位轉型最大的困難在於找不到資通訊人才。 在連線能力方面,歐盟推動「超高容量網路」(very high-capacity network, VHCN)的成果使家戶普及比例來到59%,相較前一年的50%亦有明顯增長,但相較全球高速寬頻網路普及目標仍有相當大的差距;在鄉村VHCN的布建上,則由2019年的22%來到2020年的28%。5G網路方面,完成頻譜分配的國家從16個成長至25個,其中有13個國家已經啟動5G商轉。 在數位科技整合方面,運用雲端技術的公司比例出現顯著成長,由2018年的16%成長至2020年的26%,大型企業持續擴大數位科技應用,包含運用企業資源規劃(Enterprise Resource Planning, ERP)進行電子資訊分享、雲端軟體的使用等。資料顯示數位轉型正在不斷落實與推進,但是要達成2030數位轉型目標仍有相當大的差距,有賴各國的合作與努力。
歐盟修正重型車輛碳排放規定,擴大適用範圍並提高減排目標歐盟於2024年4月26日通過重型車輛二氧化碳排放性能標準(Regulation (EU)2019/1242)修正案,加速交通運輸部門的脫碳進程,以實現2050年淨零排放目標。修法重點如下: (1)擴大適用範圍:除了現有的卡車外,亦納入市區公車、長途巴士(7.5噸以上)、拖車等車型,如垃圾車等特種車輛也將從2035年起納入管制。而歐盟執委會將於2027年評估是否將5噸以下小型貨車也納入規範。 (2)明確減排目標:要重型車輛的二氧化碳排放量在2030年、2035年和2040年分別較2019年減少45%、65%和90%。求2030年起,90%的新售市區公車必須為零排放車輛,並在2035年達到100%零排放。 (3)技術中立原則:允許製造商選擇電動化、氫燃料電池或氫內燃機等不同技術路線來達成減排目標。 (4)豁免及彈性條款:針對礦業、林業和農業用車,以及軍用、緊急救災和醫療用途車輛等特殊用途車輛,或年產量低於100輛的小型製造商,新法將不強制納管。且為確保產業公正轉型,歐盟也提供相關培訓和資金援助,協助產業轉型和勞工技能提升。 歐盟執委會將於2027年評估這項規範的實施成效,並考慮納入更多車型、制定全生命週期碳排放計算方法,以及評估可再生燃料在交通運輸部門脫碳進程中的作用。
日本經濟產業省利用巨量資料(BIG DATA)及人工智慧(AI)開發及測試新的經濟指標日本經濟產業省利用網絡積累巨量資料(BIG DATA)及人工智慧(AI)技術,應用民營企業相關資訊,開發和測試新經濟指標,分別於2017年7月19日及2018年1月8日公開該指標。為達到及早準確掌握經濟動向,對巨量資料等新資料之利用期待越來越高,政府部門也將利用巨量資料及人工智慧技術等方法,針對統計技術進行改革,。 新開發之指標有:1.SNS×AI商業信心指數(SNS×AI景況感指数):乃是透過人工智慧抽取關於商業信心的網路文章,並進行情緒(正/負)評估計算指數,期待有效地估計以每日為頻率之商業信心。2.SNS×AI礦工業生產預測指數(SNS×AI鉱工業生産予測指数):利用人工智慧選取有關工作和景氣之網路相關文件,結合「開放數據」之統計等技術,並利用人工智慧「機械學習」之手法,來預測「工業生產指數」。3.銷售點資訊管理系統(POS,point-of-sale)家電量販店銷售趨勢指標(POS家電量販店動向指標):透過收集具有銷售點資訊管理系統(POS)的家用電子大型專賣店的銷售資料,期待可以掌握每一日之「銷售趨勢」。 新的指數與既存統計指數,如景氣動向指數、中小企業信心指數、工業生產指數、商業動態統計等,其調查週期、公布頻率等,既存指數每月調查公布,新指數則進步至每日調查或每週公布等,在計算及呈現頻率上較既有更為精細。日本政府並設立「Big Data-STATS」網站,以實驗性質公佈上述經濟指標,並廣泛收納民眾意見以提高新指標的準確性。