聯網自動駕駛車(CAV)
聯網自動駕駛車（Connected and Autonomous Vehicles, CAV）是一種自動化聯網載具，係自動駕駛車以及互聯汽車兩種科技的集合，而CAV僅須符合其一即可稱之。按英國交通部的定義，自動駕駛車係為「無須稱職的駕駛者管理各種道路、交通與天候條件之下，能安全完成旅程的車輛。」目前上市產品中已可見部份自動駕駛車的身影，諸如自動路邊停車系統、先進輔助駕駛系統、自動緊急煞車系統等等。
互聯車輛科技允許車輛之間的互相溝通以及更廣泛聯網，目前已有的互聯車輛科技如動態導航系統、緊急求救系統(eCall)等，特別是歐盟欲規範未來新車都必備eCall系統，該系統可偵測事故發生並自動開啟安全氣囊、撥打求救電話並開啟全球定位系統(GPS)，以利醫護人員快速救援。目前有三種正在發展中，用以支援互聯車輛的科技：V2V(車輛之間互聯)、V2I(車輛與交通設備互聯)、V2X(車輛與任何適當的科技互聯)。而發展CAV有六種益處，包括提升行車安全、減少交通阻塞、減少碳排放、更多自由時間可運用、任何人都可平等地使用CAV以及改良道路之設計。
我國刻正實施行政院於2014年5月核定之第2階段「智慧電動車輛發展策略與行動方案」，推動智慧電動車整車及零組件性能提升，協助廠商提升製程及資訊應用功能；研析國際驗證及測試規範，完善智慧電動車產業價值鏈。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
孫承祥
法律研究員 編譯整理
https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=5&i=1&d=7600&no=57
加拿大聯邦上訴法院於Miller Thomson LLP v. Hilton Worldwide Holding LLP案指出，儘管企業在加拿大未設立實體店面，但如在加拿大有提供與該實體店相關聯的服務，仍可就其服務使用該企業之商標。 該案背景為希爾頓集團（Hilton Worldwide Holding）在加拿大未有華爾道夫酒店（Waldorf Astoria）的實體店，卻將WALDORF ASTORIA（下稱系爭商標）於加拿大註冊用於「酒店服務」。對造Miller Thomson欲在加拿大註冊「WALDORF」、「THE WALDORF」、「WALDORF HOTEL」等類此名稱的商標，遭希爾頓集團反對。Miller Thomson為此主張商標註冊官應命希爾頓集團依商標法第45條規定，提出有在加拿大使用系爭商標的證明。希爾頓集團指出，系爭商標有使用於全球預訂、付款服務，且加拿大客戶為忠誠會員亦有獎勵積分等。然而，商標註冊官以先前Motel 6 Inc. v. No. 6 Motel Ltd. [1982] 1 FC 638 (FCTD) (“Motel 6”)判決，與加拿大商標異議委員會（Trademarks Opposition Board，TMOB）Stikeman Elliott LLP v. Millennium & Copthorne International Ltd., 2015 TMOB 231 (“M Hotel”) and Maillis v Mirage Resorts Inc, 2012 TMOB 220等案，認為須由實際位於加拿大的酒店，始能提供酒店服務，遂撤銷系爭商標的註冊。 經希爾頓集團提起訴訟後，聯邦上訴法院認為商標法未有「服務」的定義，因此有無使用商標，認定方式應符合現代的商業慣例。聯邦上訴法院指出，無論企業提供的是主要服務、附帶服務或輔助服務，只要消費者從中獲得實質利益，即代表企業已實現其服務。準此，華爾道夫酒店在加拿大雖僅有預訂、付款服務，屬於附帶或輔助服務，但若消費者有因系爭商標的原因，而願意在加拿大利用華爾道夫酒店提供的附帶或輔助服務，並從中獲得利益，則可認定系爭商標有在加拿大被使用。 該判決的重要性在於確立即便在加拿大無實體存在，商標權人仍可將商標與其服務結合，但聯邦上訴法院提醒，僅在加拿大境外在網站上顯示商標，尚不足證明該商標有使用於所註冊的服務。此外，商標若結合於網路服務使用，則商標人與加拿大消費者間須有足夠程度的互動，因此，商標權人為了持續受商標法的保護，有必要詳細記錄業經註冊商標的使用情況，俾利在發生爭議時，有證據資料得以佐證。
加拿大電信主管機關發布新的電信監管政策加拿大廣播電視和電信委員會（Canadian Radio-television and Telecommunications Commission, 以下稱CRTC）於去（2016）年12月21日發布電信監管政策（Telecom Regulatory Policy CRTC 2016-496, 以下稱Policy 496），該政策除聲明寬頻連網服務（broadband Internet access services）是基本電信服務（basic telecommunications service, 以下稱BTS）外，同時也透過新基金的設立，矢志達成目標。 新基金欲達成的普及服務目標（universal service objective）為：「所有加國國民，不論在都市、市郊與偏遠地區，都能透過固定通信綜合網路業務（以下稱固網）與行動通信網路業務（以下稱行網）近用語音及寬頻連網服務（Canadians, in urban areas as well as in rural and remote areas have access to voice and broadband Internet access services, on both fixed and mobile wireless networks.）」。Policy 496的發布，顯示CRTC監管架構的重點從原先的有線語音服務（wireline voice services），移轉到寬頻服務（broadband service, 以下稱BS）。因此，新制的BTS定義即含括此兩種服務模式；同時，CRTC也訂定了下列標準以驗證普及服務目標的達成狀況： 1. 加國家用與商用之固網寬頻服務訂戶至少可近用下載速率50Mbps／上傳速率10Mbps之網路（此指實際傳輸速率）。 2. 加國家用與商用消費者，於申辦固網寬頻服務時，有數據用量不受限（unlimited data allowance）的方案可供選擇。 3. 最新部署的行網技術（現為長期演進技術，Long Term Evolution）應不只可於家用、商用用戶端使用，也應盡可能擴及加國主要交通幹道。 新基金除預計為那些尚未符合上述標準之地區（通常為偏遠或落後地區）的相關計畫，於前五年給予總計七億五千萬加幣的資金挹注外，同時也會和現行及未來的公有基金、私人投資互補，並由第三方單位獨立、公平管理。 雖然CRTC於新的電信監管政策訂定的固網下載速率標準較多數國家為高（美國、澳洲25M；歐洲平均設在30M；德國為50M），但截至2015年為止，加國全境已有82％的民眾可接取傳輸速率達50M／10M之固網寬頻服務；因此CRTC主席Jean-Pierre Blais表示，這樣的標準設定其實相當實際。儘管Policy 496的釋出表達了CRTC將以合適的方式達成其政策目標的立場，但BS的普及狀況與偏遠地區的連網障礙是否確實排除，所有利害關係人都扮演重要的角色。
美國第二大連鎖商信用卡資料外洩美國第二大連鎖商塔吉特（Target）在12月19日正式發出郵件通知客戶，表示公司資訊系統因遭駭客入侵，從2013年11月27日至12月15日期間內的刷卡記錄可能遭竊，約莫共4千萬筆，遭竊內容包含姓名、卡號、卡片到期日和卡片驗證碼。目前美國的塔吉特連鎖店推出全面9折的優惠來挽回消費者的信心，並對資料外洩的個別民眾提供免費的信用監督作為補償。 每當資安事件發生時，所有防毒軟體公司及資安管理服務都會跳出來大肆評論，並宣稱這是因為沒有購買自家資安服務或產品的關係，但在塔吉特事件，此番事後諸葛的批判方式顯然不再行得通。 塔吉特的資訊系統先前接受過檢驗，完全符合「支付卡產業資料安全標準（PCI DSS）」，有專家評析不太可能是在銷售點管理（POS）設備上（指擁有收銀、進銷存作業功能的機器）植入惡意軟體，比較可能是從授權與結算的交換系統竊取資料。 塔吉特的信用卡資料外洩事件，引發了一連串的訴訟案件及犯罪調查，目前加州提起了兩件團體訴訟、奧勒岡州一件，損害賠償額估計高於5百萬美元；另外，目前至少有四州的州檢察長（Attorney General）展開了聯合調查，直接要求塔吉特配合提出信用卡資料遭竊事件的相關資訊，民眾和調查機關最關注的在於塔吉特何時得知資料遭竊事件的發生、花了多久時間進行應變以及是否有盡到立即通知當事人的義務。同時間，從塔吉特流出去的數百萬筆信用卡和簽帳卡資料已經開始在黑市中販售每筆價格20至100美元不等。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局（European Patent Office, 下稱EPO）於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與機器學習（Machine Learning, ML）的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項，然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明，例如：神經網路、遺傳演算法、支援向量機（Support Vector Machines, SVM）、K-Means演算法、核迴歸和判別分析，不論它們是否能夠藉由數據加以訓練，此類運算模型和演算法本身，因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中，EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形，說明可否具備發明技術特徵： （一）可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳，此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵（例如：影像邊緣、像素數值）的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類，屬於分類演算法的技術應用。 （二）可能不具技術性 根據文字內容進行分類，本身不具技術目的，而僅是語言學的目的（T 1358/09） 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類，但未說明所產生分類的技術用途，亦被認定本身不具技術目的，即使該分類演算法的數據價值高（例如：穩健性）（T 1784/06）。 在新版審查指南中亦指出，當分類方法用於技術目的，其產生之訓練集（training set）和訓練分類器（training the classifier）的步驟，則能被視為發明的技術特徵。 近年來，人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中，無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等，隨著人工智慧和機器學習技術快速發展，新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準，EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術，將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」