國家高速公路運輸安全局(NHTSA)發佈即將針對車輛與車輛間通訊訂立規則的訊息,以管理車對車之間(V2V)通訊技術,V2V技術最主要著眼在於避免碰撞,根據調查百分之94的車禍事故都有人為因素牽涉其中,V2V技術可以讓車輛有效的認知碰撞的情況與潛在威脅。V2V技術仰賴的是鄰近車輛之間的通訊溝通並交換訊息,以警告駕駛潛在的導致碰撞安全威脅,例如:V2V可以警告駕駛前車正在煞停,所以候車必須隨之減速以免碰撞,或是警告駕駛在經過十字路口的時候處於不安全的情況,因為有一輛看不見的車輛正以高速朝路口靠近。V2V通訊技術使用精密的短距離通訊技術以交換車與車子之間的基本訊息,諸如:位置、速度、方向已決定是否要警告駕駛以避免碰撞。本項規則制訂的提案可謂是數十年來NHTSA與各部門間合作努力的成果,包含汽車產業界、各州運輸交通部門、學術機構以建立共識的標準。NHTSA的提案當中規制運用在所有輕型車輛V2V技術使用無線電傳輸協定與光譜頻寬總稱為精密短距通訊技術(DSRC)。這項立法規制要求所有的車輛都應該要透過標準化技術講共同的語言,並且要求所有車輛均要納入安全與隱私保護的措施。本次即將管制的車輛包括一般轎車、多功能車(MPV)、卡車、公車,車輛在4536公斤以下的車輛未來必須配備V2V的通訊系統。
●交換資訊部分
僅交換基本安全訊息,其中包含車輛的動態訊息諸如行進方向、速度、位置。這些基本的安全訊息每秒交換高達10次,裝有V2V裝置的車輛將保留這些訊息,去評判是否有碰撞的威脅。如果系統覺得有必要,將立即發出訊息警告駕駛採取必要措施避免立即碰撞。
●V2V未來可能應用
■十字路口動態輔助:車輛進入十字路口前,如果會發生碰撞會加以警示。
■左轉輔助:駕駛一旦左轉會撞上來車的時候,特別在於駕駛視線被擋住的情況下,會加以警示。
■警急電子煞車燈:同方向行進車輛,前車忽然減速的情況下,V2V技術可以允許使經過透視前車的情況下,知道駕駛目前正在減速,所以可以針對視線外的急煞車預先因應。
■前端碰撞警示:前端碰撞警示將警告駕駛即將到來的撞擊,避免撞擊前車。
■盲點警示與變換車道警示:車輛變換車道的時候系統將警告位於盲點區域的車輛即將靠近,避免在變換車道的時候發生碰撞。
■超車警示:警告駕駛超車並不安全,因為對向車道正有車輛往此方向前進。
●面對網路攻擊
■設計訊息認證方案,確保交換訊息時的安全性。
■每一項交換的訊息均會經過偵測避免惡意攻擊。
■惡意攻擊的回報機制:諸如身份錯誤配置的訊息、惡意車輛阻擋V2V訊息。
●隱私保護
在設計最初期即導入V2V僅允許分享蒐集通用的安全資訊,對於個人或其他車輛的資訊不能加以蒐集與傳輸。
目前NHTSA將針對本項提案蒐集公眾意見(預計將進行九十天),並審核公眾所提交意見是否可行,在發佈最終的規則。
美國聯邦貿易委員會(FTC)針對國家公路交通安全管理局(NHTSA)的行政命令提出建議,就有關車輛到車輛通信(V2V)之事宜,FTC長期作為負責保護消費者隱私與安全的聯邦機構,FTC認為NHTSA在行政命令中採取隱私和安全問題考慮是非常適當。 在FTC的建議評論指出,FTC針對物聯網的的資訊安全疑慮,同樣也會適用在消費者的車輛收集的隱私和安全問題。FTC認為NHTSA的協商支持作法,基於流程的可解決隱私和安全隱患,其中包括隱私風險評估。該評論還讚揚NHTSA設計一個V2V系統來限制收集和存儲僅是供應其預期的安全目標的數據。 美國每年都會有上千人意外死於汽車意外事故,NHTSA研究指出,汽車相撞的原因多數情況下在於資訊的不透明,如果汽車之間可以「相互溝通」,讓駕駛彼此知悉對方的情況,就能減少碰撞事故。 「V2V」係指vehicle-to-vehicle,是規劃建立於汽車之間的通信網路。在這個網路中,汽車之間能夠互相傳送數據,告訴對方自己的狀態和行為,也了解其他車輛的狀態和行為。但是目前V2V各家發展的標準不一,因此假設福特的車如果不能跟其他廠商的汽車溝通,技術再好也沒用。 也因此,NHTSA在官網上公告規則,宣布將制定「V2V」通信技術標準的法規。也就是說,NHTSA將要制定一個統一的標準,來確保汽車之間溝通使用的是同一種語言。在最新的一份報告中,NHTSA詳細說明了「V2V」通信技術的軟硬體標準。它包括部署該項技術可能需要的硬體設施及其費用,汽車之間溝通的資料類型,以及該技術將如何提醒司機。此外,還覆蓋了「V2V」通信技術的安全細則,以及它將如何加密以避免竊聽和侵犯隱私。 在使用者和廠商都關心的資料外洩方面,NHTSA表示,資料本身將不包含個人身份資訊,並且將會被保密。目前提出的方案裡包含兩套數據,其中一個包含核心資訊:如位置、速度、駕駛方向、剎車狀態、車輛尺寸等。這些資料將即時更新並相互傳播。第二套數據則會更加複雜,只有在數據發生變化時才會相互傳輸。它包括汽車輪胎是否漏氣,前燈是否打開,保險杠的高度,是否行駛在密集人群中等。
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 )」
美國國家標準及技術研究院公布晶片法補助申請細節及限制美國商務部(Department of Commerce, DOC)旗下國家標準及技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2023年2月28日發布《晶片與科學法》(CHIPS and Science Act)補助具體內容,重點如下: 一、申請時間:補助採滾動式錄取模式(rolling basis),先進製程製造補助將於2023年3月31日起開放預先申請(pre-application)與正式申請(full application);成熟製程與其他相關生產設施的製造補助,將分別於2023年5月1日及6月26日開放預先申請及正式申請。 二、補助方式與金額:補助分為直接補助(direct funding)、聯邦政府貸款(federal loans)或第三人提供貸款並由聯邦政府提供擔保(federal guarantees of third-party loans)。直接補助的金額上限預計為預估資本支出的15%。每個計畫可透過一種以上之方式獲得補助,然整體補助金額不得超出預估資本支出的35%。 三、申請流程 1.意向聲明(statement of interest):申請人須提供半導體製造工廠投資計畫的簡要說明,俾利NIST旗下晶片計畫辦公室(CHIPS Program Office)為未來審查進行準備。 2.預先申請:申請人提供更詳盡的計畫內容。晶片計畫辦公室將給予調整意見。 3.正式申請:依照晶片計畫辦公室給予的意見修改後,申請人應遞交完整的計畫申請書,內容必須包含投資計畫的技術與經濟可行性之分析。晶片辦公室審核完畢後,會與申請人簽訂不具約束力的初步備忘錄(non-binding Preliminary Memorandum of Terms),記載補助方式與金額。 4.盡職調查(due diligence):在經過上述程序後,晶片計畫辦公室如認為申請人合理且可能(reasonably likely)取得補助,將對申請人進行盡職調查。 5.補助發放:通過盡職調查後,DOC將開始準備發放補助。 四、補助規範與限制 1.禁止買回庫藏股(stock buybacks):受補助者不得將補助款用於買回庫藏股。 2.人力資源計畫:申請人要求的補助金額若超過1億5千萬美元,須額外說明將如何提供員工可負擔且高品質的子女托育服務。 3.建造期限:受補助者必須於DOC所決定的特定日期(target dates)前開始或完成廠房建造,否則DOC會視情況決定是否收回補助。 4.分潤:補助金額超過1億5千萬美元時,受補助者須與美國政府分享超過申請計畫中所預估之收益,但最高不超過直接補助金額的75%。 5.不得於特定國家擴產與進行研究:受補助者於10年內或與DOC合意的期間內,除特定情況下(15 U.S.C. § 4652(a)(6)(C)),不得於特定國家,如中國,進行大規模半導體製造的擴產(material expansion)、聯合研究(joint research)或技術授權(technology licensing),違反者將會被DOC收回全額補助。
歐盟法院判決釐清GDPR民事賠償不受損害最低程度限制歐盟法院(Court of Justice of the European Union, CJEU)於2023年12月14日對Gemeinde Ummendorf(C‑456/22)案作出判決。歐盟法院試圖釐清《歐盟一般個人資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR)第82條的民事求償規範中,資料主體受到非財產上的損害要到何種程度才可獲得賠償。 本案源自於兩位自然人原告與德國的烏門多夫市政府(Municipality of Ummendorf)之間的紛爭。2020年,烏門多夫市政府未經兩位原告同意情況下,在網路上公布市議會議程與行政法院判決,這些資訊內容均多次提及兩位原告的姓名與地址。兩位原告認為市政府故意違反GDPR,因此依據GDPR第82條請求市政府賠償,並進一步主張該條意義下的非財產損害,不需要任何損害賠償門檻。然而,市政府則持相反意見。 長久以來,德國法院傾向認為,GDPR的非財產上損害需要超過某個「最低損害門檻」才可獲得賠償。然而,承審法院決定暫停訴訟程序,並將是否應有「最低損害門檻」以及其基準為何的問題,提交給歐盟法院進行先訴裁定。 歐盟法院考慮到,GDPR的宗旨在於確保在歐盟境內處理個人資料時對自然人提供一致和高水準的保護,如要求損害必須達到一定的嚴重性閾值或門檻才可賠償,恐因為成員國法院認定的基準不同,進而破壞各國實踐GDPR 的一致性。因此,歐盟法院最後澄清,GDPR的民事賠償不需要「最低損害門檻」,只要資料主體能證明受有損害,不論這個損害有多輕微,都應獲得賠償。