Waymo是Google旗下發展無人車技術的公司,其員工Anthony Levandowski(以下簡稱Levandowski)於2016年2月離職並成立自動駕駛卡車公司Otto,而Uber於同年8月以6.8億美元併購該公司,Levandowski則任職於Uber的自動駕駛車部門。
Waymo在收到供應商誤發的電子郵件發現內含Uber的光學雷達(以下簡稱LIDAR)電路板工程圖,據Waymo表示,LIDAR是一種發展自動駕駛不可或缺的雷射感測器,該工程圖與Waymo設計的工程圖非常相似,此為工程師投入上千小時並投入數百萬美元研發而成。Waymo因而於今(2017)年2月對Uber提出告訴,主張Uber竊取其營業秘密與智慧財產,並表示Levandowski離開Waymo前曾使用私人硬碟下載公司上千筆機密資料,尚包括數名離職員工亦曾下載機密資料,且目前都任職於Uber。
今(2017)年5月美國加州北區聯邦地方法院依Waymo提出的有利證據,包含Uber明知或應知Levandowski握有1.4萬筆與Waymo智財相關的機密資料仍聘僱其為員工;且有完整紀錄顯示Levandowski離職前曾下載Waymo機密文件。因此裁定要求Uber限制Levandowski與相關員工使用與本案相關的LIDAR技術,且須於今年5月31日前返還Waymo,其中包含會議紀錄和Levandowski與相關員工電話紀錄。惟Uber仍可持續發展其自動駕駛技術,但賦予Waymo的律師及技術專家有權監視Uber未來的商業發展,並要求Uber必須在同年6月前調查Levandowski完整的LIDAR技術書面與口頭溝通紀錄,並提交給Waymo。
另方面,Waymo在此同時也宣布與Uber在美國的主要競爭對手Lyft建立自動車駕駛員的合作夥伴關係,挑戰Uber乘車服務的市場地位。本案將於今年6月7日進行審判程序,後續值得持續關注。
Nike成立於1971年,以運動用品起家,曾於2013年登上美國雜誌《Fast Company》「最具創新力的公司」排名位列第一。Nike在2012年推出Flyknit系列產品,主打一體成型的針織鞋面,Nike表示Flyknit技術是經過多年的研究、設計與開發,除以接面不明顯的方式來形成鞋面,其所使用的針織材料還可在鞋面的不同區域產生不同的紋理,並提供運動員所需要的輕盈、支撐、透氣、靈活等特性。此外,Nike也申請了有關Flyknit技術的發明專利以及利用Flyknit技術生產鞋面的設計專利。Flyknit不但在運動鞋業掀起新的流行趨勢,也開啟了新的訴訟戰場。 2012年,adidas晚Nike幾個月也發表了編織鞋款Primeknit,Nike旋即對adidas提起侵害發明專利訴訟,訴訟進展至2017年11月底,adidas向美國聯邦上訴法院提出上訴並主張Flyknit應屬於常規紡織工藝,不應給予Nike發明專利,目前尚待訴訟結果。 2015年,Nike又對Skechers的編織運動鞋款提起侵害設計專利訴訟, Skechers則以高端針織設計聞名的Missoni產品為證據,要求美國專利審理暨訴願委員會(Patent Trial and Appeal Board,簡稱PTAB)審查 Nike設計專利的有效性,最後PTAB認為有部分Nike的設計專利是無效的,至2017年,Skechers持續向PTAB挑戰Nike有關Flyknit鞋面之設計專利,目前PTAB仍在審理進行中。 Nike的Flyknit專利訴訟戰持續擴大規模,今(2018)年5月3日Nike指控Puma的產品IGNITE Proknit、IGNITE Speed Netfit、Mostro Bubble Knit、Jamming,在2008~2016年間侵害了Nike有關Flyknit技術之7件專利,並於美國麻塞諸塞州聯邦地方法院提起專利侵權訴訟,Puma則回應表示其未侵犯任何Nike的專利,計劃將繼續生產其產品。
美國基改動物法規研擬中基改動物的技術研發腳步雖不如植物快速,不過自1980年出現重大的技術突破後,基改動物的研發成果不斷產出,目前基改動物的研發方向以醫藥用途最多,其次像是環保、食用、抗氣候變遷等,均有相關的研究投入。隨著研發成果的累積,美國也開始構思基改動物的規範議題,2008年9月,美國FDA及APHIS分別就基改動物提出規範細節及資訊調查的公告。 由於美國並未對基改生物訂定管理專法,而是利用既有的法規體系來管理基因改造生物,而既有法規原各有其規範目的,因此如何從這些既有法規的規範目的出發,闡述其用來規範基改動物的適當連結,以及相關主管機關將如何運用既有法規來管理基改動物,便成為研議的重點。 目前FDA內的CVM(Center for Veterinary Medicine)已率先宣告其對基改動物的主管權限,並公告「基因重組動物管理之產業指導原則(草案)」(Draft Guidance for Industry on the Regulation of Genetically Engineered Animals)。FDA認為,由於轉殖進入基改動物體內的重組DNA構體(rDNA construct),已對動物本身的結構與功能(construct and function)產生影響,符合其依聯邦食品藥品及化妝品管理法(Federal Food, Drug, and Cosmetic Act)規定所稱之藥(drug)的定義,因此,FDA宣告其對所有的基改動物(精確來說是轉殖於其體內的重組DNA構體),將視以動物用新藥(new animal drug)管理之,至於基改動物後續可能有不同的用途,則另須符合相關的產品主管法規,始可上市。在APHIS部分,其主要負責動物健康之把關,目前APHIS正對外進行廣泛的資訊蒐集與調查,以作為其後續研擬進一步的管理規則或政策之參考依據。
美國聯邦加強導入節能績效保證專案,並規劃採購實務增訂規範美國總統歐巴馬於2011年12月發布備忘錄(Presidential Memorandum),要求美國聯邦政府應加強「導入節能績效保證專案(Implementation of Energy Savings Projects and Performance-Based Contracting for Energy Savings)」,並宣布未來24個月內最少將投入20億(billion)美元經費,推動聯邦機構採購實施節能績效保證專案,以改善建築物能源效率。基於政策指示,美國能源部(Department of Energy)下屬聯邦能源管理推動機構(Federal Energy Management Program,以下簡稱FEMP),研議規劃配套機制,協助導入「節能績效保證專案(Energy Savings Performance Contract,以下簡稱ESPC)」,更精簡、效率、低成本之實施模式,並助益美國能源技術服務產業(Energy Service Companies,以下簡稱ESCO)發展。 美國FEMP於2012年2月公告ESPC採購關於「資金(Financing)」部分之「資訊徵求意見書(Request for Information,RFI)」,廣詢實務各界意見,希望能繼而落實於政府採購規範及契約範本之研議,並協助ESCO業者能更順利取得資金,並協助ESCO業者能更順利取得資金,及降低資金取得成本,如此亦可有利益於所採購導入之聯邦機構。 FEMP主要係規劃探討關於ESPC融資資金,最合理且有吸引力之利率,所應考慮各項要件及利率定價模式,並且規劃建立資金協助者之優先名單(Preferred Financiers),以利配套選用。再者FEMP為推動整合,特別探討ESPC跨專案(Project Aggregation (Combining))時,可能影響資金協助者之融資與財務評估,例如數ESPC專案、數ESCO業者、由同一資金協助者承接,或是數ESPC專案、數實施地點、同一ESCO業者,同一資金協助者,亦或者數ESPC專案、數實施地點、數ESCO業者、但同一政府機構、且同一資金協助者,研析相關影響要件。 以及,FEMP並探討ESPC實施「量測驗證(Measurement and Verification),對於取得融資評估過程是否增加複雜影響因素,以及資金協助者對於量測驗證機制,是否認為將增加風險並致更高融資利率,均為重要探討議題。此項意見徵求書,未來將落實於聯邦機構政府採購之實務規範上,相關內容再持續觀察追蹤。
日本總務省公布AI運用原則草案日本總務省於2016年10月起召開AI聯網社會推進會議(AIネットワーク社会推進会議),該會議於2018年7月17日公布「報告書2018─邁向促進AI運用及AI聯網化健全發展」(報告書2018-AIの利活用の促進及びAIネットワーク化の健全な進展に向けて-),提出「AI應用原則草案」(AI利活用原則案)。 「AI應用原則草案」制定目的在於促進AI開發及運用,藉由AI聯網環境健全發展,實現以人為中心之「智連社會」(Wisdom Network Society:WINS),其規範主體包括︰AI系統利用者、AI服務提供者、最終利用者(以利用AI系統和服務為業)、AI網路服務提供者、離線AI服務提供者、商業利用者、消費者利用者、間接利用者、資料提供者、第三者和開發者;草案內並根據上開規範對象間關係,整理各種AI運用情境,最終提出「適當利用」、「適當學習」、「合作」、「安全」、「資安」、「隱私」、「尊嚴自律」、「公平性」、「透明性」、「歸責」等十大AI應用原則。總務省表示將持續檢討完善AI應用原則草案細節,以「利用手冊」等形式公布,提供民眾參考。 行政院於2018年初推出「台灣AI行動計畫」,將整合5+2創新產業方案,由相關部會協助發展100個以上的AI應用解決方案,日本總務省所整理之AI應用情境與研提之應用原則,或可作為我國未來推動AI發展之參考。