Kroger成立於1883年,在美國擁有近3000家分店,為美國最大食品雜貨零售店,其註冊商標“Private Selection”相當知名,被廣泛使用在超市、便利商店及其他各種零售商店約20多年。然而在全球擁有超過10000家分店的歐洲零售店巨頭Lidl,亦於2016年9月19日於美國註冊與“Private Selection”近似的商標“Preferred Selection”。
對此,Kroger於Lidl在美國開立新門市不久之後,即於今(2017)年6月30日對Lidl起訴,主張Lidl的“Preferred Selection”與Kroger的“Private Selection”品牌商標太相似,Lidl於德國是以低價折扣作定位之連鎖超市,且產品曾被認定為劣質。Lidl的行為意圖混淆“Preferred Selection”與“Private Selection”,將稀釋Kroger的品牌知名度,不僅侵害商標亦將損及商譽,甚至從中牟取不當利益,導致不公平競爭。故Kroger據以向美國維吉尼亞州地方法院請求禁止Lidl販售使用“Preferred Selection”商標的產品。
Lidl反駁認為其商標註冊已有一段時間,Kroger卻故意選其展店亮相後才大肆攻擊Lidl的新品牌,嚴重干擾Lidl的宣傳效益,更何況兩者商標名稱不同,標誌圖形的設計也不同。今年7月25日,美國維吉尼亞州地方法院法官表示,儘管品牌標誌看起來相似,但兩者並無相同或相似的含意,拒絕授予Kroger聲請之禁令。惟兩造於今年9月達成協議,請求法院駁回訴訟,而Lidl最終於今年9月12日放棄“Preferred Selection”商標權。
數位模擬分身(Digital Twin)係指將實體設備或系統資訊轉為數位資訊,使資訊科學或IT專家可藉此在建立或配置實際設備前進行模擬,從而深入了解目標效能或潛在問題。 於實際運用上,數位模擬分身除可用於實體設備製造前,先行針對產品進行測試,以減少產品缺陷並縮短產品上市時間外,亦可用於產品維護,例如在以某種方式修復物品前,先利用數位模擬分身測試修復效果。此外,數位模擬分身還可用於自駕車及協助落實《一般資料保護規範》(General Data Protection Regulation, 以下簡稱GDPR)規定。在自駕車方面,數位模擬分身可通過雲端運算(cloud computing)和邊緣運算(edge computing)連接,由數位模擬分身分析於雲端運算中涉及自駕系統操作之資訊,包括全部駕駛週期內之資料,如車輛模型在內之製造資料(manufacturing data)、駕駛習慣及偏好等個人隱私資料、感測器所蒐集之環境資料等,協助自駕系統做出決策;在GDPR方面,數位模擬分身可利用以下5大步驟,建立GDPR法規遵循機制以強化隱私保護:1.識別利害關係人與資產,包括外部服務和知識庫;2.漏洞檢測;3.透過虛擬數值替代隱私資料進行個資去識別化;4.解釋結果資料;5.利用資料匿名化以最大限度降低隱私風險,並防止受試者之隱私洩露。
巴西可能對美國非法補貼政策採取智慧財產報復行動為了報復美國非法補貼國內棉花業者,造成巴西的損失,巴西先是在3月初公布一份含102項美國產品之關稅調高名單,將在4月7日生效;在3月中旬又提出另外一份含21個項目的名單,包括中止(suspend)美國化學、醫藥、軟體、書籍和電影方面的專利權和智慧財產權,這份新的名單在公布後的未來20天,任何人都可以提出意見。 巴西的制裁措施是依據去年8月世界貿易組織(WTO)針對巴西和美國的貿易糾紛所作出的決定,WTO認為美國在1999年到2002年違法補貼其國內棉花業者,違反作為WTO成員所應遵守的義務,而給予巴西對美國進行8.29億美元的跨業報復(cross-sector retaliation)權利。 巴西政府估計3月初的調高進口關稅總值可達5.91億美元,3月中旬的智慧財產權報復行動可產生2.39億美元的衝擊。此外,如果3月中旬的制裁措施最後真的付諸實行,將會是WTO糾紛中第一次成功地利用智慧財產權作為報復手段的案例。 巴西政府希望藉由最新的報復手段可以迫使美國正視這個問題,美國貿易代表團則認為巴西此舉會帶來負面的先例影響,並且希望能和巴西政府協商共同解決這項議題,盡可能不使報復行動發生。
歐盟執委會發布關於歐洲境內資料流監控之新研究歐盟執委會(The EU Commission)於2022年2月3日發布了一項研究,其繪製並預估歐盟27個成員國以及冰島、挪威、瑞士和英國等國家彼此之間的主要雲端基礎設施的資料流量。該研究概述了各級產業、位置、企業規模和雲端服務類型的雲端資料流入和流出的流量和類型。政策、決策者、商業領袖與公共行政部門可以將其作為參考,以支持對未來貿易協定、工業決策和雲端投資的決策。 在歐盟的歐洲資料戰略中,認識到獲取有關資料流的經濟情報的戰略重要性,因此提出了資料流戰略分析框架的發展。為了實現這一關鍵行動,歐盟執委會開展了上述關於繪製資料流的研究,首次開發和測試了一種全新、自我維持與可複製的方法,從而產生了資料流可視化工具,用於測量、映射和分析歐洲31個國家與地區的各級產業、地理和企業規模的雲端資料流。而該資料流可視化工具中顯示的資料預計將每年更新一次。使用的資料收集來源從官方統計資料等主要來源到調查和訪談等次要來源。 該工具得以讓歐盟執委會: 一、繪製和估計歐盟27個成員國(即歐盟內部資料流)和冰島、挪威、瑞士和英國(即歐盟外資料流)的雲端計算領域主要資料流的數量 二、預測至2030年的資料流出 三、分析各產業、公司規模和雲端服務類型的資料流量 該研究顯示2020年最大的資料流來自醫療衛生產業,而德國的資料流入量最大。該報告還估計,到2030年,來自歐洲企業的資料流量將是2020年的15倍。 作為資料流市場關鍵層面之一,透過進一步調查資料趨勢,將協同即將出現的資訊法案打造一個更加生動、動態和流動的雲端市場。
何謂「Spitzencluster-Wettbewerb」?Spitzencluster-Wettbewerb由德國聯邦教育與科學部(Bundesministerium für Bildung und Forschung,BMBF)自2007年起開始推行,屬該國高科技戰略2020(hightech-strategie 2020)之政策配套措施之一,更是歐盟發展歐洲研發區位計畫(European Research Area)之一環。所謂聚落係建立在德國傳統工業區位分布上,利用群聚效應因應產業技術發展的複雜問題(產業問題非單一技術可解決),使各具專長之學研機構與企業共同分享產業問題研議出解決方案,分擔研發風險與成本等,增強合作效率,促進產業創新及升級。聚落多以成立協會(association)為主,平均每一聚落有近70個企業參與,原則上開放跨國參與者參與聚落之產學合作,並對會員收取會費。 本計畫作為重要的區域產學研合作計畫,乃承襲自德國過去不斷推動的區域產學研合作計畫,其特色是採取競爭方式選出德國境內優秀之聚落,並補助其相關研發計畫。自2007年至2015年間,已有三次選拔,並選出共15個領先聚落,分別涉及領域橫跨航太、資通訊、能源、生技等技術發展。至2015年為止總計已補助超過1300個計畫。2015-2017年將規劃有三次選拔,每回合挑選至多10個聚落獲得補助。目前本計畫已補助3.6億歐元預算,至2017年底將再投入5億歐元預算。