美國加州公共事業委員會提出自動駕駛車輛試點計畫
加州公共事業委員會（California Public Utilities Commission, CPUC）提出自駕車試點計畫，允許在未有配置人類駕駛之情況下測試自駕車，此次計畫包含兩個試點項目，將於5月被五人委員會審核，並決定是否批准。
第一個試點項目允許參與廠商之自駕車上路測試，並須配置經培訓的人類駕駛於自駕車內，以應付隨時的突發狀況；第二個試點項目則允許無人駕駛之自駕車上路測試，惟在無人類駕駛隨車之情況，必須符合加州機動車輛管理局（Department of Motor Vehicles, DMV）之規定，如遠端監控車輛狀態及操作，以保障乘客安全。
參與廠商必須定期向CPUC及DMV繳交營運報告，包含測試期間車輛碰撞（collision）及解除自動駕駛（disengagement）次數。
此次試點計畫已開放廠商申請，科技大廠及叫車服務公司如Google、Tesla、Uber以及Lyft等目前亦已正進行自駕車之設計與測試。若此提案通過，CPUC將進一步規劃自駕車載客服務之相關辦法，使自駕車測試之法制更臻完善。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
甘琳
法律研究員 編譯整理
美國德拉瓦（Delaware）州法庭於1月9日判決，記憶體晶片（DRAM）設計業者Rambus公司（Rambus Inc.）因在訴訟過程中，毀壞此一專利訴訟案件的相關文件與資料，使其專利不具執行力。因此無權以系爭的12項專利要求 Micron公司（Micron Technology Inc.）支付權利金。判決公告後，Rambus公司的股價因而重挫約40%。 兩家公司的紛爭可溯至2000年，該年度Micron公司曾控告Rambus公司，宣稱Rambus公司試圖掌控當時DRAM晶片的市場。當時，Rambus公司要求Micron公司在內的晶片製造業者須支付權利金給該公司，而晶片製造業者則予以反擊，宣稱Rambus公司取得專利的過程有瑕疵。 雙方除於法院進行訴訟外，並利用美國聯邦貿易委員會（FTC）進行紛爭處理，互有勝負。例如：去年11月，加州地方法院宣判Rambus公司控告Micron公司、海力士（Hynix）、三星電子（Samsung Electronics）與南亞科技（Nanya Technology）等公司侵權一案，獲得初步勝利。然而如今法院的判決卻又重擊Rambus公司，因為該判決可能使該公司往後難以利用其所擁有的專利，迫使其他晶片製造業者支付權利金，也因此造成Rambus公司股價重挫的情形。
政府採購雲端服務新興模式暨資安一體考量之研析 合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。