車聯網「V2V」簡介
V2V（Vehicle-to-vehicle）通訊使用短程無線通訊技術（dedicated short-range radio communication, DSRC）交換周邊車輛速度與位置等相關訊息，並協助採取相對應措施，如警告駕駛前方車輛正在剎車，或於駕駛視線死角處有其他車輛正高速接近。因此，使用V2V通訊技術可有效避免車輛間相互碰撞、紓解交通壅塞之問題，對環保方面亦有所助益，然而，此技術於多數車輛間得以相互通訊時，方能最大化其效益。
V2V通訊技術可以每秒約10次之頻率，使車輛間相互廣播並接收全面之訊息，從而在一定距離範圍內360度「感知」其他車輛並與其他車輛進行「對話」。若將搭載V2V通訊技術之車輛配備適當的軟體或安全設備，車輛間即可利用接收到的有效訊息來避免潛在的事故威脅。V2V通訊技術可偵測出超過300公尺範圍之交通情況，包括因交通、地形或天氣影響而受人類駕駛忽略之危險，較傳統使用雷達系統或攝影鏡頭進行偵測之方式更為精準。
無論是機車、汽車、卡車及公車皆可使用V2V通訊技術以提升車輛安全系統的性能，車輛間之連接技術將成為協助駕駛發現潛在交通危機的輔助工具，有助於顯著減少每年因交通事故喪生之人數。
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
伴隨人工智慧、大數據及雲端運算浪潮，生物辨識技術逐漸成為日常生活的一部分。所謂生物辨識技術，是指利用個人獨特之生物特徵辨識個人的技術。生物特徵包含任何人類生理或行為特徵，只要能夠滿足普遍性、獨特性、不變性及可蒐集性 ，即可作為生物辨識之資訊。由於生物辨識技術能利用生物特徵達到識別與驗證個人身分，因而引發公眾對隱私、資安等議題的關注。 對此，紐約市於2021年7月21日也開始正式施行《生物辨識隱私法》（biometric privacy act） ，期能藉由限制業者利用生物辨識技術以及賦予消費者訴訟權利作法，促成隱私權的週全保障。 該法主要有三大部分： 一、規範生物辨識資訊範圍，包含但不限於（1）視網膜或虹膜掃描（2）指紋或聲紋（3）手或臉部立體掃描或是其他可用於識別之特徵。就前開生物特徵，要求業者應在所有消費者入口處放置清晰顯眼的標誌，搭配簡單易懂方式揭露其蒐集、保留、儲存消費者生物辨識資訊行為。同時，也明文禁止業者將消費者生物辨識資訊以販賣、租賃、交易或是分享方式交換任何相關價值或利益。 二、提供受侵害之消費者訴訟權與法定賠償請求權。但是，就單純未符合揭露要求之業者，該法給予30天的補救期間，要求消費者應於起訴前30天通知業者改善，一經改善即不得再起訴。 三、闡明政府相關部門不適用本法。金融機構、業者與執法部門共享生物辨識資訊，以及單純以影像、圖像蒐集而未分析識別情形則豁免揭露規範。 綜上，紐約市於該法創設訴訟權、法定賠償數額及豁免事由，預料將會是紐約市企業隱私保護政策重要指標，而值得我們繼續關注其發展與影響。
WIPO的廣播協議激怒了podcasters英國支持一項由智慧財產權組織（World Intellectual Property Organization/WIPO）草擬的廣電協議（Treaty on the Protection of Broadcasting Organizations），引起一陣反對聲浪。反對者聲稱，這無疑是送給大財團一項操控媒體內容製作的新權利。 2006年6月21日，在西班牙召開的此項協議的討論會議，賦予無線、有線廣電業者和網路廣播業者一項全新的智慧財產權利。業者將對他們所傳輸的任何作品，擁有「五十年、類似著作權的權利（copyright-like rights）」。此協議的目的是為了讓法律更合乎時代性，特別是要處理數位傳送上所產生剽竊數位訊號的問題。不過，網路廣播業者和podcasters卻擔心，如果WIPO將該規範擴張到網路，將使原無需經過授權散播的作品，或者內容是獲得「Creative Commons」授權，可無限制次數的發表，在某些情況下更可不付費的作品，反將經過網路廣播的傳送，讓一些團體組織獲得新的權利。如此一來，恐怕除了限制民眾獲取文化知識的自由外，更會讓那些原屬於創作者和公眾的權利，落入廣電業者手中。Podcasters認為，podcasting 和廣播不能相提並論，更不該受同樣法規的規範。
我國電子公文法制的最新發展 日本經濟產業省發佈「第四次產業革命競爭政策研究會報告書」2017年6月28日日本經濟產業省發佈「第四次產業革命競爭政策研究會報告書-以實現產業整合（Connected Industries）為目標-」。日本政府為能持續推動該國經濟，以建立創新附加價值的產業社會為目標，以實現產業整合並促進創新與競爭環境，於本年度一月至六月召開七次「第四次產業革命競爭政策研究會」，進行日本競爭政策檢討，並於28日發佈第一階段報告書。 本報告中提出四種大數據應用的商業模式，分別為：單獨成長型、附隨應用型、他面活用型與多面展開型四種。單獨成長型著重於產品或服務本身透過資料蒐集應用來改善品質。附隨應用型則除了透過資料搜集以進行產品與服務品質改善以外，亦擴散經驗運用到其他使用者的服務內容改善。他面活用型則透過產品或服務的資料蒐集，運用到其他的領域（例如駕駛資料的蒐集運用到保險費率的計算）。多面展開型則將多種不同的產品與服務的資料取得後綜整分析以能相互提升品質，或應用到新發展的領域。 報告中並提出資料運用對競爭環境影響的三個關鍵步驟。首先是資料本身的影響力，包括資料本身的必要性、資料品質、蒐集成本等。其次為資料蒐集的可能性，因其他競爭者也可能取得相同資料，故應確保資料的稀少性與蒐集能力的差異（與競爭者能區別）。第三是資料運用可能性，應注意資料應用上是否有資金、人才在競爭上的其他限制。