英國BEIS發布第一代（SMETS1）智慧電表相容性公眾諮詢
英國商業、能源和產業策略部（Business, Energy and Industrial Strategy, BEIS）於2018年4月17日發布公眾諮詢，議題為「最大化第一代（SMETS1）智慧電表的相容性（interoperability）」，該諮詢將截止於2018年5月24日。
英國對於SMETS1的推廣分為兩階段進行，基礎建設階段始於2011年，主要安裝階段則於2016年11月開始，國家數據及通訊供應商－資料通訊公司(Data Communications Company, DCC)自此階段開始營運，直至2020年智慧電表建置完成。
因現今由各能源供應商使用自身資料及通訊設備裝設第一代智慧型電表，造成消費者無法任意更換能源供應商之情況。對此，英國政府之長期政策目標雖為SMETS1最終可全數透過DCC進行運作，然由於現階段尚未強制能源供應商使用DCC所提供之服務，使用SMETS1的消費者仍無法自由的轉換能源供應商。
本文件提出了兩個方案向公眾諮詢：
- 要求能源供應商於六個月時限內至DCC註冊其所提供且合於規範的SMETS1，或將SMETS1更換為SMETS2（第二代智慧電表）。而於2020年12月31日前，所有未註冊之SMETS1將強制更換為SMETS2。
- 若能源供應商已嘗試所有合適的解決方法，仍無法於2019年底前使SMETS1在智慧模式下運作，就必須在2020年6月底前將SMETS1更換為SMETS2。 若供應商係於2019年後才取得SMETS1，於獲得SMETS1之後的六個月內採取所有相關措施後仍無法令SMETS1以智慧模式運作，亦應更換為SMETS2。最終，所有不能運行智慧模式之SMETS1將於2020年12月31日前被完全汰換。
英國政府期透過更完善的政策規劃改善現階段SMETS1透過個別能源供應商之數據及通訊系統運作之情況，以確保SMETS1之智慧模式於消費者更換供應商時能維持正常運作，使消費者可確實獲取改用智慧電表之利益。我國於2015年已開始推動低壓智慧電表建置，英國面臨之問題值得借鏡，政府於推廣低壓智慧電表之同時應注意智慧電表基礎設施之相容性，以增進低壓智慧電表建置效率及降低建置成本。
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
BEIS, Maximising interoperability for first generation (SMETS1) smart meters https://www.gov.uk/government/consultations/maximising-interoperability-for-first-generation-smets1-smart-meters
Smart metering implementation programme: Consultation on maximising interoperability for SMETS1 meters, including draft legal text, GOV.UK https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/700382/SMETS1_maximising_interoperability_enrolment_mandate_consultation_.pdf
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美國廢止FCC對ISP之隱私權規則2016年10月27日，FCC依據傳播法案(Communication Act)第222條通過《寬頻用戶隱私保護規則》(Rules to Protect Broadband Consumer Privacy, 下稱2016 Privacy Order)。2016 Privacy Order主要包含以下三點： 選擇加入（Opt-in）：當使用或分享消費者之「敏感資訊」，須事先取得消費者明確之同意。「敏感資訊」包括精確的地理定位資訊、財務資訊、健康資訊、孩童資訊、社會安全號碼(Social Security Number, SSN)、網站瀏覽與應用程式使用紀錄，以及通訊內容。 選擇退出（Opt-out）：對於符合消費者期待的「非敏感資訊」，除非客戶Opt-out，ISP業者皆能在未取得消費者事先同意之情況下自由使用與分享。例如電子郵件位址與服務介面資訊(service tier information)。 例外：推定客戶會同意之資訊，例如在客戶與ISP業者建立關係後，不須額外取得寬頻服務或計費之同意。 2016 Privacy Order通過後受到ISP業者大力抨擊，尤其是網站瀏覽與應用程式使用紀錄亦須取得消費者事先同意之部分，其認為如此可能扼殺電子商務發展，消費者亦可能被不必要的警示轟炸。由於2016 Privacy Order引起諸多不平，因此通過後半年，美國參議院與眾議院分別於2017年3月投票廢止，總統並於4月3日正式簽署此份國會審查法案(Congressional Review Act)。 廢止《寬頻用戶隱私保護規則》之原因為，消費者之個人資料雖可受到保護，但該規則僅適用於寬頻服務提供者與其他電信供應商，並不包含網站與前端服務(edge services)。是以僅ISP業者受到較嚴厲之管制，其餘網路服務則由FTC管轄，而FTC對隱私權之規範較為寬鬆，因此可能發生提供不同服務的兩家業者使用同一份客戶資料，受到的管制程度卻不同之情形。 贊成2016 Privacy Order之議員與消費者自助組織(consumer-advocacy groups)表示ISP業者應受到較嚴厲之規範，因消費者能輕易在網站間轉換，卻不能輕易更換ISP，且ISP得以取得消費者在所有網站上之瀏覽資料，但如Google與Facebook等大廠雖非ISP業者，卻亦能取得不限於自身網站的客戶瀏覽資料。 由於《寬頻用戶隱私保護規則》已正式廢止，FCC將不得再通過其他相同或實質上相同之規範，對ISP業者之管制回歸《傳播法案》第222條，亦即，對於網站瀏覽與應用程式使用紀錄之使用或分享，不須取得客戶之事先同意。
Flyknit專利訴訟戰持續擴大，Nike指控Puma侵害Flyknit系列產品之發明專利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。
日本發布資料素養指南之資料引領判斷篇，旨在呼籲企業透過資料分析結果改善並優化企業經營日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年7月發布《資料素養指南（下稱《指南》）》，指南分為三大章，第一章為整體資料環境之變化；第二章為資料治理；第三章為資料、數位技術活用案例與工具利用。指南第二章中的資料引領判斷篇，主要為呼籲企業透過資料分析結果改善企業經營。 《指南》資料引領判斷篇指出，在進行資料驅動的判斷流程時，需留意三點事項，分述如下： （一） 提出假說、驗證並進行決策 首先盤點利害關係人，蒐集各自的需求與課題，考量可以適用的技術與服務，並以此為基礎提出與事業相關的假說。其次，盤點必要資料並確認其利用可能性，同時針對所缺乏的資料進行取得可能性之評估。下一步，以所取得的資料為基礎進行假說與資料分析結果之驗證。而後，將假說與資料分析結果的驗證成果提供給利害關係人，並以利害關係人的意見為基礎，進行追加資料的取得並同時修正假說內容。最後，基於資料分析結果進行決策。 （二） 判斷決策所必要之資料的信賴性 企業在盤點必要之資料以進行分析並據此進行決策時，由於資料沒有達到特定數量無法用於分析、資料蒐集需花費時間成本，且判斷時點有時亦有其時效性，因此，在確保必要之資料時，會先檢視企業內部所持有之資料，而後確認政府機關的公開資料，如仍缺乏必要之資料，則會確認從資料市場取得之可能性等。在確保必要之資料後，則會判斷決策所必要之資料的信賴性，其主要分為兩點，一為針對資料本身之信賴性，包含資料是否有偏頗、對於資料產出者的信賴性以及資料取得日期、地區等；一為資料傳輸、編輯的信賴性，包含對於資料仲介者的信賴性、資料編輯程式以及資料整合方針。在無法完全確保資料的信賴性時，則會透過相關聯的資料進行資料正確性的檢驗。 （三） 服務導入與監視 資料分析並不僅侷限於現在資料的分析，亦會涵蓋未來資料的預測。舉例而言，自動駕駛資料不僅會分析車輛狀況以及周圍狀況，亦會預測並自動判斷是否需要剎車。透過資料分析結果導入服務後，亦應透過監視檢視決策成效，方法包含滿意度調查、平均使用時間調查等，並針對調查結果進行改善。 我國企業如欲將其所持有之資料用於分析並依照分析結果進行企業經營決策，除可參考日本所發布之《指南》資料引領判斷篇建立內含PDCA四面向之管理制度以外，亦可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》，針對自身所持有之資料建立包含PDCA四面向之管理制度。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）