日本經濟產業省為協助中小企業更新老舊機器設備,並鼓勵中小企業導入新穎先進設備改善企業生產率,公布「先進設備導入計畫指引」(導入促進指針),於2019年至2021年間授權地方政府訂定先進設備導入計畫(先端設備等導入計画),提出區域內申請計畫的資格、設備定義、計畫目的與財產稅減免額度,以促成地方中小企業對地方特色的貢獻與參與,並改善在地產業環境與結構。
符合資格的中小企業若能在核准計畫年度內,每年勞動生產率提高達3%,可適用財產稅稅率減半或0%之優惠稅率(非免稅)。「先進設備導入計畫指引」亦明確指出,審核通過之計畫仍可進一步適用經濟產業省「中小型製造服務經營支援補助」(ものづくり・商業・サービス経営力向上支援補助金)、「服務業IT應用生產力提升補助」(サービス等生産性向上IT導入支援事業),享有更多的補助金補助。
所稱設備係指任何機械、裝置、備品、建築物附屬設備、軟體,以及電子檢驗或測量儀器。各地方政府訂定計畫時,可依其產業政策進一步限縮範圍。而先進之定義,係指欲購置設備之良率或生產效率,應較所淘汰設備高1%以上。有關新、舊設備之汰換應以同產業、同生產流程者為限,兩者比較之期間為淘汰設備原銷售日期起後10年內。由此可知,先進設備導入計畫的特殊性在於加速中小企業汰舊換新,提高勞動生產率以因應人口高齡化,而與鼓勵企業購買最新、最尖端設備之補助措施有所不同。
此外,為健全地方財政自主,「先進設備導入計畫指引」亦要求各地方政府應說明地方產業、環境或人文特色及先進設備的投資條件,以促進經濟發展與地方產業結構的融合。該指引具體建議包括:
美國交通部(U.S. Department of Transportation)部長(時任)Anthony Foxx於2017年1月19日公布「車輛與基礎設施間聯網指引」(Vehicle-to-Infrastructure (V2I) Guidance),旨在透過加速車輛與基礎設施間通訊系統之布建,增進車聯網時代的行車安全與機動性。同時,本指引也將補充交通部於2016年12月所公布之車輛間通訊規則草案,後者最重要的目的是透過車輛間通訊技術的管理,提升駕駛人對於碰撞與潛在危險的認知以預為因應。透過車輛與基礎設施間聯網指引,交通部聯邦公路管理局(Federal Highway Administration, FHWA)將協助運輸系統的所有人與操作人進行相關技術的布建,並讓各運輸事業主管機關與收費道路管理機關,了解布建相關技術之決策所可能造成的影響,並為相關技術的未來發展與聯邦挹注資金的利用(因為多數的V2I能夠整合於既有之ITS設備或道路周邊基礎設施,因此符合聯邦對ITS的補助條件),做好準備。 車輛與基礎設施間之通訊,是車聯網環境的重要構成部分,透過硬體、軟體、韌體、以及無線通訊系統,相關資料不但能在車輛間進行動態傳輸,亦得在車輛與道路基礎設施間進行傳輸。聯邦公路管理局局長(時任)Gregory Nadeau表示:「除了增進行車安全,車輛與基礎設施間之通訊技術能提供相當大的機動性,並為整體環境帶來益處。車輛與基礎設施間之通訊與聯網,以及諸如隱私與互通性等更大的挑戰,都將由本指引作為展開全國性對話的起點。」車輛與基礎設施間聯網(V2I)可謂智慧運輸系統(Intelligent Transportation Systems, ITS)的次世代技術,其能捕捉車輛所產生的交通資料,並向車輛無線傳輸例如行車建議等的資訊,讓駕駛人能夠掌握與安全性、機動性、甚或是與整體環境相關的所有情況。 車輛與基礎設施間聯網指引的內容,目前包括聯網車輛運輸衝擊規劃初階報告(Connected Vehicle Impacts on Transportation Planning Primer)、聯網車輛運輸衝擊規劃桌上參考手冊(Connected Vehicle Impacts on Transportation Planning Desk Reference)、技術備忘錄第2號:聯網車輛規畫流程與產品及利害關係人角色與責任(Connected Vehicle Planning Processes and Products and Stakeholder Roles and Responsibilities)、技術備忘錄第3號:新型與強化型分析工具、技術、與資料之需求分析(Analysis of the Need for New and Enhanced Analysis Tools, Techniques, and Data)、技術備忘錄第6號:運輸規劃導入互聯車輛所需之技能與專業知識(Skills and Expertise Required to Incorporate Connected Vehicles into Transportation Planning)、新型與強化型分析工具、技術、與資料之需求分析:公路容量手冊簡介(Highway Capacity Manual Briefing)、新型與強化型分析工具、技術、與資料之需求分析:交通系統模擬模式簡介(Briefing for Traffic Simulation Models)、以及聯網車輛運輸衝擊規劃:社區關懷案例研究(Outreach to Planning Community)。 另外,為了讓執照核發條件透明化,相關的典範實務(best practices)也能為各政府與民間組織機關近用,以布建聯網車輛專用短程通訊(Dedicated Short Range Communications, DSRC)路邊基地台(Roadside Units, RSU)與相關服務,用以支援車輛與基礎設施間之聯網應用,亦針對執照持有人訂有指引(Guide to Licensing Dedicated Short Range Communications for Roadside Units)。
研究顯示:主管機關審查是否核發奈米專利的時間越來越長專研奈米科技領域的美國顧問諮詢公司 Lux Research and Foley & Lardner LLP 最近公布的一份報告( Nanotech IP Battles Worth Fighting )指出,美國商標專利局( US PTO )在去( 2005 )年共核發 4,996 個奈米技術領域的專利,雖然這個數字挺嚇人的,不過報告中也發現,過去一年取得奈米專利的成長率只有 4 %,比起更前一年( 2004 )的 20 %的成長率,少了許多。然報告指出, 取得奈米專利保護的成長趨緩並不表示投入這個領域的研究不夠,相反地,若從專利申請案的數字來看, 2005 年的申請案數字其實成長了 52 %。而 US PTO 奈米專利的核發率成長有限的原因,主要是因為申請人所主張的保護範圍交疊重複( overlapping claims ),使 US PTO 審查奈米專利所需的時間,相較於其他技術領域來得更長,平均而言,目前 US PTO 核發一項奈米專利所需的審查時間竟高達四年。 這項報告總共檢視了 2,738 個專利,涵蓋七類申請領域共計 52,148 個權利範圍的主張。報告總結,在電子領域中有關 carbon nanotube 及 quantum dot 之專利申請案,多數為脆弱的專利主張,有面臨法律訴訟的高度風險,若發生侵權訴訟,被告應該勇於進行訴訟防禦;而奈米材料由於市場潛力極大,故報告建議投入於專利搜尋或佈局之檢視,乃必要之成本。此外,報告也認為陶瓷奈米元件( ceramic nanoparticles )於能源領域的應用也極具發展潛力,並預期奈米電線( Nanowires )於電 子領域之應用將越來越受到重視。 不過,報告最後警告, patent trolls 的問題將會出現在奈米技術市場。所謂的 patent trolls 是指企業寧願花錢收購專利並透過授權收取權利金,也不願意自行投入研發的一種決策模式,此類企業通常是不負責實際商品交易的控股公司。
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告,探討人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響,分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處,但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性(Vulnerability),進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括:「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」,以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中,廣泛應用AI可能導致模型風險上升,因某些模型難以驗證、監控及修正,且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外,在大型語言模型(Large Language Model, LLM),大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性,使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型(Pre-trained Model)中,金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉,進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源,模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰,包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測,評估現行金融政策框架是否充分,並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形,並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外,主管機關可考慮利用監督科技(SupTech)及監管科技(RegTech)等AI驅動工具強化監管效能,以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。
2007年9月25日專利判決:Sprint v. VonageSprint,美國第三大電話公司,於2005年向Kanas聯邦法院提起Vonage侵害其七件有關通訊科技的專利。2007.9.25聯邦法院判決:有關Sprint 控告 Vonage通訊專利侵害案,本案陪審團認為,Vonage為?意侵害Sprint專利權,即本案法官若同意陪審團意見,將可判決三倍的賠償金額。而本案判決,網路電話公司—Vonage Holdings Co. 應賠償Sprint Nextel 6千9百50萬美元,及未來盈收百分之五之權利金。 Vorgae 以書面聲明將對聯邦法院此次判決提出上訴;並將變更產品設計以避免使用本案爭議技術。Vonage法務長說明“對於陪審團不認同’Vonage的技術與Sprint的技術是有差異的’甚感失望;而Vonage首要目標是提供給客戶高品質、高穩定的數位電話服務”。 Sprint發言人—Matt Sulivan 說明,Sprint擬向地方法院申請禁制令,禁止Vonage使用Sprint之專利技術。 本件判決為2007年第四大專利案件判決。 此判決為今年度第二個不利於Vonage的判決。今年三月Virginia法院認定Vonage之網路電話系統侵害Verizon三項專利。此判決判定之賠償金為5千8百萬美元及未來盈收百分之5.5之授權金。 分析師認為,VoIP已成為主流話題,Vonage以網路電話為主要業務的公司,未來將面對更多的問題及付出更多的金錢。