英國BSI發布自駕車發展與評估控制系統指引
英國標準協會（British Standards Institution, BSI）於2020年4月30日發布「PAS 1880:2020：自駕車控制系統開發及評估指引（PAS 1880:2020: Guidelines for developing and assessing control systems for automated vehicles）」，該文件提供一系列的準則，提供自駕車研發者於發展控制系統時可安全有效的進行布建；本文件所涵蓋之自駕車類型主要為於（研發者）所設計及規劃之特定運行範圍內（operational design domain，以下簡稱ODD）下不需人工介入即可運送旅客與貨物者。
指引中就自駕車之控制系統設計進行分類，並提出研發者應針對不同目的與重點進行說明以及相關應遵循事項，其中應包含以下項目：
- 任務：自駕車之任務應被定義。
- ODD：自駕車之ODD應被定義並且應可涵蓋其所有執行任務之面向。
- 感知運作：於任務中感知運作系統執行時，自駕車應可判斷其是否遵循ODD之範圍，並可提供相關資料予決策系統。
- 決策：當決策系統執行時，自駕車應可實施所有為達成任務所決策規劃之活動。
- 控制運作：當控制運作系統執行時，自駕車應可於正常情況下控制其動作以完成任務，並可於無法執行正確行動時採取合適之措施。
- 監控運作：當監控運作系統執行時，於整個任務過程中，自駕車應可監控其自身之運作。
- 人身安全、系統安全與有效（Safe, secure and effective）：自駕車應可於所有時刻皆保持運作之人身安全、系統安全性與有效性。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本為了提高產業競爭力，於 2002 年提出智財戰略計畫，並於內閣中設戰略本部，由首相小泉純一郎領導，每年並仔細擬定當年度的智慧財產權推動計畫。在今年剛定案的「二零零六年智慧財產權推動計畫」中，以開發或利用大學的智慧財產及加強與產業界的合作並提出對付仿冒品等的對策為重點。 根據「二零零六年智慧財產權推動計畫」，未來將加強整合大學內部的大學智慧財產本部與民間的技術移轉機關（ TLO ），以便集中運用人才、研究成果。計畫也將建立一套可簡便利用專利或論文的資料庫系統，預期明年四月起可供利用。 日本的大學院校去年在國內取得專利權的有三百七十九件，大學將專利技術移轉至民間組織件數在二零零四年度有八百四十九件，藉由技術轉移所得收入為三十三億日圓，雖然這些表現相較於以往年度均有所成長，但日本不論在專利件數或收益上，都與美國相差甚遠，日本政府為了加強國際競爭力，認為有必要加強產、學界的合作，故「二零零六年智慧財產權推動計畫」也規劃，大學院校若有意到海外申請專利權，政府將補助申請費；此外，原本只限定優惠大學正副教授的專利申請費減免措施，也將及於研究所的學生等，以期促進大學內部研發。
從Google提起的「FITBEING」商標異議案談JPO對於近似與著名商標的判斷日本特許廳（Japan Patent Office，後稱JPO）於2024年6月駁回Google公司對來自中國大陸的深▲せん▼小▲ちぇ▼科技有限公司（後稱中國大陸公司）有關「FITBEING」文字商標的註冊異議，認為中國大陸公司的「FITBEING」商標與Google公司的「FITBIT」商標在外觀、發音等方面存在顯著差異，因此不會對消費者造成混淆。 中國大陸公司於2023年1月在日本申請註冊「FITBEING」文字商標，指定於第14類的「鐘錶和計時儀器」等商品。Google公司於同年8月對該商標提出異議，主張「FITBEING」商標與其於2018年註冊的「FITBIT」文字商標，在拼寫及發音上相似，並有致相關消費者混淆誤認之可能，違反日本商標法第4條第1項第11款、第15款。此外，Google公司亦表示其「FITBIT」文字商標已為Google穿戴設備的「周知」標識，應具有排他性。 JPO指出，儘管「FITBEING」和「FITBIT」在拼寫上皆以「FITB」開頭，惟二者字尾的「ING」和「IT」無論在文字外觀、字母數量還是音節數量上的差異皆具顯著差異。此外，JPO亦評估「FITBIT」商標是否為「周知」商標。依日本商標法第4條第1項第10款規定，與消費者廣泛認識其為表示他人營業商品或服務之商標相同或近似，使用於同一或類似之商品或服務者，不得註冊商標。本案中，JPO指出Google公司所提供的證據，包括各國市場調查報告和廣告宣傳資料，卻未能提交足夠的日本市場調查資料，以證明「FITBIT」在日本已被相關消費者廣泛認識為Google穿戴式設備的「周知」標識。因此，基於雙方商標近似及周知程度，JPO駁回了Google公司的異議，認定兩商標無導致消費者混淆誤認之虞。 由本案可知，日本JPO對商標近似性的判斷標準與我國大致相同，均會考量商標的外觀、發音及涵義的差異。企業在設計創作商標時，應檢視商標的外觀、讀音以及涵義，避免欲註冊商標與現有商標近似，以避免無法取得註冊商標。此外，若欲主張「周知商標」，企業應確保提交充分的當地市場調查資料證明商標的知名程度，包括當地市場的消費者調查結果及銷售資料等，當面臨爭議時，用以主張商標的著名程度。 本案目前經JPO駁回Google公司的異議後，尚無進一步的訴願或訴訟公開資訊。 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/）
固網業者路權取得相關問題之研究 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。