德國聯邦卡特爾署針對電動車公共基礎設施產業進行調查,以釐清相關競爭法問題

  德國聯邦卡特爾署(Bundeskartellamt)於2020年7月9日公布,將針對電動車公共基礎設施產業進行調查,以釐清目前市場相關競爭法問題。

  聯邦卡特爾署署長Andreas Mundt表示,建立全國性的充電基礎設施是德國電動車成功的先決條件之一,目前電動車充電基礎設施產業尚處於早期市場發展階段,因此,釐清市場是否有不正競爭問題,方能使電動車充電基礎設施布建能迅速擴張。在公共場所充電的條件和價格,也將影響消費者是否決定改用電動車。然而在目前市場發展階段時,已收到越來越多關於充電站價格和條件的投訴。

  根據聯邦政府的計畫,2030年前德國將於全國範圍內布建大規模的充電基礎設施,其中包括公用的充電基礎設施。雖然充電站之布建及營運,不適用例如高壓電網擴建加速法、電網擴張法等與電網相關法規之適用。但可依德國不正當競爭防止法(Gesetz gegen den unlauteren Wettbewerb, UWG)拘束該領域可能存在的競爭法議題。除了應確保非歧視性地近用充電站外,更應研擬充電站相關使用條款,以確保充電站能正常營運。此外,並應研究城市及地方政府是否有提供合適的充電站位置,及其對充電站營運商之間的競爭影響。另外,聯邦高速公路上充電站之市場競爭狀況亦為聯邦卡特爾署關注的議題。

  聯邦卡特爾署將於兩個調查階段中,向利害關係人進行產業調查。第一階段,將確定公共收費充電基礎設施的建設狀況,以及城市及地方政府和其他參與者,在規劃和提供充電站合適位置的現行作法。並在此基礎上,進行第二階段深入調查,特別針對有關移動服務提供商和使用者近用充電站的問題。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

相關連結
※ 德國聯邦卡特爾署針對電動車公共基礎設施產業進行調查,以釐清相關競爭法問題, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8504&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/08/25)
引註此篇文章
你可能還會想看
淺談我國能源關鍵基礎設施資通訊安全法制建構之重要性--以歐盟及德國智慧電表布建發展為例

日本總務省公布AI運用原則草案

  日本總務省於2016年10月起召開AI聯網社會推進會議(AIネットワーク社会推進会議),該會議於2018年7月17日公布「報告書2018─邁向促進AI運用及AI聯網化健全發展」(報告書2018-AIの利活用の促進及びAIネットワーク化の健全な進展に向けて-),提出「AI應用原則草案」(AI利活用原則案)。   「AI應用原則草案」制定目的在於促進AI開發及運用,藉由AI聯網環境健全發展,實現以人為中心之「智連社會」(Wisdom Network Society:WINS),其規範主體包括︰AI系統利用者、AI服務提供者、最終利用者(以利用AI系統和服務為業)、AI網路服務提供者、離線AI服務提供者、商業利用者、消費者利用者、間接利用者、資料提供者、第三者和開發者;草案內並根據上開規範對象間關係,整理各種AI運用情境,最終提出「適當利用」、「適當學習」、「合作」、「安全」、「資安」、「隱私」、「尊嚴自律」、「公平性」、「透明性」、「歸責」等十大AI應用原則。總務省表示將持續檢討完善AI應用原則草案細節,以「利用手冊」等形式公布,提供民眾參考。   行政院於2018年初推出「台灣AI行動計畫」,將整合5+2創新產業方案,由相關部會協助發展100個以上的AI應用解決方案,日本總務省所整理之AI應用情境與研提之應用原則,或可作為我國未來推動AI發展之參考。

美國國家標準暨技術研究院發布「全球AI安全機構合作策略願景目標」,期能推動全球AI安全合作

美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2024年5月21日提出「全球AI安全機構合作策略願景目標」(The United States Artificial Intelligence Safety Institute: Vision, Mission, and Strategic Goals,下稱本策略願景),美國商務部(Department of Commerce)亦於2024年參與AI首爾峰會(AI Seoul Summit)期間對外揭示本策略願景,期能與其他國家攜手打造安全、可靠且可信賴之AI生態系。 由於AI可信賴與否往往取決於安全性,NIST指出當前AI安全所面臨的挑戰包含:一、欠缺對先進AI之標準化衡量指標;二、風險測試、評估、驗證及確效(Test, Evaluation, Validation, and Verification, TEVV)方法不健全;三、欠缺對AI建模後模型架構與模型表現間因果關係的了解;四、產業、公民社會、國內外參與者等在實踐AI安全一事上合作程度極為有限。 為因應上述挑戰並促進AI創新,NIST在本策略願景中擬定以下三大戰略目標:(1)推動AI安全科學發展:為建立安全準則與工具進行技術合作研究,並預先部署TEVV方法,以利評估先進AI模型之潛在風險與應對措施;(2)推展AI安全實務作法:制定並發布不同領域AI風險管理之相關準則與指標,以達到負責任設計、開發、部署與應用AI模型與系統之目的;(3)支持AI安全合作:促進各界採用前述安全準則、工具或指標,並推動全球合作,以發展國際通用的AI安全風險應對機制。

美國CAFC透過Abbvie, Inc. v. Kennedy Inst.案確認顯而易見重複專利制度

TOP