日本國土交通省公布最後一哩路自駕車系統指引
為促進自駕車研發和推廣，日本國土交通省召集產官學研各界成立先進安全汽車（Advanced Safety Vehicle, ASV）推進檢討會，檢討設計自駕車時之注意事項，並於2020年7月17日公布「最後一哩路自駕車系統基本設計書」（ラストマイル自動運転車両システム基本設計書），希望能藉此達成確保地方交通運輸能量及加速自駕車落地之目標。
「最後一哩路自駕車系統基本設計書」將操作適用範圍（Operational Design Domain, ODD）定義為限定區域或駕駛環境條件，並提出所有自駕車應具備之共通ODD，包括（1）道路/地理條件︰目標道路、行駛道路；（2）環境條件︰時間、天氣；（3）行駛條件︰行駛速度；（4）行駛空間︰可支援自駕車行駛之基礎設施，以及可提醒用路人注意正在進行自駕車實驗之設施。此外，由於不同應用情境會影響ODD之設定，故本書以限定路線下往返之自駕車為代表，說明在個案中該如何進一步檢討ODD。以行駛速度為例，在共通ODD中，最後一哩路自駕車時速應為30公里，但在提供限定路線內往返之載客服務時，自駕車的時速應設定在12公里以下。最後，「最後一哩路自駕車系統基本設計書」內整理最後一哩路自駕車共通及特有之技術要件，以及設計時應留意和確認的問題。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
周晨蕙
副主任 編譯整理
2.柯亦儒，〈英國BSI發布自駕車發展與評估控制系統指引〉，2020/07，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=5&i=180&d=8492&no=67（最後瀏覽日期︰2020/10/05）。
根據JD SUPRA於2022年4月29日研析美國Bay Fasteners & Components, Inc. v. Factory Direct Logistics, Ltd.案例，並刊出「制定全面性的營業秘密戰略」一文指出，員工的入職和離職是企業營業秘密糾紛產生的主要風險之一。企業在僱用員工時須避免營業秘密的污染和竊取。員工離職時，企業應採取離職面談與提醒，以防止離職員工洩露營業機密。以下針對員工入職、員工離職兩個情形，整理建議企業應採取之對策。 員工入職時，為避免新員工帶來任何營業秘密的污染，企業應教育新進員工保護前雇主營業秘密的重要性、如何將營業秘密從know-how區分出來，或是要求員工證明他們不會透露與持有前雇主的機密資訊或任何非公開資訊。然而，為保護企業的營業秘密不被員工竊取，最直接的方法是使用契約中的保密協議、競業禁止條款進行約束，作為保護企業的證據。 離職面談是防止離職員工向未來雇主揭露企業營業秘密的有效方法。在離職面談時，企業應提供員工入職時所簽訂的保密協議條款與相關任職期間的協議約定，並要求離職員工簽屬確認書證明已被告知應遵守的營業秘密內容範圍及其所負義務，同時企業應記錄離職面談過程的內容。若知悉離職員工未來任職公司，建議以信件通知該公司提醒應尊重彼此的營業秘密。此外，企業在得知員工要離職時，應指示IT部門確認員工電腦登錄及下載歷史紀錄是否有洩漏營業秘密之可疑活動，例如大量讀取文件、使用非公司的IP登入。員工離職後，IT部門應盡快停用該離職員工相關帳號權限，同時考慮資料備份，即使沒有檢測到可疑的活動，也建議備份員工的設備使用狀況和帳號log紀錄，以作為日後面臨爭訟時之證據。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
美國聯邦政府規劃專案計畫，推動機構建築能源效率政策目標去年（2011）十二月，歐巴馬總統簽署的備忘錄（Presidential Memorandum）中要求聯邦政府機構在未來的兩年間可以在建物能源效率的提升上，達成至少2億美元的目標，而在今年（2012）5月2日，各聯邦政府機構終於完成其第一階段的任務，也就是完成額度分配的任務，由農業部、商業部、國防部、司法部、能源部、國土安全局等各聯邦政府機構，共同參與並完成這2億目標額的分配。 在能源效率的提升計畫中，各機構預計簽訂總共約21億的成效式合約（performance-based contract），用以支付其改善能源效率上所需的經費，其中已完成超過1億美元節能績效保證契約（Energy Savings Performance Contracts ，ESPCs) 和節能服務契約（Utility Energy Savings Contracts ，UESCs)的簽訂，另外還有約12億美元的項目正在開發中，預計於2013年前完成所有21億美元契約的簽訂，以呼應總統要求強力發展能源效率氣勢。 節能績效保證契約是與ESCO（energy service company）簽訂的一種合約，合約中，聯邦政府不需要國會事先撥款支付資金成本予ESCO，而是由ESCO在經過諮詢後，擬定符合聯邦機構需求的節約能源計畫，並支付所需的資金支出，但是ESCO將會保證計畫中所節省下來的能源支出，足以支付契約期間內的支出並取得獲利為報酬，契約期間最長可達25年；節能服務契約則是供電業者提供更有效率的供電方式，並由業者編列資金來支付計畫的資金支出，而業者將會由契約期間內所節省來的電費獲得回報。 同時，在這些聯邦政府機構聯合領導下，60個主要企業的CEO、大學、市長和勞工領袖等皆代表不同單位，共同做出改善估計約1.6億平方英尺商業建物的能源效率，例如一些大型賣場正著手於改善他們的照明設備以及為他們的冷凍設備裝上門，一些醫院以及大學也意識到能源效率的改善將會為他們節省大筆的支出並且為病患或是學生提供更好的服務 除此之外，一些金融機構亦作出2億美元的資金承諾，由於能源效率改善的花費對一些私人機構而言，是一個主要的限制，因此花旗銀行以及一些金融服務業者以直接投入資金的方式，或是針對不動產所有權人的資金需求設計出相關的金融服務。 以上這些行動除了在於達成能源效率改善的目的，滿足歐巴馬總統設定於2020年前減少20%的能耗目標，重要的是同時也預計將創造出高達11萬4千個工作機會，這些都是歐巴馬政府於去年2月提出的「建物改善」（Better Building）倡議中的一部分，也屬於美國政府現在「刻不容緩」的政策執行重點（We Can’t Wait execution action）項目之一。
澳洲法院判決BRCA1基因專利部分無效澳洲高等法院(澳洲的最高司法機關)在10月7日時做出重要判決，認為單純從人類基因體分離出來的基因序列，不足以作為專利的申請標的。本案的原告是一名69歲曾罹患乳癌的女士，他向法院起訴請求法院宣告Myriad 基因公司所擁有的BRCA1基因專利中部分的專利範圍(claim)無效。BRCA1基因的突變(mutation)或特定的表型被認為與乳癌及卵巢癌的發生機率有關。在先前的審級，法院都判決被告勝訴，但高等法院推翻了先前的見解，以7票贊成0票反對的比數\判決原告的上訴有理由，Myriad基因公司的專利無效。本案由首席法官連同其餘三位法官提出多數意見，另外有兩份協同意見。 本案的主要爭點在於系爭專利是否符合澳洲1990年專利法(Patents Act 1990)中，對專利應屬於一種「生產方式」(manner of manufacture)的規定。多數意見認為系爭的專利範圍只是BRCA1基因的序列，這些資訊並非由人類所「製造」，而僅是由人類所辨別。因此這無法被視為是一種生產的方式，不符合專利法的相關要求。若要將其視為生產方式，則需要進一步擴張生產方式的概念範圍，不適合由法院進行判斷。同時法院認為這個專利可能造成寒蟬效應，使得與BRCA1相關的分離技術變得過於昂貴或形成事實上的壟斷狀態，也與專利法希望促進發明的初衷不符。最後，法院在確認澳洲對於是否應承認此類專利並無國際法上的義務後，宣告此專利無效。 澳洲的學界對此判決表示歡迎，認為此判決將使醫療人員執行職務時免於侵犯智慧財產權的恐懼。但澳洲的生技產業則認為這個判決可能會打擊相關的研究，造成負面影響。澳洲法院的判決與美國先前的判決見解相當類似，同時該判決也可能對於其他國家的類似案件發生影響。例如在加拿大的一個與罕見心臟疾病基因有關的官司，就很可能會受到本判決的影響也宣布該基因專利無效。
OECD發布《抓取資料以訓練AI所衍生的智慧財產問題》報告經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）於2025年2月9日發布《抓取資料以訓練AI所衍生的智慧財產問題》報告（Intellectual property issues in artificial intelligence trained on scraped data），探討AI訓練過程中「資料抓取」對智慧財產之影響，並提出政策建議，協助決策者保障智財權的同時推動AI創新。 資料抓取是獲取AI大型語言模型訓練資料之主要方法，OECD將其定義為「透過自動化方式，從第三方網站、資料庫或社群媒體平臺提取資訊」。而未經同意或未支付相應報酬的抓取行為，可能侵害作品之創作者與權利人包括著作權、資料庫權（database rights）等智慧財產及相關權利。對此，報告分析各國政策法律的因應措施，提出四項關鍵政策建議： 一、 訂定自願性「資料抓取行為準則」 訂定適用於AI生態系的準則，明確AI資料彙整者（aggregators）與使用者的角色，統一術語以確保共識。此外，準則可建立監督機制（如登記制度），提供透明度與文件管理建議，並納入標準契約條款。 二、 提供標準化技術工具 標準化技術工具可保護智財權及協助權利人管理，包括存取控制、自動化契約監控及直接支付授權金機制，同時簡化企業合規流程。 三、 使用標準化契約條款 由利害關係人協作訂定，可解決資料抓取的法律與營運問題，並可依非營利研究或商業應用等情境調整。 四、 提升法律意識與教育 應提升對資料抓取及其法律影響的認知，協助權利人理解保護機制，教育AI系統使用者負責任地運用資料，並確保生態系內各方明確瞭解自身角色與責任。