5G汽車協會(5G Automotive Association, 5GAA)於2020年9月9日發布「先進駕駛案例-聯網技術與無線電頻譜需求之遠景路線圖」(A visionary roadmap for advanced driving use cases, connectivity technologies, and radio spectrum needs),提供車聯網技術與產業利益相關者對於未來遠景之綜整觀點。
白皮書著重於結合通訊科技之先進駕駛系統,具體描述先進駕駛系統與連結通訊技術在全球發展的現況與展望外,同時呼籲各國應提供車聯網(V2X)應用上足夠的無線通訊頻譜,以涵蓋接下來蜂巢式車聯網(C-V2X)、專用短程通訊技術(Dedicated Short Range Communications, DSRC),及5G-V2X之通訊技術普及,指出汽車與電信等全體利害關係產業共同合作已是趨勢,以確保整體車聯網交通獲得必要的投資與創造新的商機,更有利發揮車聯網真正效益。希冀運用車聯網技術增進未來道路交通之安全性、改善交通效率、降低環境生態之衝擊,並提升駕駛舒適性與整體運輸環境。迄今,全世界高達近2億部通訊聯網車輛於道路上行駛,透過技術得以交換交通與路況資訊,而具備蜂巢式通訊資訊能力之車輛數亦日益增加,證明各國已逐步完備基礎通訊技術與相關基礎建設之布建,而未來5G車聯網更將立基於此,進一步聚焦於運用5G-V2X提升駕駛效率與安全,技術上包括整合最新晶片組與模組的車載設備(OBU)、路側設備(RSU)、智慧型手機,提出感測器共享與協同操控等先進駕駛應用案例。
此外,白皮書更對車聯網行動通訊之頻譜提出建議,概述在國際數位交通運輸體系下,車輛、用路人、路側設備及智慧運輸系統基礎設施,應與蜂巢式網路之通訊協調,共同使用5855至5925MHz中低頻段之通訊頻譜,以提升無線頻譜的運用效益、行動網路涵蓋率與通訊之安全性。而欲實現端對端之車聯網與發揮車輛連網的真正效益,亦需為專用短程通訊技術在5.9GHz提供足夠的頻段分配,其中基本安全應用需要10~20MHz,先進駕駛應用則額外還需至少40MHz,並提供路側設備低延遲性網路服務,以利資訊即時傳輸,白皮書更強調基本和先進駕駛系統之頻譜需求差異將涉及安全性之問題,不可輕視。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
.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。
什麼是「商標的反向混淆誤認」?2008年,連鎖咖啡店85度C告85.1度C商標侵權,台北地院以85.1度C影響了85度C的商譽和正常收益,判賠新台幣47萬元。-這是商標侵權爭訟常見「商標混淆」的具體場景,也是所謂的「正向混淆」(Direct Confusion)。試想,現在主客易位,85.1度C 是間小店,耕耘許久仍沒沒無聞;而85度C推出即一炮而紅、門庭若市。85度C是後來者,他是否可以商標混淆為由,主張85.1度C影響了其商譽和正常收益?這個「後商標比前商標強勢」的假設就涉及「反向混淆」(Reverse Confusion)。 所謂「商標的反向混淆誤認」,按經濟部智慧財產局〈行政法院105年度判字第465號判決研析〉,係指:「後商標因較諸前商標廣為消費者所知悉,消費者反而誤以為前商標係仿冒後商標,或誤認為前商標與後商標係來自同一來源,或誤認兩商標之使用人間存在關係企業、授權、加盟或其他類似關係。」 美國於1976年之Big O Tire Dealers, INC. v. Goodyear Tire & Rubber Co.案首度在侵害商標權訴訟承認有反向混淆之適用。然而,由於美國採「使用主義」(First to use),商標之認定係以使用的先後判斷之。而我國採註冊主義,商標先後以申請註冊的時間判斷之。我國最高行政法院105年度判字第465號判決則明確表示商標法明文規範商標註冊申請乃採先申請主義,排除反向混淆理論之適用。
日本內閣官房提出法案規範醫療個資去識別化業者,以促進研發利用日本內閣官房所屬之健康‧醫療戰略室於2017年3月, 向國會提出《有助醫療領域研究開發之匿名加工醫療資訊法律案》(医療分野の研究開発に資するための匿名加工医療資訊に関する法律案)。「健康‧醫療戰略室」係於2013年2月成立,並於同年8月根據《健康‧醫療推進法》設置「健康‧醫療戰略推進本部」。該部於2017年3月10日提出《有助醫療領域研究開發之匿名加工醫療資訊法律案》,針對醫療資訊匿名加工業者進行規制,使他人可安心利用經過去識別化處理之資訊,以便促進健康、醫療方面之研究及產業發展,形成健康長壽社會。上開法案主要可分為兩個部份︰ 國家責任與義務︰政府應提出必要政策與制定基本方針。 匿名加工醫療資訊業者之認定︰該部份又可分為匿名加工醫療資訊業者(以下簡稱業者)之認定與醫療資訊處理。 針對上述第2點之認定,為確保資訊安全,政府應設置認定機構,以便確認業者符合一定基準,並具備足夠之匿名加工技術,可為醫療個資去識別化。此外,在醫療資訊處理方面,該法案則規定醫療機關可在事先告知本人,且本人未拒絕提供時,將醫療資訊提供給業者。
美國專利商標局再審結果,將影響Motorola 與Aruba Networks間的專利侵權訴訟結果美商Motorola 公司(下稱MOT) 旗下Symbol Technologies, Inc.及Wireless Valley Communications, Inc.公司於2007年8月27日在美國德拉瓦州(Delaware)地方法院對美商Aruba Networks公司(下稱ARUN)提起專利侵權訴訟,指出ARUN侵害他們的無線區域網路連結技術(WLAN)等四項專利,並向法院申請永久禁制令及金錢上的損害賠償。 2008年9月,ARUN向法院申請反訴並向美國專利商標局(USPTO)對上開四項專利申請再審,指出MOT所據以主張的專利權申請日晚於ARUN之現有技術(Prior Arts)實施日。 今(2009)年2月,美國專利商標局已陸續對於ARUN所提的再審核發初審報告。其中,US Patent No.6625454中12/14說明項被認定為無效;US Patent Nos.6973622, 7173922之再審初審報告指出全部說明項都被認定為無效;目前還有1件ARUN申請的專利再審案在審查中,而根據MOT於法院上的陳述,美國專利商標局所受理的再審專利案件中,也多將原專利權認定為無效或變更。 ARUN所提的再審結果雖然尚未確定,但多數分析師認為再審結果多有利於ARUN。待再審結果確認後將會影響MOT v ARUN的訴訟結果,對於損害賠償判定也會有重大影響 。