在未來三年,中國藥品市場將以每年20-25%的成長率快速成長,並且預估可在2010年成為世界第五大藥品市場。在中國加入世界貿易組織(World Trade Organization, WTO)之後,其廣大的市場以及商機吸引了許多海外藥品製造商的興趣。然而,因為中國對智慧財產保護的社會環境非常複雜,使得本土製造的學名藥以及複製產品仍然主宰其藥品市場。
在歷經六年的法律戰爭後,輝瑞終於在中國成功地捍衛其關於陽痿治療藥物Viagra的專利權。根據報導,北京高等人民法院已駁回來自12家本土製藥廠所提出的專利異議案,並且同意授予輝瑞對於Viagra的專利保護至2014年為止。
輝瑞於1994年提出以Sildenafil (Viagra)治療陽痿的專利申請。歷經七年的審查,中國知識產權局於2001年核准該專利申請案。隨後,12家本土製藥廠提出了該專利的異議案,而中國知識產權局的專利檢定所於2004年判定此專利無效。輝瑞很快地對此決議提出異議,2006年,北京中級人民法院作出對輝瑞有利的判決。雖然前述之本土製藥廠商針對此判決向北京高等人民法院提出訴願,但北京高等人民法院於週四正式駁回訴願,並指示SIPO撤銷先前的專利無效判定。
這個判決結果應有助於Viagra站穩中國的陽痿治療藥物市場。然而,輝瑞在中國仍然面臨許多挑戰。今年初,該公司輸掉一個關於Viagra的商標侵權官司。而輝瑞目前正上訴中。
2015年12月3日美國聯邦巡迴上訴法院(CAFC)對澳洲科學暨工業研發組織(CSIRO)控告美國網路設備大廠思科系統(Cisco Systems)所製造與販賣的IEEE 802.11a、802.11g、802.11n侵害其美國第5,487,069 號專利(以下簡稱系爭專利)一案撤銷原判決並發回重審。 其爭點在於: 1. Cisco主張區法院未採用標準必要專利慣用之最小可銷售專利實施單位(smallest salable patent-practicing unit)作為合理授權金計算基礎。 2. 區法院法官未審酌系爭專利納入標準化的情形及未就Georgia-Pacific 15項分析要素進行修改。 3. 區法院未適當考慮CSIRO與Radiata間的技術授權協議。 CAFC將本案撤銷發回重審,其理由如下: 1.本案不適用最小可銷售專利實施單位 CAFC認為最小可銷售專利實施單位非唯一的計算合理授權金的計算方式,故仍應考量個案不同而採不同的計算方式;其重點在於應將系爭專利與非系爭專利之技術特徵價值進行適當的區分,比較過去實際授權個案,判定系爭專利技術特徵在整體產品中的價值比例,確保權利金計算的正確性。 2.針對標準化專利應考量系爭專利受標準化的情況 依據美國專利法第284條規定,系爭專利自身的價值應與標準化後所生的附加價值加以區別,使其僅反映系爭專利為系爭侵權產品所帶來的價值。而原審法院計算系爭專利的合理授權金時,並未排除其他無關的技術特徵及區分系爭專利標準化後所帶來的附加價值。 3. 應審酌CSIRO與Radiata間的技術授權協議 Radiata為CSIRO為進行專利商品化而成立之子公司,後Radiata於2001年為Cisco所併購,並仍依據CSIRO與Radiata間的技術授權協議以每單位晶片產品為基礎授權金的計算方式,故其時間與區法院以假設性協商之可能發生時間點相同,故區法院未加以考慮乃係明顯錯誤。
強化AI安全防線:八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室(国家サイバー統括室)於2026年3月5日,代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」(Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations)之國際文書(下稱本文書),並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局(Australian Signals Directorate,簡稱ASD)之澳洲網路安全中心(Australian Cyber Security Centre,簡稱ACSC)主導訂定,主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織,揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性,並就AI開發或採購階段,組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家,除了日本與澳洲以外,也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時,應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環,同時評估產品或服務之整體生命週期風險,不應著重於單一技術,而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌,包括特定關係事業者、活用AIBOM(AI物料清單,主要用來記錄AI模型相關資產與資訊,提供快速定位與管控AI問題模型功能)或SBOM(軟體物料清單,主要記錄軟體相依元件,用於漏洞管理與供應鏈透明度)、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險,進行漏洞管理,以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類:AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施(含硬體),以及第三方服務,本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險,其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面,以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外,本文書也針對各類風險提出可行的因應方法,例如: 1.數據面:需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面:需從可信來源取得透明模型,實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面:需做完整性驗證、元件審核,並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面:需確認設備無惡意內容,並在網路中適當分區。 5.第三方服務面:需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說,日本已意識到國家網路安全治理下,針對AI、機器學習的安全,不單是模型安全,而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書,不僅強化國際合作,同時建立供應鏈網路安全共識,因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰,從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法,作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作,提升國家網路安全治理之作法,值得我國未來借鏡參考。
瑞士公投通過基改生物培育禁令瑞士國會在2003年通過法律,允許有條件種植基改作物,但是反對者要求禁種的聲浪仍高,為此,瑞士甚至特別舉行了公民投票。公投結果在11月底出爐,正式確定未來五年瑞士境內將禁止種植基因改造植物或培育基因改造動物。根據官方資料顯示,有55.7%的投票者支持這項公投案,支持者多為農民、環保人士、生態學家和消費者協會。 反基因改造生物(GMO)者表示,基改農作物對消費者與農民並無益處,禁令將可使得瑞士有更多時間來評估GMO對於生態環境安全的衝擊,並且可使農民有更多的機會銷售傳統農產品和有機農產品。 雖然此一決定僅禁止GMO之種植或養殖,並沒有禁止基因改造科技的研究以及基改產品的進口,但瑞士生技業及科學研究人員仍極憂心地表示,實驗室的基改研究成果若無法量產上市,仍將會嚴重打擊其國內基因科技研究,造成人才及產業外移。
車聯網「V2V」簡介V2V(Vehicle-to-vehicle)通訊使用短程無線通訊技術(dedicated short-range radio communication, DSRC)交換周邊車輛速度與位置等相關訊息,並協助採取相對應措施,如警告駕駛前方車輛正在剎車,或於駕駛視線死角處有其他車輛正高速接近。因此,使用V2V通訊技術可有效避免車輛間相互碰撞、紓解交通壅塞之問題,對環保方面亦有所助益,然而,此技術於多數車輛間得以相互通訊時,方能最大化其效益。 V2V通訊技術可以每秒約10次之頻率,使車輛間相互廣播並接收全面之訊息,從而在一定距離範圍內360度「感知」其他車輛並與其他車輛進行「對話」。若將搭載V2V通訊技術之車輛配備適當的軟體或安全設備,車輛間即可利用接收到的有效訊息來避免潛在的事故威脅。V2V通訊技術可偵測出超過300公尺範圍之交通情況,包括因交通、地形或天氣影響而受人類駕駛忽略之危險,較傳統使用雷達系統或攝影鏡頭進行偵測之方式更為精準。 無論是機車、汽車、卡車及公車皆可使用V2V通訊技術以提升車輛安全系統的性能,車輛間之連接技術將成為協助駕駛發現潛在交通危機的輔助工具,有助於顯著減少每年因交通事故喪生之人數。