從思科（Cisco）策略看公司併購
全球最大網路設備業者思科（Cisco）公司在去年1月同意以8.3億美元併購以攔截與過濾垃圾郵件著名的軟體供應商IronPort Systems，以強化思科在資訊安全相關軟體方面的實力。思科購入IronPort公司後，不僅可為其客戶提供包括垃圾郵件過濾軟體和其他資安防護軟體，而此一併購案也象徵思科公司除本業的網路設備（router）外，也跨入資安軟體的領域進而挑戰其他大型防毒軟體業者（如賽門鐵克Symantec）。
以併購取得其他公司的商標、專利或人力資源等，在競爭激烈的商場十分常見，本來不足為奇，但此案值得注意的是原本思科公司的併購策略（acquisition strategy）是指派專人，將被併購的公司迅速融入思科體系，除取得原有的資源外，也可以快速地進入市場，此種方式亦是目前大多數廠商所採行的方法。
但自2003年後思科公司開始思考採取不同的併購方式：保留被併購公司的商標與行銷團隊，除可避免併購之後所可能產生的文化衝擊、制度磨合等問題，透過新的方式思科公司仍然獲得極大的收益。近來常聽聞國內的廠商積極併購其他公司，除成本或智慧財產等，管理制度亦是考量的重點之一，或許思科公司的策略可以提供給國內廠商參考。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
陳宏志
專案經理 編譯整理
http://online.wsj.com/public/article/SB120839835016421829.html，最後瀏覽日：2008年04月30日
http://www.ironport.com/company/pp_euro2day_01-04-2007.html，最後瀏覽日：2008年04月30日
美國國際貿易委員會(International Trade Commission, ITC)於日前(2009月4月10日)做出對船井電機(Funai Electric Co.) 有利的禁制令，禁止美國高畫質電視公司VIZIO的侵權產品進入美國。這項禁制令將於60天後開始生效，除非美國總統歐巴馬的覆審推翻了ITC的此項決定，亦或是位於華盛頓州一專門於專利法的聯邦上訴法院對此專利侵權紛爭做出覆審。於此同時VIZIO 公司若仍執意要繼續將係爭電視產品進口美國，則必須為每台電視付出$2.5美元的抵押金(bond) 。VIZIO 公司的業務與行政部門副總裁 Rob Brinkman表示他們將會利用各種管道對該禁制令抗爭到底。 北美電視大廠 VIZIO位於美國加州爾灣（Irvin, California），於去年第四季在北美地區銷售1.2百萬台高畫質電視，銷售量僅次於當地銷售第一大廠三星 (Samsung Electronics) 。VIZIO 公司的高畫質電視皆由台灣的母公司瑞軒科技（AmTRAN）所製造。 船井電機與VIZIO之間的專利訴訟纏鬥始於2007年3月，船井電機在美國加州中部聯邦地方法院 (Central California District Court)控告Vizio等14家公司侵權，並於同年10月於美國國際貿易委員會以侵害其數位電視相關專利權提起侵權訴訟。然而美國專利局卻於2008年9月19日初步判定訴訟中的專利6,115,074號無效，而專利5,329,369號則於2009年2月9日被美國專利局第二次駁回。VIZIO公司在這場智財攻防戰中除了以專利無效來解除侵權訴訟之外並乘勝追擊，在專利無效判決最終確定後，於加州中部聯邦地方法院提出船井電機反托拉斯和不公平競爭訴訟。至於美國總統的覆審將僅只於考量以公眾的利益(public interest)來看是否要推翻該禁令。
論複數決標之廠商競爭關係論複數決標之廠商競爭關係 資訊工業策進會科技法律研究所 108年5月3日 壹、事件摘要 甲機關為共同供應契約採購的訂約機關，負責辦理某財物共同供應契約採購招標事宜。考量廠商供貨能力不同，甲機關將供貨區域區分「全國各公部門」及「特定縣市公部門」，由廠商依其供貨能力擇一型式投標，並在同一採購案之招標程序分為兩個期程辦理。該採購案投標須知重點說明如下： 一、第一期程： 本期程先由供貨予「全國各公部門」的廠商投標，廠商如選擇投標本期程，則不得參與第二期程。由於本採購案採最低標及複數決標，由最低價廠商得標，其餘廠商可選擇是否跟進該最低標併列得標，惟本期程可跟進之廠商有家數限制，依廠商報價由低到高排列，取前80%。 二、第二期程： 本期程待第一期程決標後，再由有意願供貨予「特定縣市公部門」的廠商參與，廠商至多可選擇五個縣市供貨。第一期程之決標品項及該品項的決標金額，為本期程的採購品項及決標金額，故參與本期程之廠商無庸提出報價，選擇欲跟進併列得標之品項即可。廠商如選擇參與本期程，則不得參與第一期程。本期程可跟進之廠商無家數限制。 A廠商及B廠商分別參與本採購案第一期程、第二期程之投標，甲機關審查彼等遞交之投標文件時，發現其上所載聯絡人、傳真、電話號碼相同，投標區域與品項亦有重複，似為同一廠商備標，遂請兩家廠商說明。A廠商及B廠商均表示，兩家廠商為多年合作夥伴，B廠商因廠址遷移致人手不足，而委請A廠商作為聯繫窗口，故記載相同的聯絡資訊。甲機關認為A、B廠商之說明，無法澄清為同一廠商備標疑慮，爰依政府採購法(以下簡稱採購法)第31條第2項第8款、第50條第1項第5款及本案投標須知規定，不決標予A、B廠商，且不予發還押標金。 A、B廠商不服，提起異議及申訴。是本案應探究者為，於同一採購案參與不同期程投標的相異廠商，彼等投標文件所載之聯絡人、傳真、電話號碼相同，甲機關是否可認定屬採購法第50條第1項第5款所訂「不同投標廠商間之投標文件內容有重大異常關聯者」？又，因本案係同一採購案區分兩期程投標，且投標須知規定(1)廠商僅得選擇一個期程投標；(2)第二期程的決標金額係依第一期程決標之結果；(3)未限制第二期程可跟進之廠商家數，則本案廠商無法釐清非屬同一廠商備標時，甲機關之處理是否會有不同？ 貳、重點說明 行政院公共工程委員會(以下簡稱工程會)民國91年11月27日工程企字第09100516820號令[1]曾就前述採購法第50條第1項第5款所稱「重大異常關聯」，說明「機關辦理採購有下列情形之一者，得依政府採購法第五十條第一項第五款『不同投標廠商間之投標文件內容有重大異常關聯者』處理：……四、廠商地址、電話號碼、傳真機號碼、聯絡人或電子郵件網址相同者。五、其他顯係同一人或同一廠商所為之情形者。」故不同投標廠商間之投標文件倘有聯絡資訊相同，顯係同一人或同一廠商所為之情形，即構成投標文件內容有重大異常關聯，屬影響採購公正之違反法令行為。 本案A、B廠商之投標文件有聯絡人、傳真、電話號碼記載相同情形，且該等廠商未能合理說明其緣由，似已符合「重大異常關聯」要件。然採購申訴審議委員會指出本案無採購法第50條第1項第5款規定之適用，其理由為： 一、投標廠商間未有競爭情形存在時，無適用採購法第50條第1項第5款之餘。 採購法第50條第1項第5款規定「投標廠商有下列情形之一，經機關於開標前發現者，其所投之標應不予開標；於開標後發現者，應不決標予該廠商：……五、不同投標廠商間之投標文件內容有重大異常關聯者。」該條款係91年2月6日增訂，依立法院交通委員會審查會通過送院會二讀之條文對照表說明欄記載「第1項增訂第5款，以防止假性競爭行為，例如不同廠商間之投標文件內容筆跡相同、押標金由同一人繳納、掛號信連號、地址相同、電話號碼相同之情形……」，復參工程會96年6月25日96工程企傳字第F961354號函(以下簡稱工程會96年函)揭示「關於政府採購法50條第1項第5款規定，係為防止假性競爭之情形。依來函所述個案採分項決標，且地址、傳真、電話相同之二家廠商各投不同項目，尚非彼此互相競爭，自無上開條款之適用」[2]，是採購申訴審議委員會認為，採購法第50條第1項第5款立法目的係為防止假性競爭之行為，倘投標廠商間無須有競爭情形存在時，即無條款之適用。 二、本案第一期程與第二期程之廠商間，以及第二期程之廠商間無須競爭，故無採購法第50條第1項第5款適用。 採購申訴審議委員會指出，本採購案採二期程招標方式辦理，投標須知規定：「第二期程之招標於第一期程採購決標後再公告」、「曾參加第一期程投標之廠商，不論是否合格或得標或併列得標，均不得參加第二期程之投標」、「第一期程決標品項即為第二期程之採購項目。第一期程採購各項之決標金額即為第二期程採購之決標金額，廠商僅得就招標機關……公告第一期程決標金額及對應之品項中選擇適合者投標(跟進)，不得報列公告之決標金額以外之價格及非屬第一期程所公告之決標品項」、「第一期程決標項目之決標價格及合格品項，俟決標後本局將另行於第二期程之招標文件公告」、「本案競標機制，……以投標廠商最低價者得標並採複數決標，得跟進最低價併列得標之廠商家數依第一期程全區廠商依報價由低至高排列取前80%為上限，第二期程單區廠商不設上限」。 是以，A廠商係參加本案第一期程投標之廠商，不論其是否合格或得標或併列最低標得標，均不得參加第二期程之投標，而參與第二期程之B廠商，係按甲機關公告之第一期程決標品項及金額跟進，且第二期程得標廠商之家數並無限制，故參與第二期程與參與第一期程之廠商彼此間，以及參與第二期程之廠商彼此間，均無須競爭，爰本案無採購法第50條第1項第5款之適用。 參、事件評析 就本案申訴審議委員會提出之理由及所為之結論，筆者以為有下述二點得再為細部討論： 一、本案第二期程雖可跟進最低標併列得標廠商之家數未設上限，惟廠商於履約階段與相同供貨區域之其他得標廠商仍具有競爭關係，自有適用採購法第50條第1項第5款規定必要。 查，採購申訴審議委員會以採購法第50條第1項第5款立法理由，以及工程會96年函內容，認為廠商間有競爭情形始得適用該條款，此見解固屬正確，然採購申訴審議委員會認為B廠商不適用採購法第50條第1項第5款規定，係因第二期程之廠商彼此間無須競爭，實有討論空間。蓋本案爭議應為參與不同期程之廠商間，如彼等投標文件有聯絡資訊記載相同情形，甲機關得否以採購法第50條為處理。故採購申訴審議委員會就本案B廠商不適用上開法條所提理由，似未解決本案爭執之點。 次查，採購申訴審議委員會以採購法第50條第1項第5款立法理由，以及工程會96年函文，似認為僅在投標階段始禁止廠商彼此間假性競爭，而本案投標須知既然未限制第二期程之得標廠商家數，第二期程之廠商彼此間自無競爭問題。惟本案第二期程之廠商間，是否確無競爭關係，以及是否僅需於投標階段討論競爭關係，筆者均認有待商榷。 觀諸採購申訴審議委員會援引之採購法第50條第1項第5款立法理由及工程會96年函文，並未排除履約階段之適用。甚且，由政府採購法第1條規定「為建立政府採購制度，依公平、公開之採購程序，提升採購效率與功能，確保採購品質，爰制定本法」，以及採購法施行細則第33條第1項前段規定「同一投標廠商就同一採購之投標，以一標為限」可知，政府採購各程序均應維持公平、公正之秩序，故無論於投標、開標、決標乃至履約階段，自應防止廠商間有假性競爭可能，廠商不得利用人頭在同一採購案分別投標，以維護各個投標廠商及得標廠商間之平等，始為恰當。 經查，因本案第二期程可跟進最低標併列得標廠商之家數未設上限，當同一採購項目之得標廠商愈多，各廠商於該項目獲得訂單之機會將被稀釋。則某一廠商為了使其有更多適用機關之訂單，而利用多數人頭參與第二期程投標，且均跟進成為得標廠商，自難謂未牴觸政府採購要求之公平及公正。而此競爭關係存在於履約階段，如將之排除於採購法第50條第1項第5款之適用範圍，即可能成為法規漏洞而導致廠商有投機行為，自非採購法所允許。 準此，尚不得以本案可跟進最低標併列得標廠商之家數未設上限，即可逕認第二期程投標廠商間無須競爭，蓋本案第二期程廠商之競爭關係存在於履約階段，為確保採購程序公平、公正秩序，本案第二期程仍應適用採購法第50條第1項第5款規定。 二、參與本案第一期程及第二期程投標廠商間有競爭關係，適用採購法第50條第1項第5款規定。 本案雖區分二種投標型式，然均屬同一採購案；無論是第一期程之「全國各公部門」或第二期程之「特定縣市公部門」，皆允許有二家以上之得標廠商；參與第一期程「全國各公部門」之得標廠商可供貨至全國各縣市，自會與第二期程「特定縣市公部門」之供貨區域重疊，是若第一期程之廠商與第二期程之廠商於本案之投標品項重複時，於彼此相同供貨區域即屬相互競爭關係。 再者，本案針對第一期程「全國各公部門」設有跟進廠商家數上限，復規定參與第一期程投標之廠商不得參與第二期程，是參與第一期程之廠商如為避免無法跟進，或為增加取得適用機關訂單之機會，自有可能與第二期程廠商透過共謀投標文件而營造假性競爭之可能，確保其能進入本採購案。 準此，本案第一期程之A廠商與第二期程之B廠商因供貨區域及投標品項有重複情形，故A、B廠商於履約階段具有競爭關係，倘彼等無正當理由釐清投標文件何以所載聯絡人、傳真、電話號碼相同，投標區域均相同，甲機關自得依採購法第50條第1項第5款規定處理。末查，前述採購法施行細則第33條第1項前段規定同一投標廠商就同一採購以投一標為限，依此法理，自須禁止參與第一期程廠商以人頭方式再參與第二期程投標，以迂迴手法規避上揭規定而於同一採購案投標二次，併此敘明。 [1] 〈行政院公共工程委員會令 工程企字第○九一○○五一六八二○號〉，政府採購法規解釋函令及相關函文，http://plan3.pcc.gov.tw/gplet/mixac.asp?num=1673（最後瀏覽日：2019/04/11）。 [2] 〈行政院公共工程委員會令 96工程企傳字第F961354號〉，政府採購法規解釋函令及相關函文，http://plan3.pcc.gov.tw/gplet/mixac.asp?num=2516（最後瀏覽日：2019/04/11）。
美國寬頻進步報告：寬頻部署有顯著改善但數位落差持續存在根據美國聯邦通訊傳播委員會（Federal Communications Commission, FCC）於2016年之寬頻進步報告，美國現行之標準為業者必須提供下載速度至少達25Mbps與上傳速度至少達3Mbps之寬頻服務，相較於2010年所設立之標準─下載速度至少達4Mbps與上傳速度至少達1Mbps的寬頻服務，顯示出美國在寬頻部署上有明顯的進步。然而，目前仍有3400萬美國人民所使用之寬頻服務並未達到上述FCC所設立之標準（25Mbps/3Mbps）。 這份報告亦顯示，持續之數位落差（digital divide）導致40%生活在鄉村以及部落地區之人民所使用之寬頻服務並未達到上述FCC所設立之標準（25Mbps/3Mbps）。此外，E-rate計畫方案之持續推行，雖使許多學校之網路連線已有顯著改善，但仍有41%之學校未能符合FCC之短期目標，亦即這些學校之寬頻連線仍無法供應數位學習之應用。基於以上理由，2016年之寬頻進步報告總結：寬頻部署並未被適時並合理的（timely and reasonable）適用於全體美國人。 該份報告亦認為當今的通訊服務應以固網及行動寬頻服務（fixed and mobile broadband service）之方式提供，彼此的功能不同並能互補。然而，FCC尚未建立行動寬頻服務標準，因此，行動寬頻之部署尚未能反映在目前之評估。 依據1996年電信法第706條之規定，FCC必須每年報告先進通訊能力之部署，是否讓每位美國人民都能適時且合理的使用。國會所定義之「先進通訊能力」（advanced telecommunications capability）必須具高品質之能力，可讓使用者傳輸以及接收高品質之聲音、數據資料、照片以及影像服務。 此份報告重點總結如下： ●全面部署： 目前仍有3400萬美國人（約10%人口）無法接取固網下載速度至少達25Mbps與上傳速度至少達3Mbps之寬頻服務。然而，相較於去年之5500萬美國人（約17%人口）未能接取該寬頻服務，今年已有顯著的改善。 ●鄉村與城市間之數位落差仍待改善： 仍有39%之鄉村人口（2340萬人）以及41%之部落人口（160萬人）無法接取該寬頻服務（25Mbps/3Mbps）。相較於都市僅有4%之人無法接取該寬頻服務，發展上仍不平等。但相較於去年報告所示，有高達53%鄉村人口以及63%部落人口無法接取寬頻服務，城鄉發展不均之程度已有改善。 ●學校之寬頻速度： 全國僅有59%之學校達到FCC所設立之短期目標，亦即100Mbps可以供1000位學生使用，並有極少數之學校達到長程目標，即1Gbps可供1000位學生使用。 這份報告首次將衛星寬頻服務列入評估，FCC對於衛星寬頻服務適用與固網寬頻服務採用同樣之標準（25Mbps/3Mbps）。然而，在評估過程中，尚未有任合衛星寬頻服務符合FCC所採行之寬頻標準。
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現