本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2006年12月7日星期四在金融時報全版的廣告上,知名歌手U2、Kaiser Chiefs與大約四千個樂團,共同連署呼籲英國政府支持修正英國的著作權法,延長音樂著作權的保護期限。 英國著作權法的保護期限目前規定為50年,較美國著作權保護期限95年短,許多音樂著作人怕在有生之年會失去他們的音樂著作權。因此,英國的唱片工業((BPI, British Phonographic Industry)已經進行推動修改英國著作權法,希望延長英國著作權法保護期限,但有政府智慧財產權意見書卻建議政府維持原本英國著作權法之規定。 政府智慧財產權意見書的作者,安德魯高爾說,延長音樂著作權的保護期限超過50年,只會有利於已經很有錢的少數知名巨星。 錄音製品播放版權有限公司的發言人,肯尼斯哈瑞斯表示,那些音樂著作人採取在廣告版面上表達他們的訴求,是因為他們關切得著作權議題,竟然不被重視,所以想用這項空前的舉動,來支持修正英國著作權法,延長著作權保護期限。 延長著作權期限的議題不僅僅只是對巨星高要求的特殊待遇,而是必須讓那些難以維持生計的音樂著作人能被法律公平的對待。
越南科技部發布的新通知開始生效,將對當地智財實務有重大影響越南科技部(Ministry of Science and Technology)於2016年7月30日發布No. 16/2016/TT-BKHCN通知(以下稱第16號通知),此為越南針對《智慧財產法》第四次修正的通知。今(2018)年1月15日已正式生效。在越南,通知(Circular)主要是作為各主管機關執行法律的指南,而本次發布的第16號通知,便是針對越南《智慧財產法》所做的細部解釋,是了解當地智財實務的重要文件。 整體而言,第16號通知針對智財的申請程序做了相當多修正。例如,申請人回覆越南智慧財產局官方審查意見(office action)的期限由一個月延長為兩個月。又例如,過去越南智慧財產局針對實體審查的申請案一旦做了核駁處分後,申請人僅能透過訴願予以救濟。根據第16號通知,若申請人能夠針對申請案提出在審查過程中未被考量但可以影響審查結果的新事證,越南智慧財產局則得考量撤回核駁處分。 此外,第16號通知亦釐清了過去越南在智慧財產各權利別,有關實體認定上的疑慮。一、在「商標方面」,第16號通知修正了越南過去對於著名商標(Well-known mark)的認定方式。在過去,著名商標的狀態可藉由法院判決,或是藉由智慧財產局的認定取得。在本次新修正的第16號通知中,著名商標狀態仍可藉由法院判決取得,但智慧財產局只能在「商標被駁回」的情形下對著名商標進行認定。二、在「專利方面」,第16號通知則是再次強調「用途」不得作為專利的申請標的,釐清了越南一直以來拒絕「用途發明專利」的立場。根據第16號通知,用途並非一項申請標的可主張的必要技術特徵(essential feature),只是單純申請標的之目的或結果而已。三、在「工業設計方面」,第16號通知釐清了越南對於「產品」的定義,指出產品必須要能夠「獨立流通」(circulated independently),始能成為工業設計保護的標的。例如圖形使用者介面(GUI)因其必須依賴手機等載體才能流通,故根據第16號通知無法被認為是能夠申請工業設計保護的「產品」。 從本次第16號修正可以看出,越南近年來因應智慧財產權的國際趨勢,在法規上做出的回應及釐清。對於在越南從事商業活動的我國廠商而言,建議除了瞭解越南《智慧財產法》外,更應關注越南的通知等下位階法規的狀況及發展。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
以色列政府採購之創新實踐 新加坡科技與研究局針對未來工廠提出研究規劃及方向新加坡科技與研究局(Agency for Science, Technology and Research)於2017年7月26日提出未來工廠(Toward the factories of the future)概念及相關研究方向,自動化(Automation)、機器人(robotics)、先進電腦輔助設計(advanced computer-aided design)、感測和診斷技術(sensing and diagnostic technologies)將徹底改變現代工廠,可製造的產品範圍廣泛,從微型車乃至於飛機皆可生產。積層製造(Additive Manufacturing),又稱3D列印(3D printing),可使用單一的高科技生產線來創造許多不同的產品項目,而不需要傳統大規模生產的設計限制和成本,伴隨未來高效能電腦和感測技術之進步,積層製造速度也會隨之加快。而智慧工廠(smart factories)將與物聯網(IOT)、雲端計算(cloud computing)、先進機器人(advanced robotics)、即時分析(real-time analytics)與機器學習(machine learning)等技術與積層製造技術結合,將大為提升生產速度及產量。 為加速及改善積層製造的製程,最重要的方法之一,是使用材料物理學的基本原理來模擬製造過程,而近期更引進跨學科之研究,「模擬」最終產品化學成分和機械性能的微觀結構。因積層製造是一個複雜又困難的過程,透過變化既有規則之模擬(Game-Changing simulations),若建立完成模型且模擬成功,將成為積層製造的殺手級技術。在未來的五到十年,我們將看到更多的零件從積層製造技術生產出來,而且這種技術有機會成為未來工廠的生產基礎。由於現行材料及製造流程與機器必須配合一致,些許的差異皆會生產出不同品質之產品,故未來積層製造工廠的結果穩定重現性(repeatability)和標準化(standardization),將是產品商業化的主要障礙與挑戰。