用數字解讀國內企業的智財管理能量

刊登期別
第22卷,第12期,2010年12月
 

※ 用數字解讀國內企業的智財管理能量, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=5357&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/10/29)
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美國參議院提出《產業融資公司法案》成立美國產業金融機構(IFCUS)助高科技產業技術發展與強化供應鏈韌性

  美國參議院於2021年8月12日提出全新《產業融資公司法案》(Industrial Finance Corporation Act),擬授權成立美國產業金融公司(Industrial Finance of the U.S., IFCUS)投資半導體、量子運算、人工智慧、網路安全、生物科技等高科技領域,旨在促進國內製造業創新和打造良好就業機會。   本法案首先點出國內在關鍵技術供應鏈上所面臨的困境,包括「國內製造商缺乏足夠的資金管道致技術工作外包,影響到美國在關鍵技術(如半導體和5G通訊硬體)生產的主導地位」、「目前美國的創新模式較依賴私人資本協助政府將研究成果產品化,然因私人資本通常會傾向尋求短期投資回報,與新興技術領域較需採長期投資發展策略有別」,以及「官方捐款計劃跟不上創新步伐使得納稅人須承擔技術創新的高風險,但卻無法獲得相應的高回報」。接著,法案提到為解決前述困境,擬藉由法案授權成立美國國有企業產業金融公司(IFCUS),以投資方式協助與經濟國家安全相關重要產業之發展,並幫助相關產業利用額外私人資金,使納稅人在承擔高風險之際,亦有機會獲取相應的高回報。   依據《產業融資公司法案》所成立之國有企業產業金融公司(IFCUS),則將支持關鍵產業彈性供應鏈、美國製造業經濟發展及就業機會、先進技術商業化、中小企業廠商與資金門檻較低廠商、易受系統性投資不足與不公平產業政策等。在具體運作模式上,IFCUS將先與私人企業合作,利用法案所授權的500億美元資本進行融資,並由IFCUS發行及提供擔保貸款、購買股權、發行債券、收購資產、創建投資設施和企業基金及投資證券化等,藉以創造更多資本額。並鑒於IFCUS為一國營單位,相對較有能力保持優良的社會環境和勞動標準,創造全國就業機會、減少環境危害及對公眾與國會負責,同時確保企業決策係為納稅人服務。最後,透過IFCUS與政府研究機構協調,建立保障措施,以及提供私人資本和政府計畫補助,鼓勵天使投資以降低市場競爭影響。簡而言之,即希望憑藉IFCUS國有企業之設立,為美國高科技製造業提供策略性投資、產經政策等具體援助,藉以強化供應鏈韌性。

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雲端運算所涉法律議題

  雲端運算(Cloud Computing),是一種基於網際網路的運算方式,用以共享軟硬體資源、依需求提供資訊給電腦和其他裝置。本質上其實就是分散式運算 Distributed Computing,其主要應用是讓不同的電腦同時協助你處理運算,故只要具備兩台以上電腦,讓他們之間互相溝通,協助您處理工作,就是基本的分散式運算。   雲端運算是繼1980年代大型電腦到用戶端-伺服器的大轉變之後的又一種巨變。使用者不再需要了解「雲端」中基礎設施的細節,不必具有相應的專業知識,也無需直接進行控制。雲端運算概念下描繪了一種基於網際網路而新增加的新興IT服務、使用和交付模式,藉由網際網路來提供各種不同的資源、服務功能而且經常是虛擬化的。 「雲端運算」供應模式以及實用定義如下: ‧ 軟體服務化 (SaaS):透過網際網路存取雲端的應用程式 (例如:Salesforce.com、趨勢科技 HouseCall)。 ‧ 平台服務化 (PaaS):將客戶開發的應用程式部署到雲端的服務 (例如:Google AppEngine 與 Microsoft Azure)。 ‧ 基礎架構服務化 (IaaS):有時亦稱「公用運算」(Utility Computing),意指處理器、儲存、網路以及其他資源的租用服務 (例如:Amazon 的 EC2、Rackspace 以及 GoGrid)。   雲端運算服務所涉及的法律議題相當廣泛,包含隱私權、個人資料保護、資料管轄權、契約責任、智慧財產權保護與營業秘密等。在隱私權問題方面,使用者的隱私或機密風險,乃至權利義務狀態會因為雲端供應商所提供之服務與隱私權政策(privacy policy)而有顯著不同,也可能因為資訊型態或雲端運送使用者類型不同而有差異。在雲端運算服務契約方面,發生資訊安全事件導致資料失竊或毀損時,供應商責任或注意義務如何於契約中合理分配風險,亦是契約方面重要議題。

「巨量資料應用」

  當工業的製造生產過程經過一連串自動化、產量化以及全球化之變革歷程之後,智慧工廠的發展已經成為未來各國的重點目標。生產力4.0的設計中,巨量資料(Big Data)是重要的一環,以製造業為例,傳統上將製造生產取得的數據僅用於追蹤目的使用,鮮少做為改善整體操作流程的基礎,但在生產力4.0推進之後,則轉變為如何藉由巨量資料來提升生的效率、利用多元資源的集中化與分類處理,並經過分析取得改善行動方式,使生產最佳化,再結合訂單需求預期分析,依市場變化調整製造產量,達成本控制效果。   在我國104年9月公布之「2015行政院產力4.0科技發展方案」,亦提及智慧機械、智慧聯網、巨量資料、雲端運作等技術開發,使製造業、商業服務業、農業產品服務等,提升其附加價值。除此之外,經濟部積極規劃佈建巨量資料自主技術研發能力並且促成投資,落實應用產業智慧化與巨量資料產業化之目標。然而,巨量資料的應用因涉及大量的資料蒐集與利用,因此,未來應著重於如何將資料去辨識化,顧及隱私與個人資料之保護。目前,針對此部分,法務部將研擬個人資料保護法修正案,制訂巨量資料配套法規。

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