中國大陸政府補助科技計畫之智慧財產權相關規範
中國大陸為鼓勵科技研發與創新，陸續訂有《科學技術進步法》（最近一次修正為2007年12月29日，自2008年7月1日施行，以下簡稱科技進步法）及《促進科技成果轉化法》（原為1996年5月15日訂定，最近一次修正已於2015年10月1日起施行），並分別規範智慧財產權相關內容。
其中，關於中國大陸政府補助科技計畫產出之智慧財產權，依科技進步法第20條第1項規定，凡政府補助之科技計畫研發成果，其產出之發明專利權、電腦軟體著作權、積體電路布局權及植物品種權，除涉及國家安全、國家利益或重大社會公共利益者外，由該科技計畫項目承擔者（參照科技進步法第5條第2項規定，可能為組織或個人）依法取得。
而相關科研工作者依前述規定取得成果後，如欲進行運用或轉化，依《促進科技成果轉化法》第2條規定：「本法所稱科技成果轉化，是指為提高生產力水平而對科技成果所進行的後續試驗、開發、應用、推廣直至形成新技術、新工藝、新材料、新產品，發展新產業等活動」，需依該法相關規範辦理，如第12條可透過政府資源、融資、創投等支持科研成果轉化，且其運用方式如第19或45條具相當彈性，並可讓執行人員獲得一定的收入。
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
近年來，物聯網（Internet of Things, IOT）技術快速發展，隨著大勢所趨掀起一波專利申請熱潮。申請量增加的同時，亦代表相關技術的智財權使用者對於該領域的專利資訊需求大幅增加。然而，目前全球還沒有與此領域相關的專利分類系統協助大眾搜尋這些技術資訊。 有鑑於此，日本特許廳（Japan Patent Office，簡稱JPO）在今(2016)年11月14日針對物聯網技術領域全球首創新的專利分類ZIT。自2017年起，將可透過JPO的J-PlatPat系統利用此專利分類，檢索及分析物聯網相關的專利資訊。此專利分類能夠協助專利申請者更有效地檢索相關先前技術，亦能同時讓相關業者及專業人士了解當前物聯網技術的發展趨勢。 JPO不僅針對日本當地，亦努力與其他專利局合作。在世界五大專利局（簡稱IP5）：包含歐洲專利局（European Patent Office，簡稱EPO）、韓國智慧財產局（Korean Intellectual Property Office，簡稱KIPO）、中國大陸知識產權局（the State Intellectual Property Office of the People’s Republic of China，簡稱SIPO）、美國專利商標局（The United States Patent and Trademark Office，簡稱USPTO）及JPO的專利局首長會議，以及世界智慧財產權組織（World Intellectual Property Organization，簡稱WIPO）的國際會議上，JPO積極鼓勵各國多加使用ZIT專利分類。 因應日本政府今年提出第四次産業革命戰略，瞄準三大核心技術其中亦包含了物聯網技術，JPO現在首創新的專利分類ZIT，更能提升物聯網的相關技術研發，為物聯網產業劃下重要里程碑。
美國發布2012「更佳建築倡議」計畫進度報告美國於2011年2月份啟動「更佳建築倡議」(Better Building Initiative)計劃，期在2020年達成降低工業和商業之能源密集度百分之二十的目標。展望2013年，美國能源部於2012年底發布該倡議之進度報告(Progress Report)。報告開宗明義指出若干有礙建築能源效率之投資障礙，擬如下: (1) 尚缺少能源效率投資成本節省之實證數據 (2) 尚缺少潛在市場和技術解決方案之相關資訊 (3) 能源效率作為商業最佳實踐尚未普遍被接受。基此，能源部致力於發展以下策略: (1) 創新產業研發 (2)促進能源效率投資 (3) 培育清潔能源之技術人員 (4) 強化聯邦公部門示範作用。 在創新產業研發面向，能源部成立「更佳建築聯盟」(Better Buildings Alliance)，此乃結合零售、食品、商業房地產、醫療照護、高等教育產業，預計於2013年將擴大到州和地方層級；聯盟成員將承諾設定節能目標，擇定高效率之建築科技進行採購。其次，在促進能源效率投資上，報告指出，因市場尚缺乏相關數據資訊(data information)，難就能源效率之市場價值(value)進行驗證；將建立起相關機制，作為未來融資和建築物改善的基礎。最後，在強化公部門示範作用上，透過聯邦能源管理計畫(Federal Energy Management Program, FEMP)和節能績效契約(Energy Savings Performance Contract, ESPC)，持續強化能源技術服務公司(Energy Service Companies, ESCO)進行聯邦建築物節能效益之提升和擔保。 綜上，可得知建築能源效率數據資訊之欠缺乃目前美國能源部在推展「更佳建築倡議」面臨的最大問題。查美國國會於2012年12月初通過「美國製造業能源技術修正法案」(American Energy Manufacturing Technical Corrections Act)，就前述聯邦能源管理計畫(FEMP)和資料蒐集標準(Data Collection)進行規範，相關法制政策趨勢殊值注意。
販賣或製造色情光碟的人並非不可原諒之徒色情光碟在澳洲高中校園內的網路流傳，且以一片美金五元的價格販售，其光碟的內容有女性被性虐待的畫面，例如撒尿在女生身上，或燒女生頭髮等。澳洲警方警告，任何學生觀看或下載這些色情影片將處以罰款。 維多利亞警局資深警官麥可‧亨瑞表示，「罰款並不能阻止這些色情的影片。」色情犯罪偵查小組為了調查色情光碟在校園流竄的問題，整夜和這些青少年進行面談，以了解色情光碟對他們的影響。麥可說：「這些色情光碟影響青少年對於性的想法，而且現在並沒有任何人因為此事被罰款，即使要罰款，也要有證據來界定罰款的金額。」 澳洲法院總理約翰‧南斯說道：「販賣或製造這些色情光碟是一種可怕且無恥的行為，但我們不能因為我們的感受而以刑罰作為報復的工具，因為這些青少年年紀尚輕，而且有些人是因為同儕的壓力而犯罪的，我們應該試著體諒並且確定他們的人生不會因此次事件而留下不可抹滅的印記。」 因為即使以法律對販賣或製造色情光碟的青少年施以懲罰，在他們人生的紀錄中留下一個可恥的印記，但這些懲罰對於改善他們的未來，並沒有任何助益。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局（European Patent Office, 下稱EPO）於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與機器學習（Machine Learning, ML）的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項，然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明，例如：神經網路、遺傳演算法、支援向量機（Support Vector Machines, SVM）、K-Means演算法、核迴歸和判別分析，不論它們是否能夠藉由數據加以訓練，此類運算模型和演算法本身，因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中，EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形，說明可否具備發明技術特徵： （一）可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳，此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵（例如：影像邊緣、像素數值）的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類，屬於分類演算法的技術應用。 （二）可能不具技術性 根據文字內容進行分類，本身不具技術目的，而僅是語言學的目的（T 1358/09） 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類，但未說明所產生分類的技術用途，亦被認定本身不具技術目的，即使該分類演算法的數據價值高（例如：穩健性）（T 1784/06）。 在新版審查指南中亦指出，當分類方法用於技術目的，其產生之訓練集（training set）和訓練分類器（training the classifier）的步驟，則能被視為發明的技術特徵。 近年來，人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中，無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等，隨著人工智慧和機器學習技術快速發展，新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準，EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術，將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」