何謂「日本A-STEP計畫」?

  日本A-STEP計畫係指研發成果最適展開支援事業計畫,由國立研究開發法人科學技術振興機構負責辦理,主要目的在於兼顧大學研究成果之學術價值及實用性,同時透過產學合作推展大學的研發成果,帶動創新產生。計畫針對產業技術瓶頸,為民間企業不易涉入的高風險研發領域,由科學技術振興機構中介民間企業與公私立大學、公私立技術學院、公立研究機構、國立研究開發法人、公益法人共同執行產學研種子研發計畫,再依據不同的目的、技術性質規劃不同類型的產學研合作研究計畫進行資助。

  研究成果最適展開支援事業有兩個特色:單一申請窗口、以及採取接續模式分段申請。其流程為,大學研究人員向國立研究開發法人科學技術振興機構申請研究成果最適展開支援事業,在研究開發階段中,若被補助的種子計畫在結束後,想持續進行研究,可申請另一階段-委託開發實用挑戰之計畫補助,國立研究開發法人科學技術振興機構將透過外界研究人員對計畫進行審核,決定是否延長計畫以及延長的期程。一般研究開發可區分為三階段:可能性驗證、實用性驗證與實證驗證,故研究人員在申請A-STEP計畫時,研究計畫中需提及所申請計畫的現在發展情況與條件及想申請何種項目,以利國立研究開發法人科學技術振興機構決定後續的處理方式。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

※ 何謂「日本A-STEP計畫」?, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7608&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/01/22)
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醫療科技公司轉型提供資料類型產品解決方案於美國之智財權布局建議 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年05月31日 過去,醫療科技公司僅專注於開發針對醫療問題的硬體解決方案,近年這些企業則致力於轉型開發收集及利用大量病人、資料提供者資料之產品,而轉變成資料平台公司,而更可以全面了解病人及客戶生活習慣及健康狀況。 其中許多解決方案均利用人工智慧(Artificial Intelligence, AI)及機器學習(Machine Learning, ML),相較傳統上研發成果多為硬體設備,現今則轉變成出現大量軟體解決方案,保護研發成果之方式將發生改變,如何選擇合適的智慧財產權保護研發成果成為企業重要課題,此亦影響企業如何做智慧財產布局及擬定公司相關經營策略,因此建議企業——尤其是開發醫療資訊平台之醫療科技公司,特別是致力於開發醫療器材軟體(Software as a Medical Device, SaMD)、醫療設備嵌入式軟體(Software In a Medical Device, SiMD)及應用於醫療技術中的人工智慧等新興領域時可以參考以下提供之思考方向選擇對於企業發展最適切之智慧財產權保護態樣。[1] 研發成果如欲獲得專利保護,該發明必須係獨一無二且可以傳授的——即人們不能將自然發生或不可再現的事物申請專利,因為發明需透過專利以清楚的方式概述,並明確定義專利內容,並向公眾揭露,以便於申請人取得專利、並於專利期限屆滿後(專利保護期限因各國法規、專利類型而將有所不同,建議企業應了解欲布局之國家相關法規規定,如台灣之發明專利[20年]、新型專利[10年]、設計專利[15年]),使大眾得藉以實施該技術內容。[2] 在美國,專利係由美國專利商標局賦予所有權人於一定期間內壟斷其發明之權利,即美國聯邦法律更使專利所有權人在專利權效期內得以禁止他人於該期間內於美國製造、使用、銷售或進口至美國這項已獲得專利保護之發明,此給予專利權人一個得以建立一個阻止他人進入市場的巨大障礙,可防止競爭及保護專利權人可以自由實施該權利。[3] 因專利有上述特性,文章作者建議,如裝置(device)、該裝置使用之軟體,對於從事新藥開發之藥廠,於保護新穎成分(New Chemical Entities)、相關之治療方法及人工智慧相關發明較適合以專利保護。[4] 營業秘密係指資訊擁有者已盡合理努力保密,且不為公眾所周知或非可被公眾輕易探知而具有獨立經濟價值的,任何形式及類型之資訊。合理努力可能包括(但不限於),要求員工簽署保密協議、定期提醒員工其負有保密義務(如:針對職務不同/所從事不同工作之員工,保密義務內容、程度、時間是否有所不同?)、踐行必要而知悉(need to know) 原則(如:執行不同工作之人員是否可互相存取各自的資料? 抑或僅能存取自己工作所需之資料?)、佈署IT安全措施或辦公室安全措施之狀況(如:是否有門禁?資料如有異常存取狀況時是否有示警機制?)並須即時調查及採取行動打擊涉及盜用營業秘密之行為(如:是否有相關通報不當使用營業秘密之管道及監控機制?)[5] 在美國,傳統上營業秘密之保護是結合各州法律而成,除了紐約州及北卡羅萊納州以外,所有州都頒布了其特有版本的《統一營業秘密法》(Uniform Trade Secrets Act, UTSA)——係一項1979年頒布的統一法案。於2016年,國會又頒布了《保護營業秘密法Defend Trade Secrets Act, DTSA》,該法案保障當事人於聯邦法院提起營業秘密訴訟之權利,且只要促進犯罪行為之行為發生於美國,當事人即可於國外進行訴訟,此外,《統一營業秘密法》中規定營業秘密包含公式、模式、彙編、程式、設備、方法、技術或過程。而依《保護營業秘密法》(Defend Trade Secrets Act, DTSA),營業秘密可為任何形式,無論係以物理、電子、圖形、攝影或書面形式儲存、編輯或紀錄之財務、商業、科學、科技、經濟或工程資訊均為營業秘密之範疇,因此,營業秘密之適用範圍較廣,於美國甚至抽象之想法均可受營業秘密保護。[6] 與僅提供有限保護期限之專利有別,如欲獲得營業秘密之保護,僅需資訊持續保密並存在並持續存有價值,該資訊即會持續受到營業秘密保護並擁有無限的有效期限,亦即,只要該資訊仍為秘密,即受到營業秘密之保護。如:可口可樂已將其配方作為營業秘密保護了130多年之久。惟與專利不同的是營業秘密一但被公眾周知或得以透過適當方式獨立開發(如競爭對手自己獨立開發而產出之資訊),就將失去營業秘密之保護。[7] 因為營業秘密之特性,諸如蛋白質結構、客戶清單、機器學習演算法、原始碼、化學製程參數(如:會產生化學反應之溫度或壓力)、甚至是醫療科技公司近年致力經營的人工智慧領域所產出的人工智慧、新的模型訓練方法、優化模型參數、消極專有技術(如:不該做什麼)。[8] 惟選擇專利抑或營業秘密之方式保護其研發成果將視企業的業務為何決定,如缺乏透明度之產業可能較適合以營業秘密方式保護,而非專利。例如:網路安全公司可能傾向於營業秘密保護,因為申請專利揭露其機密安全演算法可使競爭對手開發競爭產品或使駭客進行量身訂製之攻擊。相較之下,製造容易檢測、針對消費者之電子產品之企業更依賴專利保護,製造具有行業標準化品質之產品之企業亦是如此。[9] 總體而言,是否容易被逆向工程將會是決定以專利或營業秘密保護之關鍵性調查方式。因申請專利必須揭露細節事項,將對廣泛保護資料為基礎之軟體(且有使用人工智慧或機器學習)較具挑戰性,故專利較適合保護裝置(device)及會相互作用之實體產品和軟體。而營業秘密則要求資料所有人無限期地維持秘密性,亦須注意自己的想法獲得他人關注時遭仿效之風險,故較適合造價高或難以仿效的軟體、製造方法或產品。[10] 而對於生技醫療公司而言,其應考量使用混和策略以保護人工智慧相關之創新,如:專有之原始和訓練資料、模型之優化參數、將專有技術用於訓練模型及其他難以進行逆向工程之人工智慧相關的此類機密資訊,可能較適合用營業秘密保護,同時該技術的其他方面,如人工智慧系統或使用其開發之藥物則可透過專利保護。[11]惟不論企業決定要將該資訊做為營業秘密保護或申請專利保護,企業對於研究人員發表相關資訊的行為均應審慎評估,避免因揭露而喪失專利之新穎性或營業秘密之秘密性的情形。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) [1]Kristin Havaranek, Martin Gomez, Matt Wetzel, Steven TJoe & Stephanie Philbin, Top 5 IP Considerations for Medtech Companies Transitioning To Data-enabled Product Solutions (2023), https://medcitynews.com/2023/01/top-5-ip-considerations-for-medtech-companies-transitioning-to-data-enabled-product-solutions/ (last visited June 1,2023). [2]John Quinn, Protecting Inventions Through Patents and Trade Secret (2023), https://www.newsweek.com/protecting-inventions-through-patents-trade-secrets-1788352 (last visited May 30, 2023). [3]Id. [4]Charles Collins-Chase, Kassanbra M. Officer & Xinrui Zhang, United States: Strategic Intellectual Property Considerations For Protecting AI Innovations In Life Sciences (2023), https://www.mondaq.com/unitedstates/trade-secrets/1276042/strategic-intellectual-property-considerations-for-protecting-ai-innovations-in-life-sciences (last visited May 30, 2023) [5]Id. [6]John Quinn, supra note 2. [7]Id. [8]Collins-Chase et al., supra note 4. [9]John Quinn, supra note 2. [10]Havranek et al., supra note 1. [11]Collins-Chase et al., supra note 4.

英國資訊委員辦公室表示個人資料之處理應遵循GDPR,公務機關也不例外

  自西元2017年1月以來,英國稅務海關總署(Her Majesty's Revenue and Customs, HMRC)開始要求英國民眾使用線上語音方式進行身分認證,而民眾的聲音檔案亦被儲存至英國稅務海關總署的語音資料庫內。英國資訊委員辦公室(Information Commissioner's Office, ICO)深入調查後發現英國稅務海關總署的語音身分認證系統存在下列兩種違法情形: 未能向民眾充分揭露、告知民眾其語音、聲紋等生物識別資料如何被處理等資訊。 蒐集民眾的生物識別資料時,未能給予民眾自由行使同意或拒絕權利的機會。   英國資訊委員辦公室認為英國稅務海關總署前開情形已經違反了歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR),根據歐盟一般資料保護規則,英國稅務海關總署在蒐集、處理或利用民眾個人資料時,必須合法、公正及透明,並應取得民眾的明確同意。英國資訊委員辦公室後續將要求英國稅務海關總署應刪除違法蒐集的生物識別資料。   本次英國資訊委員辦公室的執法行動是基於2018年5月25日生效的歐盟一般資料保護規則與英國2018年資料保護法(The Data Protection Act 2018),英國資訊委員辦公室強調創新的數位服務雖有助於民眾的生活更輕鬆,但絕不能以犧牲民眾的隱私為代價,同時也隱約透露著:「沒有一個組織(包含政府機關)能夠凌駕於法律之上。」。

歐盟「未來工廠」發展計畫

  歐盟執行委員會依展望2020 (Horizon 2020)於2016年4月14日至15日召開未來工廠公私夥伴合作 (FoF cPPP)研討會,並展示目前資助的研究與創新成果,透過本計畫將協助歐盟內製造業,特別是中小企業,將資通訊及關鍵技術與整個工廠生產鏈結合,達到整體製造業升級。   計劃具體目標如下:(1)以資通訊技術為基礎的解決方案導入製造業生產過程,增加產品獨特性、多樣化、可大規模生產,及保有高度靈活性,以迅速反應瞬息萬變的市場。(2)縮短進入市場的研發製程,提升產品質量,並透過數位化設計、成型、模擬實作及預測分析,提升工作效率。(3)改善整合生產環境的人為因素。(4)透過現代資通訊基礎的生產技術使得資源、材料、能源更有持續性。(5)促進並強化製造領域的共同平台及其生態系統。(6)從獨特的地理位置創建虛擬價值鏈,從而善用優秀人才的潛力。   我國為整合新創能量,以創造製造業下一波成長動能,今年亦陸續公布「智慧機械產業推動方案」與「數位國家‧創新經濟發展方案」,以具高效率、高品質、高彈性等特徵之智慧生產線,透過雲端及網路與消費者快速連結,打造下世代工廠與聯網製造服務體系。

歐洲央行提出7500億歐元之「緊急債券收購計畫」以因應新冠肺炎疫情

  歐洲央行(European Central Bank, ECB)於2020年3月18日提出7500億歐元之「緊急債券收購計畫」(Pandemic Emergency Purchase Programme),紓困金額占歐盟年GDP之7.3%,以協助歐盟面臨新型冠狀病毒(covoid-19)所帶來之經濟衝擊,同時也減緩再生能源產業因疫情所帶來之影響。   就此,歐洲央行總裁Christine Lagarde表示,對於紓困對象及方法,歐洲央行將採取不分產業類別自市場購買公債或私人債券之方式,以因應疫情所帶來之影響,其中也包含歐盟投資銀行(European Investment Bank, EIB)所發行之「綠色債券」(Green Bond)。又綠色債券係歐盟投資銀行於2007年所發行,又名「氣候意識債券」(Climate Awareness Bond),職是故,歐洲央行針對歐盟投資銀行綠色債券進行紓困將使再生能源產業蒙受其利。   依歐洲央行之「緊急債券收購計畫」,歐洲央行僅得自次級市場(Secondary Market)購買債券,而不得直接自初級市場(Primary Market)購買,亦即歐洲央行僅得自價證券買賣之交易市場購買債券,而不得直接購買首次出售之有價證券,此項限制,也包含歐盟投資銀行所發行之綠色債券。   以歐盟投資銀行綠色債券為例,歐洲央行之操作機制在於透過此項購買手段,提升歐盟投資銀行綠色債券之市場價格,同時讓歐盟投資銀行面對投資人時,可以享有較為優渥之議價空間,以降低歐盟投資銀行未來所要付給投資人之利率。同時歐洲央行可再進一步降低對於歐盟投資銀行之利息,進一步降低歐盟投資銀行因發行綠色債券所帶來之利息壓力,促使綠色產業得以因應疫情之衝擊。   如此歐洲央行即達成其目的,減緩投資市場之震盪,同時達到振興經濟產業效益。這也是為何,歐洲央行僅得自次級市場(Secondary Market)購買債券,而不得直接自初級市場(Primary Market)購買債券之原因。

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