何謂瑞士種子資金投資競賽(Venture Kick)

  瑞士為縮短新創公司走向市場時間,成立種子資金投資競賽(Venture Kick),透過階段競賽方式,擇選具發展潛力之高科技創新創業團隊,並提供國內外創業輔導資源與資金,促成瑞士創新成果產業化運用之目標。Venture Kick共分為三個階段的競賽:第一階段係針對創新構想(business idea)作評分,每月選出8個團隊作創新構想的報告,另從中取4個團隊進入第二階段,並獲取獎金1萬元;第二階段會就進一步的商業模式作評選,包括經營策略、目標客戶以及策略夥伴等,進入第二階段的3個月內,各團隊藉由專家指導,發展適合之商業模式與經營策略,另再選出一半的團隊進入第三階段評選和獲取獎金2萬,最後階段之評選,擇以協助競賽團隊設立新創公司為目標,競賽團隊應於進入第三階段6個月後完成進入市場準備與提出完整商業營運計畫,最後會從2個團隊中選出1個具發展潛力之競賽團隊給予10萬元之創業基金。截至目前,受到贊助新創公司高達250家,總金額超過1500萬瑞士法郎

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

你可能會想參加
※ 何謂瑞士種子資金投資競賽(Venture Kick), 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7717&no=55&tp=5 (最後瀏覽日:2026/06/13)
引註此篇文章
你可能還會想看
美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用

  在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代,巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存,「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。   美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性,美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC),讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類,並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享,會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式,各資料版本會被強制整合為特別形式,但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失,對研究產生不利的限制。有鑑於此,為更有效益的應用巨量資料,Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論­­—資料湖泊(Data Lake),此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中,目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。   與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data),保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料,減少資源上處理數據的必要,讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性:1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake,該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時,可協助維持資料的來源與真實性,並得以不同形式的醫療數據進行分析項目,例如患者再住院可能性的預測分析。   但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險,尤其是醫療保健領域,因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得,因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障,在建立安全的Data Lake之前,必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。

歐盟發佈Amazon違反反托拉斯法之初步調查結果,並將對其電商業務展開第二輪調查

  歐盟執委會於2020年11月10日對Amazon發佈反托拉斯調查之初步調查結果,針對其2019年7月之首次調查提出調查意見書(Statement of Objections, SO),認定Amazon使用大量非公開賣家資料,減少自身作為零售商之競爭風險,相關可能違反歐盟運作條約(TFEU)第102條禁止濫用市場主導地位。   歐盟於2019年7月17日對Amazon展開首次反托拉斯調查。Amazon作為平台,具有雙重身分,第一個身分是作為零售商,在網站上銷售商品;第二個身分是作為平台商,提供第三方賣家銷售商品的市場。因此歐盟認為Amazon在平台上收集價格或活動統計資料,將調查Amazon和第三方賣家的標準協議中,是否允許Amazon分析賣家的買賣統計資料?以及第三方賣家使用「黃金購物車」(Buy Box)的機制為何?   歐盟執委會調查說明,Amazon作為平台,可以大量使用第三方賣家資料,例如訂購及發貨數量、賣家收入、報價次數、物流資料、賣家表現評價、消費者索賠資訊等。然而相關統計數字及資料進入Amazon業務自動化系統,使Amazon零售業務可以大量使用上述非公開資料,以調整自身產品零售報價和業務決策,降低自身作為零售商的市場競爭風險。   此外,歐盟執委會認為,Amazon的「黃金購物車」和「Prime label」機制,使平台上的第三方賣家必須選擇使用Amazon物流、倉儲和售後服務(Fulfillment by Amazon, FBA),才能取得平台的「黃金購物車」和「Prime label」標章,才可能增加產品搜尋曝光度、交易成功率,進而提高銷售量(據統計,Amazon平台超過八成之交易是透過黃金購物車完成)。因此導致消費者大多選擇購買曝光度高、也就是使用Amazon物流的賣家,形成賣家之間的不公平競爭。歐盟執委會後續將啟動第二輪調查,且未言明結束調查時間。

日本專利局公布大學研發成果落地運用案例研究,協助大學衍生新創

日本專利局(特許庁)自2019年啟動「智財戰略規劃師派遣計畫」(知財戦略デザイナー派遣事業),向大專院校派遣智財戰略規劃師,發掘大學內部埋藏之研發成果,協助研發成果落地運用或衍生新創公司,進而帶動產業創新。為支援智財戰略規劃師達成上述工作,日本專利局於2023年4月14日公布「大學研究成果衍生新創案例研究」(大学研究成果の社会実装ケーススタディ,以下簡稱案例集),介紹大學衍生新創重要案例,並針對新創公司設立、簽約等各階段,以對話形式說明應注意事項。 案例集分為第1章「新創篇」、第2章「與企業合作篇」,以及第3章「其他篇」,每篇介紹不同案例,一共收錄9個案例,如「以和企業共有之專利作價,投資設立之新創公司」、「AI新創公司之商業模式」、「新藥開發平臺相關之商業模式」、「活用智財戰略設立之新創公司」、「以與企業共同研究為基礎之專利申請戰略」等。上述案例均依照「發現發掘」(発明発掘)、「制定智財戰略」、「預備衍生新創」(社会実装準備)、「支援後階段」等4個流程展開,以圖文及對話形式,提醒規劃師在各階段應注意之支援重點及注意事項,並以專欄形式說明失敗案例,期能作為大學研究者、產學合作窗口衍生新創之參考。

英國通訊傳播管理局發表「開放通訊:使人們能夠透過創新服務共享資料」,提供通訊業者建立開放通訊(Open Communications)之原則建議

  英國通訊傳播管理局(The Office of Communications, Ofcom)於2020年8月發布「開放通訊:使人們能夠透過創新服務共享資料」(Open Communications: Enabling people to share data with innovative services),針對開放通訊的設計原理提出七點建議: 應盡可能讓符合條件的第三方能夠近用(access)資料,同時確保用戶受到保護。 應提供客戶一些目前無法取得的資料,例如有關網路服務品質的體驗報告,以提供使用者做為未來交易時之參考。 資料的提供商和第三方必須確保資料儲存和傳輸的安全性。 第三方將如何使用有關客戶的資料及是否含有潛在風險等,皆應清楚透明地告知使用者,並且讓共享資料之使用者仍保有控制權限。 開放通訊服務之設計應符合包容性設計(inclusive design),提高使用者使用意願。 開放通訊仍應維持市場競爭。 提供資料所需的成本應與資料開放的潛在收益成比例。原則上,參與開放通訊的通訊提供者越多,對個人和小型企業的整體價值就越高。惟,若是強制要求用戶數少或是無法承擔該技術的小型提供商加入,可能導致成本與收益不成比例。   除此之外,對於應開放何種資料則須循序漸進。除了增加對第三方客戶資料近用權限之外,首先,應針對開放對資料提供者風險低,但對潛在用戶有較高利益的資料,例如:不包含個人訊息的資料,從而降低匿名化過程中所產生之風險;第二,開放低風險的地理空間資料(geospatial data),目的在於改善該地區的整體地理空間資料基礎架構。最後才是開放有關各種通訊產品中的其他資料,以促進消費者的選擇和保護。   綜上所述,考慮到開放通訊之可行性,需進一步與其他資料可攜性計劃的主要代表進行會談(如銀行業者),尋求各行業主要服務提供商的支持。再者,考慮是否訂定相關法律以及如何進行監管。第三,應標準化客戶資料,以及確保資料移動之安全性及用戶控制權限,最後則是降低資料開放之成本,以達成開放通訊所帶來之效益。

TOP