日本對於中小企業之智財協助措施—以知的財產推進計畫2018之具體實施內容為例
日本對於中小企業之智財協助措施—以知的財產推進計畫2018之具體實施內容為例
資策會科技法律研究所
陳昱宏 法律研究員
107年11月12日
一、前言
日本知的財產戰略本部在2013年6月決定「知的財產政策願景」，作為日本推動智財計畫之政策主軸。5年來，隨著時間推移，社會環境及科技亦快速變化，日本知的財產戰略本部即於2018年6月12日推出新版「知的財產政策願景」。不論新舊版「知的財產政策願景」，均以強化中小企業智財戰略作為計畫推動目標之一，此係因日本內閣認為中小企業肩負起地方經濟之重責大任，為能使其活用智財能量，從2016年起即推出各種協助措施，如「活化地方智慧財產行動計畫」、「智財綜合協助窗口」等等。本文即欲以「2018知的財產推進計畫」中第5、8項之內容，介紹日本對於中小企業智財協助措施，提供我國未來在協助中小企業智財發展政策措施上不同思維。
二、中小企業等專利費用減免制度
2018日本知的財產推進計畫第5項為「為促進中小企業活用智財，除加強對於中小企業宣傳專利法修正後中小企業專利費用減半，及申請流程」。
日本特許廳官網即於2018年7月公布了「專利費等減免制度」之相關措施[1]，該制度係以個人、法人、研發型中小企業及大學為對象，在滿足一定要件之前提下，就專利申請費用及專利費（第1至10年）及與申請國際專利有關之調查手續費用，可申請減免。特許廳除附上相關規定之連結外，亦整理減免對象一覽表如下：
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減免對象
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法源依據
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措施內容
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中小新創企業
及小規模企業 |
產業競爭力強化法第66條
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〈專利[2]〉
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研發型中小企業
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產業競爭力強化法第18條
中小製造業高度化法第9條 |
〈專利[3]〉
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研發型中小企業
（亞洲據點化推動法） |
亞洲據點化推動法第10條
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〈專利[4]〉
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經認定能帶動地方
經濟發展中小企業 |
促進地方發展強化法第21條
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〈專利[5]〉
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經認定之重點
推動計畫中小企業 |
福島再興條例第84條
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〈專利[6]〉
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針對相關措施特許廳製作手冊及問題集[7]供中小企業參考。然而減免措施琳瑯滿目，且減免條件多有不同，中小企業未必能確知自己是否符合減免條件，故特許廳設計了簡易選單協助個人及中小企業[8]及研發型中小企業自行檢視[9]。
三、智慧財產商業性評價書
知的財產推進計畫2018第8項說明「為了使金融機構在對企業進行商業性評估時，能充分考量企業所擁有之智財能量，所以在『智慧財產商業性評價書』，應考量金融機關之意見，強化對於中小企業製作評價書之支援」。
日本金融廳在2016年之年度金融行政方針中提及，為使金融機構充分發揮融資之機能，確保金融制度完善。所以希望建立一套不過度依賴擔保品或保證人之制度，透過往來企業之業務及發展性，為適當之評價（商業性評價），以此為融資或佐證之制度。如此除了提供金融機關一個持續可能之新型態業務選擇外，亦可活化地方經濟。企業所擁有之智慧財產權所具有之隱性價值，常為經營者所忽略，為能將此等資產加以活用，智財商業性評價書相關業務交由智慧財產主管機關特許廳主責辦理，並設有智財金融入口網站[10]，供金融機構查詢，評價書製作流程如下：
- 金融機構就往來之中小企業客戶，向特許廳委託機構申請評價。
- 特許廳委託機構(三菱UFJ研究及管理顧問股份有限公司)將評價書作成費用交付與有合作之調查公司（多家）及下達相關指示。
- 合作之調查公司向中小企業為調查，並聽取相關意見。
- 合作之調查公司將做成之調查評價書交予特許廳委託機構。
- 特許廳委託機構將調查評價書交予金融機構。
- 金融機構將調查評價書加以活用於融資
資料來源：圖1 圖解智財評價書
以下有幾個注意事項[11]：
重點一：只有金融機關（包括地方創投基金）可以申請。
重點二：金融機關申請前應向往來企業說明。
重點三：以持有商標、專利(發明、新型、設計)等智慧財產權之企業為評價對象
重點四：金融機關可於申請時，選擇調查公司
重點五：評價書在提供予金融機關一段時間後，相關事務局可向金融機關為事後追蹤。
該入口網站亦說明，此制度之優點在於手續簡單（無須檢附任何資料），無須費用費用完全由特許廳負擔。
四、我國展望
我國中小企業相對於大型企業而言，在智慧財產權之意識或保護上均屬相對弱勢，政府除持續宣導智慧財產制度之重要性及優點之外，亦應考慮是否能有相關之協助措施，幫助其充分活用智財能量。本文所介紹日本2018知的財產推進計畫中兩項政策措施，前者透過專利費用之減免，使中小企業在不過度負擔之情形下，能善用專利制度，保障自己智慧財產之結晶，後者透過評價書之製作，使中小企業能獲得銀行在資金上之挹注。
我國對於中小企業雖已有專利費用減免措施，惟限於專利年費，且僅有6年[12]優惠期間；另，我國雖已形成無形資產評價產業，但金融機構對於智財融資，仍處於觀望階段，中小企業未必能透過無形資產評價取得資金需求，故若能適當取法日本對於中小企業在智慧財產取得面及融資面之協助，應能使我國中小企業對於智慧財產加以活用，提升我國整體競爭力。
[2] 〈中小ベンチャー企業、小規模企業を対象とした審査請求料・特許料・国際出願に係る手数料の軽減措置について〉，特許廳網站https://www.jpo.go.jp/tetuzuki/ryoukin/chusho_keigen.htm（最後瀏覽日：2018/10/25）。
[3] 〈研究開発型中小企業に対する審査請求料及び特許料（第1年分から第10年分）の軽減措置について〉，特許廳網站https://www.jpo.go.jp/tetuzuki/ryoukin/chusho24_4.htm（最後瀏覽日：2018/10/25）。
[4] 〈研究開発型中小企業（アジア拠点化推進法）に対する審査請求料及び特許料（第1年分から第10年分）の軽減措置について〉，特許廳網站https://www.jpo.go.jp/tetuzuki/ryoukin/chushoasia24_11.htm（最後瀏覽日：2018/10/25）。
[5] 〈地域経済牽引事業の促進による地域の成長発展の基盤強化に関する法律に基づく審査請求料及び特許料（第1年分から第10年分）の軽減措置について〉，特許廳網站https://www.jpo.go.jp/tetuzuki/ryoukin/chiiki_kenin_shinsaryo_tokkyoryo.htm（最後瀏覽日：2018/10/25）。
[6] 〈福島復興再生特別措置法第84条に基づく審査請求料及び特許料（第1年分から第10年分）の軽減措置について〉，特許廳網站https://www.jpo.go.jp/tetuzuki/ryoukin/fukushima_genmen.htm（最後瀏覽日：2018/10/25）。
[7] 〈リーフレット「特許関係料金減免制度のご案内 概要版（対象：個人・中小企業等）〉，特許廳網站https://www.jpo.go.jp/shiryou/s_sonota/pdf/panhu/exemption_info.pdf（最後瀏覽日：2018/10/25）。
[8] 〈個人・中小企業向け特許料等減免制度の簡易判定ページ〉，特許廳網站https://www.jpo.go.jp/tetuzuki/ryoukin/hantei_kani.htm （最後瀏覽日：2018/10/25）。
[9] 〈簡易判定ページ〉，特許廳網站https://www.jpo.go.jp/tetuzuki/ryoukin/hantei_kani/kenkyu_00.htm （最後瀏覽日：2018/10/25）。
[10] 〈智財金融ポーダルサイト〉，智財金融入口網站http://chizai-kinyu.go.jp/
[11] 〈平成30年度中小企業等知財金融促進事業の意義・事業紹介〉，平成30年度中小企業等知財金融促進事業知財金融基礎研修会・公募説明会第二部，頁12（最後瀏覽日：2018/09/05）。
[12] 〈專利Q&A〉，經濟部智慧財產局網站https://www.tipo.gov.tw/ct.asp?xItem=504276&ctNode=7633&mp=1
- 特許料等の減免制度
- 中小ベンチャー企業、小規模企業を対象とした審査請求料・特許料・国際出願に係る手数料の軽減措置について
- 研究開発型中小企業に対する審査請求料及び特許料（第1年分から第10年分）の軽減措置について
- 研究開発型中小企業（アジア拠点化推進法）に対する審査請求料及び特許料（第1年分から第10年分）の軽減措置について
- 地域経済牽引事業の促進による地域の成長発展の基盤強化に関する法律に基づく審査請求料及び特許料（第1年分から第10年分）の軽減措置について
- 福島復興再生特別措置法第84条に基づく審査請求料及び特許料（第1年分から第10年分）の軽減措置について
- 個人・中小企業向け特許料等減免制度の簡易判定ページ
- 簡易判定ページ
- 智財金融ポーダルサイト
- 專利Q&A
陳昱宏
法律研究員 編譯整理
歐盟法院（以下簡稱CJEU）於2017/07/14在Stichting Brein v Ziggo案中做出決定，認定瑞典海盜灣線上分享平台（The Pirate Bay,以下簡稱TPB）使用BitTorrent分享軟體涉及侵害公開傳輸權。 案例事實如下： Ziggo等網路服務供應業者（以下簡稱：ISP）之眾多用戶，在未得權利人同意之情況下，使用TPB平台經由BitTorrent軟體分享及下載存於用戶電腦之作品檔案。荷蘭著作權團體Stichting Brein向荷蘭法院聲請對該等ISP業者發出禁制令，令其阻斷TPB之IP網址及網域名。本案由荷蘭最高法院向CJEU提出判決先訴問題，確認在歐盟著作權指令第3(1)條下， TPB等網站管理者於其平台上雖不提供作品檔案，但使用前述分享軟體使網站使用者得搜尋並下載受著作權保護之作品，是否構成對公眾傳輸行為？ CJEU之認定如下： 任何讓用戶得接近利用受保護之著作物，即構成歐盟著作權指令第3(1)條稱之傳輸行為。在本案中著作物是經由TPB，使平台使用者能於任何時間及地點接近利用著作物，雖著作物檔案是由其他使用者而非平台業者提供，但平台業者在使作品被接近利用上扮演者關鍵角色，例如將檔案作品分類、消除過時及有錯誤檔案等使作品檔案容易被定位及下載。 CJEU又指出， TPB已被告知其平台提供未經授權之著作物檔案，仍鼓勵使用者於平台上下載違法檔案，並經由廣告賺取可觀營收，故TPB不能主張其無從得知行為之違法性。因此CJEU認定TPB協助違法接近利用及分享著作物之線上平台，是足以構成著作權之侵害。
通用人工智慧的透明揭露標準--歐盟通用人工智慧模型實踐準則「透明度 (Transparency)」章通用人工智慧的透明揭露標準--歐盟通用人工智慧模型實踐準則「透明度 (Transparency)」章 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年08月06日 歐盟人工智慧辦公室(The European AI Office，以下簡稱AIO) 於2025年7月10日提出《人工智慧法案》（AI Act, 以下簡稱AIA法案）關於通用型人工智慧實作的準則[1] (Code of Practice for General-Purpose AI Models，以下簡稱「GPAI實踐準則」)，並於其中「透明度 (Transparency)」章節[2]，針對歐盟AIA法案第53條第1項(a)、(b)款要求GPAI模型的提供者必須準備並提供給下游的系統整合者 (integrator) 或部署者 (deployer) 足夠的資訊的義務，提出模型文件(Model Documentation)標準與格式，協助GPAI模型提供者制定並更新。 壹、事件摘要 歐盟為確保GPAI模型提供者遵循其AI法案下的義務，並使AIO能夠評估選擇依賴本守則以展現其AI法案義務合規性的通用人工智慧模型提供者之合規情況，提出GPAI實踐準則。當GPAI模型提供者有意將其模型整合至其AI系統的提供者（以下稱「下游提供者」）及應向AIO提供相關資訊，其應依透明度章節要求措施(詳下述)提出符合內容、項目要求的模型文件，並予公開揭露且確保已記錄資訊的品質、安全性及完整性 (integrity)。 由於GPAI模型提供者在AI價值鏈 (AI value chain) 中具有特殊角色和責任，其所提供的模型可能構成一系列下游AI系統的基礎，這些系統通常由需要充分了解模型及其能力的下游提供者提供，以便將此類模型整合至其產品中並履行其AIA法案下的義務。而相關資訊的提供目的，同時也在於讓AIO及國家主管機關履行其AI法案職責，特別是高風險AI的評估。 AIO指出完整填寫與定期更新模型文件，是履行AIA法案第53條義務的關鍵步驟。GPAI模型提供者應建立適當的內部程序，確保資訊的準確性、時效性及安全性。模型文件所含資訊的相關變更，包括同一模型的更新版本，同時保留模型文件的先前版本，期間至模型投放市場後10年結束。 貳、重點說明 一、制定並更新模型文件(措施1.1) 透明度 (Transparency)章節提供模型文件的標準表格，做為GPAI實踐準則透明度章節的核心工具，協助GPAI模型提供者有系統性的整理並提供AIA法案所要求的各項資訊。表格設計考量了不同利害關係人的資訊需求，確保在保護商業機密的同時，滿足監管透明度的要求。 前揭記錄資訊依其應提供對象不同，各欄位已有標示區分該欄資訊係用於AI辦公室 (AIO)、國家主管機關 (NCAs) 或下游提供者 (DPs)者。適用於下游提供者的資訊，GPAI模型提供者應主動提供(公開揭露)，其他則於被請求時始須提供(予AIO或NCAs)。 除基本的文件最後更新日期與版本資訊外，應提供的資訊分為八大項，內容應包括： (一)、一般資訊General information 1.模型提供者法律名稱(Legal name) 2.模型名稱(Model name)：模型的唯一識別碼（例如 Llama 3.1-405B），包括模型集合的識別碼（如適用），以及模型文件涵蓋之相關模型公開版本的名稱清單。 3.模型真實性(Model authenticity)：提供明確的資訊例如安全雜湊或URL端點，來幫助使用者確認這個模型的來源 (Provenance)、是否真實性未被更動 (Authenticity)。 4.首次發布日(Release date)與首次投放歐盟市場的日期(Union market release date)。 5.模型依賴(Model dependencies)：若模型是對一個或多個先前投放市場的GPAI模型進行修改或微調的結果，須列出該等模型的名稱（及相關版本，如有多個版本投放市場）。 (二)、模型屬性(Model properties) 1.Model architecture 模型架構：模型架構的一般描述，例如轉換器架構 (transformer architecture)。 2.Design specifications of the model 模型設計規格：模型主要設計規格的一般描述，包括理由及所作假設。 3.輸出/入的模式與其最大值(maximum size)：說明係文字、影像、音訊或視訊模式與其最大的輸出/入的大小。 4.模型總參數量(model size)與其範圍(Parameter range)：提供模模型參數總數，記錄至少兩個有效數字，例如 7.3*10^10 參數，並勾選參數(大小)所在範圍的選項，例如：☐>1T。 (三)、發佈途徑與授權方式(Methods of distribution and licenses) 1.發佈途徑Distribution channels：列舉在歐盟市場上使用模型的採用法，包括API、軟體套裝或開源倉庫。 2.授權條款License：附上授權條款鏈結或在要求時提供副本；說明授權類型如: 開放授權、限制性授權、專有授權；列出尚有提供哪些相關資源(如訓練資料、程式碼)與其存取方式、使用授權。 (四)、模型的使用(Use) 1.可接受的使用政策Acceptable Use Policy：附上可接受使用政策連結或副本或註明無政策。 2.預期用途或限制用途Intended uses：例如生產力提升、翻譯、創意內容生成、資料分析、資料視覺化、程式設計協助、排程、客戶支援、各種自然語言任務等或限制及/或禁止的用途。 3.可整合AI系統之類型Type and nature of AI systems：例如可能包括自主系統、對話助理、決策支援系統、創意AI系統、預測系統、網路安全、監控或人機協作。 4.模型整合技術方式Technical means for integration：例如使用說明、基礎設施、工具）的一般描述。 5.所需軟硬體資源Required hardware與software：使用模型所需任何軟硬體（包括版本）的描述，若不適用則填入「NA」。 (五)、訓練過程(Training process) 1.訓練過程設計規格(Design specifications of the training process)：訓練過程所涉主要步驟或階段的一般描述，包括訓練方法論及技術、主要設計選擇、所作假設及模型設計最佳化目標，以及不同參數的相關性（如適用）。例如：「模型在人類偏好資料集上進行10個輪次的後訓練，以使模型與人類價值觀一致，並使其在回應使用者提示時更有用」。 2.設計決策理由(Decision rationale)：如何及為何在模型訓練中做出關鍵設計選擇的描述。 (六)、用於訓練、測試及驗證的資料資訊(Information on the data used for training, testing, and validation) 1.資料類型樣態Data type/modality：勾選樣態包括文字、影像、音訊、視訊或說明有其他模態。 2.資料來源Data provenance：勾選來源包括網路爬蟲、從第三方取得的私人非公開資料集、使用者資料、公開資料集、透過其他方式收集的資料、非公開合成(Synthetic )資料等。 3.資料取得與選取方式(How data was obtained)：取得及選擇訓練、測試及驗證資料使用方法的描述，包括用於註釋資料的方法及資源，以及用於生成合成資料的模型及方法。從第三方取得的資料，如果權利取得方式未在訓練資料公開摘要中披露，應描述該方式。 4.資料點數量Number of data points：說明訓練、測試及驗證資料的大小（資料點數量），連同資料點單位的定義（例如代幣或文件、影像、視訊小時或幀）。 5.資料範疇與特性(Scope and characteristics)：指訓練、測試及驗證資料範圍及主要特徵的一般描述，如領域（例如醫療保健、科學、法律等）、地理（例如全球、限於特定區域等）、語言、模式涵蓋範圍。 6.資料清理處理方法(Data curation methodologies)：指將獲取的資料轉換為模型訓練、測試及驗證資料所涉及的資料處理一般描述，如清理（例如過濾不相關內容如廣告）、資料擴增。 7.不當資料檢測措施(Measures for unsuitability)：在資料獲取或處理中實施的任何方法描述（如有），以偵測考慮模型預期用途的不適當資料源，包括但不限於非法內容、兒童性虐待材料 (CSAM)、非同意親密影像 (NCII)，以及導致非法處理的個人資料。 8.可識別偏誤檢測措施(Measures to detect identifiable biases)：描述所採取的偵測與矯正訓練資料存在偏誤的方法。 (七)、訓練期間的計算資源(Computational resources (during training)) 1.訓練時間(Training time)：所測量期間及其時間的描述。 2.訓練使用的計算量(Amount of computation used for training)：說明訓練使用的測量或估計計算量，以運算表示並記錄至其數量級（例如 10^24 浮點運算）。 3.測量方法論(Measurement methodology)：描述用於測量或估計訓練使用計算量的方法。 (八)、訓練及推論的能源消耗(Energy consumption (during training and inference)) 1.訓練耗能(Amount of energy used for training)及其計量方法：說明訓練使用的測量或估計能源量，以百萬瓦時表示（例如 1.0x10^2 百萬瓦時）。若模型能源消耗未知，可基於所使用計算資源的資訊估計能源消耗。若因缺乏計算或硬體提供者的關鍵資訊而無法估計訓練使用能源量，提供者應披露所缺乏的資訊類型。 2.推論運算耗能的計算基準 (Benchmarked amount of computation used for inference1)及其方法：以浮點運算表示方式（例如 5.1x10^17 浮點運算）說明推論運算的基準計算量，並提供計算任務描述（例如生成100000個代幣Token）及用於測量或估計的硬體（例如 64個Nvidia A100）。 二、提供GPAI模型相關資訊(措施1.2) 通用人工智慧模型投放市場時，應透過其網站或若無網站則透過其他適當方式，公開揭露聯絡資訊，供AIO及下游提供者請求取得模型文件中所含的相關資訊或其他必要資訊，以其最新形式提供所請求的資訊。 於下游提供者請求時，GPAI模型提供者應向下游提供者提供最新模型文件中適用於下游提供者的資訊，在不影響智慧財產權及機密商業的前提下，對使其充分了解GPAI模型的能力及限制，並使該等下游提供者能夠遵循其AIA法案義務。資訊應在合理時間內提供，除特殊情況外不得超過收到請求後14日。且該資訊的部分內容可能也需要以摘要形式，作為GPAI模型提供者根據AIA法案第53條第1項(d)款必須公開提供的訓練內容摘要 (training content summary) 的一部分。 三、確保資訊品質、完整性及安全性(措施1.3) GPAI模型提供者應確保資訊的品質及完整性獲得控制，並保留控制證據以供證明遵循AIA法案，且防止證據被非預期的變更 (unintended alterations)。在制定、更新及控制資訊及記錄的品質與安全性時，宜遵循既定協議 (established protocols) 及技術標準 (technical standards)。 參、事件評析 一、所要求之資訊完整、格式標準清楚 歐盟AGPAI實踐準則」的「透明度 (Transparency)」提供模型文件的標準表格，做為GPAI實踐準則透明度章節的核心工具，從名稱、屬性、功能等最基本的模型資料，到所需軟硬體、使用政策、散佈管道、訓練資料來源、演算法設計，甚至運算與能源消秏等，構面完整且均有欄位說明，而且部分欄位直接提供選項供勾選，對於GPAI模型提供者提供了簡明容易的AIA法案資訊要求合規做法。 二、表格設計考量不同利害關係人的資訊需求 GPAI實踐準則透明度章節雖然主要目的是為GPAI模型提供者對由需要充分了解模型及其能力的下游提供者提供資訊，以便其在產品履行AIA法案下的義務。但相關資訊的提供目的，同時也在於讓AIO及國家主管機關履行其AI法案職責，特別是高風險AI的評估。因此，表格的資訊標示區分該欄資訊係用於AI辦公室 (AIO)、國家主管機關 (NCAs) 或下游提供者 (DPs)者，例如模型的訓練、資料清理處理方法、不當內容的檢測、測試及驗證的資料來源、訓練與運算的能秏、就多屬AIO、NCAs有要求時始須提供的資料，無須主動公開也兼顧及GPAI模型提供者的商業機密保護。 三、配套要求公開並確保資訊品質 該準則除要求GPAI模型提供者應記錄模型文件，並要求於網站等適當地，公開提供下游提供者請求的最新的資訊。而且應在不影響智慧財產權及機密商業的前提下，提供其他對使其充分了解GPAI模型的能力及限制的資訊。同時，為確保資訊的品質及完整性獲得控制，該準則亦明示不僅應落實且應保留證據，以防止資訊被非預期的變更。 四、以透明機制落實我國AI基本法草案的原則 我國日前已由國科會公告人工智慧基本草案，草案揭示「隱私保護與資料治理」、「妥善保護個人資料隱私」、「資安與安全 」、「透明與可解釋 」、「公平與不歧視」、「問責」原則。GPAI實踐準則透明度章節，已提供一個重要的啟示—透過AI風險評測機制，即可推動GPAI模型資訊的揭露，對相關資訊包括訓練資料來源、不當內容防止採取做一定程度的揭露要求。 透過相關資訊揭露的要求，即可一定程度促使AI開發提供者評估認知風險，同時採取降低訓練資料、生成結果侵權或不正確的措施。即便在各領域作用法尚未能建立落實配套要求，透過通過評測的正面效益，運用AI風險評測機制的資訊提供要求，前揭草案揭示的隱私、著作、安全、問責等原則，將可以立即可獲得一定程度的實質落實，緩解各界對於AI侵權、安全性的疑慮。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw） [1]The European AI Office, The General-Purpose AI Code of Practice, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/contents-code-gpai 。(最後閱覽日：2025/07/30) [2]The European AI Office, Code of Practice for General-Purpose AI Models–Transparency Chapter, https://ec.europa.eu/newsroom/dae/redirection/document/118120 。(最後閱覽日：2025/07/30)
美國商務部國家技術與標準局公布技術創新計畫（TIP）之執行規則草案，徵求外界意見過去十餘年來，美國商務部國家技術與標準局（The Commerce Department’s National Institute of Standards and Technology, NIST）推動的「先進技術計畫」（Advanced Technology Program, ATP），成功帶領美國中小企業透過技術的研發投入，創造美國經濟榮景。近年來面對變動劇烈的國際環境，為提升美國競爭力，美國總統於2007年8月9日簽署通過「意涵深遠地促進傑出技術、教育與科學之美國機會創造法」（The America Creating Opportunities To Meaningfully Promote Excellence In Technology, Education, And Science Act, 簡稱The America COMPETES Act）。 The America COMPETES Act特別授權NIST負責推動並執行一項新的研究補助計畫－技術創新計畫（Technology Innovation Program, TIP），企圖藉由在國家重點需求領域（critical national need areas），補助具有高風險性及高報酬的技術研究（high-risk, high-reward research），支持、促進並加速美國的創新。所謂「高風險、高報酬」之技術研究，指具有以下三項特質的技術研究：（1）研究可轉化成具體實益的潛在可行性，其成果將產生深遠及廣泛的影響；（2）研究計畫的進行係為了回應屬NIST技術職掌範圍內的重大國家需求；（3）研究的技術議題過於創新（too novel）或跨越甚多學科（spans too diverse a range of disciplines），以致傳統的專家審查程序無法適當地用來篩選此類計畫。至於「國家重點需求領域」，指問題觸及的面向極大，然須要被克服的社會挑戰（societal challenge）尚無因應之道而有賴國家予以關注，此等問題與社會挑戰可能可以透過高風險、高報酬研究之進行而予以解決者。 根據The America COMPETES Act，TIP將依研究實力競爭（on the basis of merit competitions）的原則，透過分攤成本的研究補助（cost-shared research grants）、合作協議（cooperative agreements）或契約（contracts）等方式，鼓勵業界單獨或共同（透過合資方式）提出技術創新的研究計畫申請以合資方式提出者，其主導者（lead entity）可為中小型企業或高等教育機構。TIP的補助對象限於設立於美國並在美國境內經營其主事務的中小型企業，外國企業參與TIP若符合美國經濟利益者，亦得獲得補助。TIP的補助金額不超過個別研究計畫總成本的半數，且只能用於補助直接成本，間接成本、收益或管理費則不在補助之列。總計對單一單位的補助以最長三年且不超過三百萬美元為限；對於合作研究則以最長五年且不過過九百萬美元為限。由於The America COMPETES Act僅就TIP的補助目的、補助對象、補助條件等作原則性規定，其運作細節仍有待NIST進一步設計，日前NIS已於2008年3月7日對外公布TIP執行規則草案，徵求各界意見。 隨著TIP的規劃與實際運作，過去由NIST所執行的ATP也將完成其歷史性任務，由TIP取代並宣告美國政府支持產業技術研發的新理念－亦即透過支持高風險、高報酬之技術研究，以回應美國的國家重點需求領域。 身為全球創新的龍頭，美國所提出的科技研發創新政策向為各國學習與參考借鏡的標竿，隨著The America COMPETES Act的通過，新法中關於美國產業創新的新機制規劃，已引起其他國家高度關注。印度科技與地球科學（Science & Technology and Earth Sciences）部長在The America COMPETES Act通過的一個月後即宣佈，印度政府將於短期內提出全面性的印度創新法案（Indian Innovation Act），藉以激勵印度的創新，而此項創新法案將會以美國的America COMPETES Act為參考模型。