德國聯邦卡特爾署(Bundeskartellamt)於2020年7月9日公布,將針對電動車公共基礎設施產業進行調查,以釐清目前市場相關競爭法問題。
聯邦卡特爾署署長Andreas Mundt表示,建立全國性的充電基礎設施是德國電動車成功的先決條件之一,目前電動車充電基礎設施產業尚處於早期市場發展階段,因此,釐清市場是否有不正競爭問題,方能使電動車充電基礎設施布建能迅速擴張。在公共場所充電的條件和價格,也將影響消費者是否決定改用電動車。然而在目前市場發展階段時,已收到越來越多關於充電站價格和條件的投訴。
根據聯邦政府的計畫,2030年前德國將於全國範圍內布建大規模的充電基礎設施,其中包括公用的充電基礎設施。雖然充電站之布建及營運,不適用例如高壓電網擴建加速法、電網擴張法等與電網相關法規之適用。但可依德國不正當競爭防止法(Gesetz gegen den unlauteren Wettbewerb, UWG)拘束該領域可能存在的競爭法議題。除了應確保非歧視性地近用充電站外,更應研擬充電站相關使用條款,以確保充電站能正常營運。此外,並應研究城市及地方政府是否有提供合適的充電站位置,及其對充電站營運商之間的競爭影響。另外,聯邦高速公路上充電站之市場競爭狀況亦為聯邦卡特爾署關注的議題。
聯邦卡特爾署將於兩個調查階段中,向利害關係人進行產業調查。第一階段,將確定公共收費充電基礎設施的建設狀況,以及城市及地方政府和其他參與者,在規劃和提供充電站合適位置的現行作法。並在此基礎上,進行第二階段深入調查,特別針對有關移動服務提供商和使用者近用充電站的問題。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國貿易代表辦公室(the Office of the United States Trade Representative,簡稱USTR)於11月5日公布泛太平洋夥伴協議官方版本,並待各成員國國會同意。其中第18章是有關智慧財產權受到爭議較多。其涉及層面包括商標、地理標示、著作權及相關權利、網路服務提供者、資料專屬保護、專利連結、發明專利、工業設計、智慧財產權執行等等。其重點如下: (1)商標:TPP規定不得以視覺可感知的標識作為申請商標註冊的要件。 (2)地理標示:TPP要求提供適當及公開的程序來保護地理標示。 (3)著作權及相關權利:其中最重要者為將著作、表演或錄音物的著作權保護期間,延長至70年。 (4)網路服務提供者:TPP要求對ISP業者提供法律誘因,免除其可能擔負的共同侵權責任,鼓勵其與著作權人合作,共同遏止網路侵權。 (5)資料專屬保護:TPP要求對農藥或醫藥品提供資料專屬保護,保護期間為新化學性農藥至少10年;新成分新藥至少5年;已知藥品之新適應症、新複方或新投藥方法之臨床資料至少3年;新生物藥品至少8年或5年(併同其他有效保護市場機制)。 (6)專利連結:TPP要求建立專利連結制度。 (7)發明專利制度:其中較為重要者為TPP規定優惠期期間為本國申請案申請日前1年,且不限制公開的行為態樣。對於審查不合理遲延者,應補償其專利期限。 (8)工業設計:TPP要求應提供物品部分設計之保護。 (9)智慧財產權保護的執行:TPP規定法院有權判決敗訴方負擔訴訟及律師費用費用;透過行政、司法及海關等層面採取迅速保全措施等等。
英國上訴法院認為,法院可強制網路服務業者封鎖侵害商標權的網站日前,英國英格蘭與威爾斯上訴法院在沒有判決先例或法律明文下,於2016年07月06日作出法院得對網路服務業者發出封鎖商標侵權網站強制令的判決,該判決維持本案高等法院的見解。 在卡蒂亞國際集團與英國天空廣播集團與開放權利團體案中,法院要求前開網路服務提供業者,對特定就侵害商標權人商品進行廣告與販售的網站進行封鎖。 本案高等法院認為,對於1988年著作權、設計和專利法第97A條而言,儘管缺乏實體法依據,但藉由本條解釋而探求網路服務業者對於商標權人的網路侵權保護是必要的。 本案業者上訴指出,如法院依據第97A條發佈封鎖網站的強制令,必須先確定:網路服務業者是服務提供者、目標網站的用戶或是業者侵犯著作權、目標網站的用戶或是業者利用網路服務業者提供的服務侵犯著作權以及網路服務業者明知。然而,業者指出,他們是完全出於善意、中立且未違法令,法院不能在缺乏判決先例與證據的情況下,逕自做出封鎖網站的決定,但上訴法院認為比較利益衡量後,強制網路服務業者封鎖特定侵權網站是合理適當的。 先不論強制封鎖網站的命令是否侵害言論自由,甚至有連合法內容也一併封鎖的風險。若該見解成為判決標準,預料將加重英國網路服務業者監管責任與營運成本,相關影響已在智財相關社群中被熱烈討論。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
臺北高等行政法院103年度訴更一字第120號判決對健保資料作目的外運用之態度 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 )」