美國德克薩斯州聯邦北區地方法院駁回德國汽車零組件供應商大陸集團對Avanci授權SEP模式違反反托拉斯法訴訟
美國德克薩斯州北區聯邦地方法院於2020年9月10日，駁回德國汽車零組件供應商大陸集團（Continental Automotive Systems）針對高通、諾基亞、夏普及其他電信公司透過Avanci授權標準必要專利（Standard Essential Patents, SEP）模式違反反托拉斯法的訴訟。法院指出，Avanci是由SEP專利技術擁有者組成的專利授權平台，而Avanci繞過零組件供應商，直接與汽車製造商就授權協議進行談判，並未違反反托拉斯法。
按大陸集團係依據《休曼法》（Sherman Antitrust Act）第2條提出反壟斷訴訟，指Avanic及其成員濫用標準制定的壟斷力量，排除其他技術擁有者並提高專利授權費用。對此，法院列舉聯邦第九巡迴法院在FTC v. Qualcomm案的相同看法指出，該行為是屬於Avanic及成員的契約問題，即SEP持有人可以選擇依照公平、合理、無歧視（Fair, Reasonable, Non-discriminatory, FRAND）的契約方式限制SEP授權，但違反此契約義務並不違反反托拉斯法。大陸集團主張SEP持有人違反FRAND授權承諾，欺騙標準制定組織，從而將專利納入產業標準；但即使這種欺騙會將被告的競爭者排除在標準之外，乃是針對競爭者本身而不是對競爭過程的損害，SEP權利人藉由價格歧視（Price Discrimination）合法地將專利價值最大化並不違反反托拉斯法。
另外，原告控訴依據還包括《休曼法》第1條，禁止事業以契約等方式限制競爭。但法院認為Avanci授權模式是與組成公司間協議訂定，該協議並不會阻止成員向非製造端客戶單獨授權。在SEP授權人拒絕與原告進行談判，或僅同意以向汽車製造商授權的相同價格與零組件供應商進行交易，頂多屬於SEP權利人間的個別行動，並未違反反托拉斯法，因而駁回訴訟。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
許祐寧
專案經理 編譯整理
為有效降低包裝廢棄物對環境造成的汙染及不利影響，使製造商履行其B2C(business to customer)產品責任，德國以新的包裝法（Packaging Act, VerpackG）取代現行的規範（Packaging Ordinance,VerpackV），並已於2019年1月1日生效。 新包裝法VerpackG不同於VerpackV之處，在於除要求業者須加入原有的回收系統外，另授權Zentrale Stelle(Stiftung Zentrale Stelle Verpackungsregister,ZSVR)基金會作為新包裝法強制登記制度的執行單位，規範欲在德國銷售產品包裝之所有實體或網路製造商及零售商，有義務於ZSVR的數據資料庫”LUCID”註冊，才能在德國地區進行銷售，並且為全面提升透明度，乃規範於LUCID註冊之商家資訊皆屬可供大眾公開查詢。 依VerpackG規定，於2019年1月1日起未為註冊的商家，其包裝商品不能在德國上市，否則恐將臨100,000歐元之罰款；另未加入回收系統之商家，恐面臨200,000歐元之罰款。而除須註冊與回收系統的加入外，製造商及零售商尚須將以下之包裝相關資訊提供給ZSVR做比對： (一)註冊號碼（商家於資料庫註冊時，由ZSVR所提供之註冊號碼） (二)包裝材料及容積 (三)製造商履行生產者延伸責任(Extended Producer Responsibility)簽訂的包裝方案名稱 (四)與回收公司或回收系統間簽訂之契約期限 資料來源：自行繪製 圖 德國包裝法實施步驟
荷蘭公司控《中國好聲音》商標侵權，索賠300萬北京法院於2016年3月17日開始審理關於「夢想強音文化傳播有限公司」和「北京正議天下文化傳媒公司」未經授權使用荷蘭Talpa公司商標一案。 Talpa公司主要業務為開發、製作電視節目模式，〈The Voice of〉是該公司開發的一款歌唱比賽真人秀電視節目模式，為該公司知名產品。Talpa已向中國、澳州、美國、歐盟等在內約70個國家，註冊了「The Voice of 」商標，商標圖示為一隻手拿麥克風之圖像。 《中國好聲音》製作單位於2012年向荷蘭Talpa 買下節目模式與商標圖示，用以製作音樂真人秀《中國好聲音》；今年Talpa並未與其續約，故《中國好聲音》製作單位未取得Talpa公司商標專用權。 惟負責《中國好聲音》第五季海選活動之夢想強音文化傳播公司和北京正議天下文化傳媒公司，在好聲音全國海選活動與宣傳中，大量使用與Talpa註冊商標幾乎相同的圖形及文字；Talpa公司認為，此為類似商品上使用與註冊商標相同或近似商標行為，已造成消費者混淆，依中國大陸人民共和國商標法第57條，構成侵害商標專用權。據此，Talpa公司要求上開兩間公司立即停止商標侵權行為，並要求登報道歉與連帶賠償律師費、公證費、翻譯費及各項損失300萬元。 本文同步刊登於TIPS網站(http://www.tips.org.tw)
歐盟啟動2030年提升建築能源效率合作創新研究為有效達成「歐洲2020策略」以及「歐洲2050減碳」等政策目標，由歐盟所補助設立的歐洲建築科技平台(European Construction Technology Platform, ECTP) 其下能源效率建築協會(Energy Efficient Buildings Association, E2BA)，於今年度 (2012) 7月份正式對外發布首份創新研究報告「前瞻建築能源效率之研究–創新及公私部門合作」(Energy-efficient Buildings PPP beyond 2013)。該研究報告開宗明義指出，將規劃於2030年透過創新模式，及公私部門合作之落實，建立一個創新高科技能源效率產業，達到建築物碳中和(Carbon Neutral)、提昇產業技術、創造新工作機會以及落實智慧城市計畫等目標。 本研究報告係從「市場」(Market)的角度出發，嘗試提出具可行性之商業模型(Business model)，供決策者參考。有鑒於建築產業在能源消耗及碳排放量占有很大的比例，該報告即指出對於既有建築物翻新與整修之急迫性，也認為應該透過政府部門介入，推動相關措施，並導引民間持續落實。其次，於產業評估效益方面，該報告明確指出，透過提昇建築能源效率，將創造許多新的就業機會，帶動地方經濟發展。綜上，歸納二點供參考，第一，為達成長期能源效率提升之目標，公部門將寄出管制手段並設置公共基金(Public funding)，以防止產業市場失靈，有其必要性；第二，產業等實務運用契約型態將歷經質變，長期性的節能績效保證契約(Long-term energy performance guaranteed contract)將被越來越常被引用。 適逢歐洲議會通過能源效率指令(Energy Efficiency Directive)，指令中第四條係針對公有建築物翻新之規範條款，對此歐盟會員國已陸續檢討各自國內推動現況，但目前各國仍面對許多問題及挑戰，例如既有建築物翻新整修，一直無法有效提昇件數，以及投入資金過於龐大等等因素，除非政府展現積極介入的決心，支持及並投入資金協助推動，否則成效仍可能維持停滯不前的困，相關趨勢發展值得後續觀察。
美國OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案美國行政管理預算局（United States Office of Management and Budget, OMB）於2020年1月發布「人工智慧應用監管指南（Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications）」備忘錄草案。該備忘錄草案係基於維護美國人工智慧（AI）領導地位之目的，而依據美國總統川普（Donald John Trump）於2019年2月簽署之「維持美國人工智慧領導地位（Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence）─行政命令13859號」，並在啟動美國人工智慧計畫後180天內，經OMB偕同科技政策辦公室（Office of Science and Technology Policy, OSTP）、美國國內政策委員會（United States Domestic Policy Council）與美國國家經濟委員會（National Economic Council）與其他相關機構進行協商，最後再由OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案，以徵詢公眾意見。 該備忘錄草案不僅是為了規範新型態AI應用技術，更希望相關的聯邦機構，在制定AI應用產業授權技術、監管與非監管方法上，能採取彈性的制定方向，以避免過度嚴苛的規定，反而阻礙AI應用的創新與科技發展，繼而保護公民自由、隱私權、基本權與自治權等價值。同時，為兼顧AI創新與政策之平衡，應以十大管理原則為規範制定之依據，十大管理原則分別為： 培養AI公眾信任（Public Trust in AI）； 公眾參與（Public Participation）； 科學研究倫理與資訊品質（Scientific Integrity and Information Quality）； AI風險評估與管理（Risk Assessment and Management）； 獲益與成本原則（Benefits and Costs）； 彈性原則（Flexibility）； 公平與反歧視（Fairness and Non-Discrimination）； AI應用之揭露與透明化（Disclosure and Transparency）； AI系統防護與措施安全性（Safety and Security）； 機構間之相互協調（Interagency Coordination）。 此外，為減少AI應用之阻礙，機構制定AI規則時，應採取降低AI技術障礙的方法，例如透過聯邦資料與模型方法來發展AI研發（Federal Data and Models for AI R&D）、公眾溝通（Communication to the Public）、自發性共識標準（Voluntary Consensus Standards）之制定及符合性評鑑（Conformity Assessment）活動，或國際監管合作（International Regulatory Cooperation）等，以創造一個接納並利於AI運作的環境。