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
InterDigital成立於1972年，主要從事無線通訊與視頻技術開發，其擁有超過32,000項專利，涵蓋3G、4G標準技術，但不實際生產相關硬體設備。許多國際知名無線通訊產品製造商皆為其專利授權對象，包含三星、蘋果、LG、Sony等。 2019年8月28日，InterDigital在英格蘭與威爾士高等法院(the High Court of Justice of England and Wales)起訴中國大陸電腦製造商聯想(Lenovo)侵害其4項有關4G技術之英國專利(UK2363008、UK2557714、UK2485558、UK2421318)。InterDigital聲稱聯想在其手機、筆記型電腦、平板電腦中使用其4G專利技術，且雙方已進行近10年談判，但仍未達成協議。InterDigital曾明確表示，其同意請第三方公正仲裁員小組確認其標準必要專利(SEP)授權條款是否符合公平、合理與非歧視性（FRAND）要件後，才提起訴訟。 InterDigital的起訴聲明包含，請法院確認InterDigital向聯想提供的全球授權條款與InterDigital的FRAND承諾一致，或定義InterDigital 3G、4G之SEP組合授權FRAND條款。InterDigital目前亦尋求類似先前Unwired Planet起訴華為(Huawei)一案之模式，期望透過英國高等法院裁定“FRAND禁售令”，以避免法院確認FRAND授權條款後，聯想若未按照該條款簽訂時，即可防止聯想在英國繼續侵犯其專利。聯想目前則未對於前述評論做出回應。 我國資通訊廠商容易涉及標準技術，需留意在進行SEP授權談判時，對於專利權人提出之條件應即時回應，若不同意對方提出條款，亦應提出更能符合FRAND宗旨之條款，避免後續訴訟產生。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
奈米技術之瞻性規劃－以美國推行綠色奈米為中心 中國大陸之工業和信息化部發布《算力標準體系建設指南》之徵求意見稿，欲加強算力低碳標準發展2025年10月21日，中國工業和信息化部發布《算力標準體系建設指南》（徵求意見稿），公開徵求意見。提出九大部分，包含基礎通用、算力設施、算力設備、算網融合、算力互聯、算力平台、算力應用、算力安全以及綠色低碳標準。其中，「綠色低碳」標準旨在引導算力產品、平台及應用在全生命週期內實現環境友好、資源節約與能源高效利用，包含： 1. 綠色低碳產品標準：規範算力產品從設計、生產、使用到廢棄處理全過程的環境影響。包括節能設備技術要求、有害物質管控、材料回收與循環利用，以及生命週期評估（LCA）等標準。 2. 綠色低碳平台標準：建立可以整合統計與分析電、水、碳、熱、冷等資訊的綜合性管理平台。標準涵蓋了平台的架構設計、數據對接與管理功能，以實現能源使用的精細化監測。 3. 綠色低碳應用標準：針對算力服務過程中的環保表現進行評價，包含碳足跡核算、環境適應性、綠色供應鏈管理以及綠色算力的計算方法。 4. 能效監測技術標準：定義算力中心的各項能效核心指標，如電效、水效、碳效及空間效率。此外，也規範了監測頻率、先進節能技術的使用規範以及可再生能源的使用佔比。 5. 算力電力協同標準：規範算力資源與電力資源的協同調度，重點包含「源網荷儲」一體化、算電協同管理及相關關鍵設備的技術要求，以提升整體能源利用效率。 根據徵求意見稿，到2027年，中國將在算力通用基礎、基礎設施、設備、網路融合、平台、應用、安全以及綠色低碳等領域，制定或修改50項以上標準。
全美各州醫療委員會聯合會發布人工智慧（AI）治理指引，並要求醫師為AI之利用結果負最終責任全美各州醫療委員會聯合會（The Federation of State Medical Boards, FSMB）於2024年4月發布「引導人工智慧以負責任與符合倫理方式融入臨床實務」（Navigating the Responsible and Ethical Incorporation of Artificial Intelligence into Clinical Practice）指引，明確概述醫師於利用AI協助提供照護時可採取之步驟，以履行其倫理與專業職責，期能藉此降低對患者造成傷害之風險；本指引之特色在於，其要求醫師為AI之利用結果負最終之責任。 FSMB 向各州醫療委員會與其他利害關係人所提供之原則與建議如下，以支持對包含AI之臨床照護進行負責任與符合倫理之監管： （1）透明度與揭露（Transparency and Disclosure）： 應要求維持於醫療照護領域使用AI之透明度；各州醫療委員會應制定明確之指導方針，向患者揭露AI之使用情況，其有助於患者與醫師之理解，但不會造成不必要之行政負擔；FSMB 應制定文件，詳細說明最常用之AI工具之功能與局限性，以協助醫療委員會發揮監管者之角色，並應制定常見問題與最佳實務文件，作為提供照護時利用AI方面關於透明度之資源。 （2）教育與理解（Education and Understanding）： FSMB及其於醫學教育界之合作夥伴，應為醫師、醫療委員會與患者，確認有關醫療照護中AI之結構化教育資源，該等資源應包括協助瞭解AI如何運作、其優點、潛在風險以及對患者照護之影響。 （3）負責任之使用與問責（Responsible Use and Accountability）： 開發人員應協助醫師瞭解何時、以及如何於患者之照護中利用AI工具；選擇AI工具支援臨床決策之醫院系統、保險公司或其他機構應向醫師提供有關AI工具之教育、存取各工具之性能報告，並應設計一個定期檢視工具功效的流程；AI工具應以得使各州醫療委員會能稽核與理解之方式設計，以便適當評估依賴工具輸出結果之醫師是否偏離照護標準（standard of care）；FSMB 應支持各州醫療委員會針對臨床醫師如何負責任、可問責地使用AI之解釋。 （4）公平性與近用（Equity and Access）： 應努力確保所有患者皆能公平地近用AI帶來之好處；FSMB與各州醫療委員會致力於以下原則：醫療人員所提供之照護是公平的、且不受基於種族、民族或其他形式歧視之偏見影響；FSMB應與其他利害關係人一起理解並解決演算法偏差問題。 （5）隱私與資料安全（Privacy and Data Security）： AI工具之開發者必須實施嚴格之保護措施，以保護AI開發與評估時所利用之患者資料，通常情況下應告知患者資料如何被利用，且FSMB應與行業利害相關人一起制定AI系統使用與散布患者資料之政策，包括針對AI開發或評估中使用之患者資料之最低資料保護措施。 （6）監督與監管（Oversight and Regulation）： 各州醫療委員會必須保留對於提供醫療服務時，不當應用AI工具之醫生進行紀律處分之權力，其包括問責議題之考慮，特別是當AI系統變得更加自主時；各州醫療委員會應審查其管轄範圍內如何對「醫療行為」（practice of medicine）進行法律定義，以確保對提供醫療照護、人力或其他方面進行持續之監管監督。 （7）法律法規之持續審查與調整（Continual Review and Adaptation of Law and Regulations）： 各州醫療委員會應在FSMB之支持下，隨著AI之不斷發展，持續檢視與更新與AI相關之指引與法規；政策制定者應考慮AI對基本法律原則的影響，例如醫療行為之定義以及AI對企業醫學實務之影響；FSMB 應建立一個專門團隊，持續檢視與調整AI指引與法規。 本指引指出，AI工具通常無能力取代醫師之專業判斷、道德責任或對州醫療委員會之責任，醫療行為中之關鍵職業責任始終為確保診斷、臨床決策與建議不存在偏差。與用於診斷或治療疾病之任何其他工具或鑑別方法相同，醫療專業人員有責任確保基於證據結論之準確性與真實性，因此於將AI系統用於患者照護前，醫師應以合理努力識別與解決偏差（如虛假或不準確之資訊等）。