美國紐約南區聯邦地方法院(S.D.N.Y.)於2022年7月15日駁回了臨床試驗軟體公司Medidata Solutions Inc. (以下簡稱Medidata公司)控告競爭對手Veeva Systems Inc. (以下簡稱Veeva公司)竊取其營業秘密的請求。
原告Medidata公司於2017年1月指控被告Veeva公司陸續挖角其數名離職員工,部份員工離職時私自拷貝公司檔案,其中包含原告的產品研發、商業策略等營業秘密,而被告根據這些資訊開發了和原告相似的軟體,造成其重大損害,因此向被告請求4.5億美元的損害賠償。
被告Veeva公司抗辯雖然這些員工離職時私自保留原告的檔案,但原告在訴訟中並未明確說明哪些屬於該公司的營業秘密,亦即未特定營業秘密標的;此外,即便這些離職員工自行保留的檔案中有包含原告所稱之營業秘密,但原告提出的證據不足以證明被告有不當取用(misappropriation)其營業秘密,僅根據被告有僱用原告離職員工等事實,即推論被告有不當取用。原告試圖透過此模糊和毫無根據的主張,限制產業的創新、競爭、人才流動。
本案歷經五年的纏訟,法院最終駁回原告請求。法官指出,原告在整個訴訟過程中並未明確定義哪些資訊屬於營業秘密,原告似乎認為任何資訊皆屬於其營業秘密,這樣的主張無異於代表任何公司永遠無法挖角其他公司的員工,因為這些員工到新公司任職後所說的任何話,都會間接地揭露他們在之前工作中所學習到的事情,因此駁回原告之訴。
從本案可以觀察到,企業應定期盤點公司內部資訊,明確界定營業秘密範圍,並落實管理及妥善留存相關證據,發生侵害營業秘密爭議時才能有效舉證。
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工業局預計明年和財政部研商修改海關進口稅則,給予廠商進口國內無產製的半導體、面板設備的關鍵零組件時,免課關稅的優惠,以提升國內兩兆產業自給率,在2008年分別提升至25%和50%的水準。包括奇美、彩晶、華映等面板廠都對提高設備自給率很有興趣。工業局指出,全球面板業市場,已成為我國和韓國互相較勁的局面,韓國目前設備自給率已達40%,並計畫在2008年達到80%水準,但我國面板設備自給率目前只有12%,不但主控權掌握在外國設備廠手裡,利潤也被賺走。如果國內面板廠可以提高設備自給率,可以節省成本30%至50%,獲利將可以大幅提高。 工業局表示,由於我國半導體與平面顯示器兩兆產業在晶圓代工帶動下及筆記型電腦與LCD顯示器的大量需求下持續成長,除產值大幅成長外,在設備需求上,台灣將分別占有15%及40%以上的全球市場,國內每年設備投資總額也將高達2,000億元以上,但是卻有九成以上仰賴進口。除了以租稅減免,提高國內面板及設備業者投入設備研發、生產的誘因外,工業局明年起每年也將投入近億元的經費,以科專計畫、主導性新產品研發補助等,協助國內設備業者提升研發及生產能力。 由於我國已成為全球半導體及面板的重要生產廠商,每年進口設備金額十分龐大,工業局也將運用此優勢,吸引國外大廠來台設立研發中心或與國內設備業者合作,投資生產製程設備。為鼓勵兩兆產業中心廠使用國產設備,對使用國產設備達一定比例之廠商,工業局也將研議相關的獎勵措施。
WIPO公布《2018年世界智慧財產權指標報告》 中國大陸驅使全球申請量再創新高世界智慧財產權組織(World Intellectual Property Organization;後稱WIPO)針對2017年智財活動相關數據於12月3日公布《2018年世界智慧財產權指標報告》,內容分為:(1)專利、(2)商標、(3)工業設計、(4)植物品種、(5)地理標誌、及(6)創意經濟(出版)等六大項目。 其中「創意經濟」為首度納入之項目。WIPO與「國際出版人協會(International Publishers Association, IPA)」共同調查28個國家的出版活動,本次僅完成基本統計且初步納入「貿易」、「教育」、「科技與醫療(scientific, technical and medical, STM)」三個出版議題。法國在「貿易」方面的出版營收佔69%、英國50%;「教育」佔葉門總出版營收68.2%、巴西62%;「科技與醫療」佔比利時46.1%、巴西37.9%。 2017年專利全球申請量達317萬件(相較於2016年成長5.8%)、商標申請量達1,239萬件(成長26.8%)、工業設計申請量超過124萬件(與前一年持平)。以中國大陸為首,專利申請量佔全球43.6%、商標申請量佔46.3%、工業設計申請量佔50.6%。 2017年植物品種申請量計有18,490件、成長率為11.7%,此為15年來最大增長,而以中國大陸、英國、歐盟、越南及烏克蘭為主要成長國家。其中中國大陸接獲4,465件植物品種申請、其次歐盟為3,422件,這也是23年來第一次歐盟未列為首位。 地理標誌之問卷在2016年重新調修,2017年首度完整納入54個地區的數據,計有59,500個受保護的地理標誌。其中,德國有14,073個、奧地利8,749個、中國大陸8,507個。若以類別區分,「酒類」佔57.1%,其次為「農產食品」28.2%、「手工藝品」約2.7%。 本次報告之特別議題為「藉由統計數據掌握專利訴訟活動」,另針對美國與英國之統計數據進行探討。美國在1999至2009年間之專利訴訟案件和緩上升,並在2009至2013年間顯著增加;而英國在2010至2012年間也呈現相同趨勢,原因在於此時正值「全球專利戰」時期。進一步分析訴訟數據,可以發現專利訴訟案量往往與專利申請量、專利實施具正相關性,例如2013年後美國專利申請量及專利實施量呈下降趨勢,同期美國地方法院之專利訴訟案量亦隨之減少。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
歐盟發布「歐盟植物品種權制度對歐盟經濟和環境影響」執行摘要,顯示歐盟植物品種權制度的影響歐盟植物品種事務局(Community Plant Variety Office, CPVO)與歐盟智慧財產局(European Union Intellectual Property Office, EUIPO)於2022年4月28日聯合發佈「植物品種權制度對歐盟經濟和環境影響」執行摘要(Impact of the Community Plant Variety Rights System on the EU Economy and the Environment–Executive Summary),以量化方式顯現「歐盟植物品種權」(Community Plant Variety Rights, CPVR)制度的影響: (1)若無CPVR制度,則在2020年時,歐盟耕地作物的收成量會比實際情形減少6.4%、水果減少2.6%、蔬菜減少4.7%、觀賞植物減少15.1%;換言之,因有CPVR制度帶來的額外收成,足以將耕地作物多供給予5,700萬人、水果多供給予3,800萬人,蔬菜多供給予2,800萬人。 (2)以總體經濟學(macro-economic)的角度觀之,若無CPVR制度帶來的額外收成量,歐盟在世界貿易的地位會惡化,而境內的消費者也將面臨更高的農作物價格。受CPVR制度保護的農作物對歐盟GDP之「額外」增長貢獻約為130億歐元,其中耕地作物約佔有71億歐元、水果11億歐元、蔬菜22億歐元、觀賞植物25億歐元。 (3)而因CPVR制度帶來的農作物額外收成,使歐盟農業的僱用情形提升;以耕地作物來說,增加近25,000個工作機會、園藝作物19,500個、觀賞植物45,000個,總計增加近90,000個工作機會。此僅單就上游的農業及園藝產業而言,其與下游產業(例如:食品處理業)合計增加近80萬個就業機會。 (4)不僅工作機會增加,從業者報酬也有所提高;相較於未有CPVR制度前,耕地作物從業者可獲得12.6%更高的報酬、園藝作物從業者可獲得11%更高的報酬。 (5)受有 CPVR保護之公司總計僱用了70,000名以上之員工,而其營業總額超過350億歐元;此等公司多為中小企業(SMEs),其佔有CPVR申請量90%以上,而其目前持有约歐盟整體60%的CPVR。 (6)在有CPVR制度後,歐盟農業及園藝業所排放的溫室氣體(greenhouse gas, GHG)每年減少6,200公噸;此二產業所需用水量減少了超過140億立方公尺。 綜上,由於減少對環境之衝擊、於農業與園藝上減少資源之使用、使從業者收入增加,及使消費者用更低廉價格購得農產品,故CPVR制度對於聯合國永續發展目標(Sustainable Development Goals)有所貢獻。除此之外,本執行摘要亦提及CPVR制度有潛力符合歐盟執委會(European Commission, EC)「歐洲綠色政綱」(The European Green Deal)目標。
日本對未來2020年至2030年間網路基礎設施之預測日本總務省未來網路基礎設施研究會(将来のネットワークインフラに関する研究会)4月份針對日本人工智慧(Artificial Intelligence 簡稱AI)、物聯網(Internet of Things 簡稱IoT)、資訊及通訊技術(Information and Communication Technologies 簡稱ICT)等技術相對應之網路基礎設施做作出預測。 在2020年以後第五代通信技術(5G)、物聯網系統、高畫質通訊等技術相繼成熟及普及化,相關業者勢必發展出多樣化、高度專業化使用者需求之網路結構,而手機聯網系統從單純的資訊傳遞網路,逐漸變成社會系統之神經網絡(社会システムの神経網)。 物聯網服務目前係由專用終端設備,並根據特定的應用目的建構,但在未來的網絡基礎設施,可能出現如橫向合作應用的通用平台,到2030年左右物聯網服務中M2M(Machine to Machine,機器和機器之間的通訊)的佔有率估計將達到10%。 人工智慧網路技術不僅僅是虛擬化層網路(仮想化レイヤのネットワーク)之維護和操作,更是物理層面的網路(物理レイヤのネットワーク)資源的管理,AI仍然只擔任協助之工具。其中,物理網絡(物理ネットワーク)和邏輯網絡(論理ネットワーク)應分別處理,邏輯網絡將型成多層次化,將變得難以檢測故障和調查原因,但在安全和可靠的網絡基礎設施下,經營者使用AI技術仍然是沒有問題的。 由於雲端技術、通訊技術之提昇,非電信營運者進入網路經營之商業型態逐漸產生,型成網路使用者、資料提供者之多樣性及複雜性。網路流量方面,在2030年左右將超出100Tbps核心網絡所需的傳輸容量,達到以往的光纖的容量限制,將透過無線電接入技術進一步發展,補足不足的光學寬頻。然而,人們對於網路更快的通信速度、安全性及可靠性的功能需求是沒有改變的。