世界智慧財產權組織(WIPO)於2022年11月21日發布了《2022年世界智慧財產權指標(World Intellectual Property Indicator, WIPI)》。WIPO以全球150個國家智慧財產主管機關的統計資料、產業的市場調查資料作為分析標的,針對全球專利權(含新型專利)、商標權、工業設計、植物品種權、地理標示、創意經濟(出版業)的整體發展狀況進行調查。
根據2022年的分析結果顯示,與過往經濟衰退期間的歷史經驗不同,在COVID-19疫情期間,2021年全球智慧財產權的申請數量持續增加。如:
1、「專利」的申請量增加了3.6%。
2、「商標」的申請量(含指定類別)增加了5.5%。
3、「工業設計」的申請量增加了9.2%。
4、「植物品種」的申請量增加了12%。
以商標為例,2021年全球共提交了約1390萬件商標申請,申請量從金融海嘯後(2009年)至今連續12年成長。其中,亞洲商標主管機關受理的商標申請量占全球的69.7%,較2011年時的44.7%有顯著成長;受理商標申請的前五名國家分別為:
1、中國國家知識產權局(CNIPA):約950萬件。
2、美國專利商標局(USPTO):約90萬件。
3、歐盟智慧財產局(EUIPO):約50萬件。
4、印度專利、設計及商標管理局(CGPDTM):約49萬件。
5、英國智慧財產局(UK IPO):約45萬件。
此外,指標針對「非母國申請案(Non-resident trademark applications)」的產業別進行分析,分析結果顯示2021年各國商標申請人至外國市場尋求商標保護的前十大產業分別為:
1、研究與技術:20%
2、健康醫事:13.8%
3、服裝配件:12.8%
4、休閒教育:10.5%
5、居家設備:9.7%
6、農業產品與服務:9.6%
7、商業金融:9.5%
8、運輸機械:6%
9、營建:5.2%
10、化學:2.8%
再者,指標中分析上述產業在各國商標申請案件中的占比,可作為我國企業全球布局的參考:
1、研究和技術產業:歐盟21.3%、英國20.4%、日本18.7%、美國17.7%。
2、農業產品與服務產業:中國25.2%、韓國18.4%、俄羅斯14.2%、印度15.1%、土耳其14.8%。
3、健康醫事產業:印度23.1%、日本13.9%、中國11.3%;
4、商業金融產業:巴西26.3%、土耳其23.3%。
WIPO從2009年至今每年發布《世界智慧財產權指標》給各國政府參考,期待各國政府持續建構更完善的智慧財產制度,協助個人、企業保護其創新,以促進全球經濟的發展。
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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 )」
日本經產省為了促進智慧家庭(smart home)計畫,以促進資料共享與利用。經產省為了在智慧家庭領域創造新事業,整備相關資料活用環境,蒐集共有及分析從多種多樣機器及服務所實際產出之資料,於2017年8月開始實施實證實驗。在實施前,為了使參加實證之民間公司間,得為資訊合作而完備相關規則及保安對策,於5月24日召開「智慧家庭資料活用環境整備推進事業」檢討會。因物聯網(IoT)的擴大得以蒐集龐大資料,以及現在人工智慧(AI)解析能力提高下,期待在各種領域提高生產效率及創造新的事業模式。特別是在智慧家庭領域,其在「新產業構造願景的中間整理」(2016年4月27日、產業構造審議會新產業構造部會)中,為有力重要領域。因此,以IoT技術等使家庭內機器網路化,活用此一資料,除了使既存事業模式發生變革或創造新事業模式外,也期待可以透過把握製品之使用資訊,而提高產品回收(recall)率,並促進資源回收以及家庭部門節能化等相關社會課題解決上。為此,本事業係以對於家庭內機器網路化及透過此而創造新事業為目標,整備事業環境與社會課題及各主題新事業服務創造相連結,因應每個人的生活模式而使得生活空間客製化成為可能,實現智慧家庭之社會目標。
日本公布資料管理框架,促進資料加值應用日本經濟產業省2022年4月8日公布「協調性資料加值運用之資料管理框架-透過確保資料可信度創造資料價值之新路徑」(協調的なデータ利活用に向けたデータマネジメント・フレームワーク~データによる価値創造の信頼性確保に向けた新たなアプローチ),提示確保資料可信度之方法。經濟產業省於2019年7月31日設立「第3層︰網路空間信賴性確保之安全對策檢討工作小組」(『第3層:サイバー空間におけるつながり』の信頼性確保に向けたセキュリティ対策検討タスクフォース」,以下簡稱工作小組),討論確保資料可信度之要件,以利資料在網路空間內自由流通,並藉由資料創造出新的附加價值。 工作小組為確保資料可信度,首先定義資料管理為「將資料屬性依據其所涉之法令或組織規章,以及因蒐集、處理、利用、移轉等活動而改變之過程,視為一個生命週期加以管理」,並認為資料管理會受到屬性(資料性質,如內容、揭露範圍、利用目的、資料管理主體、資料權利者等)、場域(針對資料之特定規範,如各國、地區法令、組織內部規定、組織間契約等)及事件(產生、改變及維持資料屬性之事件,如生產、蒐集、處理、移轉、提供、儲存、刪除)等三大要素影響,並據此建立資料管理模型。 工作小組期待藉由上述三大要素,依序透過讓資料處理流程(事件)處於容易被觀察的狀態、整理所涉及之相關規範(場域),以及判斷資料屬性等步驟,讓利害關係人之間可更容易進行資料共享及資料治理。
何謂「工業4.1J(Japan Industry 4.1J)」?自德國「工業4.0」,開啟所謂第4次工業革命以來,各國政府皆相繼投入資源進行相關計畫,如美國之「先進製造夥伴計畫(Advanced Manufacturing Partnership,AMP)」中國大陸之「中國製造2024」,以及我國之「生產力4.0」等等。 而日本不同於上述其他國家,日本版的工業4.0稱為「工業4.1J」,該計畫並非由國家來主導,而係由民間公司Virtual Engineering Community(VEC)及NTT Communications於2015年3月10日所啟動的一項實證實驗,旨在確認「工業4.1J」之各項技術要件,並且該項目成果非僅提供給VEC之會員,將對所有企業及公眾公開。而所謂的「4.1」表示安全級別比工業4.0更高一級,「 J」則表示源自於日本(Japan)。 日本之「工業4.1J」的運行架構說明如述:首先,將會利用控制系統蒐集相關數據;第二,在雲端平台上記錄及累積數據資料;第三進行即時分析;最後則是透過專家進行事件檢測、分析故障原因並恢復生產、提出安全改善建議等等。