日本專利局公布大學研發成果落地運用案例研究，協助大學衍生新創
日本專利局（特許庁）自2019年啟動「智財戰略規劃師派遣計畫」（知財戦略デザイナー派遣事業），向大專院校派遣智財戰略規劃師，發掘大學內部埋藏之研發成果，協助研發成果落地運用或衍生新創公司，進而帶動產業創新。為支援智財戰略規劃師達成上述工作，日本專利局於2023年4月14日公布「大學研究成果衍生新創案例研究」（大学研究成果の社会実装ケーススタディ，以下簡稱案例集），介紹大學衍生新創重要案例，並針對新創公司設立、簽約等各階段，以對話形式說明應注意事項。
案例集分為第1章「新創篇」、第2章「與企業合作篇」，以及第3章「其他篇」，每篇介紹不同案例，一共收錄9個案例，如「以和企業共有之專利作價，投資設立之新創公司」、「AI新創公司之商業模式」、「新藥開發平臺相關之商業模式」、「活用智財戰略設立之新創公司」、「以與企業共同研究為基礎之專利申請戰略」等。上述案例均依照「發現發掘」（発明発掘）、「制定智財戰略」、「預備衍生新創」（社会実装準備）、「支援後階段」等4個流程展開，以圖文及對話形式，提醒規劃師在各階段應注意之支援重點及注意事項，並以專欄形式說明失敗案例，期能作為大學研究者、產學合作窗口衍生新創之參考。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
周晨蕙
副主任 編譯整理
〈大学の研究成果を活用したスタートアップの設立を支援する大学関係者必読！「大学研究成果の社会実装ケーススタディ」を取りまとめました〉，経済産業省，https://www.meti.go.jp/press/2023/04/20230414002/202304114002.html（最後瀏覽日期：2023/05/15）。
〈法國高等教育暨研究部宣布額外投資新創企業培育計畫，強化產業競爭力與發展深度技術〉，科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8977&no=64（最後瀏覽日期：2023/05/15）。
〈歐洲創新委員會發布2022年影響力報告，總結近年投資創新領域取得之成效〉，科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8975&no=64（最後瀏覽日期：2023/05/15）。
日本特許廳（Japan Patent Office，後稱JPO）於2024年6月駁回Google公司對來自中國大陸的深▲せん▼小▲ちぇ▼科技有限公司（後稱中國大陸公司）有關「FITBEING」文字商標的註冊異議，認為中國大陸公司的「FITBEING」商標與Google公司的「FITBIT」商標在外觀、發音等方面存在顯著差異，因此不會對消費者造成混淆。 中國大陸公司於2023年1月在日本申請註冊「FITBEING」文字商標，指定於第14類的「鐘錶和計時儀器」等商品。Google公司於同年8月對該商標提出異議，主張「FITBEING」商標與其於2018年註冊的「FITBIT」文字商標，在拼寫及發音上相似，並有致相關消費者混淆誤認之可能，違反日本商標法第4條第1項第11款、第15款。此外，Google公司亦表示其「FITBIT」文字商標已為Google穿戴設備的「周知」標識，應具有排他性。 JPO指出，儘管「FITBEING」和「FITBIT」在拼寫上皆以「FITB」開頭，惟二者字尾的「ING」和「IT」無論在文字外觀、字母數量還是音節數量上的差異皆具顯著差異。此外，JPO亦評估「FITBIT」商標是否為「周知」商標。依日本商標法第4條第1項第10款規定，與消費者廣泛認識其為表示他人營業商品或服務之商標相同或近似，使用於同一或類似之商品或服務者，不得註冊商標。本案中，JPO指出Google公司所提供的證據，包括各國市場調查報告和廣告宣傳資料，卻未能提交足夠的日本市場調查資料，以證明「FITBIT」在日本已被相關消費者廣泛認識為Google穿戴式設備的「周知」標識。因此，基於雙方商標近似及周知程度，JPO駁回了Google公司的異議，認定兩商標無導致消費者混淆誤認之虞。 由本案可知，日本JPO對商標近似性的判斷標準與我國大致相同，均會考量商標的外觀、發音及涵義的差異。企業在設計創作商標時，應檢視商標的外觀、讀音以及涵義，避免欲註冊商標與現有商標近似，以避免無法取得註冊商標。此外，若欲主張「周知商標」，企業應確保提交充分的當地市場調查資料證明商標的知名程度，包括當地市場的消費者調查結果及銷售資料等，當面臨爭議時，用以主張商標的著名程度。 本案目前經JPO駁回Google公司的異議後，尚無進一步的訴願或訴訟公開資訊。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw/）
中國大陸財政部及科技部印發《國家重點研發計畫資金管理辦法》於2016年12月30日，中國大陸財政部及科技部為規範國家重點研發計畫管理，切實提高資金使用效益聯合發佈了《國家重點研發計畫資金管理辦法》。 該計畫以支援解決重大科技問題為目標，以“優化資源配置、完善管理機制、提高資金效益”為重點，辦法全文共8章57條，根據國家重點研發計畫特點，從預算編制到執行、結題驗收到監督檢查，針對全過程提出了資金管理的要求，明確《辦法》制定的目的和依據、重點研發計畫資金支援方向、管理使用原則和適用範圍，就重點專項概預算管理、專案資金開支範圍、預算編制與審批、預算執行與調劑、財務驗收、監督檢查等具體內容和流程、職責做了明確規定。 與原科技計畫資金管理辦法相比，《辦法》主要有以下變化： 1.建立了適應重點研發計畫管理特點的概預算管理模式。 2.遵循科研活動規律，落實“放、管、服”改革。適應科研活動的不確定性的特點，《辦法》堅持簡政放權，簡化預算編制，下放預算調劑許可權。 3.突出以人為本，注重調動廣大科研人員積極性。 為推動辦法有效落實，財政部及科技部並要求相關部門、專案承擔單位需要共同做好以下工作： 1.相關主管部門應當督促所屬承擔單位加強內控制度和監督制約機制建設、落實重點專項項目資金管理責任。 2.財政部、科技部將組織開展宣傳培訓，指導各有關部門和單位開展學習，全面提高對《辦法》的認識和理解，為政策執行到位提供保障。 3.科技部、財政部將通過專項檢查、專項審計、年度報告分析、舉報核查、績效評價等方式，對專業機構、專案承擔單位貫徹落實《辦法》情況進行監督檢查或抽查。
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告，探討人工智慧（Artificial Intelligence, AI）在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響，分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處，但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性（Vulnerability），進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括：「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」，以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中，廣泛應用AI可能導致模型風險上升，因某些模型難以驗證、監控及修正，且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外，在大型語言模型（Large Language Model, LLM），大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性，使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型（Pre-trained Model）中，金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉，進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源，模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰，包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測，評估現行金融政策框架是否充分，並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形，並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外，主管機關可考慮利用監督科技（SupTech）及監管科技（RegTech）等AI驅動工具強化監管效能，以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。
歐盟發佈「降低高速電子通訊網路建置成本」草案