新加坡智慧財產局(Intellectual Property Office of Singapore, IPOS)2023年5月發布了一份名為《品牌、專利與企業績效表現的研究報告》(Brands, patents and company performance study),分別針對全球前100大上市公司及新加坡前100大上市公司進行分析,說明智慧財產等無形資產對於企業發展的重要性。
首先,IPOS在報告中對全球前100大上市公司進行分析,若該上市公司同時名列「全球500大最有價值品牌」(英國知名品牌諮詢機構Brand Finance每年發布)及/或「全球專利前250強」(美國知名專利研究公司IFI CLAIMS Patent Services每年發布),報告中將這類上市公司定義為持有最有價值品牌或最強專利組合的企業。這類企業與全球前100大上市公司中的其他企業相比,平均收入(revenue)是其他企業的2.2倍、淨利(net profit)是其他企業的1.9倍、市值(market capitalisation)是其他企業的2.3倍。
其次,本報告以新加坡前100大上市公司為分析對象,其中持有最有價值品牌(同時名列「新加坡100大最有價值品牌」)及/或最強專利組合(根據PatSnap專利資料庫的檢索資料定義)的上市公司,與新加坡前100大上市公司中的其他企業相比,平均收入是其他企業的2.4倍、淨利是其他企業的1.8倍、市值是其他企業的2.7倍。
由新加坡發布的報告可知,品牌或專利等無形資產對於企業維持競爭優勢的重要性,企業應將智慧財產布局與管理列為公司治理的重點,持續確保企業無形資產的價值(譬如企業若未持續落實商標布局與管理,將會削弱品牌價值),以強化企業的競爭力。
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歐洲開放科學雲(European Open Science Cloud, EOSC)旨在整合現有的數據基礎設施以及科研基礎設施,為歐洲研究人員與全球科研合作者提供共享的開放資料服務。為此,荷蘭與德國於12月率先成立GO FAIR國際支援與合作辦公室(The GO FAIR international support and coordination office, GFISCO)。荷蘭辦公室坐落於萊頓,並由荷蘭政府與萊頓大學醫學中心(Leiden University Medical Center)所共同出資設立。 該辦公室之成立源自於GO FAIR計畫,GO意即全球開放(The Global Open)、FAIR則分別係指可發現(Findable)、可連接(Accessible)、共同使用(Interoperable)和可重複使用(Re-usable),其目標在於跨越國界,開放目前科研領域現有的研究數據,係為邁向歐洲科學雲之里程碑。 荷蘭與德國曾於2017年5月時,發表聯合立場聲明書以展現推動歐洲開放科學雲以及全力支援GO FAIR計畫之企圖心,此次辦公室之設立為,包含以下主要任務: 支援由個人、機構、計畫組織等各方所組成的GO FAIR實踐網絡(GO FAIR Implementation Networks, INs)之營運工作。 進行GO FAIR實踐網絡之協調工作,以避免重複或壟斷之情形發生。 透過教育支援等方式倡議推行GO FAIR計畫。 GO FAIR國際支援與合作辦公室主要之角色為提供建言,而非幫助GO FAIR計畫做決策,若無達成預期效果或是缺乏明確的工作計畫時,該辦公室則可提供相關服務,以協助達成預期目標,並協助處理行政上之相關議題。
日本特許廳利用人工智慧審查專利與商標申請日本特許廳(Japan Patent Office,JPO)從去(2016)年12月開始,與NTT Data公司合作,使用人工智慧(Artificial Intelligence,簡稱AI)來系統化的回答有關專利問題,且依成果顯示,與原先運用人力回復的成果相當;JPO因此決定於今(2017)年夏天開始,將AI技術分階段應用於專利及商標的審查案,並期望能於下一會計年度(2018年4月至2019年3月),在審查業務中全面運用AI技術。 JPO指出,透過AI技術能有助於將專利及商標審查程序中繁冗的檢索程序簡化,以專利審查為例,可搜尋大量文件與檔案,進行專利先前技術檢索,以確保相關技術尚未獲得專利保護,同時也可以協助專利分類;此外,商標審查亦可利用AI之圖像辨識技術比對圖片及標誌,找出潛在的類似商標。 AI技術被證實能提升審查效率,並減輕審查人員檢索與比對部份的工作負擔,有助於抑制人工審查的長時間工作型態,根據2017年日本特許廳現況報告(特許庁ステータスレポート2017),於導入AI技術後,原本從申請到審查完成平均約2年左右之審查時間,期望可在2023年將審查期間降到14個月,讓日本成為智慧財產系統審查最快且品質最好的國家之一。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
新近奈米科技智財法制之發展趨勢 德國機器人和人工智慧研究人工智慧及機器人分為以下4種類型:首先是工廠裡的作業機器人,可自主性重複執行相同任務,例如拾取、放置、運輸物品,它們在侷限的環境中執行具體事務,而且通常是在周圍無人的圍籬區內作業,然而目前趨勢已有越來越多機器人可安全執行人機協作的任務。第二種係用在傳統製造外的專業機器人,例如:擠奶機器人、醫院手術機器人。第三種是生活中常見的消費產品機器人,常用於私人目的,例如:吸塵器機器人、割草機器人。最後是人工智慧軟體,此軟體可應用於醫療診斷輔助系統、語音助理系統中,目前越來越多人工智慧軟體結合復雜的感測器和聯網裝置,可執行較複雜之任務,例如:自動駕駛車。 德國人工智慧研究中心(Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz,DFKI)為非營利性公私合作夥伴(PPP)之研究機構,與歐盟,聯邦教育及研究部(BMBF)、德國聯邦經濟及能源部(BMWi),各邦和德國研究基金會(DFG)等共同致力於人工智慧之研究發展,轄下之機器人創新中心(Robotics Innovation Center,RIC)亦投入水下、太空、搜救、物流、製造業等各領域機器人之研究,未來將著重於研究成果的實際運用,以提升各領域之生產力。2016年6月,各界專家於德國聯邦議院的數位議程委員會中,呼籲立法者應注意機器人技術對經濟,勞動和社會的影響,包括技術及產品的安全標準、機器人應用之法律歸責問題、智慧財產權的歸屬與侵權問題,隱私權問題、及是否對機器人課稅等,進行相關修法監管準備。 解決台灣人口結構老化、勞動力短缺與產業競爭力等問題已是當務之急,政府為促進台灣產業轉型,欲透過智慧機械創新與物聯網技術,促使產業朝智慧化生產目標邁進。未來除需持續精進技術研發與導入產業業升級轉型外,應將人工智慧納入政策方針,並持續完備法制環境建構及提升軟實力,以確保我國技術發展得以跟上世界潮流。