新加坡智慧財產局發布2023年智財調查,分析企業無形資產運用現況

新加坡智慧財產局(Intellectual Property Office of Singapore, IPOS)於2023年9月4日發布《2023年智慧財產調查》(Singapore IP Survey 2023),調查結果顯示,企業最重視的智慧財產為品牌、技術/製程、機密資訊。

為瞭解企業對無形資產(Intangible Assets, 以下簡稱IA)和智慧財產權(Intellectual Property, 以下簡稱IP)的看法和運用現況,以制定強化企業競爭力之智財政策,新加坡政府自2021年發布《2030年智慧財產戰略》(Singapore IP Strategy 2030, SIPS 2030)起,每2年發布一次智財調查。本次調查於2023年2月至3月間進行,對象為新加坡500多家企業,調查結果顯示,企業最重視的前三種IP類型依序為:

1. 有35%的企業表示擁有強大品牌(strong brand)相當重要。
2. 有32%的企業認為擁有新技術及/或新製程(new technology and/or process)相當重要。
3. 有31%的企業認為擁有機密資訊(confidential information)相當重要。

此外,有15%的企業表示,其商業價值的主要收益來自於其IA/IP;且所有受訪企業中有不少企業表示IA/IP有助於提升公司績效,包含:

1. 有17%的企業認為有助於「吸引更多商業合作夥伴」;
2. 有17%的企業認為有助於「提升商業競爭力」;
3. 有15%的企業認為有助於「拓展國際市場」;
4. 有14%的企業認為有助於「增加獲利」。

再者,有80%的企業期待有更多機會運用IA/IP獲得融資。同時,有92%企業在進行相關智財活動(IP activities)時未申請任何政府補助,如新加坡企業發展局(Enterprise Singapore, ESG)的企業發展補助(Enterprise Development Grant, EDG),其中有50%以上的企業表示是因為不清楚相關補助資訊。

最後,僅有15%的企業對其IA/IP進行單獨評價(standalone valuation),而未與其他資產合併評價,但其中僅不到一半是委託評價分析師(Certified Valuation Analyst, CVA)進行。

根據調查結果,新加坡政府認為企業雖擁有大量的IA/IP,但尚未瞭解其價值,導致無法有效地將其IA/IP商業化。因此,新加坡政府於2023年9月4日同時發布《無形資產揭露框架》(Intangibles Disclosure Framework, IDF),鼓勵企業以系統化方式主動對外揭露所持有之IA/IP,藉此協助企業創造更高的價值。我國資策會科法所亦從2013年開始,每2年針對國內上市上櫃公司調查智財管理需求及現況;2021年調查報告顯示,86%的企業已進行智財布局、84%企業有配置智財人員、94%企業有編列智財經費等,顯示我國企業對於智財管理及策略愈來愈重視。

本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)

相關連結
你可能會想參加
※ 新加坡智慧財產局發布2023年智財調查,分析企業無形資產運用現況, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=9067&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/09/26)
引註此篇文章
科法觀點
你可能還會想看
日本電業節能義務之介紹

何謂「阿西洛馬人工智慧原則」?

  所謂「阿西洛馬人工智慧原則」(Asilomar AI Principles),是指在2017年1月5日至8日,於美國加州阿西洛馬(Asilomar)市所舉行的「Beneficial AI」會議中,由與會的2000餘位業界人士,包括844名學者專家所共同簽署的人工智慧發展原則,以幫助人類運用人工智慧為人類服務時,能確保人類的利益。   該原則之內容共分為「研究議題」( Research Issues)、「倫理與價值觀」( Ethics and Values),及「更長期問題」( Longer-term Issues)等三大類。   其條文共有23條,內容包括人工智慧的研究目標是創造有益的智慧、保證研究經費有益地用於研究人工智慧、在人工智慧研究者和政策制定者間應有具建設性並健康的交流、人工智慧系統在其整個運轉周期內應為安全可靠、進階人工智慧系統的設計者及建造者在道德層面上是其使用、誤用以及動作的利害關係人,並應有責任及機會去影響其結果、人工智慧系統應被設計和操作為和人類尊嚴、權利、自由和文化多樣性的理想具一致性、由控制高度進階人工智慧系統所取得的權力應尊重及增進健康社會所需有的社會及公民秩序,而非顛覆之,以及超級智慧應僅能被發展於服務廣泛認同的倫理理想,以及全人類,而非單一國家或組織的利益等等。

日本啟動大規模自動駕駛實證測試,聚焦高精度圖資與人機介面

  設置於內閣府內之SIP(跨部會戰略創新推動方案Cross-ministerial Strategic Innovation Promotion Program)「自動駕駛系統」計畫分項,於2017年10月3日起啟動大規模之自動駕駛實證測試。為加速實現系統之實用化,超過20個以上之國內外汽車製造商等機關,預計於東名高速道路、新東名高速道路、首都高速道路及常磐自動車道及東京臨海地區之一般道路,參加之大規模實證實驗。   SIP自動駕駛系統係從2013年開始,以早日實現自動駕駛系統實用化、透過技術普及以減少交通事故和實現次世代交通系統為目標,並協調產官學各界共同領域工作,和將研究開發推進之重點聚焦於自動駕駛用 Dynamic Map高精度3D地圖(由日本7家相關公司共同出資成立之Dynamic Map Platform= DMP 開發之3D地圖)、人機界面 (Human Machine Interface, HMI)、資訊安全、降低行人事故、次世代都市交通等5種技術領域。   研究開發由汽車製造商於公開場合下進行,並接受大眾檢視,於研究開發成果公布同時,也因海外製造商的參與促進國際合作與國際標準化。本次有超過20個機關參加規模,係日本自動駕駛最大規模實證實驗。

美國聯邦通訊委員會暫停去年10月27日通過的寬頻客戶隱私規定

  原預計於2017年3月2日生效實行的美國聯邦通訊委員會(Federal Communication Commission,FCC)的寬頻客戶隱私規定(Broadband Consumer Privacy Rules),委員會於2017年3月1日宣布暫停該規範效力,並與聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission,FTC)發表共同聲明。   為保障資料安全(data security),聯邦通訊委員會於2016年10月27日,以寬頻網路服務提供者(broadband Internet Service Providers,ISPs)及其他電信營運商為規範對象,要求須給予客戶有更多選擇去決定自身資料如何被分享和使用,除將ISP所蒐集得使用及分享的資料分為三類,建立客戶同意要件,尚設立新的提醒要件及保密性違反之通知等。該新的隱私規範試圖與聯邦貿易委員會的規範做區隔,除管制對象不同,管制架構上,聯邦貿易委員會要求業者在蒐集及利用個人資訊時,須符合公平資訊實施原則(Fair Information Practice Principles,FIPPs)之準則(guidelines):通知(notice)、選擇(choice)、讀取(access)、安全(security)。   通過之際產生的爭議,包含聯邦通訊委員會有無管制權限,及實行後可能與聯邦貿易委員會管制架構並行而造成疊床架屋、混淆大眾等的問題;此外,聯邦通訊委員會收到眾多請願,要求重新考慮該規範之實行。請願理由在於該規範之實行將會造成寬頻網路服務提供者及其他電信營運商為了要遵循規範將承受巨大的成本與負擔,並且這些成本與負擔與公眾利益相違背,將會造成不可回復的損害。   在接受請願討論後,聯邦貿易委員會做出暫停實施的決定,認為有關保護資料安全的規範要件需要重新思考,其理由在於:(1)消費者若受到兩種不同的隱私管制方式,會破壞消費者對於線上隱私安全一致性的期待;(2)不應使寬頻網路服務提供者及其他電信營運商遭受重大且不必要的遵循成本。   聯邦通訊委員會也與聯邦貿易委員會共同發表聲明,其聲明提及:聯邦通訊委員會與聯邦貿易委員會皆有責保護美國消費者的線上隱私,然而最好的管制方法,應該是透過一個全面性且一致性的架構。資訊隱私之保護不應當有因管制對象不同而有差別性,況且其中差異僅有專業人士才能辨別出,就消費者保護來說,並行兩道不同管制只會造成混淆,毫無益處。這也是為何當聯邦通訊委員會片面剝奪聯邦貿易委員會的管制權限而引發批評聲浪。對於寬頻提供者應保護隱私與資料安全之要求,應回歸至聯邦貿易委員會,由於國家對網際網路空間的管制,上網行為應該要適用一樣的規則,並且受到同樣的專責機關管制。除此之外,聯邦通訊委員會與聯邦貿易委員將共同合作致力於協調對寬頻提供者的隱私規範,該規範將會同所有與數位經濟相關的公司遵循的標準。線上世界技術中立(technology-neutral)的隱私框架之一致性,方能對消費者帶來最佳利益。   本次聯邦通訊委員會迅速暫停實施的隱私規範,顯現出美國對於保障隱私管制的重視性極高,美國針對網路生態中的不同公司,寬頻網路服務提供者及其他電信營運商,例如Comcast、Verizon、AT&T等;網站或其他邊緣服務商(edge service),例如Google、Facebook、Amazon等,將會有何種一致性的資料安全規範,值得持續關注。

TOP