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epo

phosita

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专利

吾思/资深专利工作者

 

在专利审查的过程中,「所属技术领域中具有通常知识者」(A person having ordinary skill in the art,略称为PHOSITA)是一个谜样的关键角色,在审查中判断申请专利之发明的明确性、揭露充分性或可据以实施性、还有新颖性、进步性等专利要件时,进行判断的判断主体就是PHOSITA,说他是专利审查过程中的操盘者也不为过。

所谓的「所属技术领域中具有通常知识者」并不是一个真实存在的人,而是一个法律拟制之人,具有于相关日期时(relevant date,指优先权日或判断可专利性之适用法规的其他相关日期)之该发明所属技术领域中之一般知识及普通技能,能理解及使用于相关日期时之先前技术。所以,PHOSITA在整个审查过程中虽然无所不在,但却很难一窥其真面目,也很少直接跃上舞台成为注目的焦点,可以说是「佛系塔」──一个与世无争的佛系操盘者。

也许就是因为PHOSITA的真实相貌太难捉摸了,实际上以其为争点的案子并不是那么常出现,因此我们平常不容易藉由审查或判决的过程或结果来认识这位佛系操盘者的真实相貌。不过,PHOSITA在台湾智慧财产法院于今年5月底作出的105年度行专更(一)

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李淑蓮╱北美智权报 编辑部

USPTO(美国专利商标局)的调查数据显示,专利审查委员近年来花在面询 (Interview) 的时间明显大幅提升,在2008年的时候只有约80,000小时,但到了2016年财政年度已达220,000小时。由于每次面询时间是有限制的,所以总体时间增加代表有更多专利申请人及案件选择使用面询服务[1]

北美智权美国专利代理人张煊 (Eric Zhang)

面询服务的使用量大幅提升因素很多,包括专利申请量增加、申请面询的手续简化……等等,都是因素之一。报导指出USPTO在最近几

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李淑蓮╱北美智权报 编辑部

北美智权报164期介绍过中国大陆第一本将知识产权教育以小说形态来包装的教科书《专利凶猛》,讲的是一个中国企业利用专利来开强辟土的故事。今天笔者要来讲一个台版《专利凶猛》的故事,不过,台版故事发展却是大逆转。为什么会这样?陆版《专利凶猛》曾经提到「专利要上升到战略层面就绝不仅是法务或专利一两个部门的事,而是必须有CEO真正重视、且由研发、市场、财务、公关等各部门一体化整合。专利战略只有在专利部门有领导权、多个部门紧密协同的情况下,才可能是真正的战略。不要以为专利部门总是要靠其它部门帮助才能运转,很多时候是专利部门在帮忙其它部门运转,例如帮助研发部门规避风险和找到产品方向」,从中可以看出CEO在企业专利发展的过程中占很重要的地位,不过,CEO也不是天生就了解专利,他们也是需要教育的。如果遇到不受教的CEO,有时候即使拿到一手好牌也难逃逆转的命运。

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吴碧娥╱北美智权报 编辑部

移动购物正在颠覆过去以计算机为主的网络购物,2017年台湾已有近半数的网络交易都在移动装置上完成,移动购物交易额预估将在2022年达到新台币1兆3,112亿元。即使是营业规模上百亿元的大型网络购物平台,也纷纷感受到移动电商带来的竞争压力,从近期网络家庭PChome与虾皮购物在台湾几番轰轰烈烈的交手,可以感受到台湾电商产业的竞争有多剧烈!

电商产业现况:大型电商门坎确立、中小平台进入汰弱阶段

台湾网络购物发展多年至今,已建立起大型电商平台的竞争门坎,去年营业规模超过新台币200亿元身价的有PChome(294亿元)和momo购物网(266亿元),雅虎购物中心也有新台币200亿元水平;而营业规模在新台币10亿元以下的电商,更是如雨后春笋般共存(详见图一)。

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euv

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专利

iek

intel

吴碧娥╱北美智权报 编辑部

从2017到2018年,全球IC制造产业资本投资规模达到高峰,近两年总投资均超过920亿美元规模。目前台湾IC制造产业仍以晶圆代工贡献最主要产值,随着创新应用的发展,对于制程的需求也一直不断攀升,综观2018年后的应用趋势,半导体发展将更加多元,随着先进制程来到10纳米之下,制程微缩瓶颈浮现,同时复杂的图形造成曝光次数增加,光罩成本随之倍增,让半导体产业向来信守的摩尔定律(Moore's Law)变得窒碍难行,极紫外线(extreme ultraviolet;简称EUV)技术被视为摩尔定律继续往下走的关键,EUV制程技术势在必行。

新应用对IC制造技术的影响

随着7纳米之后的解决方案讨论开始浮上台面,EUV微影技术等设备将加速2019年之后先进制程的量产。EUV微影技术的实用化,需整合研发光源、光学系统、光罩、光阻、曝光装置等各项技术,然而制程微缩除了对制程稳定度带来压力外,在成本控管上亦是相当严肃的课题。采用新式材料与技术成为研发的另一方向,纳米碳材、宽能隙材料的导入,将有助于延续摩尔定律。

台湾地区工研院产业经济与趋势研究中心(IEK)资深产业分析师刘美君指出,综

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ibm

it

专利

区块链

苏之勤/北美智权专利工程研究组

区块链是由数千台计算机核对与复制的分布式账本,其概念类似Google文件可由多个编辑者存取同一份文件。区块链中的区块是周期性地被建立,每一区块纪录使用公钥或私钥加密与签署的事务数据,公钥就像是地址,私钥就如同密码。区块通常包含前一个区块的密码哈希值、时间戳以及事务数据。区块链应用中最广为人知的是比特币(Bitcoin),但区块链也可被用于智慧合约、供应链等。

图片来源:© 2018 Pixabay

用于比特币或以太坊(Ethereum)的原始区块链码是开放原始码,而目前在区块链专利申请量上前几名的申请人是I

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pct

it

专利

isa

黄兰闵/北美智权法规研究组

有重要发明案想在中、欧、日、韩、美拿专利,但无法预测五大局的授权机率,不知该否洒钱同时在五局提出申请?2018年7月1日即将开办的CS&E,或许正适合您的需求!

中、欧、日、韩、美五大专利局(IP5 Offices)订于2018年7月1日,就PCT案推出「协作式检索和审查」(Collaborative Search and Examination,简称CS&E)试办计划[1]PCT,意欲测试PCT架构下的国际检索合作可能,尽管名额极少,但一般重要发明案都会选择进入前述五局,能以单一语文、单一申请案、单一一份申请费用同时取得五大局检索及比对意见,还是相当难得的机会,有需要的申请人不妨考虑。

一般PCT案皆会指定一国际检索单位(International Searching Authority;简称ISA),负责该案国际阶段的国际检索及前案比对,而依CS&E办法设计,获准参加试办计划的PCT案,除了能取得前述ISA(办法中称“main ISA”,即「主审局」)的检索比对结果,五大局其他4局(办法中称“peer ISA”;「参审局」)也将协同贡献检索比对意见。为期两年的试行

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uspto

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专利

ptab

ipr

李秉燊/美国杜克大学法学院访问学者

美国专利商标局(USPTO)于2018年05月09日预告修正「专利审判及上诉委员会」(Patent Trial and Appeal Board,PTAB)在专利复审程序中审理申请专利范围解释的标准(claim construction standard),以达PTAB解释申请专利范围的结果与联邦法院和美国国际贸易委员会(ITC)结果一致,并增进司法效率的目的。[1]

该预告包含(1)将把PTAB目前在专利复审程序解释「尚未失效」和「请求更正」专利之专利申请范围的「最宽广合理解释」(Broadest Reasonable Interpretation,BRI)标准,修正为与联邦法院和审理有关专利有效性争议时的标准一致;(2)增修规定在各项专利复审程序,PTAB应考虑任何已经民事诉讼或ITC 337条款审判程序所建立之申请专利范围解释的决定[2]。此系自2016年后USPTO再次针对专利复审程序的重大变革,对其专利有效性争议之审理和解决与司法审查之歧异有重大影响,故为文讨论。

美国专利复审制度简介

2011年,美国国会以《Leahy-Smith美国发明法案》(简称AIA)于USPTO行政体系下创设三种复审的审理制度,以期在民事

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cafc

samsung

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专利

apple

叶雪美╱世新大学知识产权法律研究所兼任助理教授级专业技术人员

尽管,律师、专利业界及技术人员认为工业设计只是产品外观的装饰元素,但显然设计专利还是可以具有很大的价值。这裁决对于从事电子产品或其他产品的设计师是个好消息,这一场历经7年的世纪专利战争也应暂时告一段落。

本文摘录自[Apple获得5.33亿美元的赔偿金---美国最高法院再次确认设计专利的整体价值]

2017年11月6日,美国最高法院驳回Samsung的上诉,维持CAFC的判决[1],Samsung的产品侵害Apple的2项发明专利以及3项设计专利,包括黑色透明或半透明的显示屏幕(如图1左侧所示)、外壳的弧形边缘的环框(如图1右侧所示),以及显示屏幕上的彩色图形接口(如图2所示)。不过,损害赔偿的部分发回北加州圣荷西联邦地方法院(简称地方法院)更审。2018年5月24日,地方法院判决Samsung侵害Apple专利,应赔偿5.39亿美元,其中2件发明专利判赔530万美元,而3件设计专利则判赔5.33亿美元[2]

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pfn

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专利

ai

iot

蒋士棋╱北美智权报 编辑部

越来越多的人工智能(AI)投入实际应用,包括在线客服、网络搜索、甚至脸书上的讯息呈现,背后其实都是靠强大的算法执行。只不过,AI本身的局限性,也将在投入应用越来越明显,这也将是决定AI乃至于人类生活能否持续进步的一大关键。

在AI领域中,引领风骚的不只是掌握用户数据、用户数量庞大的科技巨人,从生产制造端切入,在某个特定产业称王的也大有人在。日本的Preferred Networks(PFN)就是最好的例子。

2014年创业的PFN,可以说是不折不扣的新创独角兽。他们专精的领域,是把深度学习(Deep Learning)技术导入在产业应用上,目前在三大应用领域:运输、制造生产以及医疗上,都与日本的一级大厂进行合作研发,例如从创业开始,PFN就与丰田汽车一起投入自驾车技术,去年(2017)七月更与日本国家癌症中心合作,建构癌症的早期血液诊断系统。

在PFN看来,深度学习的本质,其实就是建构统计性的预测模型。PFN Fellow丸山宏形容,深度学习具备大量的参数,经过多次的反复操作后,可以形成任何多维、非线性的函数系统,逼近人类的思考模式,可以大幅提升预测的准确度。

机器学习本质

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