人工智慧 (Artificial Intelligence，AI) 作為這幾年最熱門的技術領域，相關的專利申請亦是急遽的增加，各企業及發明家無不積極搶佔專利地盤，期待未來能靠著專利保護在此領域佔有一席之地。在開始進行專利佈局或申請之前，許多申請人常會提出以下兩個問題：第一，人工智慧專利有比其他常見的電腦軟硬體領域難申請嗎 ？ 第二，申請人工智慧專利有沒有需要特別注意的地方？畢竟申請專利所費不貲，若能事先做好分析及相關準備工作，做出相關IP決策或行動時才有更好的效果。

本期將利用資料分析、針對第一個問題「人工智慧專利會比其他領域難申請嗎？」進行分析和討論，接下來刊期會針對第二個問題作研究。另外，由於各國審查標準及專利現況不同，本文僅以美國資料為主、中國資料為輔進行分析及討論。

美國人工智慧領域專利申請資料分析

筆者分別挑選出幾個典型的電腦軟硬體領域與人工智慧領域來進行比較，藉以檢視兩者申請的「難易度」，

• 比較的領域
• Art unit 2835 「Electricity: Electrical Systems And Devices」：代表電腦一般硬體領域，共分析31,472件美國專利。
• Art unit 2163 「Computer Architecture, Software, and Information Security」：代表電腦一般軟體領域，共分析7,423件美國專利。
• Art unit 2129 「Data Processing: Artificial Intelligence」：代表AI領域，共分析8,325件美國專利。
• Art unit 2822 「Semiconductor Device Manufacturing: Process」：代表半導體制程領域，共分析18,029件美國專利。
• 比較的項目
• 各領域間的核准率比較：分為總體核准率以及前三年核准率兩種資料。這應該是最重要、同時也是申請人最關心的資料，畢竟核准率的高低會直接影響所花的時間和成本最終是否有回報。
• 各領域核准前平均收到的OA數比較：官方審查意見書 (Office Action，以下簡稱OA) 幾乎是每個發明專利申請必經的過程，所面對的OA越多，代表申請所需要花費的成本可能越大，同時亦與申請專利範圍被修改的次數及幅度有關。此外，以日後專利主張來說，OA越多對一般對申請人越不利，畢竟根據禁反言規則，申請過程中曾經說過的話是不能反悔的，因此申請人於OA回復的內容越多，日後無效調查中對方能攻擊的地方就越多。
• 各領域申請至核准所需平均時間比較：人工智慧領域技術更新很快，各申請人可以參考平均申請至授權需要的時間，作為日後IP決策的參考。另外必須說明的是，若各位讀者有需要快速獲得美國專利，可以考慮多花點費用申請美國加速審查(Track One Prioritized Examination)。
• 各領域收到35 U.S.C. §101 Rejection的概率比較：曾申請過美國專利的人應該都不陌生，大家收到OA時最不希望見到的拒絕理由之一就是專利適格性問題的101 核駁，故筆者特別列出相關數據作為參考。

核准率分析

• 總體核准率

分析方法：在總體核准率部分，其分析方法為「已核准專利／（已核准+已放棄專利）」，由於不知道Pending中的專利最終是核准還是放棄，因此不列入計算。分析如表1所示。



從表1可見，人工智慧領域的總體核准率略高於一般電腦軟硬體領域的總體核准率，卻稍稍低於半導體制程領域的核准率。

• 前三年核准率

分析方法：針對前三年准率部分，其分析方法為「已核准專利／所有申請專利」，以截稿時間 (2018年9月) 計算2015年期間申請的美國發明專利。

提供前三年分析是為了能讓申請人有更準確的心理預期、在三年左右的期間獲得授權的概率有多少。相較於上述全部期間的總體核准率，此三年分析更能體現時間因素，尤其是對於急著需要獲得授權的申請人，可以據此決定是否申請、或是否提起美國加速審查請求。分析結果如表2所示。



從上表2可見，人工智慧領域的申請前三年核准率大大低於其他的一般電腦軟硬體領域(註2)，但如結合表1的總體核准率後即可知，人工智慧領域之專利並不會比較難授權，只是三年內獲准的比例比較低。因此若有意申請人工智慧領域專利、且對於授權時間有要求的，可以考慮提出美國加速審查請求。

• 核准前平均OA次數分析

全期間的各領域核准前平均會收到的OA次數如表3所示。



從表3可以發現一個很有趣的現象，就是人工智慧作為軟體領域的一個分支，其平均OA數 (約1.4次) 竟然與硬體及半導體制程領域大致相同，三者皆大幅度低於一般軟體領域的OA次數 (約2.2次)。如前文所述，OA越多一般而言對申請人越不利，無論是申請階段後或授權後的實施階段皆是如此，因此此一數據對於人工智慧領域之專利申請人來說是個好現象。

• 核准平均歷時分析

全期間之各領域專利申請至核准所需平均時間如表4所示。



如表4所示，人工智慧領域的核准前平均審查時間平均需要3年1個月又24天，不意外的高於硬體及半導體制程領域，但低於一般軟體領域的3年6個月又18天，此數據亦反映了OA次數與授權所需時間一般而言是正相關的。



如表5所示，同樣不意外的，一般軟體領域與人工智慧領域收到101核駁理由的機率非常的高，AI領域(47%)甚至些微高於一般軟體(45.2%)，可見得無論是一般軟體領域或是人工智慧領域的申請人，都必須做好面對專利適格性的挑戰。

中國大陸人工智慧領域專利申請資料分析

看完了美國，接下來看看中國大陸的人工智慧領域相較於其他領域專利的核准情況，由於筆者手邊中國大陸資料較少，因此僅以人工智慧及其他常見領域申請三年後的核准率進行比較；分析方法為「已核准專利／所有申請專利」，分析結果如表6所示。

從表6可見，目前中國大陸人工智慧領域專利的三年核准率稍低於一般電腦軟硬體領域及半導體領域，但整體而言差距不大 。

結論

透過以上的統計分析可知，美國於人工智慧領域專利申請的平均核准率略高於一般電腦軟硬體領域，但三年核准率是較低的，因此對於需要儘早獲得授權的申請人而言，可以考慮提出美國加速審查請求。另外以OA角度分析，在美國雖然AI領域專利申請收到101專利適格性核駁的幾率較高，但總體平均授權前會收到的OA次數其實是與一般電腦硬體或半導體領域差不多的。而以中國大陸現況而言，AI領域專利的三年核准率稍低於一般電腦軟硬體領域或半導體領域。

另外必須說明的是，許多人工智慧相關專利分類時並不是直接分類到上述人工智慧專屬類別，而是分散於其他主要技術類別中，人工智慧只是改進此技術領域的其中一個方案，故本文所做的分析並不能夠完整代表全部AI相關專利申請現況，僅以分類號內的統計資料供各位讀者作為人工智慧專利申請前之參考。

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USPTO局長Andrei Iancu演講時透露，USPTO將再修訂專利適格性二步驟測試審查指南，希望能明確區分專利適格性（Patent Eligibility）與可專利性（Patentability）兩項不同檢測標準，為第一線的審查官解套。

2018年9月24日，USPTO局長Andrei Iancu應邀在美國智慧財產權人協會（Intellectual Property Owners Association，IPO）第46屆年會發表談話[1]，內容觸及多個面向，但近八成集中談35 U.S.C. 101專利適格性問題。其中最重要的訊息是，USPTO將再修訂專利適格性二步驟測試審查指南，希望能明確區分專利適格性（Patent Eligibility）與可專利性（Patentability）兩項不同檢測標準，橋歸橋，路歸路，為第一線的審查官解套。雖然Iancu表示改寫仍需時間，也就是未必會在短期內發布，但會中披露的內容已足以引發美國專利界人士一番熱議。

其實IPO這場年會上還現場投票調查，結果發現：88%的出席投票者表示，美國最高法院的法律見解對其產業或客戶造成了負面影響，且多數人也都同意，這個問題應透過修法或後續法律釋義方式加以改善或導正。事實上，USPTO上半年已先製發兩份內部通知（Memo），一是調整審查官認定所請發明為習知（Conventionality，即Well-Understood, Routine, Conventional Activity）時應附具的論述證據，一與治療方法項相關，據Iancu透露，USPTO內部統計顯示，這兩份通知發布後，專利適格性的審查分析數據已有改善。但路漫漫其修遠兮，況且IPO、美國智慧財產權法協會（American Intellectual Property Law Association，AIPLA）等機構雖然積極推動35 U.S.C. 101修法，然而修法尚未成功，Iancu身為USPTO現任當家人，深覺有必要先從內部自發努力。

修訂方向

簡單說，修訂有兩大重點：首先是梳理既有判例，只篩選出雖具新穎性、非顯而易見、充分揭露，但被美國最高法院列入科技工作基本工具、屬法定准予專利之例外項目者，並將這些例外項目分類。然後，若請求項寫入這類例外項目，USPTO將指示審查官判斷是否綁定實際應用（integrated into a practical application），以決定該請求項是否「指向」（directed to）此一例外項目，不得准予專利。

所以這些作為基本工具的例外項目有哪些類別？Iancu認為，從既有判例大致可羅列出以下類別：自然發現，包括地心引力、電磁，以及2013年Myriad案提及的DNA序列，或一切自然非經人力干預形成者；基礎數學，包含微積分、幾何學、算術本身，一如1972年Benson案的裁示；組織人類活動的部分基本方式，比方Bilski案所談的市場避險、Alice案揭露的保付交易（Escrow）；純心智活動，像是形成判斷、摸索觀察之類。

其中不少類別都帶有抽象概念色彩，而在自然法則、自然現象、抽象概念三大例外中，Iancu也認為以抽象概念最不易畫定界線。所以究竟何為抽象概念？Iancu進一步說明，修訂後的官方指南將把以下三類發明劃歸抽象概念：數學概念（例如數學關係、方程式、計算等）、組織人類活動的部分方式（例如基本經濟操作、商業及法律互動競合、管理人與人間的關係互動、廣告行銷及販售活動等）、心智活動（例如形成觀察心得、評鑑結果、判斷結論、意見想法等）。

要是請求項的確寫到這類例外項目，USPTO將指示審查官進一步細究該請求項到底要保護的是這類例外項目本身，抑或是要保護這類例外項目的實際應用；這個步驟毋須考慮其應用是否習知。例外項目本身並非可予專利客體，但Iancu指出，綜合1853年Le Roy v. Tatham案、1981年Diamond v. Diehr案、2012年Mayo案等判決，這類例外項目若能綁上實際應用，美國最高法院即認定其應用具有專利適格性。假使請求項的確指向這類例外項目本身，才需進展到下一步驟，如先前發布的Berkheimer Memo指示，考慮是否涉及習知元件。

換言之，修訂重點在於，請求項（1）未提到正面表列的法定准予專利之例外項目，或（2）提到但指向例外項目的實際應用，皆可得出所請發明為可予專利客體的結論，毋須再作進一步專利適格性分析。Iancu預期，許多申請案將因這兩點修訂更容易判斷是否具專利適格性，審查時各方都可以少些糾結；35 U.S.C. 101只是專利審查的其中一道門檻，實際應用若涉及習知手段，自會因顯而易知可依35 U.S.C. 103拒予專利，同理，若所寫範圍過廣、僅以功效界定，35 U.S.C. 112是更適合的核駁法條。【本文未完，完整內容請見《北美智權報》222期：美國35 U.S.C. 101專利適格性審查指南將有重大調整】

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台股超過一年的萬點行情，終於在10月中旬告一段落。因為美國聯準會不斷升息，而且代表景氣指標的美國公債殖利率持續走高，代表人們擔心全球景氣過熱，才造成這一波資金大退潮，全球股市都受到重擊。展望未來，如果對於經濟成長放緩、甚至出現衰退的疑慮無法解除，那麼投資市場的波動，恐怕只會更大。

相信許多人對於10月11日的股市大跌還記憶猶新。國慶假日剛結束，台股就大跌了660點，創下史上最大的單日跌點紀錄，跌幅則高達6.31%。諷刺的是，台灣經濟的命脈：出口貿易，根據財政部10月7日公布的統計數據，呈現連續九季、亦即超過兩年的正成長，代表實體經濟相當穩健。經濟大好，股市反而大跌，顯然不尋常。

當天除了台灣，鄰近的日本、韓國、香港股市也不好過，分別都有5%至3.5%的跌幅，甚至美國道瓊指數在前一晚也跌了830點；雖然後續幾天內，各國股市陸續出現反彈，各國政府也出面喊話提振投資人信心，但不安的情緒早已蔓延開來，尤其是看到美國聯準會（FED）持續升息步伐、美債殖利率也一路走高，就代表好日子恐怕快要結束了。

FED從2015年開始就啟動升息，不過態度非常戒慎恐懼，2015至16年間每年只敢升息一次。2017年之後，升息的腳步轉趨堅定，一年內就升了3次，幅度達到0.75%；到了2018年，即使川普換上共和黨籍的鮑爾（Jerome Powell）擔任聯準會主席，也未調整既定政策，外界普遍預測，年底前聯準會極有可能再升息一次，如此一來今年全年的升息次數將多達4次，幅度也將高達1%。

近兩年來，聯準會升級速度越來越快

升息的目的是為了抑制通貨膨脹，連續升息就代表通膨的狀況到了必須積極干預的地步。以最能代表通膨變化的美國10年期公債殖利率來說，只要突破3%往往就意味著全球景氣過熱，可能引發資金退潮效應；而在今年上半年，這項指標早已多次突破3%的水準，在九月底FED升息後，更一舉站上3.2%（圖1）。

另一個需要注意的指標，是長、短期美國公債殖利率的利差變化。既然公債殖利率代表對通貨膨脹，也就是景氣榮枯的預期，那麼長、短期公債殖利率利差的幅度，就是人們對於長期經濟發展是否樂觀的指標。換言之，利差如果越大，代表人們對未來的前景抱持樂觀態度，經濟可望持續成長；但若利差變小，甚至轉為負利差，就代表人們對經濟前景抱持悲觀態度，未來很有可能出現衰退。

美債殖利率顯示，未來經濟前景不容樂觀

就實際數據來看，10年期與2期美國公債殖利率的利差，這半年多來呈現漸漸收斂的態勢。年初時，兩者間的利差還有0.5%左右，到了2月甚至一度逼近0.8%，不過之後的半年內，利差出現急速反轉，到9月初時，一度只剩下0.2%。雖然到了10月又回到0.3%以上，但與年初已經相距甚遠，代表人們對於長期經濟展望抱持相當的疑慮（圖2）。

從對美債殖利率變化的分析，可以發現現在全球──尤其是美國──的經濟景氣確實呈現過熱，離進入衰退雖然還言之過早，但投資人對未來確實充滿疑慮。畢竟，前兩年的狂飆，到了2019年還能不能延續下去，現在看起來沒有人敢打包票；尤其，11月底美國即將舉行美國國會期中選舉，相當於川普總統的執政期中考，更增添了不確定性。

如果選舉結果是共和黨獲勝，代表川普過去兩年對內減稅灑幣、對外重塑優勢的執政手段受到人民肯定，明年有可能在經濟政策上加碼，美國目前的高成長、低失業還能持續好一陣子；如果共和黨選得不理想，把國會優勢讓給民主黨，目前的經濟政策勢必得也有所修正，屆時要維持過去兩年的經濟表現，難度就更高了。

《北美智權報》第222期更多精采文章： 用山寨網站起訴小米？這家美國公司想讓小米吃點苦頭，或許有點難 口碑不俗的《江湖兒女》看賈樟柯構築的電影世界 誰是正港光纖之父？從高錕離世說起•••

究竟誰才是真正的「光纖之父」（The Father of Fibre Optics）? 這個問題很有趣。如果你在Google搜尋引擎用中文輸入「光纖之父」，第一個跳出來的結果會是高錕，但如果用英文輸入「The Father of Fibre Optics」，排名第一的結果會變成印度學者Narinder Singh Kapany，難道跟電話發明人一樣，「光纖之父」同樣鬧雙胞？隨著高錕的去世，讓我們在緬懷之餘，也同時複習一下光纖通訊的發展歷史吧！

高錕	Narinder Singh Kapany
圖片來源：Wikimedia Commons	圖片來源：Silicon Valley Historical Association

9月23日，2009年諾貝爾物理學獎得主之一的高錕教授在香港病逝，享年84歲。從高錕逝世到追思會。香港媒體都以大篇幅報導，因為高錕跟香港淵源甚深。他除了大半輩子在香港渡過外，更在1987至1996年間，擔任香港中文大學校長，在1989年發生六四天安門事件的時候，高錕曾聯同14名大學領導層，在報章連署刊登譴責北京以武力鎮壓民運，因此，在香港民主政治飄搖的今天，高錕的離世特別讓人感到婉惜。

高錕被冠以「光纖之父」應該是源於1981年，其第一個光纖通訊系統面世的時候，但高錕於2009年才獲得諾貝爾物理學獎，有人稱之為遲來的諾貝爾獎，因為當時高錕已患上阿茲海默症，亦即一般人俗稱的老人痴呆症，已經不太記得自己的成就了。

有多少人認識Narinder Singh Kapany?

不過，「晚來」總比「沒有來」好。其實真正發明光纖的人是印度科學家Narinder Singh Kapany，但他並沒有得過諾貝爾獎。The Better India的資深文編Rinchen Norbu Wangchuk就在一篇題為《Ignored For the Nobel Prize, This Unsung Scientist is the Father of Fibre Optics!》的文章中為Narinder Singh Kapany叫屈。

Wangchuk在文章中寫道：「我們有多少人認識Narinder Singh Kapany？一個被許多人公認為光纖之父的人。保守估計應該不多。然而，就是因為他在1950年代在光纖方面突破性的研究，才造就了通向高速寬頻通訊、雷射手術、以及內視鏡技術的康莊大道。……當諾貝爾獎委員會於2009年將獎項頒給高錕的時候，許多圈內的科學家都感到困惑，不解為什麼Kapany被忽視了。事實上，諾貝爾獎委員會對Kapany一些詳細的研究發表也有一定程度的了解。」

陰錯陽差　在美國創業

事實上，早在1950年代Kapany就「發明」了光纖，身為第一位在美國矽谷創立高科技公司的印度企業家，Narinder Singh Kapany在接受美國Silicon Valley Historical Association訪談的時候，談到了他發明光纖的經過。

1927年出生於印度莫加一個 錫克教家族的Kapany，第一次接觸到「科技」是在他自Agra大學畢業之後，於印度一家工廠學習設計及製造光學儀器。在1952年的時候，他為了學習更高階的技術，便到英國倫敦的帝國學院 (Imperial College)進修，他原本打算在學成之後回印度開設自己的公司。然而，Kapany在科學方面的天賦讓他意外的跑到美國創業。

他在帝國學院進修到一個階段的時候，本來想回印度開始創業，在當他把研究成果給他老師看的時候，他的指導老師Harold Hopkins請他再等兩個月。當時Kapany以為老師只是需要時間來找別人來繼續他的研究，這樣子他就可以回印度了，誰知道兩個月後老師回來跟他說他找人討論過他的研究，覺得非常好，表示Kapany可以著手寫博士論文了。但對於實務派的Kapany來說，唸博士不會有任何加分的效果，只是浪費時間，他還是一心要回印度創業。話雖如此，Kapany還是被說服，開始撰寫博士論文，但仍打算在1955年拿到博士學位後回印度。

然而，1954年在意大利與一名美國國教授於一場科學會議中的相遇卻改變了他的命運。在那一場會議中，Kapany首度發表了他在光纖方面的研究報告，然後受邀成為Rochester大學的教授。關鍵在於美國教授的極力挽留，當他聽到Kapany要回印度創業時，他跟Kapany說：「如果你回去印度你就不會回來了，你應該要去美國」。就這樣，Kapany最終在1960年成立了他第一家公司，不過地點不是印度，而是在美國矽谷的Palo Alto，而且公司在1967年已公開上市。【本文未完，完整內容請見《北美智權報》222期：誰是正港光纖之父 ? 從高錕離世說起......】

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台灣電子業過去仰賴「代工」成為重要產業龍頭，國際大廠訂單的挹注，成為台灣代工廠發展為國際科技大廠的活水。代工雖為這些台灣大廠帶來了可觀的營收，卻未必帶來相對應的利潤；另一方面，全球筆記型電腦的出貨量持續衰退，也讓代工大廠必須正視產業結構正面臨劇烈改變，開發新產品與轉型，是一條不得不走的路……

台灣電子五哥之一的仁寶，是全球筆記型電腦製造大廠，在大陸重慶、南京、成都、昆山都有設點，1984年成立，現邁向第35個年頭，總員工超過7萬名，其中研發人員約7,000位，大部分在台灣、約兩成在大陸。過去仁寶主力產品集中在資通訊、電子產業、消費性電子產業，這兩年多了雲端、伺服器等產品，因應物聯網時代來臨，仁寶這幾年更是積極布局智慧醫療產業，相關產品已於今（2018）年問世。

台灣代工業，不只按圖施工而已

談到代工業，一般人的印象是接收到客戶一張圖紙後，開始「按圖施工」就好。仁寶電腦工業副總經理歐家宏指出，其實台灣代工業能為客戶做得遠比想像還多，以台積電來說，製程研究、生產能力都是世界第一流的水準，客人在外面找不到的成本和技術，在這裡都可以做到。以仁寶自身的電腦製造業來看，客戶會提供給代工廠的內容多寡不一，客戶甚至只需要提供需求的規格，所有細節都由代工廠替客戶考慮好，從設計到製造所有環節，代工廠都要協助客人完成。歐家宏認為，要做到這種程度，最重要的就是在創新部分下苦工，仁寶雖然是代工公司，但曾在2016年iF世界創意排名中，獲得全球第15名最具創意的公司。i F設計獎是表彰全世界優良設計的指標象徵，以2017年評比來看，仁寶摘下27名，甚至比排名第47的大客戶Dell還前面。

增加利潤：代工業最大的考驗

2017年仁寶出貨8,000萬台裝置（包括筆電、電腦、手機、平板），但相對於整體營收新台幣9,000億元來說，其實每台裝置的金額並不高，因此，如何增加利潤、改變產業生態，一直是仁寶思考要突破的困境。

沒有自有品牌的仁寶，轉型的策略又是什麼呢？歐家宏表示，「與其說轉型，倒不如說是增加營業項目」。以9,000億營業額來估算，仁寶要轉型可不是小工程。當初老闆談到公司要轉型，歐家宏回答「有一點困難」，他所謂的難處，正是「小數點的那個點」。歐家宏解釋，若要達到仁寶營業額的1％，意味著是新台幣90億元，要靠一個從零到有的新產品，必須創造90億元的營業額，才能越過這個小數點，因此轉型是需要時間醞釀的。

電腦代工業利潤不算好、營業額又大，必須和現有公司產品做到「互補」，發展新事業或許無法對營業額錦上添花，但至少要著墨在利潤上，仁寶選擇投入「營業額少、數量也少、但利潤相對較好」的產品，根據現有、已知、擅長的領域進行延伸，歐家宏以「攀岩」來形容：「三點不動一點動，兩隻腳、一隻手緊抓著，再將一隻手伸出去」，轉型的過程和心態都要小心翼翼。

歐家宏指出，台灣代工業是以硬體為主，最重要的是把硬體準備好；若要投入智慧醫療領域，人力和投資上最大的差異，是要把軟體跟系統的觀念加進來。在行銷推廣方面，初期也遭遇以往沒有想過的挑戰，ODM/OEM廠面對的是單一大客戶，就能貢獻百億甚至千億級的訂單；相對起來經營自有品牌就像賣魯肉飯，得一碗一碗賣。仁寶的想法是，將過去在資通業界累積的經驗，應用到新產品上，讓產品開發變得更快速，過去仁寶努力讓筆記型電腦價格變得更親民，現在希望能讓其他昂貴的產品走向平民化。

選擇產品是最重要的課題

如何找到對的產品，上市之後有競爭力？歐家宏認為，首先要找出痛點，思考實際生活遭遇的困難，能用什麼樣的方式、產品或系統解決，再引進相關的技術，構思進入策略同時，要讓整個生態體系(Ecosystem)中所有的參與者都能共贏(all win)，比方說仁寶進軍醫療，不是以打倒誰為目標，而是希望對整個生態系統有所幫助。此外，進入一個新的行業，要注意有哪些安規、規範需要通過，現有的行業規則是如何運作的，都是不可忽視之處。

歐家宏以復健為例，醫生會交代病人要做復健運動，卻無法實際追蹤病人居家復健情形，通常病人回去之後，五個動作可能忘記三個，剩下兩個又做得不太正確，前兩天可能還蠻努力做復健，從第三天起就開始怠惰。病人回診時，面對醫生詢問又沒有誠實回答，導致醫生難以從結果追蹤復健的效果。當智慧醫療介入後，由於設計了系統，得以追蹤和紀錄病人肢體動作的所有過程，醫生從遠端用就能知道動作是否正確，並掌握復健運動時間、數量的達成率，以及進步的情況。歐家宏強調，從解決痛點做發想，才能找出解決方案、找到產品切入點。

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