疫情蔓延全球，智慧財產權領域亦不能自外於其衝擊。比方為加速開發藥物療法而寄希望於人工智慧（AI），就不免提及相關的發明人署名權、所有權、專利適格性問題；又如全球環境急劇變化，企業面對組織重整、人才流失，如何保護自家智慧財產，亦是重要課題。

美國專利發明人依法不得為AI機器

早在疫情爆發前，USPTO就已多次公開徵詢有關AI發明的各種意見，而機器究竟能否列作美國專利發明人？繼UKIPO及EPO之後，USPTO也在2020年4月就DABUS AI發明人案作成決定，確認美國案發明人依法限定為自然人。

根據USPTO描述的案件歷程，2019年7月29日Stephen L. Thaler提交發明正式申請案，申請號16/524,350，發明人填DABUS，申請人及受讓人為Thaler，Thaler並以DABUS法定代表人兼受讓人名義代DABUS簽Substitute Statement，以取代原應由發明人親簽的發明人宣誓書，同時也由Thaler代簽轉讓書，將DABUS發明相關權利轉讓予Thaler。USPTO隨後於8月8日寄發官函，限期提示符合美國法規的發明人合法姓名，申請人同月29日依37 CFR 1.181提Petition，請求USPTO重新考慮並撤回前述補件官函。官方在12月製發第二份補件官函，再次要求後補符合美國法規的發明人合法姓名，而申請人依然是依37 CFR 1.181提Petition以為回應。

針對這份Petition，USPTO引用諸多理由，包括美國專利法35 U.S.C.法條、Fed. Cir.先前判例、USPTO歷來對相關法條文字的理解應用等，駁回申請人請求，表示若依申請人所請擴大發明人一詞的解釋、讓機器也可列為美國專利發明人，此舉將直接牴觸法條字義。換言之，即使本案申請人堅持不放棄，除非法院另有解釋、國會正式修法，官方接受DABUS作美國專利發明人的機率趨近於零。

而若美國國會修法，該以AI程式工程師或AI工作任務定義人作發明案申請人？能否開放以企業作AI發明的發明人？若企業可作AI發明的發明人，假使甲公司的AI工具被乙公司拿來開發出所請發明，是否由甲乙兩家公司共掛發明人？除發明署名權，發明所有權更是棘手而敏感的議題，這波疫情衍生的AI及跨團隊研發趨勢，或許有助推進相關討論及修法進度。然而，革命尚未成功，在此分秒必爭的緊要關頭，先依現有法制縝密推敲協議契約、盡可能保留各項數據資料，當是更務實的作法。

Alice案在USPTO的衝擊逐漸淡化

美國最高法院Mayo、Myriad、Alice等案宣判後，許多最前沿的新創科技，包含生技製藥、AI及軟體發明在內，專利授權門檻升高、不確定性增加，為統一USPTO官方立場、減少第一線審查人員作業困擾，USPTO依法院判例陸續發布多版審查指南及內部通知，比方2019年專利適格性審查指南（2019 PEG）公告後，一般認為其說明及後續發布示例有助了解USPTO的法條解釋、判斷程序，一發明是否具專利適格性，至少在USPTO局內，其可預測性及確定性皆有改善。

2020年4月USPTO發布Alice案宣判後的專利審查報告，調查結果似乎也支持前述觀察結論：在Alice案判決公告後18個月，33個相關技術領域所發1st OA內含101核駁的機率提高31%，專利審查不確定性上升26%，但在2019 PEG公告後一年，相關技術領域1st OA內含101核駁的機率下降25%，不確定性減少44%。

當然，2019 PEG無法盡善盡美，Fed. Cir.即公開重申不受USPTO內部指南約束，形同2019 PEG令不出USPTO，而先前一度談得火熱的國會修法，近期似乎又少有聲息。再說，以先前提到的生技、AI發明為例，即便搆著35 U.S.C. 101專利適格性門檻，還有35 U.S.C. 112發明揭露等關卡要通過，個案狀況百百種，如評估發明專利取得難度太高，改以營業祕密保護相關發明、發現、數據，也是可考慮的選項。

發明專利之外的選項

事實上，美國最高法院判定Mayo、Myriad、Alice等案系爭專利不具專利適格性，嚴重動搖發明人及企業對美國專利價值的信心，同時新時代的人員交流、資訊傳布途徑多元，有價值的智慧財產也不必然只有傳統的發明創作形式，包括生技、AI及其他新興技術領域的發明人及企業，慢慢發現，至少在美國，專利保護有時不如營業祕密好用。

2016年美國保護營業秘密法（DTSA）頒布施行，定義所謂營業祕密包含各式各樣的財務、商業、科學、技術、經濟、工程資訊，若為人不當侵佔、取得、揭露、使用，即使其發生行為不在美國，只要如18 U.S.C. 1837規範，(1)犯罪人為美國公民或永久居民，或為依美國、州、政治區域法律成立的組織，或(2)助長犯罪之行為發生在美國，都可能用以在美興訟。

而若犯罪人為外國人或實體，如何能滿足「助長犯罪之行為發生在美國」此一要件？以今年美國幾件地院意見為例：Motorola Solutions Inc., v. Hytera Comm. Corp.一案，摩托羅拉三名員工跳槽到中國的海能達，摩托羅拉指三人盜取其機密資料用於新東家的產品開發，承審法院北伊利諾州地院法官認為，被告在多個商展廣告促銷相關產品，即係助長犯罪行為在美國侵害所涉營業祕密，而最後海能達判賠數億美元。而vPersonalize Inc. v. Magnetize Consultants Ltd.一案，英國被告公司Magnetize Consultant被控不論是直接故意或間接故意使用第三人在美國不當下載的機密資料，承審法院西華盛頓州地方法院認為，第三人在美國的作為，或被告試圖在美國行銷涉及相關機密的產品服務，都可構成助長犯罪之行為。

不只前述兩案，近年經法院釋義，美國保護營業秘密法的殺傷力道及攻擊範圍大增。根據金融顧問公司Stout Risius Ross 2020年4月發布的調查結果，自1990至2019年美國聯邦地院營業祕密類案件的原告勝率近七成，並有逾半數判決附帶損害賠償，金額最高的五件，總額皆達上億美元。2010至2015年每年約有1100件營業祕密訴訟案件，但美國保護營業秘密法生效後，2017至2019年每年約有1400件營業祕密訴訟案件，且預料未來仍會繼續成長。

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本刊在前文（中國最高人民法院知識產權法庭2019成績單出爐！）曾經分析過，在設立的第一年內，這個管轄全中國智慧財產權案件的上訴法庭的收案與審理狀況。然而，司法判決畢竟不能取代法規本身，甚至司法審判系統本身，也需要更清楚的審理指引才能作出正確的裁判，更不用說今年年初簽訂的中美第一階段貿易協議中，智慧財產法制的改革就被列為重中之重。

因此，加速完善相關法制的修訂，就成為中國政府這兩年在智慧財產權方面的工作重點。而根據四月底發布的一份計畫，更可以看出其中的優先順序，例如中美貿易協議中最關鍵的藥品、營業秘密等，就被列為今年內必須完成立法的重要項目；但延宕經年的專利法、商標法修正，進成就反而被延後了。

當務之急：完善司法案件審理規則與建立藥品專利連結制度

根據中國最高人民法院統計，在2019年中，光是智財權民事類案件，全中國地方法院所收受、審結的第一審案件數量分別為399,031件與394,521件，比起2018年成長了四成。由於案件量大增，逼使司法系統必須加速建立標準處理程序，讓法官與人民有所依循。

因此，在今年之內，最高人民法院必須出台關於專利確權案件審理、網路侵權、文書和證人相關證據規則、商標侵權判斷等一連串的規範性文件。其中，大部分的解釋、規定，都訂下了今年8月底前制定完成的軍令狀。

若改以專業議題的角度觀察，則可以發現商業秘密與醫藥，是2020年內就得處理完畢的關鍵。時間回到今年一月中，彼時台灣還沉浸在總統選舉的狂熱，肺炎疫情也還沒全面爆發，美中之間已經就歷時兩年多的貿易戰，達成第一階段的協議。雖然外界對這份協議的態度多半是質疑中國是否會認真履行，例如真的砸下重金購入美國農產品，但協議文本的第一章（Chapter 1）卻留給了智慧財產權，而且著墨最多的開頭兩大段，就是商業秘密（Trade Secrets，台灣稱營業秘密）與藥品相關智財權（Pharmaceutical-Related Intellectual Property）。

換句話說，這些被下了軍令狀的規則制定工作，除了要因應中國司法體系的需求，其實也帶有展示遵守兩國協議的目的。因此，從協議文本的內容，也多少能猜測出這些制度、規則的政策方向。以今年10月底前必須完成藥品專利早期解決機制為例，協議中就指明，中國必須使藥品專利的所有權人（包括被授權人或經銷商等），在第三方銷售受專利保護的藥品前就能收到通知，使得這些權利人能夠有足夠時間尋求類似禁制令的救濟措施，並且以專利侵權或者無效的途徑來解決雙方爭議。簡單來說，所謂的「藥品專利早期爭端解決機制」，就是要建立中國版的專利連結制度。

遙遙無期：智財基本法規進入延長賽

另一方面，也有一些法案雖然被列入推進計畫，但完全沒有設下目標日期，而且都是專利法、商標法、著作權法這些智慧財產領域的根本大法。這些法案已經不再是政府當局的關切熱點。

搞不定懲罰性賠償條款，恐怕是這些法案卡關的主因。舉例來說，包括專利法和著作權法，都希望納入相關內容，而著作權法更計畫提高法定賠償額的上限，甚至還提出了直接在中國民法典的侵權責任編中，直接引入智慧財產權侵權懲罰性賠償的條文。這種作法雖然更能保護權利人的利益，卻也大幅增加了潛在侵權人──尤其是中國內部大大小小企業──的營運風險，遭遇的阻力可想而知。

因此，除非形勢發生轉變，例如美國在後續談判中施加更大壓力，要看到懲罰性賠償條款入法，恐怕還有得等。

下一個關注重點：商業秘密保護法制

如前所述，商業秘密是第一階段中美協議中，美方關切重點的重中之重，也是中國的智財法制版圖中，略嫌簡陋的部分。目前中國對於商業祕密並沒有制定一部專法的法律規定，而是散落在《反不當競爭法》、《刑法》當中，各自規定了侵害商業祕密的民事和刑事責任。在這樣的法律框架下，難免會出現民事、刑事對於相同案件的認知出現差異，產生保護上的缺漏。

因應此一問題，中國還是採行「司法先行」的策略，由最高人民法院在八月底前，制定出審理商業祕密糾紛案件以及知識產權刑事類案件的解釋，也就是先在審判實務上，統一對於商業祕密案件，尤其是涉及刑事時的標準。此外，也計畫在明年底之前，制定出知識產權刑事案件的公訴證據審查指引，讓檢察機關以及警察單位能夠依循。長遠來看，中國雖然沒有制定商業祕密專法的計畫，但也把《刑法》和《反不當競爭法》的修法列入推進計畫中，讓商業祕密的保護更加周全。

當專利、商標、著作權的法制都已經上軌道，商業秘密法制將是中國智財權領域的下一個立法重點。畢竟這是外國對中國批評最嚴重的議題， 在短、中、長期計畫具備的情況下，中國商業秘密法制的發展方向將備受外界關注。

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因為中國武漢肺炎疫情重創全球經濟和商業發展，全球旅遊業和觀光業全面看淡，許多國家封鎖境內商業行為，全球原油需求大削減，5月交割的北美西德州中級原油（WTI）期貨一度跌至負37美元，最後以每桶10美元作收。但是原油市場的前景，真的有如此悲觀嗎？

期貨市場出現負油價，全球媒體輪番報導，人們對於原油市場幾乎一面倒地看淡，畢竟中國武漢肺炎的疫情，短期內不會散去，就算疫情散去，人們對於出國旅遊，短期內恐怕也會轉為保守，雖然OPEC等產油國會削減10%原油產量，不過市場還是不看好能源市場後市發展。

其實近年來，全球能源業產能大爆發，但是在全球各地擴大市佔率的，並不是俄羅斯或傳統產油國，而是美國的頁岩油產業。美國能源業大放異彩，高居不下的產能，讓國際油價長期回到90美元以下，俄羅斯或OPEC完全失去主導原油市場的能力。國際油價要回溫，美國能源業的供給一定要抑制住，但是美國能源業是自由市場，也就是，除了透過市場機制，就算美國總統川普（Donald Trump）也無法有效要求能源業的產出減少。

美國頁岩油產量，連川普都難以主導

那怎樣才是透過市場機制讓產能減少呢？油價暴跌到低於頁岩油業者的開採成本，能源生產業者自然會撐不下去，生產成本較高的業者，手上的現金如果不夠多，自然會被市場上的競爭對手併購，或者自行宣布破產，產能自然會下降。

國際油價在美國全面爆發中國武漢肺炎大流行以後，價格持續探底，能源業者只好把無利可圖的鑽油井關閉，每桶20美元以下的油價，迫使美國鑽油井在3月以來，一個多月的時間，關閉超過一半。在市場機制下，能源業者減產速度不夠快，全球原油庫存也大幅攀升，這些都造成油價短期崩潰。但是，這些「最糟糕」的情況，很可能已經在4月出現了，那意味著，能源市場接下來有可能會好轉的機率提高了。

原油庫存下降，代表油價最壞情況已過

首先，美國的原油庫存量，其實已經從巔峰數據開始往下降，至少沒有再創高，原油的淨需求量，很可能也止跌回升了，因為5月開始，美國有幾個州開始分段開放商業活動，人們開始進入解鎖活動限制的階段。在二次疫情大爆發出現以前，如果經濟持續解鎖，那麼美國這個全球最大的原油需求者，原油需求量會開始回溫，產能則是進入減少的時期，加上OPEC與俄羅斯也在5月進入減產的行列，全球液態燃料的供給和需求，其實會出現新的改變。

原油的需求雖然在2020年第一季驟降，4月較高機率會落底，但是5月以後很有機會逐漸回溫，也就是市場的消費端，很可能已經度過最糟糕的時刻；而生產端的部分，因為美國的自然減產、俄羅斯和OPEC協議減產，所以供給大於需求的情況，較高機率在第三季就會出現扭轉，這對於原油市場來說，至少是可以期待的黎明曙光，也就是低油價不容易一直維持下去，能源業者再多撐兩個月，情況就會有所改善。至於消費者，經過上半年的便宜油價後，下半年就要面對油價跳樓大拍賣的結束，重返常態油價的日子了。

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隨著新冠肺炎疫情全球擴散，全球超過190國家關閉實體學校、影響範圍擴及15億名學生。為了避免學生學習中斷，「停課不停學」是最重要的目標，各國教育機構開始積極採用數位學習作為替代方案，大幅提升數位學習的能見度與使用程度，是這次疫情造就的「疫外」商機……

國際教育是大學重要的收入來源，新冠肺炎疫情讓許多大學頓失留學生收入，財政狀況陷入困境，像澳洲、美國、英國等國際教育發展蓬勃國家，美國國際學生收入約410億美元、英國國際學生收入約70億英鎊，由於疫情流失國際學生，恐使大學陷入財政困境，澳洲預估將損失澳幣30∼45億元。

在經濟危機爆發時，個人基於未來職涯考量，再進修的意願確實會有所成長，但在企業端則是相反樣貌，因為大環境經濟不景氣，會使得企業內訓需求緊縮，根據MIC歷年數位學習產值調查，經濟不景氣會讓企業優先縮減內部員工訓練的相關預算，致使企業內訓需求下降。

除了需求面外，疫情也影響了教育領域的供給層面。為避免人多且密閉空間可能造成的群聚感染，各國政府都下令要求實體培訓業者停業或縮小規模，力求將感染可能性降到最低。日本東京已要求補習班自4月11日起暫停營業；中國大陸實體培訓全面暫停，待中小學開學才能恢復；台灣教室內不得超過100人，且採梅花座。不論是實體培訓中止或規模縮小，均會影響營收表現，並陷入經營問題。

教育新創融資放緩，現金流不足恐難支撐

資策會產業情報研究所（MIC）產業分析師鐘映庭指出，受到疫情影響，全球整體經濟成長率放緩，並且許多實體投融資活動接連取消，使得相對早期的教育新創錯失與投資人溝通、面談的機會；因此，即便2020年Q1融資活動仍算活絡，但大多數都傾向於投資較「老牌」的教育新創，早期新創在疫情期間，很可能因資金周轉不靈而無以為繼。

在疫情期間，最引人注目的是大陸線上教育品牌「猿輔導」，於今年3月底完成了新一輪10億美元融資，目前估值達到 78 億美元，成為大陸教育行業未上市公司中首個獨角獸企業，並創下行業史上最高一筆融資紀錄。猿輔導從2012年3月成立至今，旗下擁有猿輔導、猿題庫、小猿搜題、小猿口算、斑馬AI課等多款線上教育產品，為用戶提供網路課程、智慧練習、難題解析等多元化教育服務，累積超過4億用戶，疫情也為大陸的線上教育迎來新的發展機會，根據市場研究機構App Annie數據顯示，今年1月至3月中旬，猿輔導在大陸應用商店中「教育類」應用內購買排名首位。

雖然疫情衝擊教育發展，另一方面也創造出不同的商機，主要是學校課程從傳統的線下教學轉至線上學習，加速學校教育的數位化。

商機一：學校教育線下轉線上（O2O），擴大數位資源使用基礎

因應疫情的停課措施，各國政府與大學機構紛紛開始部署遠距學習的替代方案。過去累積的數位學習資源，終於在關鍵時刻發揮作用，同時進一步擴大數位資源的使用基礎。各國政府除了活用既有的教育雲、學習平台、線上學習資源等數位資源，並與頻道業者合作，製作並播送學習內容，讓學生停課在家也能自學。許多數位學習服務、平台業者也在疫情期間免費開放教材資源、軟體平台，除了提供合作夥伴使用，也有助於觸及潛在客戶、降低開發新客戶的成本。

來自台灣的線上遊戲學習平台PaGamO，成立於2014年，在疫情前約累積150萬名用戶，從新冠肺炎爆發以來，一下子增加50萬名用戶。為了防範疫情在校園擴大，2月初香港政府宣布中小學的開學時間延後，當時PaGamO與香港在地夥伴合作，免費提供站上超過1萬則的香港中小學題庫給全港中小學使用。在台灣宣布延長寒假後，PaGamO也因應台灣中小學的需求添加額外的題庫內容。雖然疫情讓PaGamO的用戶快速成長，但主要營入來源仍仰賴企業內訓業務的營收。

商機二：擴大數位學習影響範疇，提升數位學習影響力

由於疫情停課而產生數位學習需求，無須花費太多的成本，便能接觸到以往接觸不到的潛在客戶，鐘映庭認為，廠商應藉此機會建立用戶的使用習慣與忠誠度，拓展數位學習版圖。

美國線上教育平台Coursera與多家大學合作線上免費課程，並在疫情期間，提供免費的線上學習和社區資源，完成課程研習後還能獲得免費證書，Coursera註冊人數較去年同期增加271%。此外，Coursera 推出Workforce Recovery計畫，為失業者提供3,800堂免費的課程和認證服務，涵蓋熱門職缺的相關技能培訓，幫助失業者重新獲得工作機會。

鐘映庭指出，實體培訓服務受政令、個人考量等主客觀因素影響，在疫情期間經營備受挑戰，因此，許多實體業者防疫期間選擇提供學習者數位化替代方案，以維繫穩定的現金流。台灣業者過去幾年在數位化服務上皆有著墨，預估這波疫情將加速業者整合虛擬與實體培訓服務的速度，給予用戶更靈活、多元的學習選擇。

商機三：以軟帶硬，串聯數位學習經濟鏈

因應實體停課，全球教學機構轉向線上尋求替代途徑，如：線上學習平台、直播／錄播工具或線上學習管理、考評系統等，平台工具躍升為疫情期間最關鍵且表現最亮眼之服務，平台工具表現活躍，雲端服務經濟鏈因而受惠。此外，網路流量暴增也帶動雲端服務、伺服器、網通設備的需求；在家遠距學習需投資基礎的數位設施，有線／無線網路、筆電／平板、互動螢幕、麥克風等ICT設備，數位學習ICT設備需求增，帶動教學硬體買氣。（相關文章請見北美智權報258期文章：「新冠肺炎疫情衝擊ICT產業，伺服器、網通產品逆勢成長」、「全球防疫下的剛性需求：視訊軟體大比拚」）

數位學習未來發展機會與挑戰

鐘映庭認為，使用者因主客觀因素改變過往學習習慣，願意改採數位學習方式，是本次疫情期間釋放的關鍵機會。若能趁此時機養成使用者的學習習慣與使用忠誠度，將能擴大數位學習的影響範疇，從過去的「雞肋」，搖身一變成為實體培訓業者的「標準配備」。不過，雖然數位學習用戶在疫情期間暴增，為數位學習帶來前所未有的發展機會，但同時也帶來一系列的問題與挑戰。其中，最大的挑戰來自於比平常增加2倍以上的網路流量，業者需要租用更多的雲端服務、伺服器以及第三方工具等，這些都將拉高整體營運成本。

另一個挑戰在於，當疫情所製造的替代效應結束之後，新增的用戶是否能夠成功轉換為長期、穩定的付費用戶？在疫情期間，大多數業者為了提高曝光度均推出免費體驗，期待帶動之後的採購或訂閱。從長遠角度看，確實有助於服務之行銷宣傳，但若短期內效果未顯，中小型或資金缺乏公司恐將陷入經營危機，疫情過後的用戶轉換率將成為數位學習行業發展的關鍵。

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繼259期當人類專利工程師遇上AI審查委員一文後，本刊期繼續介紹其他國家IPO運用AI輔助專利、商標審查的狀況。亞太地區的第一站先來到澳洲、新加坡及菲律賓；接下來刊期會將重心放在亞太第二站的日本及韓國。

澳洲

如果與美國USPTO相比，澳洲的AI輔助專利／商標審查可以算只是停留在小學階段。在專利的部分，保守來說只是作到協助分案的層級。

澳洲智慧財產局(IP Australia)的專利自動分類（Patent Auto Classifier, PAC）工具能分析非結構性的PDF文件中的專利申請的內容，並預測相關的技術組別，從而可以優先分配給相對應的專利審查組別。

PAC使用澳洲智財局內部開發的軟件／機器學習技術來構建複雜的層次分類模型，以分析非結構化的PDF文件中每個專利案的內容。此預測模型除了已經使用澳洲智財局的特定專利數據進行了訓練（即學習）外，同時也不斷透過USPTO和歐洲專利局（EPO）更為龐大的專利數據庫來充實內容。

早在2018年初，PAC已進行了最終審查和測試的先導計劃，然後才正式上線試用。PAC旨在節省審委時間、簡化技術分類流程、並確保能達到與人工手動流程相當的準確性。先導計畫的測試重點為國際審查檢索系統（International Examination Search System, INTESS），該系統能將國際申請案自動分配到正確組別，以便分案。（圖1）

與此同時，澳洲智財局也在研究擴展PAC的機會，使之能在專利行政管理系統（PAMS）中分配國內申請案；以及一些其他專利分類和檢索的功能也在研發中。

除了PAC之外，澳洲智財局也有商標輔助 (Trademark Assist)、虛擬助手Alex、澳洲商標搜尋、商品與服務輔助、智慧型評定工具套組等等。

在商標檢索部分，目前澳洲智財局使用的是澳洲商標搜尋 － 圖像搜索（實時）(Australian Trade Mark Search - Image Search (Live)系統，根據所給予的影像來搜尋現有商標圖像；澳洲智財局所使用的是已商用化的TrademarkVision圖像識別軟體（如圖2）。而澳洲智財局的商標協助（Beta）則是一種互動式工具，旨在於申請過程的初始階段，對無代理之商標申請人（特別是中小型企業）進行教育和協助（圖3）。

商標協助使用公共可用的單詞關聯模型來搜尋商品、服務以及分類，標審查員會定期對模型進行訓練後，他們提供術語、列表和結果相關性排名。

新加坡

新加坡智財局 (Intellectual Property Office of Singapore, IPOS)利用AI協助作業的情況，大概可以分為五大部分，分別是審查（專利及商標）、圖像搜尋（商標及設計專利）、專利分類、Helpdesk服務、商標分類（商品及服務）。

就專利及商標審查的部分，IPOS已經與新加坡當地研究機構A * STAR合作研發出商標區別性檢查器（Trade Marks Distinctiveness Checker）。對商標申請人而言，該工具使用自然語言處理功能自動為商標申請推薦相關類別，協助申請人選擇正確的類別，從而降低了由於錯誤選擇類別而導致的拒絕率。透過減少重新提交，有助於節省申請人的成本並加速取得商標的時間。對審查委員而言，該系統使用機器學習來自動測量給定文字及標誌的獨特性，並為審查提供進一步建議，有助於審查委員加快獨特性的審查步驟，從而減少審查商標案所需的時間。

IPOS並計劃於在2020年實施商標成果模擬器　（Trademarks Outcome Simulator），功能包括商標圖像搜索＋類推薦工具＋區別性檢查器。按目前新加坡的商標申請速度，估計該模擬器每年可節省約5,000個審查員工時，並將隨著申請率的增加而增加。

IPOS的商標成果模擬器系統允許用戶和審查委員透過提供搜尋圖像而不是傳統關鍵字搜索來搜索​​商標，並使用AI來增強流程。例如：（1）識別非抽像元素，從而可以找到概念上相似但視覺上不相似的標記、（2）從不同語言的單詞中找到概念上相似的單詞和設備、（3）協助標誌分割，讓系統也可以搜尋複合標誌內的各個元素。

此外，早在2018年初，IPOS已經在探索實施外觀設計搜尋的可行性，該搜尋將允許客戶和審查委員通過提供檢索圖像來檢索一系列圖像。

在專利審查部分，IPOS早在2018年初，已經在探索實施專利自動分類工具及專利自動檢查系統的可行性，該檢查系統使用自然語言處理（NLP）來理解專利文件，並自動將其分類為相關專業後，再以其他機器學習技術來自動執行形式檢查；從而節省了專利申請行政人員的工作量。

菲律賓

菲律賓智財局（Intellectual Property Office of the Philippines, IPOPHL)並沒有開發AI輔助審查工具，而是選用一般坊間的商用軟體。　

首先在一般日常行政業務上，IPOPHL選用了IBM的商業智慧平台軟體來支援管理平日辦公室的報表需求，採用了ETL的提取，傳輸和加載（extract-transfer-and load）過程將IPAS數據庫轉換為COGNOS可讀之封包 (data package)。

此外，在專利搜尋的部分，IPOPHL使用了DTSearch的第三方搜尋引擎，來進行專利搜索操作。與所有其他搜尋引擎相似，DTSearch具有執行增量索引、模糊搜尋及一些其他功能。儘管此系統是比較低階的AI的產品，但IPOPHL認為它比傳統的數據庫搜尋功能更為強大一些。

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