2019年手機大廠比的是智慧型手機的多鏡頭技術，今年已展開新一輪的競爭，下一代技術拼的是「如何把手機鏡頭藏起來」。Oppo、小米都曾推出將鏡頭藏在螢幕下的原型手機，只不過至今都未能量產；華為的最新專利也希望「隱形」手機的前置鏡頭，即使今年未必真能問世，但無疑是目前最受關注的焦點技術。

相機前置鏡頭隱形的華為手機

華為在2019年10月向中國知識產權局（CNIPA）申請一項外觀設計專利，有別於過去智慧型手機螢幕上的前置鏡頭，華為最新專利將鏡頭放在手機螢幕的下方，甫於今年6月2日獲得專利授權，最快在今年底推出的手機新品中就能看到相關應用。

根據CNIPA公告華為申請的專利，手機的正面設計全部都是螢幕，只有上下留有窄窄的邊框，看不到一般智慧型手機都會有的前置鏡頭；再觀察設備頂部的俯視圖，似乎沒有彈出式的鏡頭設計，因此市場推測，華為有可能推出將鏡頭藏在螢幕下方的手機。此外，設備側面也沒有任何按鈕或音量鍵，頂部只有一個開關按鈕，底部則是USB-C連接孔，沒有保留麥克風的孔位。由於華為先前早已開始採用從側邊叫出的虛擬音量鍵，往後機型很可能繼續取消側邊的按鍵。

除了華為之外，Oppo和小米都有推出隱藏前置鏡頭的原型手機，這將會是各家手機大廠正在開發的關鍵技術。但要將鏡頭藏在手機螢幕底下、又要能正常使用相機功能，必須確保有足夠的光線能夠通過螢幕，仍須大幅提升相關技術及OLED材質，未必今年就能看到這項技術真正落實在已經量產的手機上。

可折疊手機再添小米

三星早在 2019 年 2 月發表旗下首款可折疊螢幕手機 SAMSUNG Galaxy Fold，直到今年初才正式開賣；華為也在今年2月發佈折疊手機Mate Xs。有意加入這場折疊手機大戰的，還有小米。

2019年11月底，北京小米移動軟件有限公司向CNIPA申請了外觀設計專利。該專利於2020年6月5日發布，專利圖中顯示了小米正在打造的可折疊智慧型手機。專利顯示小米手機具有可彎曲的螢幕，正面幾乎是是無邊界的，折疊後的尺寸與普通智慧型手機相似，展開後則有一個超大的顯示螢幕。

從手機的背後可以看到4個相機鏡頭和1個閃光燈設計，鏡頭下方的橢圓形按鈕，可能用來控制折疊螢幕的開關，手機螢幕是由後往前方折疊，折疊後，從正面看螢幕是無縫的。另外，手機右側有兩個按鈕，可能是開關和音量按鈕，手機的頂部和底部均帶有麥克風，底部還有一個揚聲器和USB-C連接。小米預計最快今年底就能推出旗下第一款折疊式手機。

帶有彈出式鏡頭的Sony手機

為了讓手機可使用螢幕比例最大化，在過去的幾年中，包括三星、華為、小米、Oppo都曾推出帶有彈出式自拍相機的智慧型手機，而在Sony最近一項專利中，顯示Sony也在考慮伸縮式的手機彈出機制。

2018年11月，Sony公司於在日本申請了一項實用專利，涉及便攜式電子設備和控制便攜式電子設備的方法。該專利於2020年5月14日獲得世界智慧財產權組織（WIPO）批准。

由於Sony智慧手機的無邊框螢幕設計，導致鏡框邊緣非常狹窄，因此Sony對於前置鏡頭採取不同的解決方案：採用彈出式鏡頭除了讓手機外觀更加時尚，頂部彈出的擴展空間還能一起放進揚聲器。除了手機頂部有可擴展系統，設備的底端也有類似設計，Sony在手機底部另外設計一個揚聲器盒，也就是雙揚聲器，可提供更高質量的音頻。頂部和底部的可擴展系統可獨立移動，並根據用途自動開啟。若選擇自拍會彈出上方的前置鏡頭；在聽音樂或播放影片時，頂部和底部兩個揚聲器都會延伸出來。

不過，雖然Sony申請了相關專利，但是否真的打算推出帶有彈出式鏡頭的手機仍然未知，須待進一步觀察Sony的動向。

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去年下半年，台灣媒體就披露蘋果在桃園龍潭趕工建廠，秘密進行Micro LED的研發。這項新顯示器技術帶來的震撼，將不亞於當年TFT-LCD替換掉CRT的強度，使得蘋果在內的許多國際大廠在近十年爭相投入技術和專利佈局。

蘋果公司（Apple Inc.）向來很勇於「超前部署」新世代技術在自家的產品上，例如藍芽通訊（Bluetooth）、Type C連接埠、固態硬碟（SSD）……都曾經得到蘋果大力相挺；而目前最被蘋果看好、正大力研發中的，就是新一代的顯示器技術：Micro LED。

自從映像管（CRT）完全被液晶螢幕（LCD）取代，顯示器產品的多樣性大增，也引爆了全球消費者的購買慾望。在經過將近二十年的產業競爭後，除了價格以外，「薄型」、「能耗」、「色彩度」逐漸成為決定產品優劣的關鍵，而Micro LED在技術上的優勢，就是在能耗與色彩度，大幅超越現有的LCD、OLED。

Micro LED技術優勢，大幅領先現有產品

工研院電光系統研究所微組裝系統應用組組長林建中指出，Micro LED是把微米等級的LED發光體鑲嵌在基板上。他解釋，傳統LCD無法主動發光，必須使用背光模組，但LED擁有主動發光的特性，少了背光源的負擔後，顯示設備的薄度可以大幅提高。

此外，Micro LED的晶粒（Die）尺寸可以達到100微米，比起當前300微米以上的LED晶粒，可以呈現更細緻、更鮮艷的畫面，能源消耗也比LED更經濟。「現在最大的量產門檻，還是在技術成熟度還有製造成本上，」林建中估計，若在未來數年內能成功克服這些生產面的問題，Micro LED的商機將成為從手機到大型螢幕的新主流。

從歷年專利申請趨勢也可以看出Micro LED的熱門程度。在2010年以前，技術還在早期研發階段，市場主流也還是LCD螢幕，故每年全球的相關專利申請數量僅有500件不到；但從2010年開始，Micro LED的專利申請亮就開始成長，2015年之後更急速攀上高峰，到2018年已經突破了2500件（圖1）。

2015年後，Micro LED專利申請輛急速攀升

比較各國實力，可以發現雖然還是美、中兩大國在申請國別和申請人國籍上都具主導地位，但韓國、日本甚至台灣的影響力也不容小覷。以申請人國別為例，美、中加起來的申請量占比就將近六成，但韓國、日本、台灣合計也有25%的申請量（圖2）；鑒於Micro LED是項還在發展的技術，未來很可能再進一步成長。

如果只看美國的申請人狀況，更能發現台灣其實大有機會。其中，居於絕對領導者地位的，就是2014年收購了LuxVue Technology後，大力投入Micro LED研發的Apple；但緊追其後的其他申請人，也不乏鴻海（Hon Hai）、友達（AUO）、錼創（Playnitride）這些台灣廠商，在申請數量上比起三星、SONY這些大品牌也毫不遜色（圖3）。因此，只要能持續投入研發，再結合製程管理、品質控制的傳統優勢，台灣廠商在新世代的顯示器大戰中，其實握有相當大的勝算。

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美國與臺灣專利法中有一種侵權類型，是在國外使用方法專利製造之物，進口到國內或在國內進行銷售，也會構成侵權。2019年美國Syngenta v. Willowood案，就涉及這樣的問題。由於美國專利法對於多人分工實施一方法專利時，有一個特殊限制，必需要由單一實體負責，才會構成方法專利侵權。因此，2019年美國Syngenta v. Willowood案討論的問題在於，從國外進口方法發明製成之物的侵權，是否要限制，在國外的方法侵權也須限於單一實體規則？

美國專利法第271條(g)使用方法專利製成之物的侵害

美國專利法的各種侵權態樣中，第271條(g)規定：「任何未經授權向美國進口、在美國提供銷售、銷售或使用在美國獲得專利的方法，所製造的產品，如果進口、提供銷售、銷售或使用行為發生在專利保護期內，行為人應負侵權人之責。...」這一條所指的，是指侵害方法專利所製造的物品，若有進口到美國，或在在美國提供銷售、銷售，一樣構成侵權。

嚴格來說，這一條的侵權態樣，已經有跨域保護的效果。因為縱使在國外使用方法專利製造物品，不管專利權人在該外國是否有申請方法專利，只要該物品進口到美國境內或銷售，都會構成美國境內的侵權。

方法專利是否要限於單一實體規則？

美國專利法對於方法專利之侵害，由於沒有共同侵權之規定，過去都只能夠透過第271條(a)，亦即若方法是由多人完成時，必須侵害行為乃是由某個單一實體所控制或指示（direct or control），歸屬於單一實體，才會構成方法專利之侵害。也就是所謂的單一實體規則。2015年的聯邦巡迴上訴法院的Akamai Technologies, Inc. v. Limelight Networks, Inc.案，對於如何才會構成控制或指示，是重要的案例。

2019年聯邦巡迴上訴法院的Syngenta v. Willowood案，其爭議在於，第271條(g)的使用方法專利製造之物的侵害，是否也要搭配第271條(a)，亦即該方法的使用，必須先歸屬於單一實體，然後才能進而使用第271條(g)主張使用方法專利所製成之物的侵害？抑或不需要受到第271條(a)的限制？

亞托敏農藥產品的化合物專利與製備方法專利

本案的專利權人是生產農藥產品的美國先正達公司（Syngenta Crop Protection, LLC），被告也是生產農藥產品美國Willowood公司，包括其在中國大陸的子公司「中國Willowood公司」。

先正達公司在本案的訴訟中主張四項專利。前二個是屬於化合物專利。後兩個專利則是調配化合物的方法專利。

表一、先正達公司的四項專利

資料來源：Syngenta Crop Protection, LLC v. Willowood, LLC, 944 F.3d 1344, 1348-49 (2019).

項目	專利號	名稱與主要內容	到期日
化合物專利	美國第5602076號專利	某些殺菌劑，農藥和植物生長調節劑	2014年2月11日到期。
化合物專利	美國專利第5633256號專利	一組化合物，包括亞托敏（azoxystrobin），一種通常在農業中用於控制農作物真菌生長的殺菌劑。
方法專利	美國專利第5847138號專利（簡稱第’138號專利）	分兩步的製造亞托敏（azoxystrobin）的方法，包括醚化步驟和縮合步驟。	2015年12月到期。
方法專利	美國專利第8124761號專利（簡稱第’761號專利）	專利名稱為「使用DABCO催化劑製備亞托敏的方法以及該製造方法中使用的新型中間物質」。DABCO的學名為「1,4-二氮雜二環[2.2.2]辛烷」，該專利乃指向一種在縮合步驟中使用化學催化劑DABCO來製造亞托敏的方法，在該製造方法中，DABCO必須介於0.1和2 mol％之間	2029年4月到期。

先正達公司擁有這些與亞托敏有關的化合物專利和製造方法專利，其主要是在配製其銷售用的殺菌劑過程中，將亞托敏當做活性成分。

被告Willowood公司等專利到期後製造相同成分的農藥產品

由於原告的化合物專利將在2014年2月到期，2013年時，被告美國Willowood 公司透過中國Willowood 公司，從中國進口了5公斤的亞托敏（azoxystrobin），並請第三方公司協助調配亞托敏相關產品（Azoxy 2SC和AzoxyProp Xtra）與檢測。

中國Willowood公司是登記在香港的一家公司，負責在中國大陸製造亞托敏，並銷售殺菌劑給美國Willowood公司。而美國Willowood公司則與第三方公司合作，由第三方公司協助調配亞托敏，製成Willowood的亞托敏終端產品（Azoxy 2SC和AzoxyProp Xtra），並在美國市場行銷與銷售其亞托敏相關產品。而美國Willowood公司所銷售的產品，其實完全是原告先正達公司原本銷售的兩款產品的學名版本，成分一模一樣。【本文未完，完整內容請見《北美智權報》262期：進口方法發明製成之物的侵權：2019年美國Syngenta v. Willowood案】

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科技島和金融中心，各有其優點和缺點，很多台灣人抱怨高房價，但曾經身為亞洲金融中心的香港，比台灣更低的稅賦，房價可是比台灣還要高出一截，為了吸引大量國際資本前來投資，那樣的社會環境，未必會適合台灣人，走科技和製造業路線的台灣，改走金融中心路線，未必是更好的選擇。

美國國務卿蓬佩奧（Michael Pompeo）在2020年5月底，正式通知美國國會，宣布香港已經失去自治區地位，香港不再繼續按照美國法律保證，以1997年7月以前適用於美國法律的方式對待香港。因為中國13屆全國人大代表會議通過「香港版的國安法」，美國官方打算取消香港獨立關稅地位，香港最近一年的經濟、商業、政局、社會自由度、安全性，完全是急轉直下，出現1997年以來最糟的情況，比2008年金融風暴還要更為嚴重，大量資金、人才、企業都在外移，國際金融中心的地位岌岌可危。

若中國經濟吸引力不再，香港重要性也自然下降

在環境變遷下，台灣有機會取代香港，成為亞洲金融中心嗎？實務上來說沒辦法。

首先，香港也早就從過去的亞洲金融中心，轉變成中國的金融中心了。國際資金和證券市場要和中國做連結，全都依靠香港，如今美國將香港徹底視為中國的一部分，包含金融與證券產業也不例外，若中國金融市場和經濟前景沒有維持過去的榮景，那國際資金前往中國的誘因自然會下降，香港的金融重要性自然也就會下降了。

比較起來，日本或許還比台灣更適合成為東亞的金融重鎮，而東南亞的金融重鎮則是新加坡，新加坡不管是語言條件、法律體系、稅賦還是金融法規等，都比台灣更具備金融重鎮的條件，一來是新加坡的全英文環境比台灣更完整，二來是新加坡屬於海洋法體系，「不成文法」的法律系統讓金融業的彈性度更大，發展空間也更大，政府沒有規定不能做的金融業務，金融業者就能去發揮，台灣的「成文法」系統，則是沒有法律授權，金融業者就不能擅自去做，兩者的彈性程度落差很大，新加坡和香港的金融法規，跟台灣相比，更傾向於保護金融業者，而台灣則是較傾向保護投資人，台灣的社會民情，認為政府應該要照顧相對弱勢的散戶投資人，但是對於國際金融業者來說，一切運作都要按照合約規範，投資人要盈虧自負，不能因為弱勢就毀約。

貧富差距拉大，是金融中心難以避免的副作用

而最大的困難度在於，台灣社會相對於香港和新加坡，民情更偏向社會主義，對資本家和地主們增加更多稅賦，透過稅賦和社會福利來降低社會的貧富差距，在台灣媒體長期的渲染下，很多台灣人可能會認為，台灣社會的貧富差距很大，但是和全世界的國家相比，其實台灣是相對的社會主義，貧富差距相對小許多。根據美國官方的統計，香港的貧富差距是亞洲地區極高的城市，吉尼係數超過50，高稅賦的大部份歐洲國家稅收與社會福利的調節下，吉尼係數可以壓低到0.35以下，聯合國開發計劃署（UNDP）設定吉尼係數超過0.4是「社會中，收入分配不均的警戒線」，台灣是亞洲地區，極少數的相對低貧富差距國家。

表1：國家排名：吉尼係數（Gini coefficient）╳100

資料來源：https://www.cia.gov

排名	國家	吉尼係數(*100)
9	Hong Kong	53.9
29	China	46.5
35	Singapore	45.9
42	Thailand	44.5
44	Philippines	44.4
48	Israel	42.8
57	Russia	41.2
78	Japan	37.9
83	Indonesia	36.8
88	New Zealand	36.2
92	Spain	35.9
93	Korea, South	35.7
95	India	35.2
98	Vietnam	34.8
111	Taiwan	33.6

按照國際統計的標準，在貧富差距方面，新加坡和香港都是比台灣更為嚴重，因為一個地區要能夠長期吸引國際資金錢來投資或中轉，一定是透過極低稅賦、低行政成本、靈活且多元的投資產品與環境、低法律規範，只要能夠產生熱錢套利空間，資金自然就能吸引過來，但是長期維持在低稅賦的環境，國際熱錢長期投資的結果，房地產、物價很可能都會居高不下，靠資本營利的人，收入可能會逐漸水漲船高，但靠勞力維生的人，薪資可能長年低成長，整個社會陷入長期的貧富差距擴大。

香港就是那樣的社會環境，要成為國際金融中心，這會是很難避免的副作用，新加坡的規劃比香港好，不過那需要引入大量的低成本移民，搭配政府提供的便宜公屋，沒有最低工資的保證，企業能找到充足人力就好，才是吸引國際企業前來投資的誘因之一。至於社會底層的人民，能像螞蟻一樣辛勤工作即可，國家能留住國際熱錢，增加民間投資的成長，就算有一些貧富差距的副作用，人民還是可以接受的，反正新加坡人也只有「一個政黨」可以選。

台灣其實沒有必要成為所謂的亞洲金融中心，實務上也做不到。對台灣來說，能做出物美價廉的科技和製造業產品，還有文化輸出，優化全球最重要的科技產業供應鏈，搭配許多縮小社會貧富差距的社會福利政策，維持現有的稅率水平，或許會更適合台灣。

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2020年1月，經中國人力資源和社會保障部（人社部）同意，中國就業培訓技術指導中心於同年2月25日發佈了《關於擬發佈新職業資訊公示的通告》，新增包括人工智慧 (AI) 訓練師在內的16個新職業。雖然AI訓練師的薪資水平不算特別吸人，但由於AI市場漸熾，未來前景絕對比神奇寶貝訓練師來得夯。另一方面，台灣產官學研雖然也在積極發展人工智慧，但AI產業職場狀況不太清晰，是不是也該考慮來「正名」一下。

據朱明德《AI新職位「人工智慧訓練師」》分析報告（下稱《報告》）指出，有人認為「人工智慧訓練師」是AI給人類帶來的第一個非技術類的「新職位」。雖然於2020年時全中國AI訓練師的人才缺口才3,494人，但伴隨著AI行業的高速成長，至2022年人才需求可望猛增5倍多，達21,884人。至於職缺需求及薪資水準方面，大公司的要求明顯高於新創公司，一般希望有3年以上經驗，而新創公司大多只要求1年以上經驗，甚至經驗不拘。

由於是非技術類的「職位」，因此相對於工程師來說薪水偏低，薪資範圍有73%落在8000元 (人民幣，下同)以下，甚至有過半數55%低於5000元，僅有27%是超過8000元的。

至於薪資偏低的原因相信是由於目前AI訓練師所屬行業以智慧客服居多 (占53%)，一般而言客服薪資水準本來就不高。

AI訓練師產生之背景與定義

機器學習 (Machine Learning) 及深度學習 (Deep Learning)是人工智慧的2個子集，也是其核心所在；而AI訓練師主要工作顧名思義，是用資料來訓練AI 設備及系統　（即使其學習）。

《報告》指出，一般而言，AI公司（或公司的AI部門）從客戶（使用者）那裡獲取到的原始資料無法直接用於模型訓練，在AI訓練師出現以前，是由AI產品經理先用相關工具簡單處理，然後再交給資料標註人員進行標註加工，但因為標註人員對資料的理解和標註品質差異很大，導致整體標註工作的效率和效果都不夠理想。

同時，AI公司（部門）在其細分領域內積累了大量資料，這些資料往往在使用一次後就不再產生更多價值，隨之帶來了第二個問題：資料無法累積和重複使用。

基於以上兩個問題，AI訓練師即應運而生。

《報告》給予AI訓練師的定義為：「人工智慧訓練師，是通過分析產品需求和相關資料，完成資料標註規則的制定，最終實現『提高資料標註工作的品質和效率』以及『積累細分領域通用資料』的價值，從工作流和工作難度等角度看，它介於資料標註和AI產品經理之間。」

據說，AI訓練師是由BAT (百度、阿里巴巴、騰訊)某部門在2016年時創造出來的，但到了2020年才正式成為一門職業。不過，早在2017年10月12日，浙江省杭州市已發佈了關於公佈《杭州市專項職業能力考核項目（六）》的通知，明確了人工智慧訓練（初級、高級）的職業能力考核。在2019年中國國際貿易促進委員會商業行業委員會發布的《人工智慧訓練師職業能力要求》（徵求意見稿）中，更是明確的將AI訓練師區分為L1 ~ L5 五個等級，其中L1是最高級的，需要在相關領域有超過8年工作經驗。

在台灣，訓練AI 設備、系統的人員尚沒有正名，就筆者在104人力銀行所見，有人工智慧演算法工程師、人工智慧系統應用程式開發工程師、人工智慧應用工程師、人工智慧研發工程師、人工智慧應用後端工程師……等等，都是以工程師為主， 訓練AI可能只是其工作的一部分。所以，也可以說目前台灣很少AI公司或是公司的AI部門有專門訓練AI系統或設備的部門及職位。

1. 提供資料標註規則：通過演算法聚類、標註分析等方式，從資料中提取行業特徵場景，並結合行業知識，提供表達精準、邏輯清晰的資料標註規則，最終確保資料訓練效果能滿足產品的需求；
2. 資料驗收及管理：參與模型搭建和資料驗收，並負責核心指標和資料的日常跟蹤維護；
3. 積累領域通用資料：根據細分領域的資料應用要求，從已有資料中挑選符合要求的通用資料（適用於同領域內不同客戶／使用者），形成資料的沉澱和積累。

仔細一看，這倒有一點像是大數據工程師。【本文未完，完整內容請見《北美智權報》262期：比神奇寶貝訓練師更夯的人工智慧訓練師登場了】

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