繼272期《兩岸專利論壇》- II資深專利代理師洪燕分享《高價值專利和AI技術 — 專利訴訟的視角》後，本刊期《兩岸專利論壇》-III由中專隆天知識產權運營 (深圳) 股份有限公司CEO林宇清以「新型AI科創投生態下的專利價值體現」為題，探討高價值專利的要件及AI技術的專利價值。林宇清認為專利價值要從未來角度著眼，藉由數據分析專利價值，來看未來如何在市場競爭中找到比較好的位子，及有更好的生存空間，才能讓企業對科技的投資更有價值。

在談專利價值的體現之前，林宇清先分享他本身對專利的認知的心路歷程；而對專利認知的改變，也改變了他看專利價值的角度。

林宇清表示他從2000年開始一直從事專利代理人、專利代理師、律師的工作，其間做了很多專利代理及訴訟的實務，後來想要換一個角度來看這些企業為什麼要做專利申請、專利訴訟這些動作，於是便轉到企業做In-house的事情。

當林宇清轉到企業作In-house之後，他了解到當事務所拿到企業一些行動指令的時候，很多策略性的事情都已經決定了，專利已經是最後的東西。這些策略性的事情包括後來在做訴訟準備時，亦即一些法律準備工作時，已很清楚知道最後是要做一些交叉授權 (cross licensing)的事情。那時候林宇清才了解除了事務所熟悉的申請與訴訟的角度外，專利價值還有另一個視角：就是從企業IHPE、RD、CEO等等的角度，去看專利的角色；看專利能做什麼事情，讓事情更順暢、更能符合商業邏輯。像是讓自己可以達到市場壟斷，或是找2-3個合作夥伴一起實現壟斷的行為。專利的價值很多時候是這樣的一種呈現方式。

林宇清又不免好奇：究竟是經過什麼樣的精準判斷或分析邏輯，來做這些策略性的佈局呢？他發現這就是專利數據的體現，像中專隆天就是專門從事專利情報分析的機構。林宇清認為專利價值的體現要從未來角度著眼，他個人有一種感覺，就是一個專利可能需要更多AI個性化的東西，來決定這個專利在未來AI領域是如何一個價值的呈現。而作為傳統的專利代理公司或是事務所，要如何才能切合企業的需求？又或是說如何切合企業決策者之需求？他認為這需要有跨界的思維，才把事情做得更有意義。另一方面，藉由數據分析專利價值，才能探索未來如何在市場競爭中找到比較好的位子、有更好的生存空間，及對科技的投資更有價值。

全球AI產業概覽

AI模仿人類是科技發展的大趨勢，從各國發展來看已非常明顯，各國都想成為領導者。從人工智慧的角度來看，一定是先有人工才有智慧。從歷史發展而言，人們先做了許多事情，然後隨著科技發展、互聯網的進步，這些人類發展出來的技術已步上商業化的道路，在步往商業化的路上，專利數據帶來了很好的指引，像Apple公司也是透過很好的專利數據分析來決定收購那些公司的。

隨著科技發展，邁入第四次工業革命是一個必然的結果，要如何讓本身企業在此浪潮中占有更好的一席之地，應善用專利數據分析。

資料顯示人工智慧的專利文獻從1960年到2017年已經公開了32.7萬個專利家族，公開發表了159萬餘篇學術論文。林宇清表示，北京清華大學AI實驗室的老師指出，他們其實很早已經在進行研究，但早前稱之為自動化，不叫人工智慧，而國家也批了預算在做這件事，但後來AI火了，就把項目名稱改為人工智慧，國家一樣批了很多錢在做這件事。但清大的老師認為AI還有很長的路要走，真正核心的算法可能在現在也只是剛剛開始而已，這也是為什麼現在許多學術論文的數量和專利的數量逐漸往智能算法的角度集中的一個主要原因。

從AI產業的角度來看，事實上已覆蓋了很多領域 (圖1)。這些領域的專利數量很多，不少都將AI技術埋在專利中。不同國家對AI產業有不同的政策，而集國家力量能讓技術與產業獲得更快速的發展。中國自2015年以來在AI的應用領域可以說是相當領先的；在專利申請、撰寫技巧部分，中國也是很先進的。

全球AI產業創新發展趨勢

要了解AI產業及AI專利的價格體現，也要從AI的專利數據著眼。

林宇清指出，人工智慧專利的申請主要來源於中國、美國和日本，自2000年至2018年間，中美日三國AI專利申請量占全球總申請量的75%左右。中國雖在AI領域起步較晚，但自2010年起，專利產出量首超美國，並開始長期雄踞申請量首位。

從專利申請領域來看，深度學習、語音辨識、人臉識別和機器人等熱門領域均成為各國重點佈局領域。其中，美國幾乎全領域領先，而中國則在語音辨識、文本挖掘、雲計算等領域優勢較明顯；惟AI晶片、基礎演算法等關鍵領域和前沿領域的專利技術主要仍被美國掌握。林宇清認為這反映出中國AI發展存在基礎不牢、表面繁榮的結構性不均衡問題。

根據Gartner 2020年5-6月的一份民意調查，疫情之下，47％受訪者的AI投資計畫沒有改變，而且有30％的受訪者計畫增加在這方面的投資；只有16％的人暫時中止了AI投資計劃，另外7％的人減少了投資。預計明年企業會將重點放在利用AI提高運營效率，實現數位化轉型。

另一項專利數據顯示，目前全球人工智慧人才分佈不均且短缺。據清華大學統計，截至2017年，人才儲備排名前10的國家占全球總量的61.8%。歐洲28國擁有43,064名人工智慧人才，位居全球第一，占全球總量的21.1%。美國和中國分別以28,536、18,232列席第二、第三位（圖3）。其中，中國基礎人才儲備尤顯薄弱。根據騰訊研究院，美國AI技術層人才是中國2.26倍，基礎層人才數是中國的13.8倍。

【本文未完，完整內容請見《北美智權報》272期：《兩岸專利論壇》- III 新型AI科創投生態下的專利價值體現】

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美國專利商標局 (USPTO) 計畫向外推廣平行專利授權（Parallel Patent Grant，簡稱PPG）制度，墨西哥專利局成為USPTO第一個PPG合作對象。

2020年元月28日，USPTO發布新聞稿，表示已與墨西哥專利局（Mexican Institute of Industrial Property，簡稱IMPI）簽署工作成果共享諒解備忘錄（MOU），宣告兩局將積極尋求新的專利事務合作可能。當時雖未進一步說明，但依USPTO後續公開簡報資料，此一新的專利事務合作方式現稱平行專利授權（Parallel Patent Grant，簡稱PPG），且除了墨西哥之外，未來可能有更多專利局與USPTO簽署類似協議。

美墨兩局原本就簽有雙邊PPH協議，所請發明獲一局核准後，申請人可以此為基礎，請求另一局讓對應案加速審查。而此次的美墨PPG合作案，截至4月為止，雙方仍在洽談實施細節，且因疫情打亂原先布局，5月所說預定夏季展開的第一階段合作，迄今未聞下文。不過按USPTO簡報內容，可先就現有資料一窺PPG未來可能的運作模式。

PPG為PPH進階合作方案，兩者有許多相似之處。比方申請人需就其發明在美墨兩局申請專利，兩案有相同的最早優先權日/申請日，拿到USPTO准證結果後，只要墨西哥對應案全部請求項（經修正後）符合充分對應要件，即可利用美國實審結果在墨西哥加速審查，省去不必要的重覆工作。

當然，PPG也有許多不同於PPH的規定。譬如PPG僅是墨西哥單向利用美國准證結果，且需等USPTO公告授權、確定拿到美國專利，才能在墨西哥啟動PPG流程，而墨西哥案除需滿足最早優先權日/申請日相同、全部請求項充分對應等要件，並須等IMPI公開，且在墨西哥的第三方意見提交期間結束。所有要件滿足後，IMPI將直接利用USPTO實審結果，只再確認所請發明是否符合墨西哥專利適格性要件。按理想規畫，取得美國專利後，只需再有幾個月的作業時間，即可順利取得墨西哥專利。

至於USPTO為何選擇自墨西哥開始談PPG合作？USMCA的談判簽署是重要契機，另依USPTO官員簡報，墨西哥發明申請案往往需5至6年才能審結，而近半數的墨西哥發明申請案源自美國，PPG不僅有助美國申請人壓縮墨西哥專利申請時間、控制相關申請成本，也有利減輕墨西哥官方審查負擔，所以兩局皆有意願促成合作升級。按雙方初步構想，非但申請人可在美國領證後向IMPI提出PPG請求，IMPI也可主動出擊、邀請申請人就其墨西哥對應案向IMPI提PPG請求。

值得注意的是，USPTO研擬中的跨局合作方案不只PPH及PPG，另外還有Patent Validation一項。簡單說，Patent Validation與PPG一樣，都是美國專利准證結果為外國局單向利用，但不同於PPH及PPG，Patent Validation毋須先在外國局提交專利申請案，外國局授權之前也不會再有實審。惟除墨西哥外，USPTO沒有透露哪些外國局可能與美國洽簽PPG、Patent Validation，一切有待日後宣布。

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台灣著作權法規定，「明知他人公開播送或公開傳輸之著作侵害著作財產權」，卻「意圖供公眾透過網路接觸該等著作」，視為侵害著作權或製版權。但根據現行法條規定，「明知」的要件可能成為盜版業者免責的漏洞。若能採用美國聯邦最高法院判決中的「惡意的漠視」（willful blindness）基準，才能確實達成打擊盜版機上盒與追劇APP。

著作權法第87條第1條第8款規定，「明知他人公開播送或公開傳輸之著作侵害著作財產權」，卻「意圖供公眾透過網路接觸該等著作」，且有下列之一行為而「受有利益者」，該行為人「視為侵害著作權或製版權」：（1）「提供公眾使用匯集該等著作網路位址之電腦程式」；（2）「指導、協助或預設路徑供公眾使用前目之電腦程式」；（3）「製造、輸入或銷售載有第一目之電腦程式之設備或器材」。此條款意在打擊三類盜版者：追劇APP經營者、盜版機上盒零售商、和盜版機上盒廠商（包含經銷商或代理商），卻未涵蓋盜版影片連結網站的經營者。

本條款雖立意良善，但其違法行為的構成要件包括「明知」，恐將成為盜版業者免責的漏洞。根據智慧財產法院108年民商上字第5號民事判決，「所謂明知，係指行為人對於構成侵權之事實，明知並有意使其發生而言（直接故意），並不包含行為人對於構成侵權之事實，預見其發生而其發生並不違背其本意（間接故意）之情形」。「明知」不要求侵權人有合理的查證義務，亦即盜版追劇AAP商或機上盒商並無義務查證其所提供的著作是否是盜版者所傳播的著作，並因而主張其「未明知」。

對此問題，本文建議法院可參考美國聯邦最高法院的Global-Tech Appliances, Inc. v. SEB S. A.案判決 （稱「本案」），其採「惡意的漠視」（willful blindness）基準以認定專利間接侵權行為之「知道」（knowledge）要件，其近似於「明知」。雖該判決涉及專利法，但亦適用於著作權侵權案件，例如BMG Rights Management (US) LLC v. Cox Communications, Incorporated案，因而可藉以判斷著作權法反盜版機上盒與追劇APP條款的「明知」要件。

「惡意的漠視」基準之內容與背景

根據「惡意的漠視」基準，「知道」要件包括：（1）被告必須主觀地相信事實的發生是高度可能的；（2）被告必須做出有意識的行為來避免得知該事實。本案最高法院特別引用「模範刑事法典」（Model Penal Code，MPC）來討論專利法引誘侵權的「知道」要件，並指出有許多刑法的條文要求證明「知道」（knowingly）或「惡意」（willfully），而過去法院曾以被告有「惡意的漠視」的行為來認定「知道」的成立。

MPC § 2.02(2)(b)定義的「知道」，其關注於行為人是否知道他的行為已經構成侵害行為的「重要要件」（material element）。「知道」有二個要件：（1）若該要件內容涉及行為的本質、或附隨的情況（attendant circumstances），行為人意識到其行為具有該本質、或該附隨的情況是存在的；（2）若該要件涉及行為的結果時，行為人意識到其行為將造成該結果是幾乎可確定的。此內容近似於「明知」，強調對違法行為與結果的認識。

在刑事案件中，最高法院採用MPC的「知道」早自1960年代即開始。後於1970年的Turner v. United States案 中以「惡意的漠視」判斷「知道」。自始，下級的聯邦法院開始在刑事案件中使用「惡意的漠視」來認定「知道」。雖「惡意的漠視」在不同的巡迴上訴法院有不同的意涵，但本案最高法院指出該些見解僅是「稍許的不同」。

此外，本案最高法院認為早在MPC提出前，其判例法即有類似「惡意的漠視」概念。首部判決是1899年的Spurr v. United States案 ，該案所涉法律處罰銀行經理人有意地讓帳戶不足額的支票兌現之行為，而該案最高法院認為經理人被告是有罪的，因為其有意地忽視提款人帳戶不足額的問題。在Spurr案後，聯邦刑事法律開始有「惡意的漠視」法理的演進，而MPC在1962年修正時更將「惡意的漠視」法理予以法典化，即MPC § 2.02(7)。

MPC § 2.02(7)的條文名稱為「以知道有高度可能性來滿足知道要件」，其規定「當犯罪行為的要件是行為人須知道特定事實之存在時，除非該行為人實際上相信該事實並不存在，否則若行為人注意到該事實存在的高度可能性，則該知道要件即成立」。MPC § 2.02(7)比較接近前述的「間接故意」。另就文義上而言，MPC § 2.02(7)和本案「惡意漠視」基準的差異是MPC § 2.02(7)未明文「主動去避免知道」的舉動，故「惡意漠視」基準並非等於「間接故意」。

與一般侵權行為主觀要件之差異

「惡意的漠視」在概念上不同於一般侵權行為的主觀要件。美國法的侵權行為其主觀要件有二類：“intent”（意圖）及“negligence”（過失）。

「意圖」的侵權行為有兩種類型：「一般的意圖」（general intent）和「特定的意圖」（specific intent）。「一般的意圖」指原告只要證明侵權人有意識地做了導致傷害的「行為」即可，其不用證明侵權人是意圖傷害。相反地，「特定的意圖」要求侵權人具有「惡意」（culpability），而原告必須證明被告是有意地傷害、或是被告基本上可確信他的行為會導致傷害。概念上，「特定的意圖」近似於台灣法的「明知」；「一般的意圖」接近「故意」。另「意圖」與「惡意的漠視」的差異是前者著重行為人的侵權行為，而後者強調行為人刻意視侵權行為而不見。

在Global-Tech案中，美國聯邦巡迴上訴法院（即CAFC）曾提出「有意的不在乎」（deliberate indifference）基準以判斷引誘侵權之「特定的意圖」，其檢視侵權者是否知道顯然有侵權風險，並是否忽略該風險；但侵權人是可以提出反證的，例如侵權人可證明他真的不知道這樣高度的風險。不過，本案最高法院並不同意此見解。

關於「過失」的侵權行為，其有四個要件：（1）合理的注意義務、（2）該義務的違反、（3）因果關係、以及（4）導致損害。關於第一個要件「合理的注意義務」，其概念是行為人因知道有風險的存在，而應去做防止風險的事情，或是應避免其行為的發生。有時法院會以行為人「應該要知道」（should have known）為理由來認定行為人知道存在著風險。

MPC § 2.02(2)(d)亦定義「過失」（negligently），其首先規定：「行為人視為過失地做了構成犯罪行為的重要要件的行為是，當該行為人應該知道有基本的且無法合理化的風險，而該風險係指該重要要件是存在的、或是導因於其行為時」。同條款進一步定義「風險」為：「該風險必須具有一定的本質並達到一定的程度，以致於從該行為的本質和目的、及該行為人所知道的情況等方向考慮時，該行為人未能成功地預見該風險是屬於嚴重偏離了注意基準的要求，而該基準依據一理性的人在處於該行為人的狀況下所會觀察到的注意事項」。因而，MPC § 2.02(2)(d)的「過失」其概念近似於「應該要知道」。

從MPC § 2.02(2)(d)的字面觀察，其似乎仍強調一種「已知的風險」（known risk），但原告必須要證明侵權人違反其注意的義務。因而MPC § 2.02(2)(d)的「過失」和被廢棄的「有意的不在乎」基準之間仍是有程度上的差異，並且與「惡意漠視」基準不同。

再者，本案最高法院有討論「無所謂」（recklessness）和「過失」（negligence）等二種基準。所謂「無所謂的被告」（reckless defendant）為行為人僅知道有基本的、無法合理化的風險，而該風險將導致錯誤的行為。所謂「有過失的被告」（negligent defendant）指行為人應該要知道有基本的、無法合理化的風險，但事實上是不知道的。從本案最高法院否定CAFC「有意的不在乎」基準的態度，可以推得「無所謂的被告」應該不會負擔「引誘侵權」的責任；另其認為「惡意的漠視」基準應優於「無所謂」和「過失」等二型態的基準，故彰顯「惡意的漠視」基準不同於一般侵權行為的主觀要件。

應用「惡意漠視」基準之意義

因為「惡意漠視」基準與「意圖」或「過失」有別，其仍要求證明侵權人「積極」的犯意（高於「故意的程度），故適合引入著作權法做為「明知」的判斷方式之一。

智慧財產法院於104年刑智上易字第20號刑事判決中曾以「本案數位機上盒僅係提供連結至[A網站]之功能」，故「被告無法控制[A網站]提供之影片內容，亦難逐一查證是否經合法授權」為由，而指出其「無從認定被告明知[A網站]所播放之影片全部均為非法影片」，卻「仍提供數位機上盒予客戶連結至該網站觀看之事實」。甚至，該案法院更指責「檢察官無法證明[A網站]播放之影片，均係未經授權之視聽著作，及被告明知該網站提供之系爭視聽著作均未經授權」。事實上，該案法院承認系爭盜版機上盒「使客戶得透過數位機上盒連結至[A網站]觀看侵權影片」。此種忽視盜版網站有侵權影片的見解，讓該案被告逃離法網的制裁。

如採取「惡意的漠視」基準，該案的被告行為會構成「明知」的要件。理由是被告知道[A網站]的影片是不明人士所上傳，卻刻意不去調查相關版權問題（例如詢問國內的內容物代理人或權利人），故符合「惡意的漠視」基準的兩個要件。因此，司法實務應引入「惡意的漠視」基準，如此著作權法第87條第1條第8款才能確實達成打擊盜版機上盒與追劇APP的任務。

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根據內政部統計，全國家戶數有890萬戶，而家中只有老年人口的住宅數達55萬戶。資策會產業情報研究所（MIC）預估，2030年老年人口住宅將達125萬戶，相較2019年成長127％！全台灣過半都是屋齡超過30年的老屋，有高達七成的熟齡族仍住在無電梯的公寓或透天，台灣亟需規劃發展銀髮住宅，改善老年人口的居住環境……

全球銀髮住宅趨勢：去機構化

全球高齡者人口從2015年的6.1億人（8.2%）成長至2030年的10億人（11.7%），「扶老比」也從12.6上升至18，顯示未來老人需設法維持健康、減少照顧依賴。另一個需要關心的社會議題是，隨著高齡者平均餘命的增加，退休後仍有很長的生活歲月，除了可能面臨沈重的經濟負擔，加上租屋市場普遍對老人相對不友善，影響高齡者的居住權益。

資策會產業情報研究所（MIC）資深產業分析師林信亨指出，世界各國要解決老人居住問題，皆強調「去機構化」的銀髮住宅理念。以往的觀念是居住者移動，也就是「人配合建物」，年長者可能住進老人公寓或養護機構；「去機構化」則是一種新的觀念，由「建物配合人」，透過各種無障礙設施、家室服務、護理服務、輔具使用和復健支持，讓老人能在原居處自然終老，晚年毋需大費周章配合照顧需求四處遷徙。因此「在地老化」的願景，就是重塑銀髮住宅的生活機能，同時也是國際上銀髮住宅的發展方向。

林信亨指出，先進國家面臨嚴峻的人口老化課題，相繼祭出「銀髮住宅政策」解決高齡化居住問題，並以智慧科技輔助老人「在宅安老」（Aging in Place），像是美國推動「美國老人法」保障長者居住權益與生活服務補助，提供多元的「銀髮住宅」選擇，包括獨立生活住宅、輔助式生活住宅、護理之家和持續照護退休社區，讓退休老人適性選擇居所。同樣面臨高齡化社會的日本，立法建設無障礙環境，以《高齡者住宅法》引導民間企業共同投入建設，結合保險功能發展創新的「附服務高齡者住宅」；《住生活基本法》則要求將無障礙空間納入建築考量，2025年前要將住宅的無障礙設施提供比率提高到75%。

長期來看，全球銀髮住宅市場將呈現溫和成長，預估2019年至2024年的複合成長率為3.1%，其中，適合健康高齡者的「獨立生活住宅」（Independent Living）將是未來主流住宅型式，住戶仍可自主生活、擁有自己的私人居住空間；但可將部份家事委外代勞，例如衣服送洗、清潔打掃、安全監控、送餐到府。北美與歐洲的老化指數較高，這些國家較偏好「去機構化」的退休社區與住宅型式。亞太地區除了日本外，多數國家尚在人口紅利的中期。

台灣發展銀髮住宅挑戰大

根據內政部統計，全國家戶數有890萬戶，而家中僅老年人口住宅數達55萬戶（6.7%），MIC預估至2030年，老年人口住宅將達125萬戶，相較2019年成長127％。此外，全台老屋居多，過半屋齡超過30年，七成熟齡族約480萬人仍住在無電梯的公寓或透天，台灣住房環境亟需無障礙設施或都更改建。民間雖有推出銀髮住宅，但多主打金字塔頂端客層，入住需繳交昂貴的保證金，且用地取得不易、目前供給量仍有限。

台灣銀髮住宅面臨最嚴重的問題是住宅供需失衡，林信亨進一步分析，目前全台有過半的房子（410萬戶）為屋齡超過30年的老舊無電梯公寓，然而2030年銀髮住宅需求125萬戶，顯示銀髮住宅的需求遠大於供給。而現行社會住宅預留30%戶數供弱勢居住，老人僅是部份適用對象，因為要在台灣取得大範圍住宅用地不易，影響政府對於社會福利設施的規劃。其次，銀髮住宅商業模式未明，每個人理想的退休住宅生活不同，有人喜歡社交、參與課程，有人喜歡獨處，甚至不同的生命階段想法各異，難以標準化設計，目前政府對於出租宅尚無法源與獎勵措施，若要採取「以租代售」模式，回收期將十分漫長。此外，台灣銀髮住宅的政策雖以「在地老化」為主，但健全的照顧服務網絡尚待建置，且「老人住宅綜合管理要點」僅為行政規則位階，缺乏強制約束力，銀髮住宅政策的配套資源不足，且欠缺上位整體規劃。

在世界人口老化趨勢下，熟齡族普遍仍渴望「在宅安老」，若能提供生活支援輔助的智慧住宅，較能實現無須離開原居地的「去機構化」選擇。台灣的老宅普遍缺乏通用設計，其實台灣超過五成的熟齡族仍偏好在原居住處所養老，並滿足其就醫/外出/日常活動等需求。「橘色科技」是以人為本的「心」科技，可用來發展銀髮智慧住宅，健康照護、居住安全、自主活動、休閒娛樂、便利舒適是台灣熟齡族所關注五大橘色科技需求，可融入未來智慧住宅的設計，建立涵蓋終端硬體、網路通訊、應用服務及IT資安防禦的軟硬體與系統整合應用生態系。

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不同於一般創投公司，企業創投（CVC）在選擇投資標的時，除了考量潛在獲利之外，也多半跟企業自己的經營策略有關。例如安謀（ARM）的創投基金就是以穩固ARM運算生態系為目標，所以特別重視在特定應用領域中，開發解決方案的技術能力。

雖然安謀（ARM）的控股母公司軟體銀行（Softbank）因為財務虧損，在近期不得不把ARM的大多數股份出售予輝達（nVidia），但安謀在半導體產業的龍頭地位卻絲毫不受影響，反而還因為5G開始商業化運作而更顯穩固。根據ARM的估算，自企業創立的1991年到2021年之間，內載ARM架構晶片的連網裝置出貨量將高達2千億個，而其中有將近一半，是在2017年之後的5年間達成。

展望未來，ARM全球創新暨投資副總裁謝弘輝表示，2035年時，ARM架構的連網裝置的總出貨量將達到1兆個的超高目標，「這會是指數型（exponential）的成長，」他補充，由於資料量也會隨著裝置的增加而增加，「所以未來的大數據資料會以exponential疊加在exponential之上的速度增加，規模會遠比現在大得多。」

「大」數據時代的資料量規模，恐怕將難以想像

數據需要分析、消化才能產生應用價值，但既有的電腦運算架構，可能不足以應付如此大量的數據量。「使用當前主流的馮紐曼（von Neumann）架構來處理AI運算，並不是個有效率的方法，」謝弘輝以目前最熱門的自駕車為例，認為精準定位（Precision Localization）就是必須突破的技術門檻。「當車子在路上跑，各個感測器會蒐集路上的各種情況，決定下一步怎麼辦；若是把這些資訊傳回雲端，比對雲端上的地圖再做出指令回傳到車上，一來一回可能就花上好幾秒；如果車子的行駛速度是每小時80公里，這短短幾秒內就又跑了幾十公尺，周圍的情況又跟之前不一樣，剛收到的指令也過時了。」

以矽智財研發、電腦運算平台為核心的ARM，本身並不開發特定產業領域的應用技術；不過，為了讓ARM架構的生態系在5G時代更加完整，ARM使用早期創投的方式，投資在垂直應用上有特殊技術的新創公司，藉以連接基礎技術與市場應用，並進一步探索新的商業模式。

ARM選擇投資標的，重視垂直應用領域的技術方案

Civil Maps就是ARM在自駕車/移動科技領域很重要的布局。為了解決車輛定位與傳輸遲延的問題，Civil Maps可以將鏡頭、光達等感測器接收到的訊號，直接轉換成車輛就可以辨識的地圖，讓自駕車能夠即時對路況做出反應。因為不再需要將訊號上傳雲端，也降低了資料傳送的成本，而且自駕車對周邊環境的掌握度更準確，即使行駛在較狹小的巷弄中也能暢行無阻（圖2）。現在，除了ARM之外Civil Maps也拿到了福特汽車的投資，也正在跟許多車廠聯合開發應用專案中。

另一個有意思的案例，是台灣的聯齊科技（NextDrive）。NextDrive專注於能源管理領域，使用AI和物聯網技術，為社區、運輸、電力產業設計有效率的能源管理方案。例如：在日本他們使用智慧電錶的數據來預測住戶是否在家，進而在減少撲空率的前提下安排物流配送業者的路線，以減少宅配人員的負擔（圖3）。這項技術預計可在2022年正式實現。

謝弘輝解釋，ARM關注的垂直應用領域共有四類，包括：自駕車/移動科技、邊緣運算、公用事業與智慧基礎建設、基因體學與數位醫療。每個領域的產業特性、商業模式、市場成熟程度都不一樣，待解決的問題也大不相同。因此，ARM在投資這些新創時，並不急著讓產品或服務及早上市，而是先導入ARM的技術平台，協助這些新創公司發展出有市場性、可延展的解決方案。「我們ARM還是專注在IP、半導體、硬體架構、AI這些基礎技術的開發，這些投資的新創公司就全力發展垂直領域中的技術解決方案，最終整個ARM的生態系，都能有很好的永續發展，」謝弘輝說。

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