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2025/03/13 第588期  |  訂閱/退訂  |  看歷史報份  |  北美智權網站
 
 
 
 
專利評析 折疊式手機強勢回歸?從2024年的折疊式設備專利說起
   
深入報導 訓練 AI 模型的著作權風險:當資料成為兵家必爭之地,台灣有何策略?
   
研發創新 台灣發展綠色交通新紀元:氫能車接軌未來
   
智財管理 2024年全球保險科技(Insurtech)創投市場:挑戰與機遇並存
   
 
折疊式手機強勢回歸?從2024年的折疊式設備專利說起
李淑蓮╱北美智權報 編輯部
2024 年,折疊裝置技術持續進化,各大品牌如三星、蘋果、微軟、GOOGLE、華為、小米及 OPPO 等紛紛投入研發,專利技術的競爭更加激烈。各家公司在鉸鏈設計、螢幕耐用性、折疊結構與材料技術上不斷突破,以提升裝置的使用體驗與壽命。本文整理及分析了 2024 年主要的折疊裝置專利,探討市場趨勢與未來發展方向。

圖片來源: Wikimedia Commons

微軟(Microsoft):重塑折疊裝置技術

微軟曾經嘗試進軍折疊市場,然而 Surface Duo 失敗後,公司重新思考產品策略。2024 年公開的專利顯示,微軟正在研發全新柔性鉸鏈技術,允許單螢幕完整折疊,與過去雙螢幕設計的 Surface Duo 不同。該件在2024年12月公開的專利(US 20240426335)描述了一種輕薄、佔用內部空間更少的鉸鏈系統,透過伸縮連桿(slider links)提供更順暢的折疊體驗,減少螢幕受力不均造成的摺痕。

圖1. 微軟美國專利US 20240426335:Hinged Device with Flexible Hinge,圖片來源:USPTO

此外,微軟的另一件同時期公開的專利(US 12108620)則涉及翻蓋式折疊手機,類似三星 Galaxy Z Flip。專利文件提及超薄玻璃(UTG)與背板槽設計(Backplate Slots),提升螢幕耐用性並避免明顯摺痕。然而,由於微軟已暫停手機開發計畫,這些技術更可能應用於折疊式 Surface 平板或筆電。

圖2. 微軟美國專利US 12108620:Foldable display device with backplate slots,圖片來源:USPTO

圖3. 微軟美國專利US 12108620:Foldable display device with backplate slots,圖片來源:USPTO

蘋果(Apple):獨特的金屬手錶鏈式鉸鏈

蘋果的折疊裝置研發進展緩慢,但 2024 年的專利(US 12164344)顯示,公司正在開發一種創新的鉸鏈系統,類似金屬手錶鏈的互鎖結構(Interlocking Links)。此技術的關鍵在於讓每個連結節點獨立轉動,確保螢幕折疊時不會產生明顯摺痕,同時提供更穩固的支撐。

該專利的鉸鏈較厚,可能更適用於折疊式 iPad 或 MacBook,而非 iPhone。由於可折疊手機需要更高的防水防塵等級,蘋果目前仍在克服這些技術挑戰。有傳言指出,蘋果預計 2025 年推出折疊式 iPad,但可折疊 iPhone 可能仍需數年時間。

圖4. 蘋果美國專利US 12164344:Hinges for folding display devices,圖片來源:USPTO

圖5. 蘋果美國專利US 12164344:Hinges for folding display devices,圖片來源:USPTO

Google(Pixel Fold):進一步提升折疊 OLED 技術

Google 在 2023 年推出 Pixel Fold,但市場反應平平,主要問題包括螢幕耐用度與摺痕問題。2024 年 Google 獲得的專利(US 20240121330A1)顯示,其新一代可折疊 OLED 技術採用更柔韌的顯示層,搭配內部支撐結構,減少摺痕並提升螢幕壽命。此外,Google 也開發了更智慧的軟體適應技術,使UI可根據折疊角度自動調整,增強使用體驗。

預計這些技術將應用於Pixel Fold 2,該機型將進一步提升耐用性,並與三星攜手改善折疊裝置的長期可靠性。

圖6. Google 美國專利US 20240121330A1:FLEXIBLE ELECTRICAL INTER-ASSEMBLY COUPLING CIRCUIT FOR FOLDABLE DEVICES;USPTO

三星(Samsung):挑戰三折裝置技術

三星目前仍是折疊手機市場的領導者,其 Galaxy Z Fold 與 Z Flip 系列已發展至第五代。2024 年,三星獲得的新專利顯示其正在開發三折裝置,以進一步拓展可變形裝置的應用。該專利描述了一種三重折疊鉸鏈,允許裝置變形為三種模式:標準手機模式、平板模式與額外展開的超寬螢幕模式。

此外,三星的三折技術還包含一種特殊防護層(Barrier Layer),可增強螢幕耐用度並降低摺痕影響。市場預測,三星可能在 2025 年正式推出這款三折裝置,以與華為 Mate X Ultimate 競爭。

圖7. Samsung美國專利US 12134262:DISPLAY DEVICES;USPTO

圖8. Samsung美國專利US 12134262:DISPLAY DEVICES;USPTO

華為(Huawei):領先的內折與外折雙技術

從2024 年的專利顯示,華為正在同時開發內折與外折式裝置,並在耐用性與摺痕控制方面取得突破。例如,華為的 Mate X Ultimate 針對鉸鏈強化設計,使用液態金屬與碳纖維結構,提供更堅固的支撐,減少長期使用後的變形與鬆動問題。

  • 專利號:CN118733158A,一种F示界面的布局方法及z子:提出系統級的頁面佈局解決方案,使內容可分為多欄同時顯示。此技術消除開發者因應不同螢幕尺寸進行適配的需求,提升使用者體驗並最大化螢幕利用率。

圖片來源:華為中國專利118733158 A說明書,Google Patents

  • 專利號:CN118738838A,一种z子:透過三殼體設計優化天線輻射性能。該設計調整殼體之間的角度,並融合先進散熱技術,以提升設備的連接穩定性與訊號表現。

圖片來源:華為中國專利CN118738838A說明書,Google Patents

【本文未完,完整內容請見《北美智權報》375期:馬斯克變法強勢來襲 USPTO人心浮動亦受衝擊

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訓練 AI 模型的著作權風險:當資料成為兵家必爭之地,台灣有何策略?
袁如陵╱台灣專利師
在二月初時,國科會表示為了建置主權 AI,需要完整、高可信度的資料庫,並直指要鬆綁著作權法,以將政府的開放資料用在 AI 研發,來解決缺乏訓練資料的問題,此提議引起學界譁然。

為了推動 AI,修法放寬聽起來勢在必行,但修訂著作權法可能牽一髮而動全身,要如何顧及著作權人的權益?目前業界用於訓練 AI 的資料,除了使用無著作權,以及合法授權的資料外,大多還需加入一些灰色地帶的資料,例如網路新聞、部落格文章、論壇留言等,這些其實都屬於未授權之使用。若進行修法,勢必要考量是否會有連帶影響。

圖片來源 : shutterstock、達志影像

與現行著作權法規的衝突

目前已有許多 AI大廠因為著作權議題而被告上法院,例如:

  • 通用AI 模型/服務:OpenAI、Microsoft、Meta、Google、Anthropic
  • 音樂:Suno、Udio
  • 圖像:Stability AI、DeviantArt、Midjourney
  • 影片:Runway AI

在這些案件中,AI廠商大多主張自己不是直接複製或散佈受著作權(又稱版權)保護的作品,而是將這些作品作為「原料」,用於訓練AI理解資料的模式和結構,最終生成全新的、與原始作品不同的輸出。

另外,許多人倡議目前的著作權法規並未充分考慮到 AI 技術的特殊性,因此必須調整或重新詮釋著作權法。然而這樣的論點真的能夠說服法院嗎?

其實,訓練 AI 並不是讓電腦去「讀」網路上的公開資料,而是要將資料下載後,才能人為標註或編輯資料,再餵給模型進行訓練;因此,明顯涉及著作權法上的「重製」。

能主張「合理使用」?

大部分身陷訴訟的 AI 大廠,是以「合理使用」作為主要的抗辯方式。在台灣,要能成功主張合理使用,必須依據四個因素進行綜合判斷:

(1) 利用之目的及性質,包括係為商業目的或非營利教育目的。

(2) 著作之性質。

(3) 所利用之質量及其在整個著作所占之比例。

(4) 利用結果對著作潛在市場與現在價值之影響。

由於 AI 模型有相當大的商業價值,且可能完整複製了許多資料,也會大幅度影響原著作的市場(已經有相當多產業受到影響),是否能夠主張合理使用,是相當有疑問的。政府想要修著作權法,是否也是為了先幫 AI 廠商「拆彈」?

著作人權益已然受損

目前大多數 AI 廠商,都是先做再說,在法院作出判決前,能衝多遠是多遠。通常企業也會表示,要訓練出能用的 AI 模型,必須使用大量資料,而他們很難在事先獲得所有資料的授權,再進行模型訓練,而這會導致 AI 技術的發展停滯。

也常有人說,訓練 AI 就像人類讀書,只是換成電腦來讀,為什麼就會侵權?這樣的類比其實有著很大的謬誤,其中主要的差別在於「人類閱讀」與「訓練 AI 」的目的及結果是完全不同的。

聽音樂、讀書、或觀賞繪畫作品,通常不是為了產生一個類似的作品,而是想要享受、學習、或研究。但「生成式 AI 」的目的只有一個,就是「生成」。而且閱聽眾在獲得生成的成果後,很可能就不再需要使用或購買原本的作品了。

另外,當使用 AI 生成內容時,使用者無法得知內容是源自於哪些人的創作。當原始作者的貢獻無法被彰顯時,就是對作者姓名表示權的一種間接侵犯。這是目前較難依靠技術解決的問題,因為內容在模型中已經轉為向量的形式,自然無法追溯到原始作品。

雖然有些 AI服務會在生成的文章中標註資料來源,例如 Google 的 NotebookLM 會引述使用者上傳的文件,ChatGPT 或 Perplexity 也都可以搜索網路資訊,並結合模型中本身的資訊做出回答,但這些被引述的文獻其實是都是另外取得的資料來源,無法解決原始訓練資料中的溯源問題。

大廠已經積極取得合法資料授權

在著作權訴訟進行的同時,AI 也早已開始砸錢買資料。下表為媒體所報導的授權交易:

資料來源:北美智權報 袁如陵整理/製表

這些授權大部分是由 OpenAI 所簽訂並發布,宣示意味濃厚,其中與新聞集團的交易金額高達 2.5 億美元。這些大廠當然也不是一開始就選擇購買資料。OpenAI 最初只是個非營利的研究機構,在資料使用上彈性較大。但在 ChatGPT 成功商業化後面臨諸多訴訟,自然只能開始向第三方取得資料授權。

Meta自從被告上法院後,不斷有內部文件被公開,外界也因此才了解,Meta 當年發現追趕不上 OpenAI 後,開始無視內部人員的警告,公然抓取盜版書籍作為訓練資料。Google 則是目前訴訟較少的公司,或許是因為資料較為乾淨,但作為 AI 實力最雄厚的公司,這可能也就是一直在 OpenAI 之後苦苦追趕的原因之一。

著作權法向來是隨著科技發展而逐漸調整,但不代表它一定得「順應潮流」。在網路泡沫年代,Napster 曾經橫掃音樂產業,但兩年後就因為侵犯著作權而急速殞落。當各國法院判決一一出現後,哪一家 AI 廠商會因此掉隊?能拿捏好風險與商業利益的廠商,才有辦法笑到最後。筆者猜想許多大廠可能都預備了「低風險」的模型。一旦法院的判決站在著作權人一方,就可以馬上更換。或許之前 ChatGPT 被報導突然「變笨」的狀況,也與此有關。

屬於台灣的中文語料仍然嚴重不足

無論要發展主權 AI,或鼓勵廠商打造 AI 產品,優質的訓練資料都是不可或缺的。然而台灣政府或 AI 廠商,似乎都力不從心。以國科會的TAIDE模型為例,來自民間出版社或媒體的資料居然只有下表所列:

資料來源:北美智權報 袁如陵整理/製表

僅以這些以 MB 作為單位的資料量,配合公部門資料,似乎不太可能打造出主權 AI。更重要的是,政府一直都大聲疾呼要增加訓練資料,但經過一兩年,這份清單卻幾乎沒有新增。

行政院已編列百億級的預算發展 AI,但外界一直以來都關注算力的硬體,不清楚有多少被用來合法取得訓練資料。因此現在說要用修改著作權法的方式來解決,也沒有說明相關配套,在學界及創作者的耳中自然特別刺耳。

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台灣發展綠色交通新紀元:氫能車接軌未來
芮嘉瑋╱中技社科技暨工研中心主任
綠色交通是指以環保、低碳和可持續性為核心的交通方式與政策,其目標是減少對環境的負面影響,同時滿足人類對交通的需求。綠色交通的核心理念是減少碳排放,促進能源效率,保護生態環境,推動永續發展。具體而言,是要盡量推廣使用如電動車、氫能車等低碳或零碳排放的交通工具,使用諸如太陽能、風能或氫能等可再生能源替代化石燃料,發展高效能的動力系統、降低燃料使用,優化基礎設施建設,減少對自然環境的破壞,並以長遠的環境與經濟利益為導向,打造可持續發展的交通生態系統。

綠色交通的益處很多,包括減少空氣污染,改善城市居民的健康與生活品質。降低對化石燃料的依賴,促進能源結構轉型。減緩氣候變化,助力全球碳中和目標的實現。提升交通效率,減少擁堵與能源浪費。總之,綠色交通不僅是交通領域的技術創新,更是一種全新的生活方式,反映了人類對環境保護與永續發展的共同追求。綠色交通的實際應用,包括發展如電動巴士等高效、環保的公共運輸系統,使用氫能或電動貨車降低物流運輸中的碳排放。建設充電樁、加氫站等交通基礎設施有其必要性,用以支持新能源車輛的普及。

2024 AMPA展,攝影:唐銘偉

長遠看電動車仍將持續成長

隨著環保意識的提升,消費者對電動車的需求逐漸增加,這為電動車市場的發展提供了良好的機會。台灣政府積極推動電動車發展,制定了多項政策和補助措施,鼓勵電動車的研發和使用。台灣在充電設施的建設上也逐步投入了大量資源,逐步完善充電網絡,為電動車的普及提供了便利。然而,雖然國際電動車近來因產能過剩、地區性(中國)貿易壁壘的影響,而有成長放緩的趨勢,但長遠看電動車仍將持續成長。

台灣發展電動車和氫能車之比較分析

台灣發展電動車的優勢很多。第一,台灣國土面積小,南北縱長394公里、東西最大寬度144公里,不僅充電樁基礎設施容易達成足夠密度,電動車適合台灣城市短途通勤,適合日常乘用車通勤和城市內的物流運輸,符合日常使用需求。第二,台灣氣候得宜、氣溫變化範圍不大,由於電池不喜歡極度嚴寒冰凍溫度,已有特斯拉車主反映冰凍天氣期間電量大降且無法充電。電池最佳狀態是溫度介於4°C和 46°C之間,在低於冰點寒冬條件下,保護電池作法通常是得先預熱再充電。第三,電動車技術相對成熟,市場上已有多款車型供選擇。第四,台灣的充電站網絡日益健全,基礎設施完善,為電動車使用者提供便利。目前在台灣市場上,電動車的普及率逐漸提升,充電設施也在不斷完善。

至於氫能車具備較長的續航里程,加氫時間短,適合長續航力與快速加氫屬性之長途運輸。同時,也在重型車輛和長途運輸方面展現出色性能。再者,氫能車適合巴士、貨卡等需要長時間運行的商用車輛與公共運輸。台灣企業如台達電正積極投入氫能技術研發,計劃在南科二廠建置氫能應用試產線,預計2026年底投產。

綜上所述,電動車和氫能車在台灣各有其適用領域。簡言之,電動車適合短途、城市通勤和輕型車輛。氫能車適合長途、重型運輸和公共交通。未來,隨著技術的進步和基礎設施的完善,兩者將在台灣的綠色交通體系中共同發揮重要作用。

各種車輛會並存

由於氫能車剛起步,電動車則已跑了十幾年,成本已降低,直接比較有失公允。十多年前電動車比燃油車貴,因環保等特殊因素才能推動;現今的氫能車類似十年前電動車,台灣各界尚在找機會突破。然而,國際間開始體認全面電動化運輸的可行性不高,導致電動車成長疲軟,但氫能離大量應用還很遠。電動車和氫能車實沒有誰取代誰的問題,長期應該是並存,甚至認為ICE也不會在2050年消失。如圖1顯示,儘管到了2040、2050年,仍為各種車輛並存的態勢,氫能車到2040年才有明顯成長擠壓到電動車漲幅。

圖1. 未來商用氫能車市場佔有率預測;圖片來源: Borgwarner/FEV, 2021

氫能車挑戰大於機會

氫能車成本較高,動力系統昂貴,能源效率低,運行成本也較高,且中油對於廣建加氫站持保留態度,相較電動車之發展,挑戰大於機會。目前地方政府對於設置加氫站因地目和安全問題仍有疑慮;但國外許多加氫站也設在住宅區旁,如何控管安全是很重要的問題。至於氫能車驗證問題,目前氫能車來台只能掛「試車牌」,不能行駛高速公路,引進拖車也不得載貨上路,廠商難以驗證車輛。在初期台灣還缺乏對氫能車檢測能力之階段,希望主管機關能夠先認可國外驗證結果,放行驗證行駛。

氫能車應用於貨卡車有其必要性

另外,氫能車雖被質疑能源效率與運作成本皆不如電動車,發展乘用車較無競爭力,但是氫能貨卡車載重能力則遠優於電動卡車。以台灣常見的3.5噸貨車為例,氫能貨車可載1.5噸的貨,若改為電動,載重量僅剩700~800公斤。以載運相同重量來比較,氫能貨車載一趟,電動貨車得要載兩三趟才夠,因此未來氫能應用在貨卡車有其必要性。

政策支持有助推動氫能車在台發展

氫能車成本與效率方面,氫燃料電池車輛雖被質疑氫氣從壓縮、運輸、加氫站各段轉換,能源效率遠比電動車輛低,但是氫能貨卡車載重能力遠優於電動卡車。現今的氫能車確實類似於十多年前的電動車所面臨著的各項挑戰。然而,隨著技術的進步和政策的支持,有望在未來取得突破。政府應制定相關政策,提供資金和稅收優惠,鼓勵企業和研究機構投入氫能車技術研發,提升氫燃料電池和氫氣儲存技術水平,並加快加氫站等基礎設施的建設,為氫能車的普及提供便利條件,積極參與國際合作,與其他國家和地區共同開發和推廣氫能車技術,分享技術成果和經驗。同時加強氫能車的市場推廣,提升消費者對氫能車的認識和接受度,創造市場需求,這些措施將有助於推動氫能車在台灣的發展。

以電動化和智慧化雙主軸培育人才

國內已有科技大學設置車輛工程系以電動化和智慧化兩大主軸培育人才。電動化方面,電動車和氫能車同樣都需要相關人才,以滿足電池、電機、電控等動力系統的三電培育電子、電機的訓練;智慧化方面,不限於車輛工程系內,也涵蓋資訊工程、半導體相關技術同步投入,自動駕駛、智慧座艙為趨勢,導入AI學習的先進駕駛輔助系統(ADAS)為可切入方向之一,提供更智能、更安全和更舒適的駕駛環境。台灣正積極推動電動化與智慧化的交通發展,建議大專院校與企業合作,致力於培育相關領域的人才,為未來交通產業的發展奠定堅實的基礎。

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2024年全球保險科技(Insurtech)創投市場:挑戰與機遇並存
李淑蓮╱北美智權報 編輯部
近年來,保險科技(INSURTECH)行業經歷了一輪快速發展,但2024年卻迎來了明顯的市場調整。根據CB INSIGHTS的最新報告,全球保險科技市場的投資交易活動降至2016年以來的最低點,顯示出資本市場對該領域的投資趨於謹慎。儘管交易量下滑,部分領域仍顯示出強勁的增長動能,尤其是在人工智慧(AI)應用、數據分析和早期創新企業的投資方面。本文將藉由CB INSIGHTS的《STATE OF INSURTECH, GLOBAL | 2024 RECAP》報告 (下稱《報告》),深入探討2024年保險科技市場的整體表現、投資趨勢、地區差異、技術創新,以及未來的發展方向。

圖片來源 : shutterstock、達志影像

全球保險科技市場概況:資金流動趨於謹慎

2024年,全球保險科技產業面臨資本市場緊縮的挑戰。根據《報告》,全球保險科技交易總數為362筆,較2023年的500筆下降了28%,為近8年來最低水平。此一跌幅明顯高於整體風險投資市場的19%降幅,顯示出保險科技行業受到更大程度的影響。然而,儘管交易數下降,2024年全球保險科技融資規模僅微幅下滑,從2023年的47億美元縮減至45億美元,顯示出部分投資者仍然對該領域的長期潛力保持信心。

其中,財產與意外保險(Property and Casualty insurance, P&C)領域受到的影響尤為明顯。該市場2024年第四季度的融資總額僅為4億美元,創下7年來最低季度記錄,而全年融資總額則為26億美元,相比2023年有明顯下降。此外,隨著保險科技公司的併購(M&A)活動減少,2024年的併購交易數量從2023年的57筆減少至35筆,反映出市場整合趨勢的放緩。

圖1. 已揭露的全球財產保險科技股權融資顯示,2024年第4季度財產與意外險保險科技投資金額跌至 7 年來的最低點;資料來源: State of Insurtech, Global | 2024 recap, CB Insights

投資趨勢:早期投資活躍,晚期投資趨於保守

儘管整體市場降溫,但值得注意的是,2024年早期投資(Early-stage)表現亮眼。根據《報告》數據,早期保險科技公司的中位數交易金額達到3.8百萬美元,較2023年增長52%,創下歷史新高。這顯示出投資者對初創企業仍然抱持信心,尤其是具有創新技術或市場潛力的公司。

圖2. 2024年早期投資的中位數交易金額達到歷史新高3.8百萬美元;資料來源: State of Insurtech, Global | 2024 recap, CB Insights

然而,與此同時,晚期投資(Late-stage)則呈現出明顯的下滑趨勢。晚期投資的平均規模較2023年縮減19%,並且與此相對應的是保險科技企業的退出機會變少,IPO和M&A活動均較往年減少。此外,市場中參與投資的活躍投資者數量持續減少,2024年進行至少2筆保險科技投資的機構僅113家,相比2021年峰值時的406家,減幅達72%。

值得一提的是,AI與數據分析技術仍然是投資市場的關鍵驅動力。2024年P&C領域的最大投資項目之一來自於專注於人工智慧的Altana AI與Akur8,顯示投資者對AI技術在保險領域應用的高度興趣。這類技術可以幫助保險公司提升風險評估能力、降低詐欺風險,並且改善客戶體驗,因此預計未來仍將是資本市場關注的重點。

區域市場變化:矽谷影響力下降,紐約崛起

保險科技市場的地理分布在2024年也發生了顯著變化。其中,矽谷的市場份額大幅縮水,其在全球保險科技融資中的占比從2023年的20%降至10%。這一變化可能與矽谷更專注於AI、雲計算等新興領域有關,使其在傳統金融科技與保險科技的影響力下降。與此同時,紐約則成為新的投資熱點,市場份額提升至15%,超過矽谷。

此外,其他主要市場的表現如下:

  • 美國仍然是全球最大的保險科技市場,2024年共吸引25億美元的投資,交易數達187筆。然而,相比2023年(交易265筆),下降幅度約29%。
  • 歐洲市場相對穩定,2024年共進行95筆交易,總融資規模為13億美元,略高於2023年的10億美元。
  • 亞洲市場則表現疲弱,第四季度的投資金額僅9700萬美元,反映出該地區資本市場對保險科技的興趣減少。
  • 拉美與非洲市場投資規模較小,分別獲得1500萬美元和200萬美元的資金。

圖3. 2024年第4季全球區域市場投資及交易狀況;資料來源: State of Insurtech, Global | 2024 recap, CB Insights 領先企業與市場佈局

領先企業與市場佈局

儘管市場總體趨於保守,但部分企業仍然在2024年獲得大規模融資。其中,最大一筆投資來自於印度的SarvaGram,該公司成功獲得6700萬美元D輪融資。其他值得關注的企業包括:

  • Players Health(美國):C輪融資6000萬美元
  • Clearcover(美國):E輪融資4400萬美元
  • Beam(美國):F輪融資4000萬美元
  • Stand(美國):C輪融資3000萬美元
  • Stoik(法國):B輪融資2700萬美元

此外,2024年並沒有新增新的保險科技獨角獸(估值超過10億美元的公司),目前全球保險科技獨角獸總數仍維持在36家,其中美國擁有23家,歐洲9家,亞洲3家,拉美1家。

圖4. 2024年全球財產與意外保險投資交易金額最高前10大;資料來源: State of Insurtech, Global | 2024 recap, CB Insights

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