海外知识产权资讯（2026.05）期

2026-05-29

 Ø  2026年加拿大知识产权局有关可专利性主题的指南及示例

2026年3月25日，加拿大知识产权局（CIPO）发布了新修订的指南，阐明了这家专利局对与计算机实施发明、医学诊断方法和医疗用途相关的可专利主题的理解。此次变更主要是基于近期出现的若干重大法院判决，包括：加拿大总检察长（Canada Attorney General）诉本杰明摩尔公司（Benjamin Moore & Co）一案、Dusome诉加拿大总检察长一案以及 Pharmascience Inc诉Janssen Inc一案。

新的指南取代了《专利局实务手册》（MOPOP）中涉及权利要求所作“贡献”以及"针对技术问题的技术解决方案"等现有指南内容。这很可能是为了回应加拿大法院明确指出的一个问题，即CIPO先前在确定可专利主题时采用的“问题—解决方案”及“实际发明”方法存在着缺陷。

此外，新修订的指南还取代了此前于2020年11月3日发布的关于可专利主题的第PN2020-04号实务通知。

目的解释与“实际发明”

2026年3月的实务通知首先概述了“目的解释”的基本原则，同时强调了确定发明性质时的若干考量因素。具体而言，专利局指出：在说明书中被描述为本领域公知或以常规方式进行使用的、或者描述极为简略的权利要求特征，可能会构成公知常识；在许多情形下，询问发明人实际发明了什么、或者发明人声称发明了什么，是相关且必要的（这似乎只是换了一种说法，本质上仍是已被法院否定的“实际发明”方法）。

根据已发布的示例来看，专利局将依据这些特征在说明书中的描述性质或描述缺失情况，将某些权利要求要素视为公知常识的一部分。例如，当说明书针对编程事项只提供了极少细节或根本不提供细节时，专利局可能会将“寻求保护的算法或神经网络结构的编程方式”认定为公知常识。

可专利主题的标准：物理性的优先地位

该指南进一步重申了专利局对可专利主题的认定标准：即，一项主题若包含非具象的构思、科学原理或抽象定理，且该等思想、原理或定理属于具有物理存在或显现出可辨识效果或变化的实际应用的一部分，同时不属于司法上排除的客体，则具备可专利性。“可辨识”一词被澄清为指“物理”效果或变化，CIPO认为这“隐含在发明的定义之中”。这些内容似乎进一步强化了CIPO对可专利性需满足明确物理性要求的立场，这似乎偏离了美国等其他司法管辖区的标准，同时也偏离了加拿大法院向CIPO提供的指引。

计算机实施发明与斯伦贝谢（Schlumberger）问题

关于计算机实施发明，此次的实务通知确认，如果存在额外的物理必要要素，如测量步骤或传感器、或输出装置，则通常能满足有关物理性的要求。

有意思的是，2026年3月的指南提出，在CIPO认定“除计算机系统要素外不存在物理性”的情形下，当事人应当提出“斯伦贝谢问题”。简言之，斯伦贝谢问题是将待决发明与加拿大斯伦贝谢有限公司（ Schlumberger Canada Ltd）起诉专利专员（Commissioner of Patents）一案（在该案中，一项数学计算被认为仅仅是编程到了计算机中）进行对比，并询问两者的情形是否能够加以区分。

在应用斯伦贝谢问题时，专利局试图识别出“根据该申请，所发现的是什么”。如果所发现的“仅仅是抽象算法或抽象规则集”，那么将该算法编程到计算机中就会被认为只提供了“单纯的实用应用”，无法与斯伦贝谢案区分开来。相反，当事人需要“更多的东西”才能满足有关物理性的要求。

值得注意的是，如果处理该算法能够带来计算机功能上的任何改进，那么CIPO将认为所发现的不仅仅是单纯的实用应用。该改进可以是计算机在执行一般任务时的操作改进，例如减少内存使用的改进型操作系统；也可以是针对手头任务的改进，例如通过数学运算加速数学仿真。根据专利局的指南，改进后的计算机及其改进的功能可让发明获得“物理性”。

计算机实施发明的可专利主题示例

计算机实施示例1：一种分析来自于地震测量的数据的方法

示例1的权利要求涉及执行地震测量、使用地震传感器或开采石油的步骤，被认为符合授权条件。

权利要求3涉及一种处理器，所述处理器被配置为使用算法X分析地震测量数据，并促使显示器提供推荐的开采井位结果。根据CIPO新的斯伦贝谢问题判断标准，即使所要求保护的算法改进了开采井位的识别，专利局仍认为该算法既未对外部世界产生任何可辨识的效果或变化，也未对处理器内部产生任何可辨识的效果或变化。

计算机实施示例2：一种选择满足收益和风险标准的混合资产类别投资组合的方法

示例2的权利要求1涉及一种方法，所述方法使用计算机生成资产类别的收益情景、将金融产品映射到资产类别、模拟投资组合收益并优化投资组合选择。根据CIPO的目的解释，该权利要求仅仅是“将算法A应用于基于经济因素的模拟收益，以更好地确定满足特定要求的投资组合”，无法与斯伦贝谢案区分开来。

相比之下，权利要求2涉及在应用算法A时应用变换B。根据CIPO的观点，将变换B与算法A结合使用，以可辨识的方式改进了计算机的功能（通过减少计算算法A时的算术运算次数），因此被认为提供了不仅仅是抽象算法和抽象变换的单纯实用应用。

计算机实施示例3：一种确定种植于某位置的作物的灌溉调度方案的系统

示例3的权利要求1包括数据输入装置、数据库X、数据输出装置以及处理器。该处理器执行以下步骤：从数据库X向处理器输入历史数据、训练神经网络预测算法V以优化灌溉参数、向训练好的神经网络预测算法V输入近期数据Y、以及输出推荐的灌溉调度方案。

根据CIPO的目的解释，基于说明书的内容，神经网络预测算法V的任何一个方面都未解决与机器学习或计算相关的任何问题。基于此解释，该权利要求无法通过斯伦贝谢问题的检验，因为输入被视为数据，而输出本身是不具备物理性的灌溉“建议”。因此，该权利要求不涉及可专利主题。

权利要求2涉及根据推荐灌溉调度方案进行灌溉的装置，这被认为包含额外的物理要素，因此满足外部物理性要求。

医学诊断方法

CIPO关于医学诊断方法可专利性的指南与之前的PN2020-04相比基本没有变化。诊断方法通常包含一种关联关系，例如某种生物标志物水平与特定疾病结果之间的关联。关联关系本身属于抽象或非具象的构思，不被认为是可授权专利的主题。然而，如果原本抽象或非具象的诊断方法满足了物理性要求，则该权利要求可能涉及可专利主题。

2026年3月的通知列举了示例性要素，例如测量、识别、检测或测定样本中分析物的存在或含量，这些要素被认为提供了所需的物理性。此外，通知指出，如果方法中涉及计算机，则适用有关计算机实施发明的考量因素。虽然计算机可能为诊断方法提供实际应用，但如果没有“更多的东西”，它并不必然满足物理性要求。

示例

所提供的示例展示了两种类型的权利要求，均涉及确定患癌风险。在权利要求1中，该方法包括：测量来自受试者的生物样本中标志物A、B和C的表达水平，以及使用方程X基于A、B和C的水平计算风险评分，其中高于Y的风险评分表明该受试者有患癌风险。在权利要求2中，该方法包括：在处理器处接收来自受试者的生物样本中标志物A、B和C的表达水平，以及在处理器处使用方程X基于A、B和C的水平计算风险评分，其中高于Y的风险评分表明该受试者有患癌风险。

这两项权利要求的区别在于：权利要求1包括物理性地测量样本中的表达水平，而权利要求2仅仅是获取先前已从样本中获得的数据。因此，在解释权利要求时，权利要求1被认为具备所需的物理性，从而涉及可专利主题。相比之下，权利要求2仅仅是以公知的方式使用计算机接收数据和进行计算，无法满足斯伦贝谢问题的检验。

医疗用途

医疗用途权利要求的可专利性在加拿大仍然是一个持续引起人们争论的话题。正如2026年3月通知所述，人们正在等待加拿大最高法院对Pharmascience Inc诉Janssen Inc一案裁决上诉的指导意见，该判决预计将于今年公布。

2026年3月的通知与先前指南一致，即：如果一项权利要求经解释后要求运用技能和判断，或者如果一项主动医疗治疗步骤或外科手术步骤是必要要素，则该权利要求涉及不可专利的主题。与先前PN2020-04指南类似，通知指出，剂量方案的可专利性不能仅基于剂量和用药方案是固定的还是可变的来确定，但同时也指出，固定的剂量和用药方案通常是不需要技能和判断的良好指标。

示例

新的通知提供了两个医疗用途权利要求的示例。

第一个示例涉及使用化合物X预防哮喘发作，其中一项从属权利要求指明了一种每日剂量在120毫克至360毫克之间的剂量方案。

这两项权利要求均涉及可专利主题，因为两者都不需要运用技能和判断。关于权利要求2，说明书的引用表明，在所要求保护范围内的剂量具有良好的耐受性和有效性。

第二个示例涉及一种治疗癫痫的滴定剂量方案。该权利要求记载了使用化合物X，从25毫克/天的起始剂量到100毫克/天至200毫克/天的最终剂量，用于治疗患者的癫痫，其中所述起始剂量使用时间为1至12周。在该案例中，该权利要求被认为涉及滴定，并且医疗专业人员需要持续监测和调整剂量及用药周期。此外，从初始剂量到最终剂量的调整过程中，被认为需要运用技能和判断。因此，该权利要求被认为涉及不可专利的医疗治疗方法。

要点总结与实践应用

申请人应注意确保其发明的实质方面在说明书中得到清晰、具有策略性且充分的披露，并且确保物理要素（如测量步骤、传感器和物理输出装置）被纳入并得到实质性支持。如果发明能够带来计算机功能上的任何改进（例如，减少内存使用、减少数学计算量等），则应在审查过程中强调这些改进，并得到说明书的支持。医药领域的申请人应考虑在诊断方法中加入物理步骤的支持，例如提供和测定样本，但无法要求保护从患者身上实际获取样本（如肿瘤样本）的步骤。在更新后的指南下，早期的“问题—解决方案”和“实际发明”框架的余波将如何继续影响专利局对可专利主题的评估，仍有待观察。在等待加拿大最高法院对Pharmascience 诉Janssen一案作出判决的同时，医疗用途的可专利性仍取决于其是否涉及技能和判断的运用。该判决将如何影响CIPO的指南，仍有待观察。（编译自www.mondaq.com）

人工智能在专利撰写与审查过程中日益增长的作用

生成式人工智能工具正越来越多地融入法律工作流程，其中就包括专利实务。目前，已有人工智能工具可协助专利从业者完成诸如汇总发明披露、撰写说明书、生成权利要求语言以及准备审查意见答复等任务。当生成式人工智能工具被纳入到专利撰写流程时，从业者和发明人应注意几个潜在的风险，即保密性、发明人资格、准确性以及后续诉讼可带来的影响。从近期法院就人工智能保密性所作的裁决来看，这些考量因素在未来的相关专利诉讼中将具有重要意义。

有关保密性的考量

与人工智能辅助撰写有关的一个关键问题就是“如何维持住保密性质”。准备专利申请的过程往往涉及敏感信息的披露（包括发明披露、技术说明书和产品开发文档）。这些材料通常还会包含商业秘密、机密商业数据以及其他在专利申请正式提交前不对外公开的信息。

当此类信息被输入生成式人工智能工具（尤其是通过公开可用或面向消费者的人工智能平台）时，就产生了这些信息是否仍能保持保密状态的问题。从可专利性的角度来看，在提交申请前保持保密对于防止发明遭到公开披露是至关重要的。根据《美国法典》第35编第102（a）（1）条，要求获得保护的发明不得在有效申请日之前就遭到公开或可被公众获取。尽管《美国发明法案》对发明人、共同发明人或从发明人处获得该主题内容的人士所进行的某些披露规定了1年的有限宽限期，但该宽限期如何适用于通过人工智能平台进行的披露，在实践中仍是不确定的。包括欧洲在内的主要司法管辖区还在适用绝对新颖性规则，如果一项发明在专利申请提交前已可为公众获取，则该规则可能将阻碍申请人获得专利权。

人工智能平台在如何处理用户输入内容的保密性方面各不相同。大多数企业级人工智能平台可提供合同性的保密措施，限制或禁止将用户提示词和输出内容用于模型训练。然而，面向公众的非企业版人工智能工具（例如Claude、ChatGPT或Gemini）则会在外部服务器上处理输入信息，其服务条款通常允许该工具为模型训练或与第三方共享等目的保留提示词或输出内容。将发明披露的内容输入此类工具可能会将保密信息暴露给第三方服务提供商。这种披露是否构成《美国法典》第35编第102（a）（1）条意义上的公开披露，是一个尚待法院审理的待决问题。

近期的诉讼已开始审视在法律语境中使用这些公共人工智能工具的后果。例如，在密歇根东区联邦地区法院审理的Warner诉Gilbarco, Inc.一案中，法院处理了以下问题：对于一名自行参与诉讼的原告而言，其利用ChatGPT生成的涉案材料，是否属于应当予以开示的对象；这些人工智能生成的材料是否受到工作成果原则的保护。在该案中，被告寻求对原告使用人工智能工具的情况进行广泛开示，包括提示词、输出内容及相关材料。被告主张，原告将信息提供给了第三方平台，这一行为本身就已经导致其丧失了任何可能享有的保护。法院驳回了这一立场，裁定原告的人工智能辅助材料已构成受保护的工作成果，因为这些材料是为预期诉讼而准备的；法院进一步认定，使用ChatGPT并不构成放弃保护，因为此举不会导致相关材料“向对方当事人披露，或以可能落入对方当事人之手的方式”进行披露。此外，法院还指出，ChatGPT（及其他生成式人工智能程序）是工具，而非人类，即使它们可能在后台有某种形式的管理员。

该裁决表明，法院在判断信息是否已被有效公开时，将会仔细审查人工智能平台的运作方式，其中包括服务条款、数据实践和用户活动。因此，在专利撰写过程中依赖面向消费者的公共人工智能工具会带来风险：如果技术披露被认为可被第三方获取或未得到充分保护，则可能根据具体平台和使用情形，被定性为公开披露或以其他方式损害了保密性。

尽管有关的判例法正在发展，但从业者、机构和发明人仍应谨慎行事，并在使用生成式人工智能平台时考虑到在专利撰写过程中出现公开披露的潜在影响。下列几项实务考量将帮助从业者和机构在实现人工智能辅助专利撰写益处的同时，管理好潜在的风险：

仔细评估用于专利撰写的任何人工智能系统的保密条款和数据操作实践，优先选择那些在保密性、限制使用客户数据进行模型训练以及适当的数据驻留保护方面提供可强制执行承诺的企业级平台；

建立明确的内部政策并实施输入控制，规定何时以及如何使用生成式人工智能工具处理发明披露和专利申请，包括明确禁止使用面向消费者的人工智能工具进行发明披露或说明书撰写；

采纳涵盖人工智能使用全生命周期的组织治理框架，包括供应商尽职调查、合同订立和政策实施；

保留书面政策和使用日志以记录人工智能实践做法，这在日后发明的保密性于诉讼或授权后程序中被质疑时，可能具有重要价值。

人工智能生成申请中的“虚假”内容

利用人工智能辅助专利撰写所带来的另一个担忧是，生成式人工智能可能会引入发明人实际并未披露的技术内容。现代生成式人工智能工具能够基于相对有限的提示词，生成详细的技术说明、替代实施例以及额外的权利要求语言。虽然这种能力可以帮助从业者快速扩充草稿说明书或探索可能的权利要求策略，但也带来了模型产生某些编造内容，生成超出所披露内容的发明材料的风险。

举例而言，当提示人工智能系统“扩展说明书以包含替代实施例”时，它可能会生成发明人未曾设想的额外架构或功能特征。如果未经核实就纳入此类语言，最终提交的申请可能会描述出署名发明人未曾构想或能够实现的主题内容。如果这些材料被包含在向美国专利商标局（USPTO）提交的申请文件中，就会产生以下问题：发明人本人是否实际构想了申请文件中所描述的主题内容？如果此类材料进入了权利要求，它将与《美国法典》第35编第112条所述的书面描述要求产生冲突。该要求规定，说明书必须证明发明人在提交申请时已经掌握了要获得保护的发明。

正如泰勒（Thaler）诉凯瑟琳．维达尔（Vidal）一案所示，联邦巡回法院已确认，《专利法》要求发明人必须是自然人，人工智能系统不能被列为发明人。由于美国专利法中的发明人资格取决于已确定的自然人人类的构想，人工智能生成材料的引入使得关于“寻求保护的发明的哪些方面实际是由这些人类构想出来的”分析工作变得愈发复杂。USPTO同样在其《人工智能辅助发明的发明人资格修订指南》中强调，尽管人工智能可用作工具，但发明人资格必须始终基于重大的人类贡献，从业者必须确保所要求保护的主题内容可反映出发明人自身的构想。

基于上述这些原因，应当要求对纳入专利申请的任何人工智能生成内容进行核实，确保由熟悉该发明且为相关主题领域专家的发明人或技术人员进行审查。这一审查步骤对于确认技术实质内容保持准确且可归因于发明人是至关重要的。从业者应当警惕在发明人披露材料中找不到依据的人工智能生成信息。

相关组织还将受益于保留关于发明人贡献以及专利申请内容背后技术来源的清晰文档记录，包括在适当情况下将提示词和输出日志保存在受特权保护的存储库中。随着技术和相关风险的持续演变，对发明人和从业者进行持续的培训以提高认识，也有助于支持一致且适当地使用人工智能工具。以这种方式进行使用，人工智能工具可以作为撰写辅助，帮助扩展和完善披露内容，同时确保申请的最终技术内容仍以发明人的贡献为基础。

展望未来：在专利撰写过程中整合人工智能

随着生成式人工智能工具的持续发展，它们在专利实务中的作用也将不断扩大。毫无疑问，人工智能辅助撰写工具可以为从业者以及允许从业者使用这些工具的机构的工作流程带来巨大好处。然而，在从业者和机构在专利实务中试验人工智能工具时，他们必须实施内部治理框架，以指导如何使用这些工具，并保护其专利免受上述风险的影响。经过深思熟虑整合的人工智能系统可以在专利实务中发挥出宝贵作用。同时，通过保持审慎的保障措施并确保勤勉的人类监督，相关机构可以在不损害发明人和从业者核心责任的情况下利用好这些效率。最终，在负责任地部署下，人工智能技术有望带来更有效、更安全的专利撰写流程，从而维护发明贡献的完整性和保密性。（编译自www.mondaq.com）

规范技术许可协议的新竞争法规现已在欧盟和英国正式生效

在欧盟，修订后的《技术转让集体豁免条例》（TTBER）及修订后的《技术转让指南》（下称“指南”）于2026年5月1日生效。本次修订替代了2014年版相关文件，是欧盟委员会历时4年对2014年版TTBER及配套指南实施情况开展评估后的成果，旨在回应各类利益相关方提出的关切。

在英国，经英国政府及竞争与市场管理局（CMA）独立评估与公众咨询制定的全新《技术转让协议集体豁免令》（TTBEO）同样于2026年5月1日生效。该法令取代了英国脱欧后被“纳入”英国国内法的2014版TTBER。目前，英国竞争与市场管理局正就适用于本国TTBEO制度的新版指导意见草案开展公众咨询。

对于符合旧版TTBER要求、但不符合新规的现有技术转让协议，欧盟与英国两套制度均设置了为期1年的过渡期，过渡期截至2027年4月30日。自今日起订立的全新技术转让协议须立即遵守新规要求。

欧盟新规的主要调整如下：

市场份额门槛规定更为明晰

TTBER适用于许可方与被许可方市场份额不超过20%（当事方为竞争关系）或30%（当事方为非竞争关系）的许可协议。

欧盟委员会的评估证实，实务中适用上述市场份额门槛存在常见难点，新版TTBER及指南就此作出两项核心说明：

·尚未产生合同产品销售额的技术，其市场份额视为零（因此低于相关门槛规定）；

·双方市场份额超出门槛后，集体豁免继续适用的宽限期已从2年延长至3年，针对新技术推出导致市场份额波动的情形，进一步提升法律确定性。

数据许可新规指南

数据许可协议如今愈发普遍，但2014年版TTBER及配套指南并未对其作出规定。修订后的指南增设了专门针对数据许可的章节，相关内容如下：

·明确若被许可数据属于现有技术权利（例如生产专有技术），则可适用TTBER；

·将TTBER的适用原则延伸至“虽不属于该条例涵盖的技术权利范畴，但与这类技术权利最为近似的数据类型”。欧盟委员会特别指出，此处主要指受版权或数据库“特殊权利”保护的数据库，其他类型数据需逐案评估；

·明确数据库许可场景下的信息交换行为，通常不构成限制“目的性竞争行为”（广义上指行为本质上对竞争具有固有损害性，无需分析实际市场影响即可认定违法）；但超出客观必要范围的信息交换，将依据欧盟委员会《横向合作指南》开展评估；

·明确依据欧盟《2023年数据法案》强制开展的数据共享行为，一般符合《欧盟运行条约》第101条规定，但若以此为掩护实施定价串通等反竞争行为则除外。

强化技术池的条件

技术池指两个及以上主体整合一系列技术权利，许可给技术处贡献方和/或第三方的合作安排，常见于行业标准与标准必要专利领域。

2014年版指南为涉及必要技术且符合特定其他标准的技术池设立了软性安全港规则。修订后的指南对部分标准的认定方式作出明确说明：

·为强化“仅将必要技术权利纳入池中”的现有条件，指南要求技术池需以有效方式，向潜在及现有被许可方披露池内包含的各项单独权利，以及技术池判定权利必要性所采用的评估方法；

·技术池必须规避双重收费问题，即不得就同一技术权利向被许可方重复收费。此外，原有“技术池所含权利须基于公平、合理、非歧视（FRAND）条款对外许可”的现有条件已作修订，明确该条款同样适用于技术池自身授予的许可。

许可谈判小组的新规指南

许可谈判小组（LNGs）指技术实施方联合起来，与技术持有方协商许可条款的组织形式，2014年版指南未对其作出规范。修订后的指南将真实合法的许可谈判小组与买方卡特尔行为予以区分，指出仅开展许可谈判、运作透明的许可谈判小组，通常不构成目的性的限制竞争行为。

结合本次评估收到的各方意见，欧盟委员会决定不在新版指南中为许可谈判小组设置安全港规则，理由为：“许可谈判小组属于相对新型的协议模式，相关执法经验有限。因此，安全港的适用条件可能无法覆盖所有潜在的竞争风险。”

其他修订内容

新版TTBER新增“主动销售”与“被动销售”的定义，与近期修订的《纵向协议集体豁免条例》保持一致；同时更新了竞争方/非竞争方的区分标准及和解协议相关指南，以契合最新判例法。

英国相关制度规定

英国新版TTBEO的条款大体与欧盟TTBER保持一致，但二者制度存在若干重要差异：新版TTBEO对20%/30%的市场份额门槛设定了替代方案，若协议涉及三项及以上相互独立、可竞争的技术权利，即可适用集体豁免。此外，新版TTBEO直接将数据库版权与数据库权利纳入技术权利定义范畴；而欧盟TTBER仅规定，此类权利在与列明的其他技术权利高度近似时，可被认定为技术权利。因此，英国新版豁免制度可适用于某些行业中不属于修订版TTBER范围内的协议。

新版英国指引草案在英国与欧盟制度保持一致的范围内，基本反映了欧盟指南的内容。英国竞争与市场管理局针对该指引草案的公众咨询将于6月11日结束，此后将发布正式版指南文件。

两部条例均自5月1日生效后适用12年：欧盟新版TTBER将于2038年4月30日到期，英国TTBEO则将于2038年12月31日到期。（编译自www.pinsentmasons.com）

企业如今迎来解决专利纠纷的全新途径，因为统一专利法院（UPC）专利调解仲裁中心（PMAC）已正式投入运营。

企业虽需等到今年晚些时候方能通过PMAC取得专家裁定结果或仲裁裁决，但目前已可借助其案件管理系统提交相关程序申请。使用PMAC调解服务的选项也已于5月12日正式生效。PMAC将设在两个地点：斯洛文尼亚的卢布尔雅那和葡萄牙的里斯本。

以往，仲裁在专利纠纷解决中应用范围较为有限。主流观点认为，专利效力认定及专利侵权相关争议最适宜由法院裁决，法院享有撤销或修改专利的权限，而仲裁通常仅适用于损害赔偿金额核定以及公平、合理、无歧视许可（FRAND）条款商定等纠纷场景。

然而，下文我们将更详细地探讨PMAC能为企业提供哪些服务，并重点阐述通过PMAC进行仲裁解决争议的选项如何融入企业的专利战略，特别是鉴于近期若干发展可能为更广泛地使用替代性争议解决机制打开了大门。

PMAC依据《统一专利法院协定》第35条设立，是专门依托调解与仲裁方式化解专利争议的专门机构，《PMAC规则》已于2026年4月24日审议通过并正式施行。

虽然PMAC无权撤销或修改专利——该权力专属于UPC——但根据《PMAC仲裁规则》第2条的规定，它允许当事方就和解条款达成一致，这些条款可能包括限制、放弃或不主张专利权。前述和解约定可纳入合意仲裁裁决，UPC可依据其《诉讼程序规则》第365条对该裁决予以确认并执行。同时，相关仲裁裁决可依据《纽约公约》在全球范围内执行，当事人可在全球170余个法域启用裁决执行机制。

PMAC还拥有应请求颁布临时措施的权限，形式可以是仲裁裁决或命令。这种程序上的灵活性在紧急或跨境纠纷中可能尤为宝贵。重要的是，PMAC的管辖权并不限于UPC的缔约成员国。

PMAC维护着一份公开名单，其中收录了来自UPC管辖区域及非UPC管辖区域（包括英国）的经认证的仲裁员和调解员；在经审核通过的前提下，争议双方还可自行指定仲裁员，此举充分尊重当事人意思自治，便于选聘契合涉案行业领域、具备对应专业技术能力的仲裁与调解人员。

依据UPC《诉讼程序规则》要求，UPC承办法官须在案件审理过程中积极促成当事人和解，并可在诉讼程序任一阶段引导当事人前往PMAC寻求争议解决。

随着UPC的PMAC正式投入运营，意欲在欧洲解决专利纠纷的企业如今拥有了全新解决途径。

PMAC作为解决FRAND争议的平台

《PMAC规则》包含专门的FRAND条款和加强的保密条款，这可能为解决许可条款和专利使用费结构问题提供更合适的场所，特别是在涉及多个司法管辖区的FRAND争议中。

FRAND是“公平、合理且非歧视性”的缩写，描述了标准必要专利（SEP）即与技术标准相关、且不使用该专利则无法实施的专利，持有人通常被要求在何种条件下许可其专利。

为确定全球FRAND许可使用费率，当事方通常需要参考并披露可比许可协议，有时还包括保密的交易文件。这些可比许可协议往往包含高度敏感的商业信息。因此，其披露常成为法庭上的争议焦点，且通常受严格的保密条款约束。根据《PMAC规则》第47条，PMAC程序全程实行保密原则，可有效保障上述同类许可协议相关信息不予外泄。

PMAC还允许在FRAND争议中进行专家裁决，专家可就争议的具体方面发表意见，例如SEP的必要性，或评估何为符合FRAND原则的许可条款。

在专利纠纷中战略性地运用仲裁

然而，随着PMAC的逐步确立，它可能会影响当事各方处理跨境专利纠纷的方式，在其他领域为传统诉讼提供有力的补充，甚至成为替代方案，特别是在欧盟法院（CJEU）就BSH Hausgeräte案作出具有里程碑意义的裁决之后。

在该案中，CJEU确认，欧盟成员国的法院（包括UPC）有权审理针对欧洲专利境外指定国（如英国、土耳其）提起的专利侵权诉讼，同时亦可审理被告以专利效力异议为由提出的抗辩主张。欧盟成员国法院虽无权撤销或修订适用于英国等非欧盟国家的欧洲专利，但可在侵权纠纷审理过程中，基于当事人之间相对效力原则对专利效力作出评判，该评判结果仅约束涉案纠纷双方当事人。

继此裁决之后，在富士胶片诉柯达案中，UPC曼海姆地方分院正式对涉及英国境内欧洲专利指定效力的侵权纠纷行使管辖权。UPC澄清称，其虽可出于审结案件的目的对专利效力作出认定，但专利的正式撤销权限仍归属于对应国家主管机关，本案中即为英国知识产权局。

这些裁决，以及随后UPC和慕尼黑第一地区法院作出的跨境救济裁定，均体现出欧洲司法体系对于跨境知识产权案件审理持愈发开放的态度。

由此可见，若当事人在专利侵权纠纷中以专利无效提起反诉，同时希望在UPC管辖范围外解决部分纠纷事宜（例如针对商业价值重大、未加入UPC体系国家的专利提起无效异议），PMAC便能发挥极高的策略价值，方便各方依据自身商业诉求与地域布局灵活选用仲裁方式。但这种灵活性也带来了策略层面的博弈，也意味着仲裁仅是纠纷主体可选用的另一维权手段。底气充足的异议方更倾向于通过公开判决宣告专利无效，借此扫清市场准入障碍；反之，专利权人则希望胜诉结果公之于众，震慑后续潜在侵权与异议行为。在此类情形下，PMAC仲裁程序的保密性便会成为各方选择该途径的阻碍因素。

而保密性同时也可能成为一种战略资产，尤其适用于双方均无法笃定自身胜诉概率的纠纷场景。以生命科学领域为例，仲裁往往能促成双赢结果：若裁定专利有效且构成侵权，则可能促成一项许可协议，按约定条件实现市场准入；若裁定专利无效但该专利仍保留在册，原研药企与仿制药、生物类似药企业亦可各取所需——原研药企保留名义上的专利保护，仿制企业则规避各类合规监管风险。无论何种结果，仲裁裁决均不对外公开，双方可在不受舆论监督的前提下达成贴合商业实际的解决方案。

归根结底，当事人是否策略性选用PMAC仲裁，取决于其风险承受意愿、信息公开需求以及程序主导诉求。该机制也为生命科学等传统仲裁涉足较少的领域，提供了化解复杂跨境专利纠纷的灵活途径。

商事与合同类纠纷解决：PMAC的价值优势

专利纠纷的范畴往往不止专利侵权与效力认定。在生命科学、科技行业中，专利授权条款、专利许可费率、里程碑款项支付、合同解除条款等商事及合同约定事项，直接关系企业市场布局与营收收益，这类纠纷往往并不适合通过诉讼方式解决。

除《PMAC规则》外，PMAC还拟定了标准仲裁条款、调解条款及仲裁提交协议范本。企业可据此梳理知识产权相关合同，在合适情形下纳入PMAC替代性纠纷解决条款，实现与UPC纠纷解决机制的适配衔接。

PMAC提供了一种由专家主导、保密的合同纠纷解决方案。在汽车、电子等行业，专利纠纷常与供应商履约义务、赔偿条款、专利许可范围等商事矛盾交织，此类复合型纠纷借助仲裁的灵活性，搭配具备行业实操经验的仲裁庭审理，更易妥善化解。

并行程序审理

值得一提的是，PMAC仲裁可与UPC诉讼同步推进。当事人可在法院审理专利效力与侵权事实的同时，通过仲裁处理专利许可事宜、损害赔偿金额认定等问题。UPC法官早已在庭前会商环节倡导各方采用替代性纠纷解决方式，而UPC的正式设立，将进一步规范统一此类实践。尤其在FRAND许可费率相关纠纷中，仲裁可搭建单一争议解决平台，打造流程可控、贴合商业实际的纠纷解决模式。（编译自www.pinsentmasons.com）

人工智能纠纷正从版权领域快速转向商业秘密领域。各大企业争相研发并部署先进人工智能系统，如今企业最核心的高价值资产，已然转变为涉密数据集、训练方法、模型优化技术以及行业实操专业经验，而非专利或是公开披露的技术。

与此同时，人工智能创新具备天然的全球化属性。研发团队、基础设施、人才资源与开发工作常常跨境开展，中美之间更是如此。地缘政治局势紧张、人才的流动性叠加人工智能研发流程的不透明化，使得跨境商业秘密纠纷进入持续高发态势。

近期相关执法行动表明，这一转变已然显现。各州及联邦政府发起的刑事追责、民事诉讼与监管整治行动，均体现出各方对于涉嫌盗用人工智能相关技术行为愈发强硬的整治态度。但众多企业目前仍低估了其中潜藏的各类风险。

人工智能正在拓宽商业秘密的范畴

传统商业秘密纠纷大多围绕源代码、配方、客户名单等单一独立资产展开。而人工智能系统依托迭代式协同流程搭建而成，涵盖模型架构设计、模型训练与微调方案、专属数据集及标注体系、推理与检索工作流程、提示词搭建框架、安全对齐技术以及性能优化策略等诸多内容。

人工智能领域的竞争优势，往往并非依托单一资产，而是整套完整的技术研发决策体系与作业流程。这也导致商业秘密的界定、举证其存在以及证明侵权盗用行为的难度大幅提升，随之衍生出诸多现实难题：企业需要明确界定人工智能场景下受法律保护的商业秘密范围；在运作逻辑模糊、存在概率性特征的智能系统中举证侵权行为；判定人工智能生成内容是否泄露底层涉密信息。若研发工作分散在不同团队与不同国家地区开展，上述难题还会进一步加剧。

跨境人工智能研发加剧风险隐患

中美框架的建立带来了额外的法律和运营复杂性。人工智能研发普遍涉及多国人员参与、跨境项目合作以及全球分布式研发架构。与此同时，各国政府针对前沿高科技产业陆续出台出口管制、数据本地化存储要求、不动产与环保管控以及国家安全层面的各类限制政策。未来极易引发纠纷的情形主要包括：

·竞品企业之间的人员流动；

·训练方法与作业流程的跨境流转；

·对代码仓库和开发环境的远程访问；

·借助人工智能提取或摘要机密信息；

·合资项目、高校合作项目及联合科研项目；

·同类智能系统被主张系自主独立研发。

值得注意的是，多数此类纠纷并非源于蓄意窃取行为，更多是依托员工从业经验与专业判断形成的隐性技术知识发生流转所引发。

新兴诉讼与执法监管趋势

法院与监管机构正不断应对人工智能商业秘密纠纷中出现的全新法律问题，例如人工智能模型是否会留存受保护涉密信息、如何证实专属训练技术带来的技术影响、如何划定信息泄露与盗用行为的有效举证标准等，传统证据认定规则已难以适配这类新型纠纷。当前行业主流趋势愈发清晰：

·执法活动持续加大，包括针对人工智能相关商业间谍行为的刑事追责案件；

·诉讼频率上升，特别是在涉及员工流动和内部人员行为的案件中；

·巨额赔偿风险，这与高价值商业秘密纠纷的一般特征相符；

·美国商业秘密相关法律在涉外案件中的域外适用范围不断扩大。

中国也依托《反不正当竞争法》加大执法力度，严查涉及技术经验、行业数据集、软件程序等相关侵权案件，两个司法管辖区同时进行诉讼的可能性正日益增加。

近期多起纠纷案例，直观体现出人工智能领域商业秘密风险的演变特点：

·离职技术人员涉嫌留存、复刻模型架构、代码库及研发流程引发的人员流动纠纷；

·员工离职前大批量私自下载源代码、训练数据、技术文档等内部资料的内部违规案件；

·从境外远程访问企业涉密系统，涉嫌跨境转移核心技术的相关案件；

·企业员工离职后，竞争对手迅速推出同类竞品产品，进而被指控盗用核心涉密技术。

此类案件充分说明，人工智能领域商业秘密泄露的主要风险来自企业内部而非外部，同时人工智能技术进一步放大了专属技术信息的价值，也加剧了信息泄露的风险。

风险防控与应诉筹备实操举措

1.重新界定并梳理商业秘密：企业需拓宽受保护涉密信息的界定范围，将人工智能专属训练方法、行业数据集、模型参数、提示词资源库、技术管理规范等纳入其中，形成清晰完备、书面留存的涉密资产清单，为后续维权举证筑牢基础。

2.搭建人工智能专属权限管控体系：传统信息安全防护手段已无法适配人工智能研发环境。企业需对代码资源库进行权限划分、严控涉密核心资产访问权限、全程监测研发操作行为（含提示词使用、模型调用记录），严格管控外部第三方人工智能工具的内部使用权限。

3.完善人员流动管理规范：员工流动是引发此类纠纷的首要诱因。企业需优化员工入职与离职全流程审核机制，要求员工签署承诺函，确认不携带原任职企业涉密信息；员工离职后第一时间注销各类系统访问权限，重点监测员工离职前后的高危操作行为。

4.重新评估跨境合作模式。全面梳理企业合资项目、联合科研项目以及全球化研发模式，确保所有合作项目严格遵守各国出口管制条例、数据本地化法规以及跨境信息访问管控要求。

5.做好人工智能领域诉讼应诉筹备。完整留存人工智能模型研发脉络与开发全过程记录，做好版本迭代与访问日志留存，固定自主独立研发的相关证据，建立核心技术决策的标准化管理流程。

其他战略性考量要点

1.平行诉讼风险。企业需做好应对中美两地同步发起诉讼的准备，两地在证据调取规则、举证责任划分、侵权处置方式上均存在明显差异。

2.数据溯源与可核查管理。训练数据集是行业竞争核心焦点，企业需搭建专项管理体系，全程记录、核查数据来源与实际使用情况。

3.开源技术融合风险。引入开源模型与开源代码，极易增加商业秘密维权难度，还易引发软件授权合规问题，务必做好书面记录，明确区分自主优化研发内容与开源基础内容。

4.人工智能取证能力。组建或聘请专业技术团队，用于比对智能模型相似度、佐证自主研发事实、应对各类取证调查。

5.监管因素。商业秘密纠纷时常与出口管制、贸易制裁、国家安全管控政策产生交集，企业法务团队需与合规监管团队协同配合处理相关事务。

6.企业高层统筹管控。将人工智能商业秘密风险划定为企业整体层面的重大风险，建立高层监督机制、定期风险汇报机制，并配套专项资源投入。

7.内部风险监测。搭建主动式风险监测系统，精准识别大批量文件下载、异常访问代码库、非常规办公操作等违规异常行为。

8.管控生成式人工智能工具。企业内部使用生成式人工智能工具极易造成涉密信息外泄，必须出台明确使用规范，搭配技术管控手段，杜绝无意之间泄露商业机密。

结语

新一轮人工智能相关诉讼纠纷，重心将逐步从传统知识产权纠纷转向商业秘密纠纷。人工智能行业内价值最高、最易遭受侵害的核心资产，大多蕴藏在复杂的技术知识体系与研发流程之中，这类资产界定难度大、防护难度高。对于深耕中美科技产业赛道的企业而言，地缘政治格局变动、各国监管政策差异、跨境人才频繁流动，进一步放大了相关经营风险。唯有主动梳理锁定自身人工智能领域商业秘密、健全内部信息管控机制、提前做好诉讼维权筹备，企业才能在各国执法监管力度持续收紧的行业大环境下，牢牢守住自身核心技术权益。（编译自www.pinsentmasons.com）