一朵花判賠千萬人民幣?從「LV告贏茉莉奶白」,拆解商標侵權的3大關鍵迷思
一朵花判賠千萬人民幣?從「LV告贏茉莉奶白」,拆解商標侵權的3大關鍵迷思

手搖飲品牌「茉莉奶白」因使用的花卉標誌與路易威登(Louis Vuitton,以下簡稱LV)的註冊商標近似,捲入商標侵權官司。根據界面新聞取得的判決材料,江蘇省蘇州市中級人民法院於2026年6月29日作出一審判決,判令茉莉奶白公司賠償經濟損失1,000萬元人民幣及維權合理開支30萬元人民幣,合計1,030萬元人民幣。品牌於7月2日向該媒體表示將依法上訴,不能將一審結果寫成終審定讞。

許多人可能會納悶:「不過是一朵大自然中常見的花,而且手搖飲跟精品包完全不同行,換個顏色難道還算侵權嗎?」

北美智權商標服務團隊以這起爭議為例,討論商標保護的幾個核心觀念。釐清迷思之前,要先注意:這是中國法院審理的案件,具體法律適用與台灣並不完全相同。

迷思一:大自然的花誰都可以用?商標保護的是具有識別作用的標誌

很多人誤以為,「花朵」是自然界原本就有的元素,不能被單一品牌壟斷,因此任何花形圖案都能自由使用。然而,自然界的花朵與具有商標識別作用的具體圖案,是兩回事。

商標保護的重點,不只是圖案有沒有設計感,而是它能否讓消費者辨識商品或服務的來源。即使取材自常見元素,具體的線條、構圖與整體視覺,仍可能具有識別性。

因此,不能只用「花朵人人都能畫」來排除侵權風險;也不能反過來認為,只要畫了相似的花就一定侵權。仍須檢視商標的權利範圍、實際使用方式,以及是否符合侵權要件。

迷思二:不同行業不會搞混、換了顏色就沒事?

針對「不同行業」與「變更顏色」這兩個常見想法,需要分開判斷。

**僅變更配色,不代表一定能避開侵權。**中國國家智慧財產權局的《商標侵權判斷標準》要求綜合比對商標的構圖、著色與整體視覺,並在適用情形下判斷是否容易導致混淆。如果主要輪廓與整體印象仍然近似,換色未必足以排除風險,但也不能直接斷言「換再多顏色都侵權」。不指定顏色的註冊商標可以附著顏色使用,也不代表權利人取得所有相似花形與配色的無限保護。

**看似不同行業,也要檢視實際商品、服務與商標權範圍。**本案不能簡化成「精品包對上手搖飲」。依律師團隊公開的判決整理,LV主張的權利也涵蓋餐飲服務與多種商品;法院認為,相關商品、服務具有關聯,消費者可能誤以為雙方存在聯名或其他特定關係。

換句話說,混淆不一定是把奶茶當成LV生產,也可能是誤以為品牌獲得LV授權或與其合作。

至於著名商標,中國法律稱為「馳名商標」,其跨類保護有特定要件,不能僅因企業是世界級品牌就自動成立。相關保護雖不必以已發生的來源混淆為唯一判斷基礎,仍須依法檢視誤導公眾、減弱識別性或不當利用商譽等情形,不能把「讓人聯想到大品牌」直接等同於侵權。

迷思三:商標申請被駁回,繼續使用就一定是明知故犯?

原文提到茉莉奶白相關圖形商標申請遭駁回後仍持續使用,藉此提醒品牌注意法律風險。這項提醒有其道理,但「申請被駁回」與「使用構成侵權」是不同問題。

商標申請被駁回,可能涉及缺乏識別性、與在先商標近似等不同原因,不能單憑申請未獲准,就直接認定品牌明知故犯。至於茉莉奶白相關申請的狀態,公開報導曾出現「駁回复審」「無效」等不同說法,不能未核對個別案號、理由與程序進度,就一概寫成所有申請均已確定遭駁回。

企業若已接獲具體權利爭議通知,仍持續擴大使用,可能影響法院對主觀狀態與責任的判斷。但賠償金額仍須依個案證據認定,不能直接推論為「商標被駁回,所以加重賠償」。

致敬與侵權的界線在哪?

若要避免陷入商標侵權爭議,不能只期待換個顏色或微調細節就能過關;但「大幅修改」也不是免責保證。

品牌在推出標誌前,應先檢索相關商標,確認預計使用的商品、服務與市場,評估整體視覺及可能造成的混淆。設計有原創性固然重要,能否形成自己的品牌識別、是否與他人的在先權利衝突,同樣不能忽略。

本文授權轉載自北美智權報

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補充資料:界面新聞一審判決報導、雲知隊公開判決整理、中國國家智慧財產權局《商標侵權判斷標準》、中國國家智慧財產權局標準解讀、中國最高人民法院司法解釋修正公告

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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