知產審判 | 知識產權視角下數據權益保護之探

本文為《中國審判》雜志原創稿件

文| 福建省福州市中級人民法院 曾鳳

目前，在我國法律中關于數據權益保護的規則大多規定于《中華人民共和國民法典》（以下簡稱《民法典》）、《中華人民共和國個人信息保護法》（以下簡稱《個人信息保護法》）、《中華人民共和國數據安全法》（以下簡稱《數據安全法》）、《中華人民共和國反不正當競爭法》（以下簡稱《反不正當競爭法》）等條文中。在司法實踐中則是通過數據的類型化識別，在現行的制度體系內探索適應性保護路徑。本文擬結合知識產權審判實踐，探索數據知識產權保護的路徑，以期為處于探索中的數據知識產權保護提供助益。

數據知識產權保護的主要困境

由于數據要素與傳統知識產權之間存在屬性差別，在現有的知識產權體系內，數據權益保護救濟，也存在一定的困境。

第一，在理論上，數據的非排他性與知識產權制度以獨創性、排他性為核心的賦權邏輯存在一定的結構性矛盾。如何界定權利邊界、協調多方利益尚未形成普遍共識，國家層面的數據產權立法尚未出臺，目前尚無一體化保護規則。

第二，數據的技術特性特征使其與知識產權制度的適配具有復雜性。在司法實踐中，面對數據生產鏈條的復雜性，傳統的確權規則有時難以完全匹配適用，數據產品及匿名化處理的數據為證明權屬常需海量舉證，司法采納標準目前尚未完全統一。

第三，權屬分配難題使得單一賦權模式難以為繼。不同于傳統知識產權主體特定、成果靜態呈現的賦權邏輯，“全有或全無”的權屬分配模式有時無法完全覆蓋數據保護。目前，全國17個數據知識產權試點地區都在通過陸續出臺數據登記管理的有關辦法，探索權利分層架構，以進一步厘清數據流通過程中不同主體的權利邊界。但是，對于如何構建數據要素的收益分配機制，尚未形成普遍共識。確權規則的模糊可能在一定程度上影響數據的流通，技術創新的快速迭代與立法滯后性等問題，亟待構建兼顧權屬明晰與利益平衡的數據保護協同機制。

數據知識產權保護的制度進路

面對數據權屬模糊、技術規則復雜與法律適用沖突等核心困境，我國通過“立法審慎探索—司法規則創新—技術工具賦能”的協同路徑，逐步構建起適配數字經濟特征的司法保護模式。

（一）立法維度：分層分類保護的場景化構建

數據權益的復雜性使得統一的保護模式難以滿足其需求，基于生成場景、主體關系及技術特性的差異，可采取與之適配的復合方式，構建“場景化分層”的數據保護模式。現行的知識產權體系與《個人信息保護法》《數據安全法》《民法典》等，能夠形成一個有機整體，各有側重又相互補充，可以通過法律適用及司法解釋等方式，靈活應對數據領域的新問題。例如，通過法律適用及司法解釋，建立分層保護體系，深挖多元制度的協同潛能。同時，也要避免規范沖突。中共中央、國務院印發的《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》中提出，建立保障權益、合規使用的數據產權制度。要探索數據產權結構性分置制度，推進實施公共數據確權授權機制，推動建立企業數據確權授權機制，建立健全個人信息數據確權授權機制，建立健全數據要素各參與方合法權益保護制度。目前，數據知識產權試點地區都在探索數據確權與保護機制，可待試點地區就數據權益保護在形成穩定經驗的基礎上再進行成果轉化。

（二）司法維度：結合司法實踐進行全面保護

司法裁判在數據確權領域發揮重要作用。可探索從全國審結的數據權益保護的典型案例中，提煉具有指導意義的裁判要旨，在現有法律框架內總結歸納數據保護的路徑。從已有的裁判樣本來看，在實務中各地法院多采取“問題導向、分類適配”的司法模式構建場景化保護規則，具體而言可以歸納為以下三類裁判范式：

第一，在著作權方面，數據的選擇與編排體現了獨創性智力勞動，具備獨創性編排結構的數據庫，在實踐中被納入《中華人民共和國著作權法》（以下簡稱《著作權法》）第十五條規定的“匯編作品”范疇。例如，在山東濟南某信息公司與某軟件公司著作權權屬、侵權糾紛一案中，濟南某信息公司利用國家知識產權局的商標公告資料匯編了一個商標信息數據庫，并開發了查詢軟件，有償供用戶查詢并對外銷售查詢系統。基于此，其主張某軟件公司未經許可復制其數據庫的行為構成著作權侵權。而某軟件公司則認為數據來源于公共領域，并非濟南某信息公司獨創。法院經審理認為，濟南某信息公司對國家知識產權局公開的商標公告中的商標信息進行了提取、分類、整理，并加入自定義字段信息，其編排和整理體現出獨創性，涉案數據庫構成匯編作品。該案裁判中明確了數據庫作為匯編作品的獨創性認定標準，并強調了在數據編排和整理中體現獨創性的重要性。

第二，商業秘密規則的特殊覆蓋。涉及核心算法參數、客戶畫像模型等非公開數據，可參考《反不正當競爭法》第九條的有關規定主張商業秘密保護。例如，在廣東深圳某信息公司訴某智能公司侵犯商業秘密糾紛案中，法院經審理認為，以模型的選擇和優化作為核心的算法，即便所采用的模型均為公知信息，但若模型的選擇與權重排序需通過大數據的收集、處理和測試等，則該算法應視為不為所屬領域相關人員普遍知悉和容易獲得的信息，不為公眾所知悉且能為權利人帶來商業利益并保持競爭優勢，應當作為商業秘密予以保護。但在實踐中，由于技術黑箱、舉證難度高，事實上商業秘密規則能夠為數據提供的保護程度較為有限。

第三，反不正當競爭法律法規的技術化適用。不正當競爭糾紛案件的裁判邏輯關注的是數據使用行為對競爭秩序的破壞，對于無法滿足獨創性的數據可以適用《反不正當競爭法》進行兜底保護。例如，在“谷米訴元光案”中，法院首次明確即便數據本身不構成著作權法保護的作品，但通過技術手段和大量的收集、整理工作形成的數據資源仍屬于企業核心競爭資源，受《反不正當競爭法》保護。“新浪微博訴脈脈案”中，確立了互聯網行業中OpenAPI開發合作模式下數據獲取的“三重授權原則”，即數據提供方取得用戶的同意，第三方平臺在使用用戶信息時還應當明確告知用戶其使用的目的、方式和范圍，再次取得用戶的同意。“大眾點評訴百度案”中則明確了數據使用的“實質性替代”標準，平臺對數據資源投入勞動和成本，享有競爭性權益，未經許可的實質性替代使用行為，損害公平競爭秩序，構成反不正當競爭。在司法裁判中已經達成普遍共識，認為經營者對合法匯集、加工或轉化的數據資源，投入了采集、加工、運營等成本，該數據資源能夠為經營者帶來現實或潛在的經濟價值的，經營者對數據享有合法權益，未經許可的實質性抓取或者通過合法技術手段獲取后實質性替代等，都可能因為破壞競爭秩序，構成不正當競爭。

從各地的實踐來看，各地法院通過“場景—行為—責任”的匹配，識別數據類型，區分不同的法律關系，在現有的立法框架下尋求對數據的最佳保護路徑。著作權法對具備獨創性的數據庫賦予數據加工者對抗未經授權的復制行為，商業秘密規則對未公開數據提供分層保障，而不正當競爭通過行為規制為破壞市場秩序行為提供兜底保護。依托現行的知識產權制度提供的司法救濟途徑，可以激勵數據要素市場的創新與成本投入，同時回應數據交易過程中的保護需求。

數據知識產權保護的規則建構

現有制度框架下的司法探索雖為數據權益保護奠定了規范基礎，但因技術的快速迭代，加劇了數據治理問題的復雜性，數據要素的動態性與技術黑箱效應引發新的治理難題，權屬認定標準模糊、損害賠償量化困難、技術事實查明障礙等困境仍制約著制度效能。鑒于此，需進一步構建“規則統一—個案衡平”的治理規則，即通過構建統一的權利認定標準，在裁判中適用可量化的司法標準，借動態舉證規則實現實質正義，從而彌合數據治理的結構性斷層，為司法裁判注入確定性基因。

第一，構建符合我國國情的本土化權利認定標準。基于不同維度的認知，數據權利認定標準存在差異。筆者認為，可以參考《歐盟數據庫指令》的“實質性投資+商業價值”雙要件模式，構建符合我國國情的本土化認定規則。對實質性投資的認定需突破單一資金要素，構建“資本投入—智力貢獻—效益轉化”三維評價模型，實質性投資的類型應涵蓋數據獲取投入成本（如采集數據的設備成本、人力投入）、數據驗證投入成本（包括數據清洗、去噪、標注等全流程勞動）、數據呈現投入成本（數據庫結構設計、可視化工具開發等）。商業價值認定則需建立“現實收益+潛在價值”雙層評估體系，現實收益應當包括直接收益（數據銷售/許可收入、數據產品利潤占比等）與間接收益（數據驅動的業務增長，如廣告轉化率、競爭優勢、市場占有率的增加等）；潛在價值應涵括數據在未來的應用場景（如基因數據對藥物研發的價值等）中的適用前景。為避免裁判尺度不一，實質性投資及商業價值的認定規則還需要進一步細化，如實質性投資從投資規模來看需達到“顯著”程度，從投資必要性來看應與數據質量提升或價值挖掘直接相關。而對商業價值的評估，從市場驗證來看，需證明數據已被實際用于商業活動或存在明確市場需求；從可量化性角度審視，則應提供收益計算模型或相關案例等作為參考。

第二，進一步明確賠償計算指引。數據要素的非物質性和價值衍生性往往會造成數據侵權損害賠償缺乏可操作的量化標準，實踐中多適用法定賠償標準，各地司法裁量的標準存在不統一的情況。對此，筆者認為，可通過區別數據權益類型與具體侵權行為，探索建立“分類定責+技術量化”的賠償計算邏輯，以突破對法定賠償的路徑依賴。具體而言，如涉及著作權的，可按照創作成本與市場收益作為賠償量化依據；在商業秘密類案件中，可采取直接損失與競爭優勢折損作為賠償計算依據；在不正當競爭糾紛中，則可以綜合考量行為危害量化、市場秩序損害等作為賠償計算的考量因素。在分類的基礎上，還可借鑒專利侵權損害賠償中“技術貢獻率”的有關規定，通過量化數據要素在整體產品或服務中的價值貢獻比例，推行技術鑒定標準化報告、惡意侵權懲罰性賠償，并在結合侵權人獲利情況的基礎上，科學確定此類案件的賠償數額。

第三，嘗試適用技術事實查明機制。數據加工流程的復雜性使得技術事實的認定存在困難。對此，可嘗試組建“數據技術專家庫”，在復雜案件中指派技術調查官就技術事實發表專業意見、協助核算貢獻率等。如在四川成都某智能公司訴成都某軟件公司軟件侵權一案中，法院委托鑒定機構出具的鑒定意見表明被訴侵權產品并未侵權。但是，該案技術調查官在查清軟件代碼的詳細結構、順序組織等事實后，確定鑒定意見書中部分技術事實認定有瑕疵，并提出了相應專業意見。法院結合技術調查官的比對意見，認定鑒定結論存在錯誤，并不予采納。此外，還可以通過第三方專業機構出具鑒定意見幫助技術事實查明。如引入數據資產評估機構出具《數據價值貢獻專項審計報告》，作為裁判參考。

第四，合理進行舉證責任配置。數據侵權隱蔽性強致使權利人舉證困難。因此，還應靈活適用舉證責任分配制度，依據案件具體情況要求侵權方就其手段合法性進行舉證，以此實現個案平衡，保障各方合法權益。例如，在北京某公司訴上海某公司不正當競爭糾紛一案中，法院經審理認為，獲取方對自身技術使用情況更具舉證優勢，當運營方已窮盡手段提供初步證據、證明獲取方采用不當技術獲取數據具有高度可能性時，舉證責任應向數據獲取方轉移，由其對技術手段的合法性作出合理解釋并提供相應證據。

綜上所述，通過上述治理規則的探索建構，進一步破解數據知識產權保護的困局，在數據流通效率與權益保障間實現動態平衡。數據知識產權保護的制度建構，實質上是技術理性與法律價值的動態調適過程。本文通過參考司法裁判中的裁判樣本，展現了“場景識別—分類保護”的裁判范式。在數據立法時機尚未到來之際，司法可在現行的知識產權體系內，通過借助《反不正當競爭法》的行為規制、《著作權法》對數據庫產品的有限保護、商業秘密規則對技術的保護，在現行框架內實現數據治理的效率最大化，構建起具有中國特色的數據治理規則體系。

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《中國審判》雜志2025年第19期

中國審判新聞半月刊·總第377期

編輯/孫敏