【3·15】保护品种产权助推种业市场良性发展

摘要:2025年3月15日是第43个国际消费者权益日,当前我国种业发展态势蓬勃,优质新品种大量涌现,但品种侵权盗用事件仍时有发生,取证难、样本量微、检测时间长等困境阻碍了品种权人维权之路,严重影响我国种业市场良性发展。高密度固相基因芯片作为农业分子育种“金标准”,凭借高通量、高准确度、高效率等检测优势,为品种权人维权之路提供了强大的技术支撑,保障种业市场健康发展。

当前我国农业领域正处于快速发展的阶段,各类优质植物品种如雨后春笋般涌现,但在种业市场品种侵权事件仍时有发生。

实际案例

(一)"YA8201"玉米品种侵权案

原告四川雅玉科技股份有限公司发现被告云南金禾种业有限公司、云南瑞禾种业有限公司未经授权使用其玉米品种“YA8201”作为亲本用于生产杂交玉米品种“金禾玉618”和“金禾880”并进行销售,遂提起诉讼。一审法院认定侵权成立并适用惩罚性赔偿,二审法院改判赔偿金额,最终金禾公司赔偿雅玉公司经济损失1522990元,瑞禾公司承担连带赔偿责任。

https://enipc.court.gov.cn/zh-cn/news/view-3000.html


(二)"红运来"凤梨品种侵权案

上海某植物公司起诉广州某农科公司未经许可生产、繁殖、销售“红运来”凤梨种苗。一审因无果子蔓属品种DNA测试国家标准,未采纳植物公司自行委托检测的意见,驳回诉求。二审最高法明确,无国家标准时,有资质机构依其他标准作出的鉴定意见可作证据。经释明,植物公司申请司法鉴定,侵权种苗与“红运来”遗传相似度99.91%,且农科公司未提交反驳证据,被认定为侵权,最终二审判决被告赔偿原告经济损失及维权合理开支107.5万元。


https://ipc.court.gov.cn/zh-cn/news/view-3538.html


(三)"露辛达"马铃薯品种侵权案

皇家H某公司指控乌兰察布某薯业公司销售的V7马铃薯种薯侵害其“露辛达”品种权。皇家H某公司自行提供对照样品并委托河南某检测公司检测,结论为V7与“露辛达”为同一品种。一审法院确认对照样品为“露辛达”繁殖材料,乌兰察布某薯业公司拒绝重新鉴定,法院采信检测报告,判其赔偿40万元。二审中,皇家H某公司未能充分证明其提供的对照样品来源可靠,证据链不完整,导致检测报告证明力不足,故驳回皇家H某公司诉讼请求


https://ipc.court.gov.cn/zh-cn/news/view-3538.html


(四)"宁麦13"小麦植物新品种权侵权案

原告江苏明某种业科技公司系“宁麦13”小麦植物新品种的独占实施被许可人,其认为被告淮安丰某种业研繁公司未经许可,以“白皮袋”包装形式销售“宁麦13”小麦种子的行为侵害了涉案植物新品种权,故提起诉讼。虽售卖量少检测较难,但经司法程序认定此为侵权行为,判令淮安丰某种业研繁公司停止侵害并赔偿损失及维权合理开支共计300万元。二审法院综合考虑相关因素后将赔偿数额调整为304320元,同时确定淮安丰某种业研繁公司支付江苏明某种业科技公司的维权合理支出为6万元。

https://enipc.court.gov.cn/zh-cn/news/view-3035.html

维权难点

在动植物品种维权方面,存在证据固定难、合法来源抗辩滥用、技术鉴定成本高、品种特异性不足等挑战和难点,严重影响了维权效率和保护效果。

证据固定难题

传统田间种植鉴定需2个生长周期,侵权证据易灭失。2023年江苏小麦维权案因鉴定周期过长导致关键证据失效。

微量样本困局

侵权方常采用"白包种子"策略,单个案件查获样本往往不足50克,传统检测方法需要至少200克样本。

跨国溯源障碍

东南亚某国2018-2022年截获的侵权种子中,78%经过多国转口贸易,常规检测无法追溯原始亲本。

法律衔接真空

我国现行DUS测试标准包含41个水稻性状指标,但司法实践中仅9项具有明确法律效力。

如“YA8201”案中,侵权方通过细微性状差异规避监管,需依赖基因检测技术锁定证据;“宁麦13”案中,侵权方采取"白包种子"策略,企图利用售卖样本数量远低于传统侵权认定检测方法逃避责任;“红运来”凤梨案一审虽被驳回,但后期积极提交品种检测报告而维权成功,但与其相似的“露辛达”马铃薯案则由于未及时提交品种检测报告而呈现完全不同的维权结果。


2025年3月15日,是第43个国际消费者权益日,种业是“端稳饭碗”的保障,维持种业市场品种产权稳定,展开品种真实性鉴定具有重要的战略价值。



端牢饭碗,种业先行

高密度固相基因芯片,被誉为农业分子育种的“金标准”,同样也是品种真实性鉴定的首选技术。作为第三代分子标记技术的代表,单核苷酸多态性(SNP)标记检测技术凭借其高通量位点、高准确度的数据质量,以及操作便捷、检测周期仅需3天等优势,可实现规模化、产业级的数据检测,为品种真实性鉴定等应用场景提供了有力支持。


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