文：靳鈺塏（武漢大學經濟外交中心學生助理）
2024年1月13日，萬衆矚目的2024台灣大選終於落下帷幕。在這場被外界冠之以決定兩岸未來「戰爭還是和平」的選戰中，民進黨總統候選人賴清德以40.1%的得票率戰勝藍白兩黨候選人，成功入駐總統府，打破了台灣政黨輪替的「八年魔咒」。從去年11月變幻莫測的「藍白合」到如今民進黨連續三次登頂權力金字塔，這期間的多種跡象其實一度讓北京看見了推進兩岸關係的曙光，但如今之結果，對於一心促統的北京而言，無疑是難以接受的。
大選結束後，北京方面很快進行了強勢回應：首先，國臺辦表示「選舉結果無法代表台灣的主流民意」，對民進黨勝選的不滿之情躍然紙上；其次，中國國家主席習近平在黨刊《求是》雜志上表示「要發展壯大台灣愛國統一力量，反對台獨分裂行徑，推進祖國完全統一」，加緊統一步伐之意味溢於言表。
最後，在大選結束後的第二天，也即2024年1月15日，諾魯政府發表聲明與台灣「斷絕外交關係」，如此台灣的邦交國僅剩12個，「外交孤立」困局進一步深化。這一套組合拳的威慴力相當驚人，不僅在賴清德正式執政之前給予其下馬威，同時也將「戰爭與和平」問題徹底擺在了兩岸之間。
未來兩岸關係究竟何去何從，戰爭是否已經迫在眉睫，本文將對以上問題進行嘗試性解答。
一、假如實現了政黨輪替，兩岸就能避免戰爭了嗎？
一般的主流觀點認為，兩岸之所以存在爆發戰爭的可能性，是因為近八年來傾向於台灣獨立的民進黨執掌台灣，而非傾向於同中國大陸對話合作的國民黨執政。
但現實情況卻是，儘管在路線上偏向同中國大陸對話，但藍營中的「深藍」派如洪秀柱、韓國瑜等人已不擁有絕對話語權，國民黨陣營中的本省黨員數量更是處於多數，國民黨即使成功勝選上臺也並不會推動與中國大陸的和平統一進程，更不用提若「內心深綠」的柯P當選總統，會是如何。
兩岸之間和平統一的最佳時機，已經於上世紀80年代蔣經國執政時期以及十年前馬英九執政時期喪失了，換言之，兩岸之間戰爭爆發的可能性並不會因政黨輪替而消失。
讓我們再次假設，若本次大選勝出的是藍白兩黨之一，其推行的兩岸政策可能會同民進黨不同，兩岸關係興許會出現緩和。但從近年來北京的具體行為來看，北京已經放棄了惠台以促進和平統一的幻想，而更多以施壓為主，甚至必要時不惜推出窮台困台的政策。即便侯柯上臺，親美的兩人也難免會在台美合作、邀請美方政客來台方面刺激到北京。
更何況，如果北京高層早已放棄了和平統一之選項，並且確定了武統的具體方案與時間，那麽對北京而言，哪個黨派上臺在其明確的戰略方案面前，是否還會顯得重要呢？
二、戰爭並非不可能，何時爆發是關鍵
儘管冷戰後一度形成的「霸權穩定」使國際戰爭尤其是對等大國閒的戰爭短暫淡出人們的視野，但隨著國際結構性壓力的持續加大，國際戰爭現象再度漸次回歸國際政治舞臺的中央。
近兩年來，克裡米亞和中東兩個「火藥桶」地區接連爆發衝突，而台海也頗有「山雨欲來風滿樓」之態勢。美國媒體在2022年聲稱「解放軍將在2027年攻臺」，加之今年親美的「務實的台獨工作者」賴清德勝選，似乎佐證了戰爭即將爆發一説並非空穴來風，只是時間上的快慢罷了。
東亞地區美國、中國大陸以及台灣三方勢力總體而言呈現出「戰略三角」之結構。本次大選結束後，台灣向美國進一步靠攏，在可預見的未來，美台雙方的合作力度將進一步增大，雙方獲得的絕對收益增多。於此同時，中美兩國「新冷戰」趨勢加重，川普時期美方奉行的「脫鈎」政策，更是一度讓兩國閒的經濟相互依賴所帶來的「壓艙石」效應反而成為引發結構性矛盾的導火索。
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儘管拜登上臺後中美的對抗步伐一度放緩，但中國依然是美國之首要競爭對手，並且美方也早已將台灣問題視為本國之核心利益。
在中美競爭激烈、美台關係走近之情況下，中國在戰略三角中的地位漸處孤立，其相對收益明顯減少。對將台灣視為國家利益的「重中之重」的北京而言，自然不可能對三角格局的變動坐視不管，從而表現出相對收益敏感。而關於兩岸之間「和平統一」的方法，迄今為止北京也沒有拿出過讓雙方均可接受的方案，兩岸的和解空間的交集目前幾乎為零。兩者疊加作用下，北京會有較大的概率透過戰爭這樣的極端方式來扭轉當前與未來的險惡局勢。
同時，儘管美國近年加緊了在「第一島鏈」對中國的封堵，日本也喊出了「台灣有事，日本有事」之口號，但由於兩岸間實力差距明顯，在雙方無法合作之前提下，戰爭所能帶來的收益遠比其他形式所帶來之收益大得多。因此作為理性行為體，中國更有理由在美日具有介入的潛在可能性的情況下不惜「冒險一戰」。
雖然兩岸爆發戰爭存在可能，但是戰爭何時爆發仍需要打上一個問號。現有訊息中廣泛流傳的「2027之說」甚囂塵上，但並不意味著這一定就是解放軍攻台的確切時間點。縱觀歷史長河，歷次改變國際格局的體系性衝突爆發的概率只是隨著相關行為體閒實力差距的縮小或彼此閒爆發危機次數的多少而單調增長，而其爆發的精準節點並不能得到準確預測。
換言之，兩岸若真的爆發戰爭，則需要特定的「契機」，而「契機」可以為任何被北京視作「兩岸和平統一無望」的事件。就當前形勢而言，若賴清德政府繼續加強與美互動並推進台灣獨立，恐怕也就無可避免地會出現解放軍軍艦開赴台灣海峽進行武力統一的場景了。
三、兩岸的和平對話與交流是否還存在可能？
零售業走過疫情低谷，終於在2022年迎來春燕。2022年全球零售市場銷售額超過27兆美元，預計2024年將達到30兆美元以上；台灣零售2022年營業額達4兆2,815億元，零售網路銷售額（電商交易）達到新台幣4,930億元，兩者皆創下歷史新高。
產業欣欣向榮，當然少不了業內參與者的共襄盛舉。91APP作為台灣首家上櫃原生SaaS軟體服務公司，引領台灣零售產業針對「人、場、貨」的虛實融合，持續運用嶄新技術改變銷售場景，幫助品牌、通路商家獲得更多業績，也讓消費者自在穿梭於OMO的購物情境。
近期，91APP技術實力更上層樓，以Google Cloud環境為基礎，在組織內落實數據治理之外，也使用Google Cloud AI平台Vertex AI，推出91APP獨家開發的零售AI模型jooii（全通路智慧幫手），目前測試結果，有使用jooii推薦的商品，比起沒有運用AI模型演算的點擊率，整整高出3倍成效。
91APP發展產業模型解決零售業根本問題
事實上，91APP最早以開店系統切進市場，營運策略隨著市場定位而逐漸確立，目前主力即是聚焦在提供零售業數位轉型方案。因此這幾年91APP大力提倡D2C（Direct-to-Consumer）模式，就是在幫助零售品牌，掌握第一方數據，運用場景技術來推進與消費者的接觸/互動情境。
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91APP產品長李昆謀表示，「前五年我們是在解決產業的已知問題，例如幫品牌客戶增添開店系統的更多功能，但是，近五年我們在協助產業尋找下一個方向、探索未知問題。因此我們的角色就像客戶委外的IT，為他們探索新技術應用於零售場景，幫助商家成長。」
Cookie退場第一方數據更顯重要，91APP利用GCP推動數據治理
Google預計在2024年第一季開始移除Chrome的第三方Cookie，這也讓越來越多零售品牌注意到第一方數據的重要性。李昆謀表示，「光是一家大型業者，一年的數據量可以多達上百億，我們勢必需要一個強勁的基礎設備，才能幫客戶建立起數據中台。」
確實，零售橫跨線上線下，龐大的顧客銷售及CRM數據，加上想要搭建CDP（Customer Data Platform）顧客數據平台、DMP（Data Management Platform）資料管理平台，必須先收攏數據，才能有後續的清洗、整理動作、並洞悉出商業價值。於是，91APP導入一系列Google Cloud的解決方案，包含Pub/Sub、Dataflow進行實時分析數據，接著也採用BigQuery企業資料倉儲，運用內建機器學習、商業智慧（BI）功能，達到數據驅動業務目標。
當時會立刻選擇Google Cloud作為雲端基礎建設的夥伴，李昆謀表示，「Google Cloud示範一套完整的Best Practice，讓我們覺得把這些方案導入內部，對資料清洗、梳理是非常有幫助的。」的確，91APP運用Google Cloud雲端及機器學習相關資源，陸續開發會員分群模型（NAPL）、購買意圖模型（DCIU），幫助零售品牌以數據為依歸來尋找新客、鞏固舊客。
91APP與Google Cloud合作越久，導入的應用方案也更深入，其中一項是使用Looker商業智慧平台嵌入式數據分析，落實數據治理工程。由於零售業數據欄位相當龐雜，且在勾稽或針對訂單定義的溝通過程，往往發現雙方數據對不上的問題。
為了解決根本的痛點，91APP組成數據治理定義小組，針對數據定義大表的欄位有了明確的規範，並透過Looker作為數據治理的核心中台。如今，91APP所有同仁都能在Looker Studio快速拉出報表，不僅所有數據都能對齊，甚至也能透過API方式將Looker的數據匯出給零售客戶使用，達成「書同文、車同軌」的Data Governance-as-a-Service境界。
運用Vertex AI的Vertex Search，實現「千人千面」精準推薦
看準未來消費者會透過AI自然語言模型，也就是以對話方式來搜尋商品，形成新的購物模式。近期91APP使用Google Cloud的Vertex AI，透過Embedding Model模型，更深入理解文本含義後，抽出768維度的連續向量空間，運算出高度關連性的產品群集。
摸索Vertex AI過程，李昆謀回應，「使用Vertex Search向量資料庫的感受，一如延續Google Cloud高效能傳統，展現非常驚人的回應速度。因為我們服務上百家客戶，每家客戶數據都是上億級，加上我們數據都放在GCP上面，經過測試效能不僅可以承載數據，而且結果是非常滿意的。」
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除了運算效能，91APP也相當重視GenAI的原料，也就是Embedding模型處理特徵值後，重新運算的成效表現。因為過去特徵值主要是根據View-also-view或Buy-also-buy概念，從消費者行為做相關產品推薦。如今透過Vertex Search，等於91APP把過去ML、DL技術進一步融合商品素材、語義、行為等特徵值所算出來的模型，讓兩個技術混搭後的推薦結果，發現成效比單一技術表現更好。
對於零售商家，最關注的議題仍相當看重業績的轉換與進站流量。91APP未來將持續立足在GCP上的數據應用，同時也開始串聯Google的廣告服務，幫助零售品牌運用Google AI生成個人化的廣告素材，因應不同受眾輪廓搭配jooii模型，進行精準又即時的產品推薦，實現利用數據驅動廣告變現的目標，為91APP、零售品牌、及消費者共同帶來三贏局面。
