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拜登擊敗川普,當選美國第 46 任總統!關於拜登,你該知道的 6 件事

2020-11-08 編譯‧整理 邵蓓宣
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美國多家媒體報導,美國大選關鍵州、賓夕法尼亞州已被民主黨總統候選人拜登拿下,讓他跨過選舉人票 270 票的當選門檻。蔡英文總統上午透過 Twitter 發文,恭賀拜登當選美國總統。

在台關於川普已有諸多報導,而拜登,許多民眾仍然相對陌生。我們快速整理拜登的 6 件事,幫你認識下一屆美國總統。

延伸閱讀:開票順序有蹊蹺,為何川普在密西根州會一度領先?

1. 曾是歐巴馬的兩任副總統

2008 年巴拉克‧歐巴馬(Barack Obama)選擇拜登作為他的副手,成功贏得大選。2012 年,歐巴馬與拜登一起成功連任。歐巴馬十分讚賞拜登的能力,2017 年還頒授國民最高榮譽「總統自由勳章」給拜登,稱他為「美國有史以來最好的副總統」。

2. 克服了語言障礙

根據《洛杉磯時報》報導,拜登年幼時就有口吃,他在 2008 年出版的回憶錄《Promises to Keep》中,談論過他的語言障礙症。高中時曾被同學嘲笑,甚至取綽號「dash」(急奔、跑的意思),因為同學們認為他結巴時說話聽起來像摩斯密碼。

為了克服口吃,他接受老師的建議,在鏡子前練習背詩,由於口吃的人在回想事情時說話會比較流利,他藉由背詩,控制自己因為口吃時說話不流暢以及扭曲的臉部表情。報導寫道,身為愛爾蘭裔的他,現在依然能毫無困難地背誦愛爾蘭長篇詩歌。

3. 美國史上第六年輕的州參議員

1942 年出生的拜登,擁有美國東岸特拉華大學(University of Delaware)歷史和政治學雙學位、紐約雪城大學(Syracuse University)法律學位。畢業後在特拉華州威明頓市一家律師事務所工作,兼做公設辯護律師。1969 年加入民主黨,參選特拉華州新城縣縣議會(New Castle County)議員,這也是他的第一份公職。

1972 年,他競選特拉華州參議員,以 29 歲的年紀,擊敗當時共和黨對手,成為該州初級參議員(Junior Senator),由於美國憲法規定參議員至少要 30 歲才能當參議員,等到他宣示就職時,是 30 歲 1 個月 14 天,為史上第六年輕的參議員。

4. 妻女在一場車禍雙亡,長子 46 歲時腦癌逝世

就在他當選參議員的同一年,一場車禍造成妻子和未滿 1 歲的女兒身亡,未滿 4 歲的長子和 3 歲的二兒子受傷,讓他差點想放棄任職,最後他的就職宣誓還是在兒子的醫院病床旁完成。1977 年二婚,娶了現在的妻子吉兒.賈克伯(Jill Jacobs),育有一女。2013 年,44 歲的長子被診斷出患有腦癌,2015 年病逝。

5. 1987 年曾競選民主黨總統候選人

1987 年,45 歲的拜登宣布競選民主黨總統候選人,由於在競選活動時被指出剽竊英國工黨領袖尼爾.基諾克(Neil Kinnock)、羅伯.甘迺迪(Robert Kennedy)等演講段落,還被《新聞周刊》(Newsweek)踢爆,在新聞媒體 C-SPAN 錄影片段裡,謊稱自己在法學院就讀期間名列前茅、拿全額獎學金,實際上他在 85 名之中排名第 76。種種爭議新聞使他最後黨內初選失利。2008 年黨內初選又敗給歐巴馬,歐巴馬則提名他為副總統,搭檔參選。

6. 美國史上最老的總統

現年 77 歲的拜登,如果順利當選,將是美國第 46 任總統,同時也是美國史上年紀最長的總統。1946 年出生的川普在 2016 年當選時屆齡 70 歲,已經是美國史上最長的總統,拜登將會打破川普紀錄,4 年任期結束將滿 80 歲。

美國總統選舉並沒有年齡上限,但至少要滿 35 歲才能參選。台灣則是滿 40 歲才能參選,一樣沒有年齡上限,目前台灣接任總統時年齡最大的是嚴家淦,在蔣介石死後繼任,接任時已 70 歲;民選總統則為李登輝,當選時為 73 歲。

另外,如果拜登當選,他提名的副手賀錦麗(Kamala Harris)將是美國第一位女性副總統。

拜登和川普的政見比較:只在「反科技巨頭壟斷」有共識

根據《BBC》以及川普和拜登競選官網資料,兩人在政策上唯一共識是,反科技巨頭壟斷,支持反壟斷審查,以及廢除社交言論保護傘,撤銷網路言論豁免權的第 230 條(Section 230)。

拜登政見簡短整理

關於 COVID-19,川普優先考慮 COVID-19 開發治療和疫苗,將投資 100 億美元用於此類項目。拜登希望建立國家接觸-追踪計劃,在每個州至少建立 10 個測試中心、全民免費普篩,並支持全國配戴口罩政策。

關於氣候,相較於川普已宣布退出解決氣候變化的《巴黎氣候協定》,拜登則表示,如果他當選,他將立即重新加入《巴黎氣候協定》。

關於稅收,川普提倡減稅,會延續 2017 年通過的減稅措施,企業所得稅從 35% 降為 21%。拜登表示,會將企業所得提高至 28%,並支持將聯邦最低工資從目前的每小時 7.25 美元提高到每小時 15 美元。

關於健保,拜登希望保護和擴大歐巴馬時期的《平價醫療法案》(ACA),該法案加強聯邦政府對私人健保的監管,並將老年人提供醫療福利政策的年齡從 65 歲降低至 60 歲。川普則希望廢除歐巴馬的《平價醫療法案》,並希望能通過允許從國外進口較便宜的藥品降低藥品價格。

關於外交,和川普以美國優先、以關稅做壁壘的立場相反,拜登承諾將與美國盟友恢復關係,並重新評估對中國的關稅政策。

移民政策上,川普對非法移民採取嚴格執法、驅逐策略,包含在美墨邊境修建了 100 英里長的隔離牆、加強取締 H-2B 簽證欺詐和濫用。拜登對移民則採取寬鬆策略,取消隔離牆興建,希望能延續歐巴馬時期他倡導的中美洲未成年人計畫,允許在美國具有合法身份的父母提出將其子女帶離中美洲並與他們一起生活。

資料來源 / BBC、promiseskept、BidenHarris、News From California、U.S.Senate、C-SPAN、TIMES

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AI 不只要懂數據,更要懂企業!Teradata 如何加速實現自主型企業?

2026-11-09 經理人 X 擎昊科技 X Teradata
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隨著生成式 AI 快速發展,AI 的角色正從回答問題、生成內容,進一步走向執行工作、參與決策,這也讓「自主型企業(Autonomous Enterprise)」成為企業數位轉型的新願景。在這樣的企業中,AI 不再只是被動等待人下指令的工具,而是可以在授權範圍內自主做出決策、執行任務,且會持續學習與優化的數位員工,而人則肩負起監督與審核的責任,確保 AI Agent 的決策與行動符合企業目標及治理要求。

然而,要實現自主型企業的願景,除了依靠強大的 AI 模型外,企業還需要掌握兩個關鍵:一是釐清自身希望透過 AI 解決哪些業務問題、達成什麼目標;二是讓 AI 真正理解企業的業務脈絡。這兩個關鍵,不僅決定 AI 能否從概念驗證(PoC)走向實際營運,更是企業朝自主型企業邁進的重要基礎。

邁向自主型企業,企業必須掌握的兩大關鍵

Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,企業在定義 AI 導入目標時,不能只著眼於技術是否可行,更應該從實際業務需求出發,設定明確且可衡量的成果與投資報酬。

舉例來說,金融業可能希望提高詐欺偵測率、降低風險;零售業則想要藉由個人化推薦提升轉換率與顧客體驗;製造業也許會將縮短生產週期、提升供應鏈效率列為目標。雖然不同產業對 AI 的期待各有不同,但共同點都是希望解決具體的業務問題,而不只是驗證 AI 能做到什麼。

第二個關鍵則是讓 AI 理解企業的業務脈絡。即使企業已經將所有資料集中在同一個平台,也不代表 AI 就能理解這些資料。例如,AI 可能知道某位客戶的交易金額下降,卻不知道背後究竟是受到合約條件改變、採購週期等哪一項因素影響。

換句話說,若 AI 不清楚數據背後的意義,以及企業實際的業務流程與決策依據,即便數據量再多、模型能力再強,仍難以做出適當判斷。因為真正影響企業決策的資訊,往往不只存在於數據本身,也可能藏在不同部門的作業流程、內部文件,甚至資深員工長年累積的經驗之中。

因此,企業不只要整合散落在不同系統、資料庫與文件中的數據,還必須建立資料之間的關聯,讓 AI 不只看得懂數據,更能理解數據背後的業務意義與決策邏輯。如此一來,AI 才不會像一名對公司業務一無所知的新進員工,而是能夠根據企業的實際情境做出適當判斷、執行任務。

Teradata 兩大解決方案,打造由知識與脈絡驅動的 AI

Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 認為,邁向自主型企業是一段漸進式的轉型歷程,若能讓 AI 充分理解業務脈絡,就有機會加快轉型腳步。為此,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用,讓 AI 不只理解企業的業務邏輯,更能將這些理解運用在實際任務中。

舉例來說,歐洲某醫療研究機構運用 Teradata 解決方案及自家資料庫,開發出一套僅有 200 萬個參數的輕量化 AI 模型,可預測不同病患族群未來 10 年內的疾病發生情況,提供相關單位及早做好醫療需求與資源規劃。美國某大型醫院透過 Teradata 平台整合病患數據,進而開發出可直接在資料庫內執行的病患風險分層模型,可從病患特徵去辨識其風險程度與照護需求,讓醫師據此規劃更精準的照護計畫。

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Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 表示,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用。
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首先,Tera Context Engine 扮演的是企業知識整合與轉譯者。它能整合企業分散在四處的數據與內容,並納入內部專家長年累積的經驗,在符合數據治理規範的前提下,轉化為 AI 能夠理解與運用的企業智慧。換句話說,Context Engine 的價值不只是提供更多資料,而是讓 AI 理解資料背後的商業意涵,以及如何運用在實際情境中。

有了業務脈絡,下一步就是讓 AI 真正採取行動,這正是Tera Harness 所扮演的角色。它會結合 Context Engine 提供的知識與脈絡、企業設定的目標,如:提升客戶滿意度,讓 AI 去執行對應任務,並依據結果持續調整行動策略。而在涉及重要決策或較高風險的應用情境中,Harness 也能導入人機協作機制,由人介入決策、提供回饋,降低 AI 自主決策可能帶來的風險。

然而,當 AI 開始自主執行更多任務,企業也面臨另一項挑戰:如何在擴大 AI 應用的同時,兼顧主權 AI 與資安需求?對此,Sumeet Arora 指出,Tera Harness 支援地端、雲端及混合部署等不同 IT 架構,能夠配合資料所在位置去執行任務,企業可依據自身的治理與法遵要求彈性部署,將重要知識與商業機密留在內部可控的環境中。

此外,當 AI 開始承擔更複雜、執行時間更長的任務,如何避免因意外而導致任務中斷,也是企業相當關注的課題。為此,Teradata 在 Harness 中導入檢查點與記錄機制,倘若 AI 因意外而中斷正在執行的任務,Tera Harness 會從最近一次的檢查點接續執行,不必從頭再來,減少不必要的時間與成本浪費。同時,Harness 也具備高併發處理能力,可同時處理多個 AI 任務,提升 AI 參與日常營運的穩定性與可靠性。

從資料倉儲走向 AI 知識平台,Teradata 3.0 攜手擎昊加速企業轉型

Tera Context Engine 與 Tera Harness 的推出,不只協助企業加速 AI 應用落地,也反映 Teradata 對自身定位的轉變,正從傳統資料倉儲供應商,轉型為企業 AI 知識與 AI 執行能力的供應商,協助企業將分散的資料轉化為 AI 可理解的脈絡資訊,進而驅動智慧決策與自動化執行。

Richard Petley 進一步說明,Teradata 的發展可分為三個階段,在最初的 Teradata 1.0 時期,以軟硬體整合的資料倉儲設備為主,到 2.0 則轉向支援地端與雲端部署的現代化軟體,如今進入 3.0 階段,客戶不一定要採購整套資料倉儲解決方案,也能依需求導入 Context Engine 或 Harness。這樣的轉變,顯示 Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。

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Teradata 攜手台灣代理商擎昊科技,結合原廠 AI 技術與在地系統整合經驗,協助企業加速 AI 應用落地,邁向自主型企業。圖中由左至右,依序為 Teradata 首席產品長 Sumeet Arora、擎昊科技總經理劉宗坤及Teradata 首席營收長 Richard Petley。
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然而,再先進的技術架構,仍需要在地專業夥伴協助落地。而擎昊科技作為 Teradata 台灣代理商,不僅與原廠保持密切互動,更擁有深厚的技術實力,及豐富的企業級系統規劃、建置與整合經驗,協助企業打造穩定可靠的 IT 環境,讓 AI 應用能夠順利導入並持續運作。此次 Teradata 兩位高階管理者 Richard Petley 與 Sumeet Arora 來台,除了與企業客戶交流 AI 發展與應用需求,也攜手擎昊科技深化在地合作,共同拓展台灣市場。

面對缺工、高齡化與市場競爭加劇等挑戰,如何運用 AI 提升營運效率並強化決策能力,已是企業的當務之急,這也讓自主型企業成為未來必然的發展方向。在這條智慧轉型的路上,Teradata 將持續攜手擎昊科技,融合 AI 技術、企業知識與系統整合能力,協助企業加速 AI 應用落地,朝自主決策與智慧營運的新階段邁進。

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Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。
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