上班開車途中聽到警廣電台主持人說看到兩隻會看紅綠燈過馬路的狗狗，很可愛，當然也提醒聽眾，連狗都會作的事，人當然也必須遵守交通規則云云。我聯想到的是：據說狗是色盲 (其實不是)，如果牠們只能看到單色的灰階，他們會看到的紅綠燈是甚麼樣子的影像呢？

如上圖是我用影像軟體，依據RGB三色平均，與分別取RGB單色做成的四種灰階圖，大家可以看到帶著「有色眼鏡」看到的結果會很不一樣！如果你要在這些影像中辨識目標，可以預期辨識出來的結果會大不相同！如果辨識很困難的目標，嘗試用多種顏色或組合去分別辨識，可能會有某種方案特別容易辨識。

譬如現在正進行的專案是要辨識螺絲釘頭上浮凸出來基本上無色的字元，所以客戶使用不同的色光打光拍照，就是想得到最佳的對比度。剛好我的RD正在做碩士論文的研究，要搭配車牌辨識做多目標的動態追蹤，因為運算量大，追蹤機制的演算法也很複雜，現階段其實只用單色模型做動態目標追蹤。

但是馬路上的車輛顏色與騎士穿著的顏色是毫無限制的！因此總有一些狀況下，我們選擇的那個單色(綠光)會辨識度很差，所以她預設後續研發進度中會採用多色光的模式設計，綠光看不清楚的目標，或許用紅光看就很清楚了！

其實這種點子是必然會被想到的！要實作出來也不困難，但會不會真的實作到辨識軟體之內呢？關鍵是成本效益與需求的問題，我的RD跟隨我做產品多年，習慣性的每次增加複雜演算法都會考慮到辨識時間，辨識太慢或是必須使用高規格電腦才能跑的產品就很難賣！她的指導教授常常需要提醒她：這是研究所欸！先別管這個了！方法能用就可以寫論文了！可見當我這種研發公司的老闆比當教授困難多了！

實務上，任何辨識，尤其是動態追蹤類的辨識，辨識時間的控制是很關鍵的條件！要做功能複雜的演算，就必須將運算速度優化，努力減少任何重複不必要的計算。我的車載車牌辨識所以能雄霸市場，關鍵就是我可以非常快速的做全景多車的車牌辨識。在那種軟體內，我使用的演算法與停車場軟體只會面對單一車輛慢進慢出的狀況，辨識程序的設計概念是很不一樣的，類似多色光模式的設計就要審慎考慮了！

車載車牌辨識速度必須很快，這必然會犧牲一點辨識率，但是一般客戶認為能到80%以上就算好了！90%是我目前的水準，當然買到的人都樂得合不攏嘴！但是如果是停車場的老闆呢？沒到98%他們就會很煩惱了！速度慢一點，一張辨識不必快到幾十毫秒，不要超過一秒鐘(1000毫秒)都可以接受。所以我們設計不同情境使用的軟體時內容與重點當然不會一樣。

這也告訴大家：對於影像辨識來說，電腦的運算能力永遠不夠快！如果現在一般水準價格的電腦，速度就快到讓我不必考慮來不及運算的問題，我就可以把98%辨識率的龜毛辨識軟體用在馬路上了！即使影像沒停車場清晰，整體辨識率還是可以拉高個3-5%！

我是個純做軟體的公司，我知道我的軟體除了我的辨識演算法技術必須精良之外，電腦硬體可以「平價」提供的運算效能一定是我的緊箍咒，即使我有孫悟空72變的法力，也不能為所欲為的！如果我的軟體必須使用超級電腦才能跑得動，我的生意就垮了！很多影像辨識研發者都會期待「硬體加速」的幫忙？CPU不夠用就找GPU幫忙，甚至設計新的電腦硬體元件？其實他們可能忽略了！那是要花大錢提高成本的！

RD的資工系指導教授說，有要求他的學生研究如何用程式控制的方式利用GPU，來分擔運算量的技巧。這當然可以不必花大錢，但是現有一般架構的電腦中，GPU並不是以支援影像辨識為主要設計目的，Windows作業系統也還沒有以此項工作為重要的支援對象。所以我預期這種程式控制即使可以做，也會很迂迴曲折，效率不會很高，甚至可能衍生其他不穩定的問題，有點像是以前CPU不夠快時，很多玩家拼命想超頻使用一樣！我不會抱著太高的期望。

資訊世界的進步一定是左腳軟體先跨出去，有運算的需求之後，硬體才跟著積極開發加速或調整架構來配合，而且還要看需求是不是普及？如果只是少數研發單位的需要，硬體架構也不會因應改變的。譬如影像串流與線上遊戲普及之後，顯示卡的功能就大幅提升進化，不然甚麼影像相關計算都要用CPU，那電腦系統一定會崩潰或牛步化！

我相信當影像辨識的需求大增之後，顯示卡與作業系統也一定會跟著進化，那時使用GPU分散運算就會變得簡單有效率。現在呢？影像辨識軟體的技術都還在渾沌爭議的階段，硬體應該如何配合改變？還不確定，所以短時間之內硬體不會因此改變的！

那軟體研發者的商機在哪裡？其實就是需要有拓荒者的精神，凡是好的，先進的軟體研發者必然是處於運算量能不足的窘境，但是這些先驅者必須勇往直前，如果可以盡可能讓比較落後(便宜)的硬體也能正常運作他設計的軟體，就可以搶先開賣賺錢了！RD的指導教授想從超限利用GPU取得優勢，我沒這個本事，就努力從設計出更好更快的數學演算法上力拼了！

至於那些老是想等硬體進步再說的人，就確定會是魯蛇一族了！當硬體真的夠進步時，你能做的軟體已經大家都會作，也賣很久了！你的產品開發當然就是白投資一場，品牌知名度不如人，效能也沒比較好，當然就賣不出去了！所以這不只是技術的競爭，也是商業頭腦的競賽，你聽懂了嗎？