上面是我用同一批很難辨識的車牌資料，以最新版與兩年前的舊版辨識核心統計的辨識率與辨識時間。我大概每兩三年就會有一次車牌辨識核心的大翻修！這次大概是半年前開始的！每次改版都等於是非常全面的都市更新，幾乎是全部打掉重蓋！兩年研發的績效是辨識率從65%到86%，平均辨識時間從700毫秒進步到426毫秒！ 

我有必須如此積極研發的現實壓力嗎？其實沒有的！我的車牌辨識兩年前就已經是台灣頂尖水準的暢銷軟體了！至今為止不論是辨識的準確度與速度都已經看不到後面的追兵了！如上的「大幅」進步客戶感覺其實不大的！因為本來就夠快夠準了！我只怕想買的客戶不知道我，絕對不怕有別家產品比我好！這批我用來研究的資料如同是建中的模擬考，是專門拿來刁難資優生的！

但是我知道，大家也都知道，即使穩坐台灣，甚至世界第一名的影像辨識寶座，距離人眼辨識的能力與智慧還是非常遙遠的！前面資料中「失敗」的14%照片(如上圖)都還是人眼可以判斷正確答案的！否則我怎麼知道辨識「錯」了？所以我常常說：「影像辨識是一個非常原始、非常不成熟的科技！包括我的產品在內！」 所以才會兩年就進步那麼多！好像拓荒開墾一樣，代表可以作的事情還非常多！研發之路才剛開始！

就像一百多年前出現的汽車，當時最「先進」的汽車類似上圖，現在看起來都好像小孩子上工藝課拼湊出來的玩具？我相信百年後的影像辨識專家如果有機會看到我的程式時，感覺也一定會像是我們現在看這種骨董「汽車」的感覺！這也能叫做汽車嗎？

百年前的汽車專家或許法預見今天的汽車可以進步的狀況？但是他們知道自己的發明還很原始，有太多地方可以進步，當時的一般人或許看不到，但是發明者一定會看到！所以他們會不斷地修改更新他們的產品！每年都非常努力的改善缺點，想出新點子讓汽車更快、更舒適與更安全等等！盡快累積研發進度，美好的未來就會更快實現了！當然過程中領先時間越長的人，就是商場上的贏家了！

所以我覺得自己的研發動力是想更快看到未來！我不斷的看到自己產品的缺點，也不斷想到可能的演算法與處理方式，就像在玩拼圖，已經拚到過半之後就會欲罷不能，做的事情越多，看到可以進步改善的地方就越多！那不是挫折感，而是左右逢源的成就感與滿足感！人生因此變得超有趣的！

當然，如果你是用ML、DL與CNN在作影像辨識的話，就絕對不會有我的感覺！因為你根本也不太清楚自己在幹甚麼？就是整天套公式跑不知所云的數學模型調整參數而已！如上我的辨識率從65%到86%，每一趴所以進步的原因都是我精準的研發設計所致！我都充分知道為什麼能成功！尚未克服的14%我也充分知道每個個案為何失敗？

事實上如上圖的那些辨識失敗的案例，我多半都有一些極端的演算法可以做出正確的辨識，但是就如醫學上的以毒攻毒下猛藥一樣！即使可以治好一兩個病人，嚴重的副作用卻會傷害更多其他的用藥病人，那就是不能使用的配方！我只是還沒想到面面俱到的合理解題方法而已，所以明年辨識率再提升個幾趴是絕對可以預期的！

如果你是用ML、DL或CNN研發一樣的問題，即使你的辨識率也會隨著模式被更多資料與參數最佳化「訓練」之後提升，但是你不會知道「機器」到底學到了甚麼？他也不會跟你做簡報！不要幻想那些機率統計模組可以產生甚麼「智慧」？你再「訓練」他們十年，他們還是不會比一個最平凡的研究生聰明的！

所以依賴紮實科學原理做影像辨識研究的我，每年的進步都是可以掌握與預期的！但是ML、DL與CNN的使用者呢？不但不能很確定下一步的發展進度，現在研發中的案例辨識過程其實都不清楚的！可悲啊！這樣玩法做研究還有何樂趣？頂多和沉迷股市或博弈運彩差不多吧？還自以為是在研究科學？認真賺錢呢？