去年經過東南亞車牌辨識開發的洗禮之後，啟動了我的台灣車牌辨識核心大改版！重點就是在結構重整與效能提升，原本八千多行的程式精簡到剩下三千多行！讓接下來的維護工作變得更簡單輕鬆。速度當然也變快很多，如上略有難度的案例新版的速度比舊版快了一倍！平均來說也有三成以上的速度提升！

我的舊版程式大概起於我創業之初，很像一個發展已久的大都市，各項例外處理功能都很完備，所以整體辨識率是很好的！但畢竟不是一開始就有完美有遠見的規劃，所以陸續增建改建的結果，很多地方就變成疊床架屋功能重複的違章建築了！所以自己看著不爽也很久了，是該大刀闊斧做都市更新的時候了！

基本的結構改版大概只花了一個月不到，但是要讓所有的例外狀況處理好到跟舊版一樣，也就是每個有困難的案例都必須做到跟舊版的辨識能力一樣好，這是一個長時間的實驗調整工作！大約花了半年到最近才有信心正式改版公開給客戶使用！當然客戶滿意度很高的！尤其是速度提升的方面都很有感！

其實從上面的新舊版實驗畫面大家就可以看出來，新版的辨識過程資訊細密完整多了！我的效率提升其實沒有特別的密技發明，只是更嚴密的分析掌握每個案例的辨識過程，哪個過程時間太長？哪個過程用了過多的無謂計算？可以如何節省時間與計算次數？好像省錢達人的家庭主婦，在不影響生活品質的前提下，精確的記帳讓各項開銷都省錢省到極致，我的辨識系統速度就這麼快了！

所以我的理念與做法是跟機器學習那一派的AI完全不同的！他們相信更多的資料，與更多的嘗試錯誤學習訓練，就可以產生更高的智慧？我是完全不信的！因為我知道：即使他們的想法確實有可行性，但是要達到目的的執行效率太差了！就是要用那種方式產生高品質的辨識智慧成本實在太高了！

這很像一個好的工匠或廚師會用自己的技術知識用心把工作先規畫好，再認真按照他們所知最好最有效的方式精準執行！所以能用最少的資源與時間端出好菜或推出精美的工藝產品！

反之，如果你相信很多個臭皮匠可以勝過一個諸葛亮，讓一大堆生手拿一大堆食材或工具木料去大量隨機實驗，或許經過一千次的嘗試錯誤真的會有一個人意外做出好菜好作品！但是誰會笨到這麼浪費資源呢？但這就是機器學習派的浪漫思維！而且他們的宣傳攻勢很成功，多數人居然都相信了？這種社會現象我是覺得很神奇到不可思議的地步！

我的產品會說話，真的很好很有效率，當然也相對便宜！但是我想告訴大家的是這跟當紅的機器學習AI毫無關係！我的AI來自精準精密的科學知識技術的合理使用！我只是一個願意傷腦筋精打細算的科學家！我從來就不認同亂槍打鳥式的AI！我的所有產品當然也都不是來自機器學習的成效！

很多被機器學習洗腦過的人會問我的產品是如何「訓練」的？需要多少資料？我都很難回答！因為我從來就不是用這種角度看資料與處理資料的！資料是拿來研究分析的！精準掌握資料，根據科學原理合理的設計辨識程序才是我的AI工作模式！也一再證明比機器學習更有成效！