看得懂上面這張影像嗎？這是我的私人尋車業的客戶，使用我的車載車牌辨識軟體在行進中的同一台車上，使用多個攝影機拍到，也辨識到車牌，留存下來的車牌照片，再經過剪輯成的影像！我的軟體只要確認辨識到任何一個車牌就會自動存一張影像，他們上街尋車一天就會有數千張辨識結果的影像！

有趣的部分一是一輛車就有「多台攝影機」，二是還會指向「不同的方向」！如上圖上就是攝影機往車前方向拍的！上圖中是往車行垂直方向的側面拍的！上圖下則是往車後方向拍的！所以經過一輛路邊停車時，該車的前後車牌都有可能被辨識到的！命中機率當然就更高了！停在路邊車牌方向與道路垂直的機車也難逃法眼！

事實上這位超級客戶說：他的車隊多數都一輛車配上高達八支攝影機！除了不同方向之外，還有不同距離的拍攝重點！有兩支是專拍一公尺內近距離車牌的！我的軟體目前設計最多是六個視窗，他們就把部分攝影機畫面並排視為單一視窗，車牌出現時還是都能辨識到的！重點是我的車牌模糊歪斜辨識能力不但很好，辨識效率還非常高！每秒辨識次數都維持在20Hz左右！所以才能這樣玩！當然他們用的電腦規格也必須較好啦！

簡單說，這位超級玩家已經把我的軟體操到極限了！但是最多也只是買市售CPU最高階的i9電腦而已，完全不必考慮顯示卡或GPU效能的！因為我的軟體是完全不必使用GPU的！這樣就替他們省下好多錢與電費油錢了！他的超限使用方式真的讓我瞠目結舌！據他說效果極佳！尋車效率比其他業者高出很多！他對我當然是千恩萬謝的！每次來買東西都會請我喝咖啡，只差沒拿香來拜了！

其實這個軟體的高效率也可以對比出深度學習與類神經網路等所謂AI技術的大缺點！就是運算量太大了！如果軟體是用那些技術開發的，絕對無法達到這種效能！或是必須使用高達數十萬元的超規格電腦硬體才跑得動！所以不必期待ML、DL與CNN會跟上我了！他們連我的車尾燈都看不到的！所以我認為AI良莠的關鍵絕對不是「算力」而是「效率」！你認為呢？