現在的AI動不動就在標榜「算力」如何驚人？好像計算量越大就表示該系統越AI？這是絕對錯誤，錯到荒謬離譜的觀念！推波助瀾的暗黑勢力只是電腦硬體廠商在誤導大眾去買特別昂貴的AI產品而已！算力使用方式越浪費，他們就能賺越多錢！如專攻GPU的輝達，以及相關的IC產業鏈都是如此！

事實上AI與否？當然是要看它們能做到的事情與品質！如果可以使用越少的計算量達到一樣，甚至更好的功能，那當然是更AI的產品！因為可以拉低成本還更高效率嘛！這是絕對可以從演算法研究切入演進的方向！我就天天在這麼作，也天天都有成效！因為AI軟體先天就很複雜，越是複雜的系統就越是有很多可以提升效率的空間！

所以我們公司研發AI影像辨識的理念，永遠是以更低的運算量達到更高的AI品質為目標！僅僅是去年，如上的畫面要同時辨識出三個車牌，至少需要兩三百毫秒！但是考慮到大白天光線充足時，其實可以大幅簡化很多辨識程序，於是在取得影像後估計亮度達到一定門檻時，就會採用快速模式，如上只需100毫秒就可以做到一樣的事情！類似大買廠的結帳櫃台設有快速通關的管道一樣！結帳效率當然提高很多！

這是甚麼意思？每張影像的辨識時間砍半，那就是辨識速度更快，也省電一半的意思！甚至因為計算量大減，必須使用更高階運算能力電腦的壓力也釋放了！我的軟體不但不必使用昂貴的額外GPU，連CPU的規格都不需要太高了！就是可以用平價的電腦做到高品質影像辨識的意思！難道這樣對算力需求的降低就表示我的軟體更不AI了嗎？

說穿了就是：辨識軟體的能力好不好？辨識效率高不高？是要看演算法的高明與否的！由真正的影像辨識專家精心設計的演算法，當然絕對比使用機器學習用大量資料統計拼湊「訓練」出來的「模型」效率高上很多很多倍！隨著更深入的研究，計算量常常是不增反減的！因為更有效率了嘛！

所以不要再跟著別有用心的電腦硬體商高唱算力決定AI高度的謬論了！絕大部分的AI都是專家系統！都需要精準精密的研究設計出最有效率的演算法！計算量的大量堆疊不會直接產出更好的AI！但是保證可以讓你買電腦買到破產，付電費付到心頭淌血！需要便宜好用高效率的影像辨識軟體嗎？來找我逸中軟體就可以了！