昨天接到一家做電腦硬體元件的大公司來電，這家公司對於會看電腦規格的人來說應該都如雷貫耳！他們對我的車牌辨識演算法很有興趣，希望洽談軟硬體整合的可能性。好像我應該很興奮，還偷偷竊喜不要給人知道？大商機來了？但別傻了，這種事情發生過五六次，我從不排斥合作，但是怎麼談都沒有一次有任何結果。

簡單說，他們的期待就是在簡單(便宜)的儀器架構下可以擁有高辨識率的車牌辨識的功能。譬如讓攝影機或行車紀錄器搭配一個微電腦，用幾千元的成本就可以做到我現在要價數萬元產品的功能，讓客戶不必自己買高規格的電腦來安裝我賣的這些軟體，就可以達到一樣的目的！如果成功，以後車用的行車紀錄器就會附贈(或選購附加)車牌辨識功能了！

之前所以都談不成的原因很多，技術方面其實沒有大大的問題，只是將我的程式移到不同的電腦上而已！但是道路全景動態辨識的高運算量絕對不是普通的微電腦能負荷的！多數這類廠商著眼的利益就是降低成本，如果要他們也用高效能(高價)的電腦跑我的演算法，那就賺不多了！如果還要給我合理的授權費那就更不划算了！

站在我的立場，如果這個方案成功，表示我的軟體生意就有了無法抵擋的強勁對手，而且是用我自己發明的辨識核心！我為什麼要配合這種跟自己搶生意，甚至能直接把我擊倒的計畫？除非我也是他們公司的股東，產品大賣時我可以跟他們一起賺錢！但是他們有可能認為我發明的「小東西」，也不過是個幾千行的軟體，就重要到必須把我變成大股東合夥人嗎？不可能的！

昨天簡短的電話中倒是透露出一個我之前不知道的新發展！他們說其實已經有些公司開始用一些機器學習為基礎的解決方案，想要做到這些事情，大致就是我目前賣的車載車牌辨識系統的功能吧？但是走那條路要買的「設備」好多好貴，包括一些AI人工智慧「晶片」與程式模組等等。這其實已經違背了前述壓低成本的目的，但是AI欸！誰能抗拒呢？

所以看起來機器學習風潮的威力比我的影響力強大很多，他們已經打通了第一關，讓原本小氣不肯花錢替我的演算法買電腦的硬體商，開始忍痛考慮多花點錢提升運算效能了！其實是以機器學習模式為基底的車牌辨識系統，比直接針對車牌辨識設計的演算法效率差很多，他們的計算需求比我的軟體還大好多倍！

所以才需要使用特殊設計的AI晶片嘛！須知，並不是因為有晶片加持可以使他們變強大哦！是因為不這麼做就無法負荷他們較低效率演算法的過量計算！我說的效率偏低並不是說他們用來快速找目標的YOLO之類的演算法不好，而是他們並不是一個徹頭徹尾針對車牌辨識設計的精準過程。

如果真有晶片廠商相信我的演算法，直接將我的車牌辨識核心變成晶片那就會很有趣了！一定比那些嘗試使用AI晶片組兜出車牌辨識系統的方案更便宜有效。但我是完全不用類神經網路、機器學習與深度學習等，大家認知的AI主流技術的怪咖異類，相信目前沒人敢為我投資冒險的！

不論如何，當廠商發現反正運算成本壓不下來，機器學習方案需要買的東西比一般軟體方案還更貴！所以如果跳過那些昂貴的AI晶片，讓我的演算法直接寫進運算能力較佳的嵌入式系統裡運作，算一算好像還比較便宜？而且我的軟體已經被證實在馬路上運作得很好了！機器學習派的方案其實還沒有很穩定暢銷的同型產品。

老實說，我毫不介意讓所有讀者知道這些事情，因為這絕對不會降低我的商機！反而會提高我得到硬體廠商合理待遇的機會！反正大家都覺得不用所謂的機器學習AI技術一定是LOW的，所以我就是LOW的代表！如果能讓大家務實冷靜地看待這種車牌辨識產品研發的技術內容發展，或許大家就會開始認真思考我走的方向真的比較LOW嗎？那我得到支持的機會就提高了！根本沒贏過的哪會怕輸呢？

事實是他們想做的東西，我現在以一般電腦加上軟體的架構已經做到了！一套產品我賺數萬元的軟體授權費，獲利狀況對我的小公司來說已經不錯了！我對這些想跟我做出一樣功能產品的大廠商一無所求，如果他們可以真的用機器學習方案做出能與我競爭的產品，那就恭喜他們！但顯然他們碰到障礙了，機器學習原來這麼昂貴！是他們必須考慮是不是跟我合作會比較有利？所以我替他們保密甚麼東西？最好全世界都知道，機器學習是很貴的東西，任何人想採用這種方案，都必須考慮你買得起嗎？