昨天又是一趟忙碌的台北行，帶著我唯一的一位RD工程師同行，好加在他會開車，我不必兼任全程司機。上下午兩個行程都與車牌辨識有關，上午那個合作廠商已經在做線上測試，我的車牌辨識功能是他們軟體的一部份，我們一起線上觀看系統運作的情形，討論可以提升辨識率，避免意外錯誤的一些技術問題。

過程中最LKK的我卻最三八！每看到一輛車通過，而且辨識成功時，就要大家停下討論一起鼓掌歡呼！他們也像棒球場上的觀眾玩波浪舞一樣，每次都配合演出，一起鼓掌！原來做技術研發也可以這麼好玩？

他們高興是有道理的，系統上線測試快一周了，初步出現的幾個大問題我都在遠端迅速解決了！這證明那些錯誤不是我的技術不好，只是之前沒有具體案例可以分析，我很難只用想像力去解決我根本沒遇到過的問題。他們這幾天寄給我一百多張辨識失敗的影像，我稍稍調整辨識流程就讓八成以上的照片過關了！修好了，表示以後類似的疑難雜症也都可以辨識了！目前看來，現場實測的整體辨識成功率已經有九成以上了，當然還會持續進步。

中午吃飯時我繼續追問他們車牌辨識系統的一些市場資訊，他們講了一個讓我很錯愕的「辨識率詭辯」！在我的理解，「車牌辨識率」就是有車牌在內(而且人眼可辨識)的照片中，正確用程式將車牌辨識正確的比率！我看得到的每一家廠商廣告辨識率都是95%到98%這種數字，如果可信應該都比我厲害囉？

在自然環境下，白天晚上亮度不同，視角偏斜、車牌汙損，或有類似車牌的文字影像(如廣告店招)雜訊干擾等因素，這種數據其實是很誇張的！反之，如果將環境變數完全控制好，每張影像都正面清晰沒陰影等等，要說100%也是可以掰的！所以這種廣告數據的意義不大，使用者還是得眼見為憑，看看系統在自己的場地，或近似自己的環境測試得到的數據才可靠，連廠商提供的測試影片都別輕信！

我覺得最誇張的是他們說：很多車牌辨識廠商所說「車牌辨識率」的意義居然是「偵測出影像中有車牌」的比率！「辨識成功率」才是正確辨識出車牌號碼的比率！但是文宣廣告中卻絕對不會列出真正對購買者有意義的「辨識成功率」！所以當買家抱怨辨識率沒有到98%時，他們會理直氣壯的說：當然有！車牌都有抓到啊？抓到車牌就算「辨識到車牌」了！只是位置大小抓的不夠精確，比對字模時「不完全對」而已！這簡直是耍賴嘛？

下午有幸與另一廠商談合作內容時，見到一位參與過很多政府車牌辨識相關標案規劃的博士級專家。某種程度來說，他算是專程來掂掂我的份量的！想看看我是不是如網路上傳說的，車牌辨識很厲害等等。確實我有點騷包，網路搜尋「車牌辨識」關鍵字時會看到很多我的資訊。

他對於國內車牌辨識系統市場了解很深，隨口說出幾家已經替政府做過大型標案，號稱車牌辨識技術很強的廠商名稱。居然有一半以上我聽都沒聽說過！原來真正的車辨系統「神龍」是見首不見尾，很難被我們凡夫俗子直接看到的哦！

一開始他意有所指地說：車辨系統浮誇數據的(小廠商)很多！誰好誰壞還是要看實際線上測試才準！我完全同意！也直接回答說：有機會的話，我不介意與任何國內外大廠牌的車牌辨識產品公開PK實質的辨識「成功」率！

原因不是我覺得一定會贏，而是有自信，即使輸也不會輸得很難看！不過就是那些地球人可以理解的演算法技術而已嘛？他們不會是使用變形金剛之類的外星科技吧？看到別人比較厲害的表現，還可以啟發我模仿跟進的下一步研發咧！這不是很好嗎？就像修車老師傅，即使面對新型車款也不至於完全看不懂吧？多看看也許就知道怎麼修了！

聽我這麼講，我覺得那位博士先生眼睛稍微一亮！(應該是興奮而不是生氣哦！)大概是沒想到我這個鄉下老書還這麼「豪氣干雲」吧？當然他不會認為我只是吹牛而已，他有看到我的展示，直接辨識一些很困難的案例，我還拿我的車牌辨識手機APP現場拍照來辨識咧！當時他的眼睛也有變亮，表示那不是他所知道的大廠產品理所當然就能做到的事情。

在我來說，最重要的不是立即將別的廠商擊敗，或迅速得到甚麼大標案？而是希望更多人相信我們台灣本土研發的小廠商，也可以達到這樣具有國際競爭力的水準！即使技術還差一點點，只要給我們一點信心，給一點實際案例讓我們做，不要完全迷信國外廠商，或代理外國技術的廠商，給台灣軟體業多一點發展與存活的空間，余願已足！