我現在作車牌辨識的生意模式是只賣純軟體！這是一個與所有車牌辨識廠商都相反的一個做法，沒有例外的！所有車牌辨識產品都講究要軟硬體整合一體成型，尤其是最核心的辨識核心「軟體」一定要硬體化，變成IC晶片或至少深藏在嵌入式系統的韌體之中！

剛開始我這麼作是因為其實我真的只懂得軟體設計，硬體方面既沒知識也沒資源，軟體開發只需要一台電腦與很多影像，影像還大多數是需要作車牌辨識的客戶自己提供的！這有點像我們小時候的爆米香小販的作法，他們帶著機具沿街叫賣，需要的人家就自己拿米來爆！

這是我創業之初最低成本的做法，我不是不知道其他同業都強調銷售整合性產品，也不是完全不想那麼作，只是真的沒資本那樣玩！當我的辨識能力開始獲得關注時，開始有很多攝影機或系統整合商想跟我合作整合性的車牌辨識商品，但是顯然我遇人不淑，沒有人真的尊重我的研發成果，甚至藉著合作過程盜版我的軟體。

但是老實說，我現在依舊不想將我的辨識軟體硬體化或整合化，主要的原因並不是我曾經在這種合作中吃虧，而是我發現急著這麼作等於是給自己上了手銬腳鐐！真正重要的演算法研發將大受阻礙，我的影像辨識技術應該會被拖慢不只一半！

現在影像辨識的大環境是影像品質急速提升，價格大幅下降，其實舊有的一體成型影像辨識機器，出產一兩年後大概就是落伍的古董了！譬如百萬畫素的攝影機如果可以作車牌辨識，那麼裡面的演算法也當然是針對百萬畫素的影像設計的！那麼當影像品質提升到兩百萬或五百萬畫素時，他們能怎麼辦？辨識核心程式已經燒在晶片裡了，晶片是需要開模製造投資數百萬才有的！

但是面對兩百萬畫素的影像，軟體公司如果擁有自主的技術，可以很快根據百萬畫素的辨識演算法，短期研發就可以變成適用於兩百萬畫素的軟體，新攝影機搭配新軟體一下子就將一百萬畫素的「影像辨識機」打趴了！而且軟體可以安裝在任何電腦，效能不好換台新電腦就行了！已經燒在硬體裡面的「辨識軟體」只能繼續依賴已經「結婚」的硬體執行程式，那就不是打趴而已，是徹底被打扁了！

現在其實是個「演算法」大躍進的時代，真正技術競爭的核心是演算法可以算出甚麼更新更好的結果，在軟體模式下新演算法可以立即的實現功效。譬如昨天早上為止，我的辨識核心其實不太會辨識紅黃色的重機車牌，錯誤很多！但是因為得到一筆珍貴的影片，裡面有數十輛的重機實況影像，我一個早上的研究就讓我的重機辨識率提升到一般車的辨識水準。立即就可以賣了！

如果我笨到一直想將每一個版本都硬體化，我如何繼續研發升級改版呢？除非我是大到像Google或Amazon的大公司，一個點子就可以砸幾十億去「試試看」！全球賣一輪，只要吸引部分好奇的人買了，花的錢就賺回來了！不然我一定會虧本虧到要跑路！

事實上我已經看到不少車牌辨識的同業陷入這種尷尬處境，但是台灣重硬輕軟的觀念幾十年來已經深入業者與一般顧客的腦海，買「機器」比較有價值，買「軟體」？軟體不是上網下載一下就有了？哪裡需要花錢買？所以台灣作軟體的都餓死了，也就沒有人繼續開發新的演算法，然後全世界都在拚演算法的研發，就是所謂的AI人工智慧了，只有台灣依舊抱著硬體最好的過時想法，等著被國外的新產品剝削了！

我沒這麼笨！繼續我的演算法優勢，繼續堅持最新版一定是軟體形式，是我已經很確定的經營策略！讓硬體來追逐我吧！要我摺疊扭曲我的程式去配合研發新的硬體辨識機器？門都沒有！