我可以很確定這位周經理本身，甚至他曾監督領導過的團隊，其實都沒有真的用傳統方式，或機器學習等任何技術，做過完整有具體成果的車牌辨識研究！這些他侃侃而談的資訊說法比較像道聽塗說的資訊拼湊，接近假消息的程度。能夠確定這麼批評的人不多，很不幸的，我就是其中一個！我的公司完全自行研發製作的車牌辨識產品已經是暢銷全台灣的領導品牌！而且我很願意說出真正車排辨識研發的實況給大眾參考。首先他說：

「傳統車牌辨識」：都是要去找特徵，經過一些前處理產生特徵，在特徵空間裡做分群的動作，要辨識新的車牌時，看新車牌的特徵會分到哪一個特徵群……

這些都不是傳統的OCR車牌辨識會做的事情，反而是以CNN概念，也就是所謂AI概念的影像辨識流程才會做的事情！傳統車牌辨識會使用特徵的方式，是找到對比強烈的特徵點密集區，設法鎖定車牌區域，再進一步做灰階二值化分割目標比對字模等處理，絕對沒聽過要將特徵「分類」這種事情！但是對於CNN影像辨識來說，這就是標準程序了！

像上面這個流程圖，應該也是沒有實作過ML的人用粗糙的想像力隨意畫出來的！說不出的奇怪彆扭，應該不是這樣的，譬如何謂學習程式？根本沒這種概念。他顯然不知道傳統OCR車牌辨識是怎麼做的？也不知道自己錯拿CNN的影像辨識概念來說成是「傳統」車牌辨識流程！正好牛頭對上馬嘴，完全說反了！

所以對他接下來說的話就不必太認真了！不論對錯都絕對不是專家的見解，只是他的小編不知道從哪裡剪貼來的可疑資訊！車牌辨識專家應該不能這麼隨便說說的，就算不是第一線實質研發專業級產品的人，也應該用功一點多讀讀書吧？不懂裝懂還要公開作違心之論，周經理辛苦了！感覺應該不太好吧？希望演講酬勞還不錯！

還有一個顯然別有用心的錯誤，我覺得必須駁斥的是，他說：

「現在」的「AI」車牌辨識都是使用類神經網路……

這絕非事實！顯然是收了錢或為了推廣自己的專案做業配宣傳的！事實上現有高品質的商業車牌辨識核心「都不是」用類神經網路概念做出來的！不只是我的產品，而是所有知名品牌都不是！有責任感的原廠都會很慎重地避免說自己的辨識核心是使用所謂的AI技術，就是CNN、ML或DL等等做的，因為事實上就不是！一講就是說謊，大公司不願意說謊落人把柄的！

以全球最知名的ARH公司來說，他們自1991年第一次做出車牌辨識軟體開始，車牌辨識軟體產品已經暢售全球近30年了，至今依舊執世界牛耳的地位，台灣現在很多家賣車牌辨識系統的大公司都是使用他們的車牌辨識，ARH很可能就是台灣實質市占率最高的車牌辨識核心！

但是他們賣車辨都30年了！根本就不需要CNN等技術，就已經做到全球第一品牌了！至今也還沒出現以所謂AI科技(CNN、ML、DL)為基礎，足以挑戰他們霸主地位的公司。他們確實會在網頁上用AI的名詞來形容他們的產品，但是很審慎的一直沒提到他們有實質採用CNN、ML或DL等等技術到他們的產品之中。如果有，大家又喜歡聽到，你認為他們會不會大聲宣告他們已「跨入新的AI時代」呢？當然會！不講呢？就是一定沒用！

事實上我現在正在積極學習ML，嘗試吸取其中可以有效整合到傳統OCR辨識程序，提升辨識能力的技術，並已獲得相當的進展！我絕對有資格評論這種荒腔走板的假AI言論！希望大家不要被誤導了！現在流行發燒的AI技術：CNN、ML、DL等絕對不是影像辨識的「現在式」！頂多只是「未來式」！

如果你因為相信AI，而去買宣稱是AI製作的車牌辨識系統，會有兩種結果：比較好的狀況是：你買到了穩定可靠但其實是以傳統OCR技術做的產品，你只是觀念上被騙了！比較糟的是你買到「實驗中」的真AI產品，變成白老鼠！我可以很認真的寫一系列文章詳細說明，以那些AI技術為主體的車牌辨識核心，即使真的很聰明，執行速度都會讓你抓狂！他們的研發距離商業化其實還有一大段距離，極可能永遠無法追上OCR的產品效能！

任何人當然都值得花時間去好好學習這些AI「新技術」，但是千萬不要誤以為他們是可以「取代」傳統技術的「新技術」，甚至很多學者都已批評它們根本只是傳統統計機率學派的延伸，稱不上是新型態的技術！只是數十年前的很多數學理論因為需要太大的運算量無法實用化，他們翻出來用現代化的電腦實作而已。

所以他們先天上就不是以計算效率高而起家的！他們的執行速度永遠追不上以傳統技術研發的影像辨識軟體，如果傳統辨識找不到目標或計算較慢，那是研發者本身功力的問題，下面這張困難的辨識就是我用OCR為基礎的辨識核心做的，誰敢說傳統技術就無法克服模糊辨識呢？只要眼睛看得到就可以辨識的！速度還很快！不必靠AI猜答案的！AI實在太慢了！

正確的認知是影像辨識的「傳統」技術永遠都不會過時，就跟牛頓定律一樣！依舊會是所有新影像辨識技術的基礎！你如果要做影像辨識，只學傳統技術，不學那些AI技術還是可以做出很多實用的軟體，但是只學AI忽略傳統技術呢？你會甚麼都做不出來！ML、DL與CNN是有挑戰辨識某些「未知」型態資訊的能力，也有替傳統辨識程序增值優化的潛力，但絕對不是清朝推翻明朝的這種關係！