今天在線上與RD繼續討論她的書報討論內容，我大概是此生第一次，真的在直接指導一位碩士生？目前的狀態是我與該系系主任共同指導我的RD，但是研究議題出自我們公司的主要研究領域，當然就是車牌辨識，所以會以我的指導為主，系主任當然就是會隨時把關，不管我們怎麼作都要符合系所的要求。

我們實際討論的內容很多，涵蓋她想做報告的五篇SCI論文內容，其實那些論文中天花亂墜的名詞與數學公式，我也不是第一時間就能夠完全理解，譬如上圖說的「鯨魚演算法」你聽過嗎？但是我陪著她用我們既有的影像辨識工作經驗去揣測推論之後，幾乎都是萬變不離其宗！所有「新穎」的演算法名詞都可以很簡單地歸納到我們已知的傳統辨識程序。

就像一位木雕老師傅，他可能沒讀過多少書，但是親手雕過非常多種的木材材質，也用那些不同材質創作了很多不同的作品。數十年後要他回到學校「讀書」，到藝術學院上木雕的「專業」課程？閱讀很多學者寫的課本與學術論文，內容都是談他已經熟知的事，真正的意義不是那些論文可以「教」他甚麼新知？學者專家只是用不同的方式表述驗證老師傅既有的經驗而已！

老師傅該做的事情是：看懂那些文章說的是我的哪一部份經驗？硬是把讀的書想像成「新知識」那就離譜了！我的RD已經跟著我開發實用的影像辨識軟體七八年了！我們的公司也這麼靠著販賣影像辨識軟體與專案研發活了七八年了！她現在看的這些SCI論文是誰寫的呢？這些很會寫SCI論文的博士教授，有幾個人曾經做到過她曾做的事情？至少做出一個能用能賣的影像辨識軟體呢？應該一個都沒有！

所以我們讀這些論文時應該抱著甚麼心態呢？如果我們檢視事實，他們在完成影像辨識這件工作上的經驗與成就方面，是確定不如我和我的RD的！我們應該怎麼看待這些外表酷炫的論文呢？就是相信他們只是用不同國度的語言，在嘗試描述我們熟知的事情而已！他們說的內容頂多只是我們日常工作中想過但沒有實做過的想法而已！絕對不可能是超越我們認知想像的另一層樓！

這樣的觀點讓我們很快就「看穿」了這些論文的意義，譬如上圖其實就是簡化資料的一個運算過程，跟傳統的二值化概念是一樣的，只是細節過程不同，跟我們實際計算的方式不同，但絕對不是我們無法理解掌握的甚麼「神奇創新」演算法？只是我們的日常研發中隨時可能嘗試使用，甚至已經用過證明不好而棄用的一種方法而已！

所以這段時間讓RD感到很大壓力困擾的「深奧」論文，很快就被我們理解掌握，可以信心滿滿的上台侃侃而談介紹說明他們了！甚至我還提醒RD，講完之後還可以刻意酸他們是避重就輕，比我們已經做到的工作還爛，還更不完整！

譬如我們知道要辨識自然拍攝影像中的字元，實務上必須做的幾何校正演算法，但是你根本找不到任何SCI論文在討論這個議題？原因當然不是不重要，而是太難做了！也剛好踩到目前AI科技的痛腳！完全無法用ML或CNN的概念實現！同樣的字可以從0-90度變形，你要怎麼「訓練」你的演算法呢？但我們就是作到了！也變成我們的產品優勢技術之一！我是建議這一部份留給RD寫博士論文。