之前九月間受到口頭詢問我願不願意擔任本學期該校電資學院這個系列活動的講者？也跟邀請我的教授做了線上溝通，但可能是自己有後段班私立大學教授的自卑情結？加上我的「學術」立場也非常特異，對於主流的AI影像辨識技術非常有意見，公司規模也非常小，跟上面這些大公司難以相比，所以我認為他們只是隨便問問的，往上一呈報看到我的背景資料大概就會被系主任或院長否決了！我的學界到業界資歷都很平凡的！在北部比我大咖的業者或教授太多了，不必從台南找我上去的！

但是昨天該教授再次跟我聯繫跟我要演講題目了！那就應該真的會有這場演講了！時間就是下下周的11/22周五下午1:30-3:00。離開大學教職講台超過十年了，十年多的時間裡大部分是在當宅男埋頭寫程式，業務交流上也頂多是線上會議或在某公司的會議室開會，要再度登台表演講話給很多人聽？感覺很不真實？或許會緊張到結巴吧？

邀請單位沒有限定我要講甚麼題目，那我應該講甚麼呢？經過昨天至今早的一些思考，暫定的題目就是本文的標題了！大綱如下：

講題：影像辨識是精準的科學，不是追求概率的統計學！

1.      我們是台灣少見的，只做影像辨識的專業公司！ _自我介紹

2.      影像辨識是類比與數位世界之間的橋樑！ _為何需要影像辨識？

3.      影像辨識是綜合判斷的CSI科技！ _影像辨識不只是「影像」辨識！

4.      現在大家說的「AI」影像辨識是甚麼？ _影像辨識與ML、DL與CNN

5.      ML、DL與CNN絕對不會是影像辨識的未來！ _原因多到族繁不及備載

6.      影像辨識不需要GPU，也不能上雲端！ _買AI概念股的人必須知道的事！

我們是在台灣的業界做了十年影像辨識研發業務的公司，規模雖小但是相當成功，不僅是台灣車牌辨識技術的佼佼者，也開始進軍東南亞了！其他各種影像辨識專案研發也做得很多很好！規模不大錢賺不多，但是在台灣影像辨識技術居於頂尖的地位是無可置疑的！

所以人家這個活動謬讚我是「大師」？我誠惶誠恐，自忖唯一稱得上專家，也跟電資學院師生有關的專業當然就是影像辨識了！當然不能跟他們大談聲納或古生物地質學吧？他們一定會當場睡著，還會很生氣浪費他們的時間的！所以毫無懸念，這個場合我必須談影像辨識！

其實我的這個部落格大概八成的文章都是在談我日常做影像辨識的經驗與見解，所以題材是絕對多到講不完的！但是一個多小時的時間如果只是一一列舉我十年來做過的各種影像辨識議題，也是會讓聽眾無聊致死的！又不是替公司打廣告？誰在乎我的公司多厲害？他們應該也不會花錢買我的產品！

考慮這些因素之後，我覺得最適合在這個場合講的重點就是：讓學生們知道真實業界可以推出很多影像辨識產品的公司是用甚麼技術運作的？我的公司最大的優勢與特殊性，也是我們持續成功發展的主因，其實就是沒有被ML、DL與CNN等所謂的熱門「主流」AI技術牽著鼻子走！我們非常全面，也很有彈性的，廣納所有相關資訊與各種技術把影像辨識當作一個綜合性的精準科學來研究。現在很多人誤以為不用那些AI技術就落伍了？事實上正好相反！想依賴那種AI技術的公司都會陷入困境！

大家必須知道：現在被過度炒作的AI影像辨識技術，如ML、DL與CNN等等都是基於統計學，計算最佳概率解決問題模式的技術，跟基於科學原理與事實設計精準演算法的傳統科學研究方式大不相同！如果我們需要最高辨識正確率的影像辨識產品，「當然」是不能依賴依據經驗累積來「猜測」答案性質的統計學的！機器學習是只看資料答案不談科學原理不談事實發生過程的！先天上就不是追精準邏輯的！

統計學的精準度不如嚴謹的科學，這是「學理」上就非常明確的事實！所以在影像辨識的業界，那些AI技術也炒作超過十年了！但是具體成果非常稀少，市面上熱銷的各種實用影像辨識產品都「不是」那些AI技術做的！因為他們永遠無法超越傳統科學方法研究出來的高辨識率！這個事實我知道，但是大多數人都不知道！搞到大家都以為要做影像辨識就「必須」使用那些技術？學生要學影像辨識就只會從OpenCV與ML開始？真正重要的影像處理與辨識原理反而都被忽略了？

這個奇特的AI影像辨識技術迷思真的非常詭異！我就是在這個詭譎環境中始終可以把握正確方向，總是可以很快做出各種高效能辨識產品的廠商！我想電資學院的師生都應該更多知道一些我看到的現實！統計學是永遠不可能顛覆輾壓真正紮實的基礎科學的！最後贏家一定是精準的科學，不會是統計學！你聽過算命準確度高達98的嗎？

很巧的是，昨天也剛好收到出版商的訊息，我前幾年寫的這本書他們說賣得不錯，之前存貨已經賣光了，市場詢問依舊不斷，要我同意簽約加印繼續賣！我當然是同意的！雖然一本書抽成約50元，一刷1000本賣一兩年我也只能賺幾萬元！台灣市場很小嘛！我寫這本書的用意不是賺錢，而是想推廣我的技術理念！原本以為會被那些AI技術書所淹沒，根本賣不出去的！沒想到會賣到第三刷了！

重點是：這本書的內容與OpenCV、Python、ML、DL與CNN等大家認為的AI影像辨識技術通通都毫無關係！我介紹使用的都是很基礎的三十年前的書上就有的傳統影像處理技術，也確實就是我的公司製作相關產品的技術！只是因應教學使用，是我日常使用技術的精簡版介紹而已。如果不是書商的堅持，這本書應該不是用C#，而是用VB寫的！我們的日常開發確實就是使用VB語言的！比用C語言或Python都更好寫，效能也更高！

如果這種「非主流」的影像辨識書還是繼續有人買有人學習，可見我謹守的傳統影像辨識香火未絕！沒有被統計學的浮濫AI所熄滅，大家終究還是會發現並承認我標題寫出的觀點！我的技術才應該是影像辨識的基礎主流！ML、DL與CNN對於影像辨識的用處是極為有限的！