這是雲林科大的一個研究中心網頁，雲林科大最近可紅了！國際大學排名節節高升！這個研究中心應該也是功不可沒！AI是目前的顯學，影像辨識當然是其中非常重要的項目，而且應該是難度最高也應用最廣的項目！如果真能做得好，像上面主任說的話一樣，那就真的是台灣之光了！

最近因為業務上的間接接觸知道了這個單位，仔細看看就覺得似曾相識？原來我的小小影像辨識公司的成立宗旨目標，甚至實際做的各式各樣影像辨識研發都與這個中心相當類似！他們成立的時間好像是2018年？還略晚於我們公司成立的2015年，他們號稱已有數百項產學合作成果，十年來我們也累積有數十個各種影像辨識的專案成果！如果比單一特定項目如車牌辨識技術，他們也比不過我們的！

我覺得很有趣的是：科學研究，尤其是演算法相關的研究，其實是可以跳脫研究資源的限制，即使是沒有錢與昂貴設備的小公司小團隊也可以有高成就的！我是一個教授出身的軟體公司老闆，我也一直想把作科學家的理想與我的日常謀生工作結合！如果我是頂大教授這是理所當然的事情，但我不是！所以過程就很坎坷甚至離奇了！

還在當教授研究員時，我就是那種永遠申請不到計畫經費的邊緣人，但是總能使用不花錢的方式異軍突起，譬如用音效卡替聲納錄音，人家申請經費買聲納軟體，我就自己寫聲納軟體！前面創業十年的努力更證實了即使我沒有國家政府的關愛眼神與實質贊助，我的夢想還是可以實現的！譬如我會注意到上面這個中心，其實是因為我們在工地揚塵與路污的影像辨識監測議題上被動與他們交手還大獲全勝！

故事緣起是台南市環保局很積極想推動工地污染的自動化監視系統，一開始當然不會找我們這種不起眼的小公司來開發，他們找到的就是上面這個雲科大的研究中心了！事實上也算達成了初步的研發目標，甚至參加了AI競賽得獎上媒體新聞了！但是要落實到應用面時卻無法辦到！原因是他們使用的DL與CNN等技術成本太高了！當然不管你用甚麼技術，這種複雜環境的影像辨識也不會一步到位，誤報率還是相當高的，還需要長期的優化調整研發，但是東西太貴使用者買不起就一切都別提了！

承包廠商在官方壓力之下這個監測項目勢在必行，但是設備建置成本太高就很難普遍設置推廣，難道只是作少數地點的展示嗎？這樣廠商無法賺錢是會倒閉的！所以才找到我們這個也號稱很會做影像辨識的台南在地小公司試試看！結果當然是一試成主顧！他們(環保局與環工監測的承包商)毫不猶豫就放棄了雲科大研究中心開發的成果，全面採用我們的軟體了！原因當然是價格低廉且準確度更高！而且我們是私人公司，不是吃公家飯的大牌教授，配合度與積極性當然更高！任何問題需要修復或研究改善都是隨叫隨到的！技術能力也完全不輸那些教授！

很微妙的是：正因為我們根本沒有資源，所以會想盡一切不用資源的方式解決問題！譬如我們一直不敢使用最流行的ML、DL與CNN等技術，不是我們不懂或不會使用，我都讓RD特別為此去進修一個碩士學位了！但是我們一直都知道那些技術一旦使用就要花很多錢！不只研發經費高，作出的產品價格也會很高！我們的產品都是自行研發的，要比錢多我們一定會輸給大公司或國立大學研究中心的！想超車或跟他們比肩前進，我們一定不能拿香跟著拜！

重點是：演算法的世界充滿了各種智慧與機會！我們真的找到了不必用ML、DL與CNN的影像辨識技術，也就是不必花大錢的AI影像辨識技術，所以才能活到現在不被那些號稱AI的公司或研究中心踩扁消滅嘛！而且我們絕對不是只靠一招半式闖江湖的！如上的工地汙染辨識技術跟我們發跡的車牌辨識幾乎是完全不同的技術內容，我們都可以自行研發新技術做得很好！不會輸給研究中心的大教授們的！千萬不要低估了我們這個只有師徒兩人上班的小公司！技術高度不是用錢或規模大小計算的！小兵也可以立大功是真的！我們就是最真實的例子！