我曾經寫過一篇文章雲端的背後其實不雲端，還蠻多人認同的！我在業界工作又過了一年多，開發的各種軟體系統也多半是兼具伺服端(雲端)與客戶端(地面)的功能，確實一再的印證我的這個觀點！

我的一個主要專長是作影像辨識，這種程式是相當消耗記憶體與運算能量的，事實上影像辨識的理論早就相當成熟了！但是因為攝影器材與電腦硬體的效能跟不上，導致稍早要實作一個有效的影像辨識系統，必須購置特別昂貴的攝影器材與超級電腦，整體價格就變得好像千萬超跑，一般人是買不起的。如果硬著頭皮使用一般電腦與攝影機來製作，又會因為執行速度太慢而不太實用。想像一下，一輛贓車經過一個有車牌辨識系統的監視器，但是系統要經過一分鐘之後才完成辨識，證實那是一輛贓車，一定沒有警察會用這個系統了！

隨著時代進步，現在的電腦越來越快、記憶體大增，還越來越便宜！同樣的，攝影方面的硬體技術也突飛猛進，價格同步降低，千萬畫素的手機都很多了，更別說是專業攝影器材！所以現在是影像辨識技術可以大肆發揮功效的好時機，大家也已經陸續看到越來越多以前只有電影中才能看到的指紋辨識，人臉辨識或眼睛瞳孔紋路辨識等等東西出現在現實生活中。

目前我們開始面對的一種新需求是：人人都有可以照相的手機，有影像就會想用程式辨識一下，增加一些額外的功效。譬如已經有程式可以在拍照時自動作人臉辨識，鎖定焦點，讓照片重點不會模糊。以我作的車牌辨識來說，如果拍個照片就可以辨識出來，進一步連上網路資料庫，查詢這輛車是不是贓車？警察杯杯不是會很喜歡嗎？

事實上之前的類似功能系統是將資料庫下載到一個掌上型電腦，警察看到可疑車輛就按鍵輸入車牌查詢資料。那是在無線網路以及影像辨識技術還不普及的環境下產生的應用，現在資料庫的部分已經不必下載，直接用3G或4G網路上網查就可以了！如果影像辨識也用得上，那就連按鍵輸入車牌也不必了，還可以順便完成拍照存證咧！

技術上我既然會做車牌辨識(或其他目的的辨識)，所以我立即想到可以將手機拍的照片上傳到伺服端的電腦，我只要將辨識程式在「雲端」執行一下，就可以繼續資料查詢的流程了！這就是我所謂的雲端辨識。

但是仔細一想，這樣並不理想！因為照片通常資料比較大，整張照片傳輸是很消耗網路資源的，傳來傳去也會讓處理流程變慢。甚至更進一步思考：如果我的系統有很多客戶，譬如幾百位警察在外巡邏，隨時都會有很多照片傳回來處理，伺服器會不會因為負擔太重，而必須「加開伺服器」啊？

反之，如果影像是在客戶端(手機內)直接執行辨識就好多了！影像不必真的立即回傳，只需將辨識結果的幾個車牌字元回傳雲端，查一查資料庫即可，很像使用搜尋引擎作關鍵字的查詢，那就快多了，即使有幾千幾萬的客戶，也絕對不需要加開伺服器的。

但是新問題又出現了！影像辨識是很「沉重」的程式，手機好像是相對「簡陋」的電腦，連作業系統也是簡化版，上面搭載的程式效能大概也不如一般電腦。如果你還希望能夠寫一個程式就跨平台使用到各種手機平台上(Android, IOS等等)，就必須用HTML5，也就是用JavaScript程式語言來實作影像辨識的程式！即使可以做到，速度會不會慢到難以忍受？一張照片辨識如果超過三秒鐘，我想就沒人愛用了！

幾個月前我突發奇想，硬是將我的車牌辨識程式(原來是用VB.NET寫的)用HTML5改寫出來，真的很難！好像在用樂高積木蓋一間真正能住人的大房子，還是高檔的透天厝咧！我預期也是會速度很慢，就當作練習寫JavaScript程式而已。但很意外的，執行速度還相當的快！一秒多一些就可以完成一個辨識！

怎麼可能？是我受諸天神佛庇佑？有神力加持？其實不是的！而是感謝大家愛用手機，愛用各種APP，愛用手機玩遊戲，導致手機大廠們全力提升手機這種「電腦」的品質，看看新手機的規格吧！我目前用的手機CPU與記憶體都快好過我的i7電腦了！程式跑得很快其實並不意外。

我預期一定會有更多的影像辨識等等複雜程式從雲端(伺服器)陸續返回地面(手機與平板)。所以我的標題說：雲端辨識反而是次級貨，在客戶端手機上執行影像辨識才是有效率，客戶與廠商雙贏的高檔產品！