我常常說每一個影像辨識的案子都是客製化的！即使是車牌辨識這個好像已經發展很久，應該是很成熟的技術。多數人都以為買車牌辨識系統就像是買冰箱或汽車一樣，找個不錯的品牌買大概就行了！即使是業界人士，多數賣車牌辨識系統的公司也是這樣便宜行事，就像賣場賣電視給你的人其實不會修理電視一樣，他們能做的事情只是比你更熟悉使用說明書，聽過比較多客戶的抱怨而已。

實際的情況是影像辨識是一種人工智慧，大家隱形的期望是系統可以跟人差不多厲害，眼睛看得到看得清楚的東西都應該要能辨識才對，這可是一個非常高的高標準！要辨識正面清晰的車牌不是難事，但是遠近角度明暗不一，甚至車牌略有髒汙破損時還都要辨識成功，就像教小孩子讀書認字一樣，無形中隱含的細微邏輯多到難以形容，要讓車牌辨識系統包山包海，在任何情境下都和真人一樣聰明，這種系統應該還不存在！

老實說，一開始我只是想藉著「會」作車牌辨識系統的能力，別人都賣得很貴，我做一些堪用便宜的系統來賣就好了！目前在網路上很容易搜尋到的文章「窮人版車牌辨識系統開發中」就是代表我當初的想法。三年來雖然我的技術已經精進，但仍不敢說能作出跟真人智慧相當的系統，只是我發現不需要等到那個階段就可以在業界存活了！

基本上因為其他車牌辨識開發者也都沒能達到任何環境都能高效能辨識的地步，所以大多數辨識系統也都只能針對一定範圍條件下的辨識來設計，譬如多數辨識系統假設看到的車牌是正面且接近水平的，所以你將它裝在路邊電線桿上隨時都用斜角來看車牌，辨識率就會大減了！或者你將車牌辨識系統變成手機App，在路邊隨手拍，車牌一定比你的手機位置更低，即使距離很近影像清晰也會因為車牌變形(呈梯形)而辨識不出來。

甚至很誇張的！有位客戶找我說，台北某大型停車場用了世界知名品牌的車牌辨識系統(有二十多國專利之類的)，用於辨識停在車格內的車子，但居然多數台灣計程車都會辨識失敗！可以想像原因只是車牌字是紅色的，原來的系統必須調整，但是代理商能作的有限，又沒有能力直接殺進核心去改程式，就變成辨識率很差的狀況，廠商備受壓力又無法解決問題，最終主管單位決定要重新採購！不知道該廠商會不會被罰錢？

這很像是只代理一種車款的廠商，明知自己賣的車載貨很不方便，但是又沒有貨車可賣，或不知如何改裝？就硬著頭皮說自己的車也能載貨的，結果客戶當然不會滿意！覺得自己受騙，賣家也因為不能維護產品，即使錢先賺到手了，但客訴抱怨太多商譽也崩壞了！

老實說，上述案例如果只根據他們需要的情境與辨識車種，我可以將我的辨識程式砍掉三分之一，讓意外辨識錯誤機率降低，整體辨識率更高，運算還更快！三五天之內我就可以調整完成，提供他們針對性的新版辨識系統，而且很詭異的是：「會比我自己的全功能版本更快更準！」

譬如一般停車格根本塞不下大型工程車或遊覽車，也不會有一般的機車，如果你要我辨識停車格內的車子，我當然可以「作弊」！根本不考慮一半以上的車種。而且攝影機當然是對正車格的，我的抗偏斜辨識程序也可以大幅簡化，那不是就變得又快又「準」了嗎？別人作不好的狀況，我不但能作還能作得特別好咧！

這就是技術自主與否的巨大差異！我並不需要大聲疾呼讓業界聽到我的「宣傳」！因為現在找我的客戶八成都是有過不愉快的車牌辨識系統採購經驗，他們都深刻體會如果要再買車牌辨識系統，一定要找一家真的能「修理」自己產品的廠商！我就是啦！所以即使我公司很小新創不久，也沒錢登廣告，依舊有事可作的！