🛻There is something about Fleets ~哈啦 “芙莉” 第二彈: 影像是黃金?~

目前無論是一般或是商用車都可透過前裝或是後裝的方式，將行車影像的設備與技術大量地運用在行車安全的提升上。以3.5噸以上較大型商用車為例，法規要求強制安裝至少四顆以上鏡頭之行車駕駛輔助系統。這些影像除了即時顯示在令人(眼花撩亂?)的螢幕上供司機參考外，也可儲存在車內設備如DVR以利將來調查事故之影像調閱，更有甚者可以將影像即時串流至雲端，可提供管理人員即時監看(或司機直播使用?)，當然也可存在雲端透過各種人工智慧技術進行大數據分析。一時之間，影像的價值水漲船高，後勢看漲。

先說結論，錢當然是越多越好，月有陰晴圓缺，人有旦夕禍福，誰知道將來會發生甚麼事。不過貧窮據說會限制人們的想像，真正有錢人其實擔心的是窮到只剩下錢。

無論政府法規或是現有很多車隊管理技術就是把行車影像想像成是一種錢的概念 - 影像也是越多越好，月有陰晴圓缺，車有旦夕禍福，誰知道將來會發生甚麼事，最好甚麼都存起來，車內存一桶，雲端也來一桶。至於到底存了多少，用了多少，有沒有變成人們喜歡的樣子，以後再說。

姑且讓我先暫時戴上台大教授的帽子，幫大家想個把影像變成大家喜歡的錢樣子的方法: 影像放在雲端後，可透過雲端的強大計算能力對原始影像進行各種影像識別或AI運算，因為沒有運算資源的限制，最準的模型，最高畫質的影像都可以派上用場，若是還不夠吸引人，還可把不同車輛上傳的影像整合與分析，構建各種智慧城市應用，絕對可以把這些無價的影像變成黃澄澄的東西。

至於這過程要先花多少錢才足以產生這更多的錢，教授只需負責天馬行空研究不需要在意成本，但是身為新創公司執行長的我可以很清楚告訴大家，客戶不會花1000元的錢請你產生100元的黃金。三大雲端平台的費用網路上都可以查的到，比多元計程車的車資還要透明，我們每個月都花不少錢在AWS上，服務還不錯，但是AI運算費用的占比是0，當然不是免費，是根本沒用。

最後複習一下本次重點

影像當然是越多越好，但千萬不要窮到只剩下影像。

影像的價值無庸置疑，但是價值產過程中所需的成本才是關鍵，將原始影像在車內即時處理後萃取出有用的資料才是正道。把一堆影像垃圾送到我家然後再要我付影像垃圾處理費，這是哪招?

-To be continued-

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