其實我本來並不是想講這個主題，有鑒於前幾年都是分享「科技創業」相關內容，今年想說偏技術一些，但也沒想過講專業性太強的內容。
一、主題設定
剛好適逢年初 ChatGPT 強勢登場，因此就想以 ChatGPT 輔助進行機器視覺軟體開發為演講主軸，誰知道在我訂好題目前，就已經有人設定 ChatGPT 的應用為主題，當下只能轉換跑道。左思右想，才在演講前一個月設定「即時性應用」的主題，這也跟公司的技術開發方向一致，本來不想講是因為先前的經驗讓我感到害怕。
幾年前同樣受邀到碩專班進行專題演講，因為有張照片拍到某位客戶的設備，本來我不認為這會有甚麼問題，偏偏就這麼剛好，當天來聽講的某位同學認識客戶，因此客戶關係出了很大的問題，我也沒有妥善處理，結果就......掉了一個客戶。
從此之後，我對於要「公開演講」或是「上課」用的內容都很小心，不要洩露公司或是客戶的「營業秘密」。
但這對我來說也是一件很痛苦的事，自己最擅長也最了解的內容被封印起來，因為這是能賺錢的內容，只能想辦法重新找出能夠教授或分享的主題，並盡量跟公司開發方向相關聯。
因此，當我設定「即時性應用」這個主題時，客戶的影片不能用，就得重新尋找有人公開相關應用的影片，免得無從解釋起這個主題的重要性。
二、內容呈現
從一般性的應用影片，再延伸到需「硬即時」的機器視覺應用，然後再從這個點引出所需要的相關技術來。
當我自己在整理演講資料與投影片時，赫然發現，當前的研究方向跟我們正開發的應用技術有所差異，這也是一大收穫。
但該怎麼濃縮大量的資料，並把它們的「差異性」深入淺出的說給臺下聽眾明白，這就需要很大的功夫。
除了將先前演講的資料重新整理並排序成：
「機器視覺系統簡介→應用場景分析→機器視覺系統架構」
再新增「需即時性之應用場景」的說明，然後介紹「機器視覺 + 即時作業系統」的基本框架以及「硬體加速/平行處理」，最後延伸到『嵌入式視覺系統與視覺感測器』，從大範圍講到小細節。
技術上，比較出乎我意料外的是，官方推出了「Real-time Ubuntu」的測試版本，這會讓以後授課教到即時作業系統時，有更好的軟體實測平台可以用。
三、新的方向
另外，就是在搜尋資料的過程中發現新的研究方向與社群，其中包含：
- FPGA-Based Hardware Accelerator
- Pixel Processor Array
我同時找了兩篇近期的碩博士論文來閱讀，設法理解它們的技術優點以及實用性，這應該不是個簡單的任務，但很高興能在準備演講的同時，擴展自己的知識領域。
四、未來展望
基於 SONY及 e2v 已經推出 「Pixel Processor Array」 的相關產品，我想在應用上或許會比想像中更快落地。
至於 FPGA-Based Hardware Accelerator 則是我今年的重要課題，希望能穩穩地踏出第一步。
