“再說行為決策（BehaviOr DeCiSiOn）。”
陳默的聲音听起來居然有一種冰冷的邏輯美感。
“車輛在瞬息萬變的交通流中，何時跟車？
何時變道？
無保護左轉時如何博弈？
這些決策過程，本質是什麼？
是有限狀態機（Finite State MaChine, FSM） 或 行為樹（BehaviOr Tree） 的建模！”
“每一個駕駛場景，都可以被抽象成一系列離散的狀態（State）和觸發狀態遷移的事件（Event）以及遷移的動作（ACtiOn）。
跟車狀態、換道狀態、路口通行狀態...
狀態間的轉換條件，就是嚴密的邏輯判斷！
這難道不是離散數學中邏輯學（LOgiC）和自動機理論（AUtOmata TheOry）最直接的應用場嗎？”
他微微一頓，語氣帶上了一絲冷峻︰
“尤其在涉及人車交互的復雜博弈場景，比如無保護左轉，兩輛車的駕駛員意圖相互試探、影響。
&ne TheOry） 來建模。
&n），預測對方可能的策略，從而做出自身的最優響應決策。
沒有扎實的博弈論基礎和邏輯建模能力，如何讓機器理解並處理這種充滿不確定性的‘人性’博弈？”
“嘶...”一聲輕微的吸氣聲響起。
是卞金鱗！
他臉上的興奮已經變成了震撼，眼楮死死盯著陳默在茶台上虛劃的手指，仿佛那指尖流淌出的不是空氣，而是精妙絕倫的決策樹和博弈矩陣。
蔣雨宏雖然依舊沉穩，但端著茶杯的手指也幾不可察地收緊了些許，鏡片後的目光銳利地聚焦在陳默身上，帶著更深層次的審視和探究。
顧南舟更是感到頭皮一陣發麻。
有限狀態機、行為樹、博弈論...
這些正是他離散數學研究中涉及的強項。
尤其是博弈論在多智能體系統中的復雜均衡分析，更是他研究過的一個小分支。
陳默竟然將智能駕駛中最難啃的“行為決策”硬骨頭，如此清晰地解剖開，並精準地指向了這些離散數學工具。
這已經不僅僅是懂行了，這簡直是...洞若觀火！
顧南舟看著陳默一臉淡定的樣子越發覺得離譜，這他媽到底你是離散數學的博士還是我是啊？？？
陳默仿佛沒看到他們的震動，繼續向下剖析，指尖指向虛空，仿佛那里有無形的傳感器在交織數據。
“然後是感知融合（SenSOr FUSiOn）。”他的語氣變得如同精密儀器般冷靜，“攝像頭、激光雷達、毫米波雷達...多源異構傳感器，各自輸出帶噪聲、帶不確定性的數據。如何將它們統一起來，得到一個對周圍環境最可靠、最一致的認知？”
“核心是概率圖模型（PrObabiliStiC Grap MOdelS）！”陳默的聲音斬釘截鐵。
“貝葉斯網絡（BayeSian NetWOrk） 用于建模變量間的概率依賴關系，馬爾可夫隨機場（MarkOv&n Field, MRF） 用于處理空間關聯性。
用它們來融合多傳感器數據，估計目標的存在概率、位置、速度、類別...
這是處理感知不確定性的數學利器！”
他目光如電，掃過顧南舟︰
“而在這個融合過程中，一個關鍵挑戰是多目標跟蹤（MUltiObieCt TraCking, MOT） 和數據關聯（Data ASSOCiatiOn）。
不同傳感器、不同時刻檢測到的目標，如何確定誰是誰？
如何避免混淆？
這需要解決一個指派問題（ASSignment&n）！”
“最經典的解法是什麼？”陳默微微提高了聲音，帶著一種引導的意味看向顧南舟。
顧南舟幾乎是脫口而出︰
“匈牙利算法（HUngarian&n）！
一種基于圖論的組合優化算法，用于解決二分圖最大權匹配問題！
它能高效地解決傳感器數據到目標的關聯！”
陳默這個時候的表情像極了春晚上的趙本山，不錯，都會搶答了。
“沒錯！”他眼中閃過一絲贊許，語氣鏗鏘有力。
&niZatiOn）！
南舟，你說，一個能將貝葉斯網絡、馬爾可夫隨機場、匈牙利算法等離散數學工具玩轉于股掌之間，構建出魯棒感知融合框架的專家，是不是智能駕駛感知系統的定海神針？”
顧南舟不知道自己已經被忽悠瘸了，只是感到自己的心髒在胸腔里劇烈地跳動，血液奔涌向大腦。
他之前對智能駕駛算法的理解還停留在模糊的概念層面，此刻被陳默用離散數學這把鋒利的手術刀，精準地解剖開來，露出了內在最堅實的筋骨。
那些他浸淫多年的數學理論，竟然如此直接、如此核心地映射在自動駕駛的每一個關鍵環節！
他仿佛看到了一條由他熟悉的數學符號鋪就的、通往智能駕駛巔峰的清晰路徑。
卞金鱗已經完全坐不住了，他猛地一拍大腿，聲音帶著難以抑制的激動︰
“陳總！您真是...神了！太精闢了！
我們感知組那幫小子，天天跟多目標跟蹤的數據關聯死磕，用的就是匈牙利算法的變種！
可我們之前只知其然，知其有用，卻沒能像您這樣，從離散數學的根子上把它說得這麼透！
還有決策組的博弈建模...
痛點！絕對的痛點啊！
您這一下子就把核心算法需要的人才畫像釘死了！”
他看向顧南舟的眼神，已經從好奇探究變成了熾熱的期待，仿佛看到了解決他團隊核心瓶頸的鑰匙。
蔣雨宏也緩緩放下了茶杯，他推了推鼻梁上的金絲眼鏡，鏡片後的目光銳利而深邃，第一次主動開口︰