第588章 都会抢答了（2/2）

“贝叶斯网络（bayesian network） 用於建模变量间的概率依赖关係，马尔可夫隨机场（markov random field, mrf） 用於处理空间关联性。

用它们来融合多传感器数据，估计目標的存在概率、位置、速度、类別...

这是处理感知不確定性的数学利器！”

他目光如电，扫过顾南舟：

“而在这个融合过程中，一个关键挑战是多目標跟踪（multi-object tracking, mot） 和数据关联（data association）。

不同传感器、不同时刻检测到的目標，如何確定谁是谁？

如何避免混淆？

这需要解决一个指派问题（assignment problem）！”

“最经典的解法是什么？”陈默微微提高了声音，带著一种引导的意味看向顾南舟。

顾南舟几乎是脱口而出：

“匈牙利算法（hungarian algorithm）！

一种基於图论的组合优化算法，用於解决二分图最大权匹配问题！

它能高效地解决传感器数据到目標的关联！”

陈默这个时候的表情像极了春晚上的赵本山，不错，都会抢答了。

“没错！”他眼中闪过一丝讚许，语气鏗鏘有力。

“正是图论和组合优化（combinatorial optimization）！

南舟，你说，一个能將贝叶斯网络、马尔可夫隨机场、匈牙利算法等离散数学工具玩转於股掌之间，构建出鲁棒感知融合框架的专家，是不是智能驾驶感知系统的定海神针？”

顾南舟不知道自己已经被忽悠瘸了，只是感到自己的心臟在胸腔里剧烈地跳动，血液奔涌向大脑。

他之前对智能驾驶算法的理解还停留在模糊的概念层面，此刻被陈默用离散数学这把锋利的手术刀，精准地解剖开来，露出了內在最坚实的筋骨。

那些他浸淫多年的数学理论，竟然如此直接、如此核心地映射在自动驾驶的每一个关键环节！

他仿佛看到了一条由他熟悉的数学符號铺就的、通往智能驾驶巔峰的清晰路径。

卞金鳞已经完全坐不住了，他猛地一拍大腿，声音带著难以抑制的激动：

“陈总！您真是...神了！太精闢了！

我们感知组那帮小子，天天跟多目標跟踪的数据关联死磕，用的就是匈牙利算法的变种！

可我们之前只知其然，知其有用，却没能像您这样，从离散数学的根子上把它说得这么透！

还有决策组的博弈建模...

痛点！绝对的痛点啊！

您这一下子就把核心算法需要的人才画像钉死了！”

他看向顾南舟的眼神，已经从好奇探究变成了炽热的期待，仿佛看到了解决他团队核心瓶颈的钥匙。

蒋雨宏也缓缓放下了茶杯，他推了推鼻樑上的金丝眼镜，镜片后的目光锐利而深邃，第一次主动开口：