“再说行为决策（behaviordecision）。”

陈默的声音听起来居然有一种冰冷的逻辑美感。

“车辆在瞬息万变的交通流中，何时跟车？

何时变道？

无保护左转时如何博弈？

这些决策过程，本质是什么？

是有限状态机（fiateae,fs）或行为树（behaviortree）的建模！”

“每一个驾驶场景，都可以被抽象成一系列离散的状态（state）和触发状态迁移的事件（event）以及迁移的动作（a）。

跟车状态、换道状态、路口通行状态...

状态间的转换条件，就是严密的逻辑判断！

这难道不是离散数学中逻辑学（logic）和自动机理论（autoatatheory）最直接的应用场吗？”

他微微一顿，语气带上了一丝冷峻：

“尤其在涉及人车交互的复杂博弈场景，比如无保护左转，两辆车的驾驶员意图相互试探、影响。

这需要用博弈论（gatheory）来建模。

分析纳什均衡（nashequilibriu），预测对方可能的策略，从而做出自身的最优响应决策。

没有扎实的博弈论基础和逻辑建模能力，如何让机器理解并处理这种充满不确定性的‘人性’博弈？”

“嘶...”一声轻微的吸气声响起。

是卞金鳞！

他脸上的兴奋已经变成了震撼，眼睛死死盯着陈默在茶台上虚划的手指，仿佛那指尖流淌出的不是空气，而是精妙绝伦的决策树和博弈矩阵。

蒋雨宏虽然依旧沉稳，但端着茶杯的手指也几不可察地收紧了些许，镜片后的目光锐利地聚焦在陈默身上，带着更深层次的审视和探究。

顾南舟更是感到头皮一阵发麻。

有限状态机、行为树、博弈论...

这些正是他离散数学研究中涉及的强项。

尤其是博弈论在多智能体系统中的复杂均衡分析，更是他研究过的一个小分支。

陈默竟然将智能驾驶中最难啃的“行为决策”硬骨头，如此清晰地解剖开，并精准地指向了这些离散数学工具。

这已经不仅仅是懂行了，这简直是...洞若观火！

顾南舟看着陈默一脸淡定的样子越发觉得离谱，这他妈到底你是离散数学的博士还是我是啊？？？

陈默仿佛没看到他们的震动，继续向下剖析，指尖指向虚空，仿佛那里有无形的传感器在交织数据。

“然后是感知融合（sensorfion）。”他的语气变得如同精密仪器般冷静，“摄像头、激光雷达、毫米波雷达...多源异构传感器，各自输出带噪声、带不确定性的数据。如何将它们统一起来，得到一个对周围环境最可靠、最一致的认知？”

“核心是概率图模型（probabilisticgraphicalodels）！”陈默的声音斩钉截铁。

“贝叶斯网络（bayesiawork）用于建模变量间的概率依赖关系，马尔可夫随机场（arkovrandofield,rf）用于处理空间关联性。

用它们来融合多传感器数据，估计目标的存在概率、位置、速度、类别...

这是处理感知不确定性的数学利器！”

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标跟踪（ulti-objecttrag,ot）和数据关联（dataassociation）。

不同传感器、不同时刻检测到的目标，如何确定谁是谁？

如何避免混淆？

这需要解决一个指派问题（assigproble）！”

“最经典的解法是什么？”陈默微微提高了声音，带着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（hungarianalgorith）！

一种基于图论的组合优化算法，用于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标的关联！”

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！”他眼中闪过一丝赞许，语气铿锵有力。

“正是图论和组合优化（batorialoptiization）！

南舟，你说，一个能将贝叶斯网络、马尔可夫随机场、匈牙利算法等离散数学工具玩转于股掌之间，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，只是感到自己的心脏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