一股熱流瞬間湧上心頭，是激動，是躍躍欲試的挑戰感，更是一種被頂級伯樂精準識別並委以重任的知遇感。
他深吸一口氣，壓下翻騰的情緒，努力讓聲音保持平穩：
“陳總，感謝您的信任！
智慧駕駛是前沿領域，能參與其中，是我夢寐以求的機會。
只是...”
他微微頓了一下，坦誠地看向陳默，“我過去的經驗主要集中在資料庫系統和分散式事務的理論最佳化上，雖然涉及離散數學建模，但和自動駕駛的核心場景我還沒有接觸過。我擔心...”
顧南舟自家人知道自家事，他是離散數學的專家不家，但是核心應用場景這一塊，他確實沒有仔細研究過匹配性。
“擔心專業跨度和匹配性？”陳默輕輕打斷他，嘴角帶著一絲瞭然的笑意。
他端起茶杯，卻沒有喝，目光變得深邃而銳利，彷彿穿透了時空的壁壘。
“南舟，你的擔憂我瞭解，不過你可能有些小看離散數學在智慧駕駛這片疆域的核心地位了。”
他放下茶杯，指尖在光滑的茶臺上輕輕劃過，像是在勾勒無形的藍圖。
“你以為自動駕駛的‘智慧’從何而來？
它並非黑箱裡的魔法，而是建立在嚴密的數學邏輯之上。
離散數學，就是構築這‘靈魂’的基石語言。”
他的聲音充斥著一股可以洞穿本質的力量。
“先說路徑規劃（Routing）。”陳默的手指在茶臺上虛點。
“現實世界的道路網是什麼？
拓撲結構！
這就是最典型的圖（Graph）！
每一個路口是頂點（Vertex），每一條道路是邊（Edge）。
從A點到B點，尋找最優路徑，無論是全域性導航還是區域性避障，核心是什麼？
圖論（Graph Theory）的經典演算法！”
“Dijkstra（迪傑斯特拉演算法）求最短路，A*（A-Star）搜尋結合啟發資訊快速尋優，RRT（快速擴充套件隨機樹）在複雜動態環境裡高效探索可行空間...
這些演算法的底層，哪一樣不是離散數學的骨架在支撐？
你告訴我，一個精通圖論、能將複雜道路網路抽象成高效資料結構並設計出最優路徑搜尋演算法的專家，是不是智慧駕駛最渴求的人才？”
顧南舟的呼吸微微一滯。
圖論！這正是他博士期間的核心研究方向之一。
Dijkstra、A*的複雜度分析，RRT的機率完備性證明，都是他爛熟於心的領域。
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