“貝葉斯網路（Bayesiawork） 用於建模變數間的機率依賴關係，馬爾可夫隨機場（Markov Random Field, MRF） 用於處理空間關聯性。
用它們來融合多感測器資料，估計目標的存在機率、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（Multi-Object Trag, MOT） 和資料關聯（Data Association）。
不同感測器、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（Assig Problem）！”
“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：
“匈牙利演算法（Hungarian Algorithm）！
一種基於圖論的組合最佳化演算法，用於解決二分圖最大權匹配問題！
它能高效地解決感測器資料到目標的關聯！”
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！”他眼中閃過一絲讚許，語氣鏗鏘有力。
“正是圖論和組合最佳化（binatorial Optimization）！
南舟，你說，一個能將貝葉斯網路、馬爾可夫隨機場、匈牙利演算法等離散數學工具玩轉於股掌之間，構建出魯棒感知融合框架的專家，是不是智慧駕駛感知系統的定海神針？”
顧南舟不知道自己己經被忽悠瘸了，只是感到自己的心臟在胸腔裡劇烈地跳動，血液奔湧向大腦。
他之前對智慧駕駛演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，竟然如此首接、如此核心地對映在自動駕駛的每一個關鍵環節！
他彷彿看到了一條由他熟悉的數學符號鋪就的、通往智慧駕駛巔峰的清晰路徑。
卞金鱗己經完全坐不住了，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資料關聯死磕，用的就是匈牙利演算法的變種！
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演算法需要的人才畫像釘死了！”
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