第62章 可以合作（4 / 4）

甚至创造一套适配我们场景的专属算法。”

高维强耦合、强噪声、高实时性，这三个要求同时叠加，已是工业ai算法领域的顶尖难题，哪怕是国内顶尖的算法团队，也难以攻克，难怪恒科智能会如此迫切地寻找肖宿合作。

会议室里瞬间安静下来，陈景明、顾清尘和江明远看着屏幕上的算法模型，神色渐渐凝重。

他们虽然不太懂算法，但是对这些数学公式很熟悉，听他说完之后也明白了这个课题的难度。

所有人都齐齐转向肖宿，想看看他是什么想法。

而肖宿自技术总监开口介绍难题开始，就一直盯着屏幕上的算法模型和数据，神色看着依旧很平静。

他没有立刻开口，脑海里飞速运转，将技术总监所说的所有条件、数据特点逐一拆解、分析。

正如这位技术总监所说，他之前论文里的方法，确实不适用于这个场景。

论文里的自监督特征解耦，需要一定的样本预处理时间，这就无法满足50毫秒的实时延迟要求。

而群论的对称性分析，则难以应对工业场景中的强噪声干扰。

就在这时，肖宿的脑海里，突然闪过一个他琢磨了许久，却一直没有突破的世界级难题。

高维非线性系统的全局最优解快速构造问题。

这个难题困扰了全球数学界和计算机界数十年，核心是如何在高维非线性空间中，快速找到全局最优解，既保证求解精度，又能大幅降低计算复杂度。

它广泛应用于工业控制、航天航空、人工智能等多个领域，而恒科智能的这个算法难题，正是这个世界级难题的一个“简化版子集”。

但仅仅是子集，就已经足够棘手。

肖宿指尖一顿，眼底闪过一丝沉思。

他知道，恒科智能的这个难题，不需要用到那个世界级难题的完整解法，但这个难题的核心痛点，却给了他新的启发。

他不需要套用任何现有框架，只需要创造一套全新的算法，将李群优化的快速迭代特性，与自适应噪声抑制机制结合，再引入离散化数学分析方法，压缩计算步骤，就能同时满足实时性和精度的要求。

这个想法一旦形成，就像潮水般涌来，无数公式和推导思路在他脑海里串联起来。

肖宿不再犹豫，拿起桌上的笔，在空白的草稿纸上快速写写画画，笔尖划过纸张的声音，在安静的会议室里格外清晰。