一股熱流瞬間涌上心頭，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并委以重任的知遇感。
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！
智能駕駛是前沿領域，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數據庫系統和分布式事務的理論優化上，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，嘴角帶著一絲了然的笑意。
他端起茶杯，卻沒有喝，目光變得深邃而銳利，仿佛穿透了時空的壁壘。
“南舟，你的擔憂我了解，不過你可能有些小看離散數學在智能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‘智能’從何而來？
它并非黑箱里的魔法，而是建立在嚴密的數學邏輯之上。
離散數學，就是構筑這‘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（routg）。”陳默的手指在茶臺上虛點。
“現實世界的道路網是什么？
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，無論是全局導航還是局部避障，核心是什么？
圖論（graphtheory）的經典算法！”
“dijkstra（迪杰斯特拉算法）求最短路，a（a-star）搜索結合啟發信息快速尋優，rrt（快速擴展隨機樹）在復雜動態環境里高效探索可行空間...
這些算法的底層，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、能將復雜道路網絡抽象成高效數據結構并設計出最優路徑搜索算法的專家，是不是智能駕駛最渴求的人才？”
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的復雜度分析，rrt的概率完備性證明，都是他爛熟于心的領域。
陳默竟然如此精準地將其定位為路徑規劃的核心？
仔細想想還真是，他下意識地看向對面的蔣雨宏和卞金鱗。
蔣雨宏端著茶杯，鏡片后的目光沉靜如水，看不出波瀾，但顧南舟敏銳地捕捉到他微微頷首的動作，那是對陳默觀點的無聲認可。
卞金鱗則完全放下了杯子，身體前傾，眼神發亮，像聽到了什么極其關鍵的點子，臉上毫不掩飾地寫著“沒錯！就是這樣！”。
陳默沒有停頓，指尖移動，仿佛在茶臺上推演著更復雜的邏輯。</p>