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第62章 可以合作（第3页）

简单的寒暄过后，林正宏不再客套，抬手示意身边的技术总监开口，直奔主题：

“今天我们登门，一是表达合作的诚意，二是想请肖宿同学，帮我们解决一个困扰公司已久的算法难题。

这也是我们迫切想要合作的核心原因。”

技术总监推了推眼镜，打开隨身携带的笔记本电脑，將屏幕转向眾人，语气严谨地介绍起来：

“我们公司主营工业ai智能控制系统，目前核心產品是面向高端製造业的多维度实时监测系统，这套系统需要同时处理设备运行参数、环境数据、生產流程数据等十几种高维度耦合数据，要求算法既能保证实时响应，延迟不超过50毫秒，又能实现99.9%以上的数据分析精度。”

他顿了顿，语气里多了几分无奈：

“我们的研发团队尝试过多种优化方案，也参考过肖宿同学之前发表的论文，想用你论文里的群论与自监督特徵解耦方法进行优化，但实践后发现，这套方法更適用於通用场景的高维数据处理，而我们的工业场景中，数据存在强噪声、非线性耦合极强、且实时性要求极高的特点，论文里的通用框架，根本无法满足我们的需求。

简单来说，就是『水土不服。”

说著，技术总监调出具体的算法模型和数据曲线，指著屏幕上的波动部分说道：

“你们看，这是我们目前的算法处理结果，一旦数据量激增，或者出现突发噪声干扰，算法精度就会急剧下降，延迟也会超標，这已经严重影响了產品的落地推广。”

“我们试过无数种调整方案，都无法突破瓶颈，所以才寄希望於肖宿同学，希望你能给出新的优化思路，甚至创造一套適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，哪怕是国內顶尖的算法团队，也难以攻克，难怪恆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、顾清尘和江明远看著屏幕上的算法模型，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，就一直盯著屏幕上的算法模型和数据，神色看著依旧很平静。

他没有立刻开口，脑海里飞速运转，將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，確实不適用於这个场景。

论文里的自监督特徵解耦，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。

它广泛应用於工业控制、航天航空、人工智慧等多个领域，而恆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，恆科智能的这个难题，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，將李群优化的快速叠代特性，与自適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。