“嗯。”
第二天上午，陽光正好，恆科智慧的車隊準時抵達京大校門口。
林正宏一身幹練的深灰色西裝，帶著公司技術總監、法務顧問和總裁助理，步伐沉穩地走進校園，直奔數學研究院的洽談會議室。
陳景明、江明遠和顧清塵早已在門口等候，而肖宿，就安靜地站在三人身後，穿著簡單的白襯衫、牛仔褲，手裡還攥著一個筆記本，上面記滿了密密麻麻的公式。
“林總，一路辛苦，快請進！”
江明遠熱情地上前握手，語氣裡滿是笑意。
“沒想到林總裁真的會親自登門，這份誠意，我們京大記下了。”
林正宏笑著回握，目光不經意間落在肖宿身上，眼底閃過一絲讚許。
眼前的少年身形清瘦，神色平靜，沒有絲毫侷促，哪怕面對自己這樣的企業總裁，也依舊沉穩淡然，這般定力，遠超同齡人數倍。
“江主任客氣了，肖宿同學是難得的天才，能與他洽談合作，是我們恆科智慧的榮幸。”
一行人走進會議室，分賓主落座。
簡單的寒暄過後，林正宏不再客套，抬手示意身邊的技術總監開口，直奔主題：
“今天我們登門，一是表達合作的誠意，二是想請肖宿同學，幫我們解決一個困擾公司已久的演算法難題。這也是我們迫切想要合作的核心原因。”
技術總監推了推眼鏡，開啟隨身攜帶的筆記型電腦，將螢幕轉向眾人，語氣嚴謹地介紹起來：
“我們公司主營工業AI智慧控制系統，目前核心產品是面向高階製造業的多維度即時監測系統，這套系統需要同時處理裝置執行引數、環境資料、生產流程資料等十幾種高維度耦合資料，要求演算法既能保證即時響應，延遲不超過50毫秒，又能實現99.9%以上的資料分析精度。”
他頓了頓，語氣裡多了幾分無奈：
“我們的研發團隊嘗試過多種最佳化方案，也參考過肖宿同學之前發表的論文，想用你論文裡的群論與自監督特徵解耦方法進行最佳化，但實踐後發現，這套方法更適用於通用場景的高維資料處理，而我們的工業場景中，資料存在強噪聲、非線性耦合極強、且即時性要求極高的特點，論文裡的通用框架，根本無法滿足我們的需求。簡單來說，就是‘水土不服’。”
說著，技術總監調出具體的演算法模型和資料曲線，指著螢幕上的波動部分說道：
“你們看，這是我們目前的演算法處理結果，一旦資料量激增，或者出現突發噪聲干擾，演算法精度就會急劇下降，延遲也會超標，這已經嚴重影響了產品的落地推廣。”
“我們試過無數種調整方案，都無法突破瓶頸，所以才寄希望於肖宿同學，希望你能給出新的最佳化思路，甚至創造一套適配我們場景的專屬演算法。”
高維強耦合、強噪聲、高即時性，這三個要求同時疊加，已是工業AI演算法領域的頂尖難題，哪怕是國內頂尖的演算法團隊，也難以攻克，難怪恆科智慧會如此迫切地尋找肖宿合作。
會議室裡瞬間安靜下來，陳景明、顧清塵和江明遠看著螢幕上的演算法模型，神色漸漸凝重。
他們雖然不太懂演算法，但是對這些數學公式很熟悉，聽他說完之後也明白了這個課題的難度。
所有人都齊齊轉向肖宿，想看看他是什麼想法。
而肖宿自技術總監開口介紹難題開始，就一直盯著螢幕上的演算法模型和資料，神色看著依舊很平靜。
他沒有立刻開口，腦海裡飛速運轉，將技術總監所說的所有條件、資料特點逐一拆解、分析。
正如這位技術總監所說，他之前論文裡的方法，確實不適用於這個場景。
論文裡的自監督特徵解耦，需要一定的樣本預處理時間，這就無法滿足50毫秒的即時延遲要求。
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