一股热流瞬间涌上心头，是激动，是跃跃欲试的挑战感，更是一种被顶级伯乐精准识别并委以重任的知遇感。
他深吸一口气，压下翻腾的情绪，努力让声音保持平稳：
“陈总，感谢您的信任！
智能驾驶是前沿领域，能参与其中，是我梦寐以求的机会。
只是...”
他微微顿了一下，坦诚地看向陈默，“我过去的经验主要集中在数据库系统和分布式事务的理论优化上，虽然涉及离散数学建模，但和自动驾驶的核心场景我还没有接触过。我担心...”
顾南舟自家人知道自家事，他是离散数学的专家不家，但是核心应用场景这一块，他确实没有仔细研究过匹配性。
“担心专业跨度和匹配性？”陈默轻轻打断他，嘴角带着一丝了然的笑意。
他端起茶杯，却没有喝，目光变得深邃而锐利，仿佛穿透了时空的壁垒。
“南舟，你的担忧我了解，不过你可能有些小看离散数学在智能驾驶这片疆域的核心地位了。”
他放下茶杯，指尖在光滑的茶台上轻轻划过，像是在勾勒无形的蓝图。
“你以为自动驾驶的‘智能’从何而来？
它并非黑箱里的魔法，而是建立在严密的数学逻辑之上。
离散数学，就是构筑这‘灵魂’的基石语言。”
他的声音充斥着一股可以洞穿本质的力量。
“先说路径规划（ROUting）。”陈默的手指在茶台上虚点。
“现实世界的道路网是什么？
拓扑结构！
这就是最典型的图（Graph）！
每一个路口是顶点（VerteX），每一条道路是边（Edge）。
从A点到B点，寻找最优路径，无论是全局导航还是局部避障，核心是什么？
图论（GraphTheOry）的经典算法！”
“DiikStra（迪杰斯特拉算法）求最短路，A*（A-Star）搜索结合启发信息快速寻优，RRT（快速扩展随机树）在复杂动态环境里高效探索可行空间...
这些算法的底层，哪一样不是离散数学的骨架在支撑？
你告诉我，一个精通图论、能将复杂道路网络抽象成高效数据结构并设计出最优路径搜索算法的专家，是不是智能驾驶最渴求的人才？”
顾南舟的呼吸微微一滞。
图论！这正是他博士期间的核心研究方向之一。
DiikStra、A*的复杂度分析，RRT的概率完备性证明，都是他烂熟于心的领域。
陈默竟然如此精准地将其定位为路径规划的核心？
仔细想想还真是，他下意识地看向对面的蒋雨宏和卞金鳞。
蒋雨宏端着茶杯，镜片后的目光沉静如水，看不出波澜，但顾南舟敏锐地捕捉到他微微颔首的动作，那是对陈默观点的无声认可。
卞金鳞则完全放下了杯子，身体前倾，眼神发亮，像听到了什么极其关键的点子，脸上毫不掩饰地写着“没错！就是这样！”。
陈默没有停顿，指尖移动，仿佛在茶台上推演着更复杂的逻辑。