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第44章 馅饼!
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第44章 馅饼!

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    第44章馅饼!(第1/2页)
    胡院长坐在办公桌后面,笑容满面,招呼着漆昊进去。
    老王坐在边上,中间的沙发上则坐着几个西装革履的人。
    为首的中年人率先站了起来,身材不算高大,但带着一股上位者的气场。
    他主动伸出手,语气爽朗:“你就是漆昊吧?比照片上看着还帅气啊!怎么回事,你们数院是按颜值招生的吗?”
    漆昊愣了一瞬,连忙伸手握了过去,礼貌回应:“您过奖了。”
    胡院长适时地站起来,招呼说:“漆昊,来,我给你介绍一下。”
    他指向那位中年人:“这位是华记技术有限公司的蓝总,在通信基础设施领域,他们可是我们华国的支柱啊!”
    蓝总摆摆手,笑道:“胡院长你真是客气了,我们搞工程的,比不上你们做学术的纯粹。”
    胡院长哪敢顺着他的话说,当即表示:“蓝总,这话可就折煞我们这些拿笔杆子的了,搞学术的要是没有你们在前面开疆拓土,把理论变成落地的利器,那咱们手里的公式不都成了纸上谈兵的空中楼阁?”
    “我们呐,顶多算是在后方育林的,把这些好苗子浇灌好,至于这些苗子能不能真正为国家发光发热,最后啊,还得指望送到像华记这样能提供大施拳脚的顶尖平台上去历练。”
    这一番话不仅把华记和蓝总捧得高高的,顺带还夸了自家的学术基础,最后更是不动声色地把话题引回到了校企合作、输送人才的正题上,不可谓不圆滑。
    蓝总自然听懂了他的意思,爽朗地大笑起来,转头看向身旁那个穿着深蓝色Polo衫的男人:“老汪,听到没有?我就说电大值得来一趟嘛!”
    “漆昊同学,这位是大飞无人机公司的汪总。”胡院长见此,连忙介绍道。
    “汪总前阵子刚带队在高原地区完成了一次无人机高海拔飞行测试,这在我们国内可以说是第一家了。”
    大飞?无人机?
    “汪总好。”漆昊来了兴趣,“高原地区高海拔、低气压、强风切变,无人机要在那种环境下完成稳定飞行,光是姿态控制的算法就得重新设计一套吧?”
    汪总明显没想到漆昊能一下子抓到技术关键点,眼神里闪过几分意外。
    “你还懂飞控?”
    漆昊摇了摇头,坦诚道:“不懂,但我知道高海拔意味着空气密度大幅下降,旋翼的升力会显著降低,同时强风环境对控制器要求会非常高,只不过工程把它封装成了技术问题,说到底,还是在解方程。”
    汪总嘴角微微上扬,没有接话,只是在旁边观察着漆昊。
    几个人重新坐下后,气氛从寒暄转入正题。
    蓝总从公文包里抽出一份打印好的论文,纸张上密密麻麻地做满了标注和批注,光是高亮的颜色就至少用了三种。
    漆昊仔细一看,正是他写的那篇论文。
    蓝总翻到论文的第五页,指着一个定理:“这个渐近收敛定理呢?我们的技术团队在这个地方讨论了很久,你证明了当博弈树的深度趋向无穷时,绝对剪枝的搜索复杂度渐近收敛到一个下界。”
    “这个下界恰好是O(b^{d/2}),和理想情况下完美排序的Alpha-Beta剪枝效率一样?”
    “准确地说,是在一类满足局部一致性条件的博弈树上,我在论文里给出了局部一致性的严格定义,可以理解为子树的估值函数在局部邻域内满足Lipschitz连续性。”
    他拿过蓝总递来的笔,在论文空白处写下一行公式……
    蓝总盯着那行公式看了一会儿,又翻到后面几页:“那你这个框架,目前是纯粹基于规则的博弈搜索,对吧?”
    漆昊点头:“整篇论文讨论的都是确定性完全信息博弈下的搜索优化。”
    蓝总看了一眼旁边的技术人员,那人立刻会意,接过话头:“漆昊同学,我是华记研究院搜索优化组的负责人,姓陈,你这篇论文我们组里逐行读过了,数学推导非常漂亮,没有任何疑议,但我们在实际应用中遇到了一个困境。”
    “我们在做通信基站选址优化的时候,地形、遮挡、信号衰减、用户分布……这些变量之间的关系非常复杂,我们甚至写不出一个精确的估值函数。”
    “没有估值函数,你论文里那套剪枝理论的前提就不成立了,所以我们想问的是,在估值函数本身不可知的情况下,你觉得搜索优化还有出路吗?”
    漆昊没出声了。
    这个问题正好戳在他理论框架的边界上。
    他的一切推导,都建立在估值函数已知的假设之上,如果连估值函数都没有,还做什么?
    “那你们现在是怎么做的?”漆昊没有直接回答,而是先反问了对方。
    陈工苦笑了一下:“穷举加人工经验,工程师根据过去的项目经验手动设定一些规则,然后在候选方案里暴力搜索,效率很低,而且严重依赖老工程师的个人判断,人一走,经验就断了。”
    “如果估值函数写不出来……那能不能不写?”漆昊嘀咕了起来。
    蓝总挑了挑眉:“什么意思?”
    漆昊斟酌着措辞:“我是说,如果参数和结果之间的映射关系过于复杂,人工建模的成本太高甚至不可行,那有没有一种办法,直接从历史数据里,让某种数学结构自己去逼近这个未知的映射?”
    (本章未完,请点击下一页继续阅读)第44章馅饼!(第2/2页)
    “类似于……用数据去拟合一个万能的函数逼近器?”
    汪总忽然从沙发上直起身子,说:“你说的这个思路,在我们无人机领域其实已经在摸索了。”
    漆昊转头看向他。
    “我们做无人机飞控,传统方案是PID控制器,纯数学模型,很精确,但前提是你对飞行环境有完整的物理建模。”
    “不过这种方式在高原上不行,风场湍流的模式千变万化,气压密度随海拔非线性变化,经典控制理论的模型假设全崩了。”
    “后来我们有个工程师,也是数学背景出身,他提了一个大胆的想法,直接拿飞行数据喂进去,让系统自己学。”
    “学?”漆昊敏锐地抓住了这个词。
    “对,学。”汪总点头,“他搭了一个多层的数学结构,输入是飞行器当前的状态参数,姿态角、角速度、气压、风速,输出是四个旋翼的转速指令,中间有好几层……怎么说呢,你可以理解成一层一层的非线性变换。”
    “每一层做一次线性组合,然后过一个非线性激活,上万个参数,全靠数据去调整。”
    多层,非线性变换,函数逼近。
    漆昊脑子里仿佛有什么东西被推开了一道缝。
    “等一下,你是说,这种结构理论上可以逼近任意连续函数?”
    汪总愣了一下,随即笑了:“你的直觉很准,确实有一个数学定理,好像叫什么万能逼近定理,说的就是这个意思,只要中间层的节点足够多,这种结构可以以任意精度逼近任何连续函数。”
    “那华记那个基站选址问题,如果把历史选址数据整理出来,输入是地形参数、用户分布、遮挡数据,输出是信号覆盖质量的评估,也可以用这种结构去逼近那个未知的估值函数?”
    陈工点了点头:“思路是对的,事实上业界确实有人在做类似的尝试,学术界把这个方向叫叫机器学习,你刚才说的那种多层结构,通常被称为神经网络。”
    “不过我们的基站选址模型输入维度超过两百,网络训练到后面,梯度几乎归零,模型完全学不动。”
    漆昊听到这里有些想不明白了,他看到旁边有一块白板,就走过去,拿起笔写了起来。
    “假设网络有n层,每一层的激活函数是σ,那反向传播的时候,梯度要经过n次链式法则……十层网络,梯度衰减系数是0.25的十次方。“
    他在旁边写下结果:0.25≈0.0000009537。
    漆昊放下笔,转过身:“梯度没有消失,它只是在指数级衰减,这是激活函数选取带来的结构性缺陷,不是优化算法的问题。”
    老王在旁边看得连连点头。
    他这个学生说的确实没问题。
    汪总问道:“那怎么解?”
    “换激活函数。”
    陈工盯着那条折线,嘴唇动了动:“这么简单?”
    “数学上最优美的东西往往都简单,当然,这只是我的直觉,具体的收敛性证明还需要时间,但从梯度传播的角度看,这个方向应该是对的。”
    蓝总和汪总交换了一个眼神。
    蓝总先开了口,不再绕弯子:“漆昊同学,我直说了,华记和大飞最近在谈一个联合项目,华记负责地面基站侧的智能选址和资源调度,大飞负责低空无人机中继节点的自主飞控和航迹规划。”
    “两块业务看着不搭界,但核心瓶颈是同一个问题……”
    “在传统数学建模失效的复杂环境下,如何用数据驱动的方式替代人工经验。”漆昊接上了他的话。
    蓝总认可:“对,就是这个意思。”
    汪总从沙发上站了起来,难得正色道:“我说句实话,我们大飞有工程团队,华记有数据和算力,但两边都缺数学人才。”
    “今天见到了漆昊同学,我们算是有了底。”
    “你不只是能做数学推导,你还有工程直觉,梯度消失这个问题我们内部工程师也发现了,但他们的解决思路全是从工程调参的角度出发。”
    蓝总点点头,转身看向胡院长说:“胡院长,我们华记的技术委员会上周刚批了一笔专项预算,如果贵院愿意,我们华记可以出资800万,大飞出资400万,三方共同在数院成立一个智能计算与控制联合项目。”
    “1200万,第一期资金,另外,硬件设备、高配服务器,全部由我们华记直接提供,大飞那边,也可以把最新的原型机和珠峰测试数据无条件对项目开放。”
    “但前提条件是,漆昊需要负责我们的项目。”
    1200万!
    他们院在吸金能力上,十个数院也打不过一个计算机学院或通信学院。
    他们平时的经费大多是几十万几百万,很少见到这种千万级别的横向大礼包!
    他和老王对视了一眼。
    他俩表面平静,眼中全是惊异。
    卧槽!
    漆昊好像不用他们出手,就给他们拉到了一个大项目!
    老王之前还在愁拉项目的事,没想到今天,馅饼直接砸他脸上了!
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