尤斯塔斯话音刚落，甚至没给李傲客套的时间，便紧接着补充道：

“快跟大伙详细说说。”

一旁的劳伦等数位研究员也纷纷转过头，目光齐刷刷地落在李傲身上，眼中带着掩饰不住的期待。

如果换作旁人在会上提出这种说法，或许大家只会一笑了之。

毕竟要在短短一夜之内摸索出新方案，几乎是不可能的事。

但说话的人是李傲，那情况就截然不同。

他之前用一套非局部多目标耦合场景图模型，彻底折服了整个自动驾驶项目组。

“天才”两个字，早已成了大家对他的默认标签。

因此，哪怕只是他随口提及的思路，在座的资深研究员们也会选择凝神倾听。

面对这道道灼热的视线，李傲倒没有拘促。

既然尤斯塔斯都已经点名，他也没打算藏私，稍微整理了一下思路，便直奔主题：

“那我就抛砖引玉，说一说我目前的粗略看法，不过我只是个数学家，在座的诸位才是工程专家，请大家一起评估一下工程可行性。

“目前原型车在高算力和高驱动负荷叠加时，一方面是热模型对瞬态温度变化预测不准，另一方面是寿命模型难以刻画长期容量衰减。

“这两个问题不能只靠增加循环测试和经验调参。

“我建议把电流、温度、负荷和老化状态纳入同一套耦合模型。

”先不改动BMS基础架构，只筛选并校正对温度响应最敏感的热模型参数，再调整状态估计校正项和滤波环节。

“现有策略没有充分描述电芯状态、冷却动作和瞬时功率需求之间的相互影响。

“工况突变时，热状态估计和可用功率边界因此容易出现较大误差。

“如果把这个问题写成滚动优化，并采用更高效的求解器，就能在既定热安全约束下，根据最新状态估计调整允许充放电功率和冷却强度。

”这有望延长原型车在高负载下的安全运行时间，并减少不必要的冷却能耗和过度功率限制，从而降低热管理对续航的影响。”

李傲语气平缓，条理清晰。

话音落下，他从随身携带的文件夹中抽出昨晚推导出的几页草稿以及复印件，顺手递给身边的同事，“这是我粗略推导出的动态约束求解框架，大家可以看一眼。”

包括尤斯塔斯在内的众人纷纷接过草稿，一时间，会议室内只有纸张翻动的沙沙声。

草稿上密密麻麻写满了严谨的数学推导，从系统状态空间的重构，到哈密顿泛函与耗散项的引入，逻辑链条严丝合缝。

最让人难以置信的是，李傲从接触这些核心路测数据到现在，才仅仅过去了一天。

即便是见惯了各路天才的谷歌核心研发团队，此时也集体陷入了短暂的失神中。

几分钟后，几位材料建模与算法控制组的资深科学家经过低声讨论，互相对视了一眼，眼中的疑虑逐渐被亮起的光芒所取代。

尤斯塔斯脸上紧绷的肌肉，也彻底放松了下来。

昨天他顶着研发进度延期的压力，亲自把李傲请来，原本并未奢望这个年轻人在第一周就能切入核心。

谁能想到，李傲竟然直接端出了一套可以直接用来立项的重构方案。

如果让原有团队继续用“穷举测试”和“经验校正”的方式慢吞吞地摸索，恐怕耗费数月，也只能在模型预测误差的局部极值里打转。

尤斯塔斯压下心头的振奋，抬起头，沉声询问两旁的工程骨干们：“各位，Leo提出的这套电池状态重构和优化控制框架，从工程可行性上评估，可行性有多少？”

短暂的寂静后，劳伦第一个表态：

“尤斯塔斯先生，我建议立刻立项。

“Leo的方案避开了黑盒经验拟合的盲目性，从物理本质层面对非线性多场进行了重构，计算效率极高。

“在目前我们没有更好替代路线的前提下，这是性价比最高的突破方向。”

“我赞成。”

控制组的主管也紧接着点头，“至少在算法层面，他引入的状态预测控制窗设计得非常巧妙，值得花时间试一试。”

“我也同意，这套思路很有可能打破目前的算法效率瓶颈。”