他指着白板上密密麻麻的数学公式，说道：“我们要建立‘智能主轴’的自适应控制模型，就必须先对主轴这个复杂的非线性系统，进行精确的系统辨识。但我们缺少一个关键的算法工具包，国内所有的文献里，都找不到解决这个问题的有效方法。我们……我们被一道纯粹的数学难题，挡住了去路。”
李晓宇看着眼前这个因为遭遇挫折而有些沮丧的年轻人，笑了笑。
“走，我带你去个地方。”
他将林涛，带到了研发中心顶楼，一间从未对外开放的，上了锁的房间。
房间里，只有一台电脑，和一部看起来很奇怪的，连接着电话线的机器。
“这是……调制解调器？”林涛的眼睛，瞬间亮了，“这里……可以连接国际互联网？”
“通过一些特殊的渠道，我们可以连接上美国的学术网络。”李晓宇言简意赅地解释道。
他熟练地开机，拨号。在一阵“嘶嘶啦啦”的噪音后，屏幕上，出现了一个绿色的，纯字符界面的登录提示。这里，是麻省理工学院（It）人工智能实验室的bbS（电子布告栏系统）。
李晓宇没有去搜索，而是以一个名为“RedStar_”的匿名Id，在控制理论版块，发布了一个新的帖子。
帖子的标题是：“一个关于高阶非线性系统实时辨识的理论探讨”。
他没有求助，而是用一种探讨的、挑战性的口吻，将林涛他们遇到的核心数学难题，转化成了一个极具普遍性的理论模型，并给出了自己的一种不完美的解法，还在结尾处，对这种解法的几个缺陷，提出了疑问。
这个帖子，就像一颗深水炸弹，在平静的版块里，激起了巨大的波澜。
不到一个小时，帖子sor_S”的用户：“有趣的思路。但你的状态观测器设计，在处理随机噪声时，会产生明显的滞后。我建议你参考一下85年的那篇关于扩展卡尔曼滤波的论文。”
李晓宇立刻回复：“感谢您的建议。但EKF（扩展卡尔曼滤波）在处理强非线性系统时，线性化带来的模型误差，是无法接受的。除非，能引入一个自适应的协方差矩阵。”
“professor_S”很快又回复：“哦？自适应协方差矩阵？那你如何保证它的收敛性？这在数学上，还只是一个猜想。”
一场外人完全看不懂，但林涛看来，却不亚于一场“华山论剑”的，顶尖高手的隔空学术对决，就这样，在bbS上，用公开的帖子，激烈地展开了。
看着李晓宇那行云流水般敲击出的，一个个精准而深刻的数学名词和控制理论模型，林涛已经彻底呆住了。他感觉自己的大脑，已经完全无法跟上这位年轻总工程师的思路。
半个小时后，在来回“过招”了十几个回合后，那位“professor_S”，发出了一句带着赞许的总结：“RedStar_，你对这个问题的理解，超出了我的想象。也许，你是对的。自适应协方差，或许真的是一个可行的方向。”
看到这句话，李晓宇退出了bbS，关掉了电脑。
他转过身，看着已经完全石化的林涛，拍了拍他的肩膀，笑道：
“看到了吗？他已经把路给我们指出来了。剩下的，就是我们自己，用实践，去把这个‘猜想’，变成‘现实’了。走吧，我们有活干了。”