行业传统算法，但远未达到p＝np完整算法的极致水平，避免因性能过于逆天引发学术界对底层逻辑的怀疑。
第三层，理论层隐藏，剥离几何同构核心，仅保留工程应用接口。
之前给他们看的物流算法专利中，叶清河隐去了高维流形、自然几何同构、测地线求解的核心数学逻辑，将其包装为“基于深度学习与图论优化的调度模型”，用行业通用的技术术语掩盖底层的p＝np核心思路，仅保留数据输入、调度输出、系统对接的工程化接口，让物流行业从业者与技术人员无法窥探其本质。
至于为什么选择物流网络，陶志强觉得叶清河是对p＝np理论从数学猜想→算法实现→现实场景落地的全流程严谨验证，每一秒物流网络的搭建与运营，都是对p＝np算法的实测校准。
这是非常严格的学术验证。
可以从场景维度来验证从简单到复杂的渐进式实测，从数据维度来修正理论模型的现实偏差，从算法维度确认多项式时间求解的可行性。
想到这里，陶志强倒吸一口凉气，觉得这简直已经不能用天才来形容叶清河了。