郭华正在紧张地盯着赛场上的机器人，硬件部分是他负责的，他很担心最后的最后会发生硬件设计所导致的元器件故障，听到张飞喊他，也只是快速向尚斌打了个招呼，然后回过头继续关注着赛场。
尚斌笑着走了过来，轻轻拍了拍张飞的肩膀：
“怎么样，我母校的这些学弟学妹是不是很难对付？”
苏寒雨走了过来，带着嘶哑的嗓音说道：
“的确很棘手。不愧是稷下大学代表队，不过，昨天晚上，我已经针对算法在比赛场地中暴露出的问题进行优化，决赛前刚刚上传完毕。”
她眼圈有些发黑，看来昨天没少熬夜。
自从尚斌进入郝俊实验室指导苏寒雨之后，苏寒雨在多机器人调度方面的水平有了肉眼可见的提高。她不仅快速掌握了数十种多智能体强化学习算法，并且创造性地提出自己的方法，并应用在本届赛事中。
赛场上，普沃大学队的10台机器人正在有条不紊地处理着密集的配送任务，目前在平均配送时间上取得了微弱的领先，但是在用电消耗上比稷下大学略多。
如果想要赢得比赛，平均配送时间必须压倒对方。
反观稷下大学队，他们的指导老师同样很年轻，尚斌听说过此人，知道对方的研究方向也是多智能体强化学习。
本届人工智能大赛，能够脱颖而出进入决赛的队伍全部使用了人工智能优化方法。老一代的线性规划、非线性规划方法已经基本退出历史舞台，只能在一些不太复杂的理想情况下得到应用。
因此，王德才所使用的老方法在新问题面前如同弹弓打恐龙，根本没有任何作用。
在算法设计方面，稷下大学无疑独步江湖，但是在算法层面相差不大的情况下，就要看在实际问题方面积累的工程经验了。
博士期间，尚斌作为主力成员参与了导师的多项机器人协作项目，而他的同学们和师弟师妹们则大都为找教职做准备而终日埋头论文，几乎没多少人参加过实际的工程项目。
不仅如此，尚斌还在传音集团实习过半年，期间经常向集团公司的工程师请教问题。
得益于这些经历，无论是路径规划还是冲突解决方案，他都有独到想法。
他大胆激进的算法设计思路为苏寒雨提供了很多灵感。
为了得到最优的规划路径，有时两台机器人会擦肩而过。
普沃大学队渐渐积累起优势。
经过焦灼的进程，两支队伍终于各自完成了100个随机配送任务。
尚斌双拳紧握，振臂欢呼，苏寒雨、张飞和郭伟三人则激动地跳了起来，随后，他们开始等待最终裁定的结果。
5分钟后，裁判组宣布：
普沃大学以25.32秒的平均配送时间夺得2033年传音人工智能大赛冠军！
正当尚斌和他的弟子们欢呼雀跃时，约克市以北300公里外的凡登堡机场，十几架停靠在停机坪上的蓝鸟巨型客机在空无一人的情况下自行启动了。
