对CPU芯片的EDA软件还没有完全搞懂，其它的基本上明白了。于是，伏羲开始针对EDA包含的数学问题和部门的应用数学家们进行沟通讨论。由于伏羲的知识面很广，思路很开阔，大家聊的挺开心，互有收获。
十五日，部门安排伏羲进无人驾驶汽车芯片设计组。既有CPU芯片设计，又有GPU芯片设计，GPU主要辅助人工智能、机器学习的。宿为公司在这方面已经有了很好基础，无人驾驶也已经成功上路，但需要不断完善。汽车芯片制程要求不太高，但安全性要求特别高，人工智能这一块要求特别高（要求机器学习的准确性非常高）。这个组的应用数学家都特别强，数学模型、参数，搞得不亦乐乎。伏羲正好学习。同时，伏羲坚持搞通所有元器件，搞通元器件与芯片之间的融合问题，或者软件调配，或者元器件调整，或者芯片设计调整。别说，伏羲的作用很大，伏羲这方面的工作很快提高了无人驾驶的安全性、稳定性，得到汽车厂家的大力赞扬。部门对伏羲半天工作制的议论销声匿迹。
在工作过程中，伏羲不断揣摩机器学习，再思考人类的认识论、实践论。觉得，人类学习强在“是什么、为什么”的直觉判断，机器学习强在“怎么样”的逻辑推理上，又快又严密又准确。“是什么、为什么”定方向，“怎么样”定步骤、求结果。从数学的角度来看呢？“是什么、为什么”定变量、应变量，定性它们之间是否有关联，“怎么样”是确定两者有关联后，探寻它们的函数关系式。
伏羲越想越觉得有道理，和应用数学家们一起讨论，数学家们大受启发，对建立机器学习的数学模型和参数重新思考。数学家们重新仔细确定变量，确定哪些变量有关联度。然后建立初步数学模型，不断输入数据。运算、结果、对照，一点点地修改着参数、关系式，越来越好。伏羲跟着他们做，理解也越来越生动、清晰。
“啪”，一个阶段性成果出笼。数学模型、参数确定，EDA改进，芯片设计新方案出，芯片流片，伏羲根据新的芯片调整