以下哪个不是当前主流的智能网联汽车目标状态预测方法()。A. 神经网络B. 有限状态机C. 卡尔曼滤波法D. 马尔可夫链预测

步骤 1：理解智能网联汽车目标状态预测方法
智能网联汽车目标状态预测方法是用于预测车辆周围目标（如其他车辆、行人等）未来状态的技术。这些方法通常包括机器学习、统计模型和控制理论等。

步骤 2：分析选项
A. 神经网络：神经网络是一种机器学习方法，可以用于预测目标状态，是当前主流方法之一。
B. 有限状态机：有限状态机是一种数学模型，用于描述有限数量状态之间的转换。虽然它可以用于某些预测任务，但不是智能网联汽车目标状态预测的主流方法。
C. 卡尔曼滤波法：卡尔曼滤波法是一种统计方法，用于估计目标状态，是当前主流方法之一。
D. 马尔可夫链预测：马尔可夫链预测是一种统计方法，用于预测目标状态，是当前主流方法之一。

步骤 3：确定答案
根据以上分析，有限状态机不是当前主流的智能网联汽车目标状态预测方法。