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. 马尔可夫链预测B. 神经网络C. 有限状态机D. 卡尔曼滤波法

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。这些方法通常基于历史数据和当前状态，以预测目标的未来位置、速度等信息。主流方法包括马尔可夫链预测、神经网络、卡尔曼滤波法等。

步骤 2：分析选项
A. 马尔可夫链预测：马尔可夫链是一种统计模型，用于描述一个系统如何从一个状态转移到另一个状态。在智能网联汽车中，马尔可夫链可以用于预测目标的未来状态。
B. 神经网络：神经网络是一种机器学习方法，可以用于学习和预测目标的未来状态。在智能网联汽车中，神经网络可以用于预测目标的未来位置、速度等信息。
C. 有限状态机：有限状态机是一种数学模型，用于描述一个系统如何从一个状态转移到另一个状态。虽然有限状态机可以用于描述目标的状态，但它不是主流的智能网联汽车目标状态预测方法。
D. 卡尔曼滤波法：卡尔曼滤波法是一种用于估计系统状态的算法。在智能网联汽车中，卡尔曼滤波法可以用于预测目标的未来状态。

步骤 3：确定答案
根据以上分析，选项C（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。