他對核聚變懷有期待，但也明白這可能是遙遠未來的事情。
思考良久，郝強將目光投向第二個技術選項，他選擇：人工智能與自動化。
這項技術蘊含著巨大的潛力，包括尚未被發現的高級算法和超級計算機。
而高級算法，涉及ai。
ai和自動化將是未來工業革命的核心驅動力，能夠為公司的各個業務板塊帶來質的飛躍。
郝強開始想象，如果將先進的ai系統與新型電池技術相結合，會碰撞出怎樣的火花？
只有搞定這個，自動駕駛技術才能提升到lv5級別，完全實現自動駕駛，而不是目前的lv2。
就算是前世，也只能實現到lv2。
高級算法可應用的地方可多了，自動駕駛技術只是其一。
提到超級計算機，不得不說未來的量子計算機。
在2024年，量子計算機的研發已經取得了顯著進展，多個國家增加了對量子計算研究的投資，但仍然面臨著一些挑戰。
領先的量子計算機已經達到100-1000個量子比特，但問題也挺多的，離實用化和商業化還遠。
在技術商店里，郝強還查不到量子計算機的專項技術。
以現在的技術要實驗難度非常大，在材料方面，就需要一致性好的量子材料；
需要開發適用于量子系統的高性能微波和光學元件，集成和封裝問題，維持近絕對零度的操作環境，精密控制問題，量子比特的制造一致性問題等等。
這是一個非常大的領域，暫時不在郝強的考慮范圍內。
而超級計算機，則是公司急需的。
集團發展芯片，自然要發展處理器，順便發展超級計算機自用也是應該的。
在大規模數值計算、氣候模擬、金融建模等領域,超級計算機仍然占據主導地位，它更可靠、更通用,可以處理更廣泛的問題。
當然，量子計算機是未來趨勢。
在某些優化問題上,量子算法可能比經典算法快1000倍以上
而在量子化學模擬方面,量子計算機可能比超級計算機快100-1000倍。
甚至在某些特定問題上,量子計算機可能比最強大的超級計算機快數百萬甚至數十億倍。
值得一提的是，量子計算機并非在所有任務上都優于超級計算機，許多通用計算任務仍然更適合傳統超級計算機。
所以說，先發展超級計算機最合理。
等未來有機會的話，再研究量子計算機。
就像現在給郝強一枚核彈，還不如一把ak47實用一些。
第三項技術雖然有可能是備受期待的飛行汽車，但他還需要進一步論證其可行性和市場前景。
至于第四項技術，郝強的腦海中浮現出幾個模糊的概念，但都還不夠成熟，需要更多的調研和思考。
暫時就這樣吧。
郝強梳理完技術規劃后，感覺思路豁然開朗。
長時間的深度思考讓郝強感到些許疲憊，他決定暫時告一段落。
他起身伸了個懶腰，活動了下有些僵硬的肩膀，然后踱步回到書房。
坐到舒適的真皮椅上，打開電腦，登錄了公司的內部社交平臺。