他对核聚变怀有期待，但也明白这可能是遥远未来的事情。

思考良久，郝强将目光投向第二个技术选项，他选择：人工智能与自动化。

这项技术蕴含着巨大的潜力，包括尚未被发现的高级算法和超级计算机。

而高级算法，涉及AI。

AI和自动化将是未来工业革命的核心驱动力，能够为公司的各个业务板块带来质的飞跃。

郝强开始想象，如果将先进的AI系统与新型电池技术相结合，会碰撞出怎样的火花？

只有搞定这个，自动驾驶技术才能提升到LV5级别，完全实现自动驾驶，而不是目前的LV2。

就算是前世，也只能实现到LV2。

高级算法可应用的地方可多了，自动驾驶技术只是其一。

提到超级计算机，不得不说未来的量子计算机。

在2024年，量子计算机的研发已经取得了显着进展，多个国家增加了对量子计算研究的投资，但仍然面临着一些挑战。

领先的量子计算机已经达到100-1000个量子比特，但问题也挺多的，离实用化和商业化还远。

在技术商店里，郝强还查不到量子计算机的专项技术。

以现在的技术要实验难度非常大，在材料方面，就需要一致性好的量子材料；

需要开发适用于量子系统的高性能微波和光学元件，集成和封装问题，维持近绝对零度的操作环境，精密控制问题，量子比特的制造一致性问题等等。

这是一个非常大的领域，暂时不在郝强的考虑范围内。

而超级计算机，则是公司急需的。

集团发展芯片，自然要发展处理器，顺便发展超级计算机自用也是应该的。

在大规模数值计算、气候模拟、金融建模等领域,超级计算机仍然占据主导地位，它更可靠、更通用,可以处理更广泛的问题。

当然，量子计算机是未来趋势。

在某些优化问题上,量子算法可能比经典算法快1000倍以上

而在量子化学模拟方面,量子计算机可能比超级计算机快100-1000倍。

甚至在某些特定问题上,量子计算机可能比最强大的超级计算机快数百万甚至数十亿倍。

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值得一提的是，量子计算机并非在所有任务上都优于超级计算机，许多通用计算任务仍然更适合传统超级计算机。

所以说，先发展超级计算机最合理。

等未来有机会的话，再研究量子计算机。

就像现在给郝强一枚核弹，还不如一把AK47实用一些。

第三项技术虽然有可能是备受期待的飞行汽车，但他还需要进一步论证其可行性和市场前景。

至于第四项技术，郝强的脑海中浮现出几个模糊的概念，但都还不够成熟，需要更多的调研和思考。

暂时就这样吧。

郝强梳理完技术规划后，感觉思路豁然开朗。

长时间的深度思考让郝强感到些许疲惫，他决定暂时告一段落。

他起身伸了个懒腰，活动了下有些僵硬的肩膀，然后踱步回到书房。