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。
本小章还未完,请点击下一页继续阅读后面精彩内容!
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。