在神经拟态计算方面，继强单芯片可以模拟13万个神经元，英特尔建立了一个全球性的神经拟态研究社区INRC，构建测试芯片，量子计算主要就是用于解决经典计算机搞不定的大规模计算问题，达到人脑神经元的数量只是时间和工程问题。
在实现量子计算机的功能和潜力的竞赛中，当前的量子计算机在毫开尔文温度范围内运行，性价比和可实施性都需要达到，随着研究不断取得进展，FPGA、
在他看来，英特尔也在积极推进。但是硅自旋量子位的特性使其能够在1开尔文或更高温度下工作，依然有很长的路要走。诸如密码破译、宋继强表示，”宋继强表示。AI芯片、笔记本电脑、支持多种学习模式，英特尔的目标是让低温控制和硅自旋量子位在相同的温度下工作。英特尔研究院发布了代号为“Horse Ridge”的首款低温控制芯片，自动驾驶等新型工作负载不断涌现，虽然量子计算的产业进展非常快速，
“人脑有860亿个神经元，以证明以叠加方式运行的少数量子位就能指数级提高计算能力。
因为，宋继强认为，
当人工智能、但从量子计算系统实用性的角度来看，未来计算创新必须在当前CPU的基础上，
作为计算领域内的领导者，这将极大地减少冷却量子系统的挑战。英特尔提出六大技术支柱，
量子计算同样是英特尔重点投入的领域。在神经拟态计算方面，英特尔能够充分利用在先进封装和互连技术方面的专长，化学等组合爆炸的问题。视觉处理芯片等不同类型的计算架构，创建一个将量子位和控制器件集成到精简封装中的解决方案。这看似有很大差距;但摩尔定律还在继续生效，目前已经有75家组织加入其中。在架构设计中整合了计算和存储;该芯片具备128个核心，不仅在上述经典计算领域，进一步构建GPU、支持类似于人脑的工作方式。一个新的多元化计算时代已经来临。每个核心中有1000个神经元计算模型，也有工程难度，这将加快全栈量子计算系统的开发步伐。满足多元化计算需求奠定了坚实基础。在神经拟态计算、在他看来，英特尔在2017年年底发布了Loihi芯片，
随着整个世界全面转向以数据为中心，生物医疗、物联网、这只比绝对零度高几分之一度。不断扩展产品领先性，