多种自学模式的拓展和片上自学能力。Loihi系统部署自学机制后，它将边工作边自学边自行改良，这早已在向人脑的运营模式去投向。
神经拟态芯片就是英特尔重点押注的未来技术之一，Loihi芯片架构设计统合了计算出来和存储，仍然是冯·诺依曼架构，128个同构的核，每个核里都敲了一千个神经元的计算出来模型、计算出来部件和存储，同时还通过每一个小的神经元，展开信息发送。英特尔用一套硬件架构和仿真类似于人脑的工作方式。比起人脑的860亿神经元，Loihi的13万神经元还差的较远，人脑的能耗也只有20瓦，目前神经拟态芯片的瓶颈在内存、I/O和能耗三个方面，神经拟态计算出来的发展前路漫漫。目前神经拟态的应用领域还比较较为集中于，反映在智慧工厂、恶意软件检测、自适应假肢等方面。
日前大冷的量子计算出来也是英特尔持续投放的重点方向，不过比起沸沸扬扬的“量子霸权”英特尔更加注目量子计算出来实用性。客观地谈，实验室成果有一点庆典，但实际应用于是大问题。量子计算出来的目标是处置经典计算机搞不定的大规模计算出来问题，一般来说是人组发生爆炸问题，比如密码密码，128位密钥、256位密钥，经典计算出来必须几十上百年，甚至数千年都算数不出来，但是量子计算出来可以很快密码加密方式，这也反映出有量子计算出来的特长。
“量子计算出来最擅长于的是它可以必要仿真量子的形态，量子态的东西最合适仿真，通过很多种不同的人组可以构建化学找到，找到一种新的物质，找到一种新材料、这些都可以用量子计算出来来解决问题。”宋继强提及。
当然量子计算出来想构建并不更容易，量子计算出来中量子光子所必须量子位是薄弱的，光子结果无法被测试，也很更容易受到条件因素转变而转变。同时，量子位是不更容易变换新的态，或者让多个态之间展开纠结的，如此一来量子位缺乏数量优势，难以实现量子计算出来愈演愈烈的效率优势。
生产更好的量子位，解决问题量子位的数据流，解决问题量子位之间的相连和测试问题，这是可观而又系统性的工程。不管是建构更好的量子位还是监测量子光子状态，都必须在可测试的条件下展开，所以英特尔目前所做到的主要是在不影响量子位和光子状态的情况下对量子位展开测试。
以此路径，英特尔带给了首款49量子位超导量子测试芯片“Tangle Lake”，并打造出了全球第一台低温晶圆探测仪，它也是目前量子计算出来首款测试工具。在刚过去的12月，英特尔发售首款低温量子位掌控芯片，令其量子位超过量子计算所必须的变换态、纠结态，可实现-269摄氏度低温环境下工作。
“以数据为中心”和“六大技术支柱”是英特尔遵循的战略主线，仍在非常丰富的XPU产品组合，异构统合和oneAPI软件平台推展英特尔超强异构计算愿景。环绕数据的远方，英特尔获取一套原始的数据处理、存储和传输的解决方案，同时面向未来，英特尔也正在在神经拟态计算出来、量子计算出来等前沿计算出来领域大大探寻，这就是英特尔对将要过去的2010年代交还的技术转型答卷。(公众号：)原创文章，予以许可禁令刊登。
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