BMW 그룹에서 고성능 컴퓨터는 R&D사용자 약 3,000명에 대해 하이엔드 시각화 및 충돌/흐름 시뮬레이션과 같은 하루에 약 2,000개의 컴퓨팅 작업을 처리하고 있다. 대부분의 컴퓨팅 작업은 수력 발전 및 지열 녹색 에너지로 실행되는 아이슬란드와 스웨덴의 서버에서 처리되어 연간 약 5,900톤의 CO2 배출량을 줄이고 있다. 

그러나 일정 수준의 계산 복잡성에 도달하면 오늘날의 고성능 컴퓨터조차도 노트북이나 스마트폰과 마찬가지로 바이너리 시스템을 사용하여 정보를 처리하므로 한계에 도달한다. 양자 컴퓨터의 경우 가장 작은 정보 단위를 퀀텀 비트 또는 짧은 큐비트라고 한다. 큐비트(Qubits)는 단순히 0 또는 1 보다 훨씬 더 많은 수가 있다. 터널링 효과, 양자 얽힘 및 양자 간섭과 같은 양자 역학의 현상은 중첩에 쿼비트를 넣는데 사용되며, 이는 0과 1 사이의 값을 가정할 수 있는 상태이며, 이론적으로는 이러한 값의 무한한 수와 동시에 이러한 값의 무한한 수라고 한다.

BMW 그룹은 2017년 양자 컴퓨팅의 중요성을 미래를 위한 선구적인 기술로 인식하여 잠재적 용도를 식별하는 과제를 안고 학제 간 부서간 프로젝트 팀을 구성하도록 촉구했다.

BMW 그룹의 첫 번째 연구 프로젝트 중 하나는 차량에 로봇 밀봉 용접 솔기 다음에 최적의 회로를 계산하는 것을 포함했다. 매우 복잡한 매개 변수가 존재한다는 것은 최신 고성능 컴퓨터조차도 최적의 솔루션을 찾는 데 수년이 걸릴 것임을 의미한다. 양자 컴퓨터는 단 몇 초 만에 가능한 모든 순열을 계산할 수 있다.

자동차 가치 사슬의 복잡성이 높으면 생산, 부품 물류 및 차량 개발과 같은 분야에서 다양한 다각적 최적화 문제가 발생한다. 재료 연구에서 양자 컴퓨터를 사용하여 새로운 유형의 배터리를 연구할 때와 같은 완전히 새로운 차원의 재료 조성의 동작을 시뮬레이션할 수 있다.

중요성이 커지고 있는 또 다른 연구 분야는 양자 컴퓨터로 기존의 기계 학습의 특정 프로세스를 가속화하는 데 사용되는 양자 기계 학습이다. 인공 지능을 위한 이러한 혁신적인 학습 프로세스도 자동화된 주행에도 특히 유용 할 수 있다.