量子-經典混合網路（Hybrid Quantum-Classical Networks, HQNN）在其他工業應用中確實有潛力取得類似的效果。這種架構的優勢在於它能夠結合量子計算的高效性與經典機器學習算法的成熟性，特別是在處理複雜的數據集和多變的環境中。許多工業應用，如製造業、供應鏈管理和金融風險評估，都涉及大量的時間序列數據和多變量預測問題。HQNN能夠利用量子電路的特性來捕捉數據中的非線性關係，並通過經典神經網絡進行高效的數據處理和預測。這種結合不僅能提高預測的準確性，還能在計算效率上優於傳統的單一模型。因此，未來在這些領域中，HQNN有望成為一種有效的解決方案。