C114讯 4月17日消息（刘定洲）当前是AI（人工智能）的时代，AI技术日新月异，已展现出变革经济社会的巨大能量。AI“卖铲人”——英伟达公司创始人兼首席执行官黄仁勋近日预测，到2027年，仅英伟达当前的Blackwell AI chips以及下一代Vera Rubin AI chips所对应的市场需求规模，就可能接近1万亿美元。
量子科技随着过去几年取得重大技术突破，其潜力受到产官学研各界的高度重视，是我国“十五五”规划的六大未来产业之一，并排名首位。量子计算+AI强强联手的“量智融合”，成为科研、行业、市场研究的热点。包括英伟达，也深度布局量子计算，近日还推出了全球首个开源量子AI模型家族——NVIDIA Ising，是量子计算技术实用化的重要突破。
国内不甘落后。昨日在北京望京科技园，业界在中关村科技园区朝阳园管理委员会指导下，举办了一场“量子计算+AI for science应用研讨会”，邀约多个行业的专家分享量子计算应用的进展和思考。量子大观在会上感受到，量子计算正在不断兑现潜力，已在科研场景发挥真实价值，必将在未来几年出现飞跃。
光智空间：前瞻布局量智融合
本场研讨会举办的大背景，一方面是量子计算在科研领域已有较多进展，另一方面则是北京市乃至朝阳区政府的前瞻布局。从北京市层面看，通过一系列政策扶持，目标培育具有国际竞争力的量子未来产业集群，高标准建设量子科技与产业高地，近期还集中发布了15家量子计算重点实验室。从朝阳区层面看，今年1月启动建设新型智算应用街区“光智空间”，并获批为市级人工智能创新街区。
光智空间布局（资料图片）
光智空间以“光算融合、智启新境”为特色定位，锚定新型智算应用方向，涉及量子计算、光子计算等下一代算力形态，并围绕工业AI、AIGC、未来健康等方向推动人工智能应用，旨在打造新型智算应用产业集群。
在会上，朝阳区副区长，中关村朝阳园党工委副书记、管委会主任娄毅翔指出，量子计算凭借并行搜索、玻尔兹曼分布能量采样等独特优势，为破解AI4S（人工智能驱动的科学研究）的深度应用难题提供了全新路径。量子计算与AI4S的融合既是技术趋势，更是产业升级的迫切需求。
光智空间集聚了以玻色量子为代表的150余家光电子及量子科技企业，成为推动量子计算与AI4S融合发展的核心承载地。在会上，玻色量子还为光智空间的发展壮大持续加码：与北京诺禾致源科技股份有限公司、心语未来（上海）医疗科技有限公司签署前沿技术合作协议，共同推动“量子计算+生命科学”及“量子计算+脑机接口”两大前沿赛道进入真实场景的应用阶段。
科研领域：量子计算已发挥独特价值
客观来看，量子计算作为未来产业，当前还处在从理论研究向技术创新、应用落地的探索阶段，需要业界持续挖掘与量子计算技术特性相匹配的行业场景。发展中的量子计算技术，在垂直行业场景中的应用价值，也是产业界以及资本市场关注的焦点。
本次研讨会提供了这样一个窗口。诺禾致源首席科学家田仕林在分享中谈到，玻尔兹曼分布能够模拟复杂动态，更好地刻画生物系统的复杂性、异质性和动态变化，但在经典计算机上遇到了算力天花板，在百万级单细胞分析场景下显得力不从心。诺禾致源基于玻色量子的相干光量子计算机的应用测试显示，通过QBM VAE（量子玻尔兹曼机-变分自编码器）模型，能够清晰展示出来从造血干细胞向不同细胞类型分化的轨迹，以及更好地归类消除细胞周期影响等，“基于传统（经典计算机）方案很难实现这一成果。”
中国科学院上海微系统与信息技术研究所研究员孙鎏炀畅谈了量子计算在脑机接口领域的应用。脑机接口也是我国六大未来产业之一，两大未来产业技术融合，无疑充满了想象空间。他提到，人类大脑有800亿神经元，100万亿个突触连接，而ChatGPT只有1750亿个参数；要实现脑机接口的神经元采集，传统冯·诺依曼架构面临越来越严峻的性能要求，算力成为制约系统响应速度的关键。
破局点在相干光量子计算机。孙鎏炀介绍，上海微系统所和心语未来基于玻色量子相干光量子计算机打造的全球首个量子光计算神经解码系统，通过将解码过程转换为能量的弛豫过程，量子光计算解码实现了约0.075毫秒的延迟，比基于GPU的模型快一个数量级，且具有复杂度不变的扩展性。这一突破不仅解决了脑机接口领域的延迟难题，更开启了从“电学传导”迈向“全光交互”的未来图景。
肿瘤治疗是关乎全体人类生命健康的重大命题，量子计算也能发挥价值。上海市肿瘤研究所向冬喜教授谈到，量子计算能加速医学数字孪生开发、实现基于临床+量子计算类器官数字模型构建及其应用、量子机器学习应用于虚拟临床实验。他指出，1000量子比特相干光量子计算机能毫秒级求解Max-Cut问题，超经典计算数万倍。“（接下来）我们希望做出一个量子计算模型，帮助完成精准医疗的筛选。”
光量子计算机：性能优势凸显
量子计算机当前存在多条技术发展路线，呈现百花齐放的姿态，资本市场选择投资标的时，也是“乱言渐欲迷人眼”。本场研讨会最后一位专家，上海交通大学材料学院吴蕴雯教授对量子退火机和相干光量子计算机在材料科学领域的应用价值，进行了一场“真实比拼”，让业界首次感知到不同量子计算技术在同一应用场景的表现。
吴蕴雯谈到，当前电池能量密度趋于停滞、芯片支撑逼近物理极限，需要全新的材料技术创新，而经典计算机在超材料的多维结构与高维优化上面临效率和精度的双重瓶颈。吴蕴雯教授团队首先采用量子退火机，在超晶格、光学等多种类型的超材料中应用，并证实了量子优势。
团队在去年开始引入玻色量子的相干光量子计算机，发现在解决高维组合优化这类“大规模场景复杂问题”时，更能发挥巨大的速度和规模优势。在具体应用验证中，无论是在需要高精度拟合的复杂材料设计中，还是在数据稀缺条件下的材料结构探索中，相干光量子计算机都能够在ms级的时间锁定超过经典算法极限的最优解。
无论是量子退火机，还是相干光量子计算机，均在ms级时间内完成了团队的采样优化测试，都超过了经典计算机。而相干光量子计算机的突出表现，推动团队建立了“量子-经典协同”的材料研发新范式。
基于四位专家的精彩分享，研讨会结束后，现场听众与四位专家和玻色量子创始人兼COO马寅进行了热烈交流。可以看到，相干光量子计算机在真实行业科研场景中展现的性能，满足了业界的期望，未来随着量子计算技术不断突破，在特定应用场景的价值将愈加显著。“量子-经典协同”有望在今后部署在越来越多行业场景，量智融合成为AI时代向量子时代演变的主流选择。 
