[智能应用]下一次计算跃迁，会在AI与量子的交汇处发生吗？ [复制链接]

如果生成式ai能训练神经网络，求解薛定谔方程，那么量子算力是否也能反哺ai？当ai算法被用于原子阵列的重构和量子纠错时，这场“量子+ai”的双向奔赴，或许正走到了关键节点。
12月6日，由上海市科学技术委员会、上海市浦东新区人才工作局指导，上海未来启点社区、上海未来产业基金主办，嘉铭浩春协办，上海国投赋能公司支持的“量子跃迁，启点未来”闭门研讨会在上海张江科学会堂举办。本次活动汇聚了 40 余位来自产学研用的顶尖专家、投资人与创业者。
打造下一代计算生态，不能再走“单兵突进”的老路。上海在顶层设计上释放出明确信号，重点抓好中性原子等量子计算赛道，关注上游支撑设备、软件纠错攻关，强化人才培养和应用生态建设，突出ai赋能，强化“四位一体”未来产业推进机制。
今年6月，上海市科委发布《关于征集上海市量子计算应用场景的通知》，面向政府部门、企事业单位、新型研发机构、企业、在沪外资企业等广泛征集一批“可跑通、可推广、有标杆”的量子落地应用案例。
如何打破技术的单向叠加？
如何触发量子计算
从实验室迈向产业化的奇点？
这未必有标准答案
但在产业链的不同节点上
越来越多的尝试
正在给出自己的方向
嘉宾们的观点与争鸣，为量子计算如何跨越从实验室迈向真实应用的“长坡厚雪”，提供了具象的图景与多维的思考框架。
01
资本洞察与学术前沿
在前沿洞察环节，嘉铭浩春创始合伙人尹七春带来了题为《人工智能时代的量子计算投资洞察》的分享。他提出，量子计算的发展正处于从实验室走向产业化的关键节点，单纯的“混合计算”（hybrid computing）已不足以概括技术趋势，我们正在进入“融合计算”（fusion computing）的新时代。
尹七春指出，随着全球量子竞赛的深入，行业正从单纯的硬件指标竞赛转向对整体“计算生态”的构建。未来的计算架构将不再是割裂的孤岛，量子处理单元（qpu）将通过紧耦合的方式融入经典计算集群。他建议创业者与投资人应跳出单一的技术视角，从计算生态的全局高度审视产业卡位，关注标准化、可移植性以及与ai算力中心的深度协同。
清华大学副教授罗迪在《ai+quantum》的演讲中，从数学同构性的高度，阐释了ai与量子科学的深刻联系——两者都在探索高维空间的数学结构。
罗迪展示了生成式ai在生成量子波函数、解决薛定谔方程方面的潜力，并介绍了通过构建具有物理对称性（如反对称性）的神经网络，在量子材料计算精度上超越了传统方法的案例。
02
科学企业家：
将方程写成代码，将理论推向产业
理论的突破终需实践的验证。三位身处一线的科学家展示了“ai x 量子”的硬核实践。
上海光机所研究员吕旭东详细阐述了中性原子量子计算从实验室原型迈向工业化平台的演进逻辑。他指出，量子计算正处于从科学探索向工程集成的关键转折期，面对规模化扩展与纠错效率的双重挑战，必须引入工业级的工程思维与ai优化手段。其团队正致力于构建高可靠性的底层物理平台，为通往容错通用量子计算探索出一条具备清晰可扩展性的技术路径。
不筹量子创始人李晓鹏直面量子神经网络训练中的“贫瘠高原”（barren plateaus）难题，提出了一种更适应当前含噪硬件环境的新型计算范式。他强调，量子优势的验证不应仅停留在数学证明上，更应通过架构创新，该方案对含噪量子设备表现出极强的鲁棒性。
奇算光启创始人钟翰森则展示了ai技术在量子底层硬件控制层面的赋能作用。其团队探索了如何利用ai算法解决大规模原子阵列的实时排布与重构难题，以及如何利用图神经网络等技术加速量子纠错解码的过程。这些实践证明，ai不仅是应用层的工具，更是提升量子硬件性能、加速容错计算到来的关键加速器。
03
圆桌激荡：
寻找千行百业的赋能切入点
圆桌讨论环节，鸿之微创始人曹荣根、量感智能cto肖太龙、瀚海凌潮创始人李泽  东等嘉宾围绕商业落地展开了深度对话。
嘉宾们跳出了单纯的技术指标之争，转而从产业生态构建、商业价值闭环以及差异化落地路径等维度展开了深度对话。讨论指出，在量子计算走向实用化的过程中，如何精准对接真实的算力需求、挖掘高价值的差异化场景以及实现底层技术能力的跨界溢出，是连接实验室与产业界的关键桥梁。尽管技术路径各异，但产业链上下游协同创新、推动技术与场景“双向奔赴”已成为与会者的普遍共识。
市科委相关处室表示，上海正通过顶层设计与生态培育，致力于打通从基础研究到产业应用的创新链条，积极营造有利于颠覆式技术生长的环境，坚持全链条加速、全过程创新，推动上海成为量子科技创新与产业集聚的重要阵地。
04
生态愿景：
构建颠覆式创新的“涌现”
上海未来启点社区主任李然分享了上海未来产业基金在量子领域的战略布局以及对创新生态的深层思考。
李然介绍，作为一支聚焦“从0到1”颠覆式创新的耐心资本，上海未来产业基金在量子信息领域确立了“整机牵引、全链闭环”的投资思路：以中性原子等前沿平台为核心，向上关注高价值的控制与环境操控设备，向下布局推动算力落地的软件与平台，致力于打造规模化、实用化的量子算力底座。
通过基金与社区的双轮驱动，以及公益基金的探索，上海未来启点社区将致力于打破学科与行业的壁垒，协同具有企业家精神的创业者与具有科学家思维的企业家，共同培育未来颠覆式创新的土壤。
活动尾声，在关于“我们在书写历史第几章”的开放讨论中，与会嘉宾达成共识：无论是物质、能量还是信息，人类文明的每一次跃迁都伴随着对物理世界底层规律认知的深化。
上海科技综合整理自上海未来启点社区等

下一次计算范式的重大跃迁，极大概率将诞生于人工智能（AI）与量子计算深度交汇的节点。这一判断基于技术融合的必然性、互补性突破潜力及全球产业实践验证，具体分析如下：

一、技术融合的必然性：突破经典计算的物理瓶颈
AI的算力需求倒逼底层革新

当前大模型训练耗能高、周期长（如万亿参数模型需千卡级GPU集群运行数月），传统芯片受限于摩尔定律失效，难以支撑指数级增长的算力需求18。
量子计算的指数级并行能力（例如105量子比特可同时处理
2
105
2
105
种状态）为AI提供新路径。谷歌量子芯片Willow已实现特定任务亿亿倍加速，5分钟完成超算需
10
25
10
25
年的计算量214。
量子计算的瓶颈需AI破解

量子系统易受噪声干扰，相干时间短（IBM最优记录仅150μs），需依赖AI优化纠错、控制精度。
例如：英伟达CUDA-Q平台通过AI模拟量子噪声，将纠错仿真从1周缩短至几分钟28；清华大学团队利用AI提升量子态区分度25.5%，电路编译速度提升158倍3。
二、双向赋能的核心场景：从实验室到产业落地
领域    量子+AI融合价值    典型案例
生物医药    加速分子模拟与药物筛选    量子AI将新冠药物研发周期从“月级”压缩至“小时级”（阿里云）11
金融科技    优化高频交易与风险模型    摩根大通量子机器学习提升投资组合收益23%11
材料科学    设计颠覆性材料（如室温超导体）    微软Azure Quantum将电池能量密度预测误差从15%降至2%11
自动驾驶    强化实时决策能力    特斯拉量子强化学习使紧急制动延迟降至0.01ms11
三、全球竞赛与生态构建：技术跃迁的催化剂
中美领跑“量子-算力-算法”三位一体

美国（IBM/谷歌）主导硬件创新（如133量子比特芯片），中国聚焦应用生态（上海光机所中性原子平台、华为量子EDA工具）11223。
腾讯云推出“量子-AI混合云”，支持百万级量子线路仿真；鸿之微等企业探索量子神经网络架构912。
混合架构成主流范式

“量子经典协同计算”（如量子采样+经典优化）正替代“纯量子计算机”设想，以解决NISQ（噪声中等规模量子）设备的局限性23。
IBM将量子处理器嵌入超级计算机，构建“CPU+GPU+QPU”异构算力池28。
四、挑战与突破方向
硬件稳定性：量子比特规模与相干时间需数量级提升（当前百比特级→未来百万比特级）。
算法适配：开发量子原生AI模型（如量子生成对抗网络QGAN），避免“贫瘠高原”问题12。
伦理安全：量子计算可能破解现有加密体系，需同步发展量子安全协议211。
结论：交汇处已点亮技术跃迁的曙光
量子计算与AI的融合不是选择题，而是必然路径。量子为AI提供突破算力天花板的“引擎”，AI为量子解决工程化落地的“方向盘”。随着混合架构成熟、应用场景规模化验证（如金融风控、药物研发），下一次计算范式的跃迁，必将在两者深度协同中爆发，推动人类社会进入“经典+量子+智能”的三元计算时代。

量子+AI：双向奔赴的关键节点与上海实践

引言：双向赋能的时代机遇
当生成式AI能够训练神经网络并求解薛定谔方程，量子算力与AI算法的融合正展现出前所未有的协同潜力。正如您提到的，“量子+AI”的双向奔赴已走到关键节点。量子计算为AI提供突破算力瓶颈的“跃迁力”，而AI则为量子计算的硬件优化、错误修正和算法设计提供“加速器”。近期在上海举行的“量子跃迁，启点未来”闭门研讨会，正是这一趋势的生动体现，汇聚了产学研各方智慧，探讨如何将这一融合从实验室推向产业化。

上海的顶层设计：从“单兵突进”到“融合生态”
上海在量子计算与AI融合发展中展现了清晰的战略眼光，明确提出要打破“单兵突进”的老路，构建“四位一体”的未来产业推进机制。核心举措包括：

1. 聚焦中性原子等关键赛道：将中性原子量子计算作为重点发展方向，这一技术路径被认为在规模化和稳定性上具有独特优势。
2. 强化全产业链布局：关注上游支撑设备（如精密控制、低温环境）、软件纠错攻关，以及下游应用生态建设。
3. 突出AI赋能：强调AI在量子计算中的核心作用，推动量子-经典融合计算架构的构建。

今年6月发布的《关于征集上海市量子计算应用场景的通知》，进一步表明上海致力于通过真实场景落地推动技术成熟，征集“可跑通、可推广、有标杆”的应用案例，为技术转化铺平道路。

资本洞察与学术前沿：融合计算的新时代
1. 融合计算取代混合计算
嘉铭浩春创始合伙人尹七春在《人工智能时代的量子计算投资洞察》中指出，量子计算正从“混合计算”（hybrid computing）迈向“融合计算”（fusion computing）的新时代。这意味着：
- 硬件层面：量子处理单元（QPU）将与经典计算集群实现紧耦合，而非简单的叠加。
- 生态层面：行业焦点从单一硬件指标竞争转向整体计算生态构建，强调标准化、可移植性及与AI算力中心的深度协同。

2. 数学同构性：AI与量子的深层联系
清华大学副教授罗迪从数学同构性的角度揭示了AI与量子科学的本质联系——两者均致力于探索高维空间的数学结构。生成式AI在量子领域的应用展现出巨大潜力：
- 生成量子波函数：通过构建具有物理对称性（如反对称性）的神经网络，生成式AI能够精确模拟多电子系统的波函数。
- 求解薛定谔方程：中国科学技术大学团队开发的“乾坤网络”（QiankunNet），正是将Transformer架构与变分蒙特卡洛方法结合，求解多电子薛定谔方程，在30个轨道体系中精度达到全组态相互作用（FCI）方法的99.9%，且速度提升约10倍。

科学企业家实践：“ai x 量子”的硬核突破
三位一线科学家/企业家分享了将理论转化为产业实践的具体案例：

1. 中性原子量子计算的工业化路径
   上海光机所研究员吕旭东指出，中性原子量子计算正从科学探索转向工程集成。其团队通过引入工业级工程思维与AI优化手段，解决了规模化扩展与纠错效率的双重挑战。例如，利用AI算法优化原子阵列的实时排布与重构，显著提升了系统的稳定性和可扩展性。

2. 破解量子神经网络的“贫瘠高原”难题
   不筹量子创始人李晓鹏针对量子神经网络训练中常见的“贫瘠高原”现象（参数优化陷入局部最小值），提出了一种适应含噪硬件环境的新型计算范式。该方案通过架构创新，增强了对含噪量子设备的鲁棒性，使量子优势从数学证明走向实际应用。

3. AI赋能量子底层硬件控制
   奇算光启创始人钟翰森展示了AI在量子硬件控制层面的具体应用：
   - 利用图神经网络加速量子纠错解码过程；
   - 通过AI算法优化大规模原子阵列的实时控制，提升量子操作的精度和效率。
   这些实践证明，AI不仅是量子计算的应用层工具，更是提升硬件性能、加速容错计算的关键技术。

商业落地与生态构建：寻找真实场景的价值闭环
圆桌讨论环节聚焦量子计算的商业化路径，嘉宾们一致认为，打破实验室与产业界的壁垒需解决三大核心问题：

1. 精准对接真实算力需求：避免盲目追求技术指标，需深入理解制药、材料科学、金融等领域的实际需求。
2. 挖掘高价值差异化场景：例如，在药物研发中，“量子+AI”可通过高效筛选化合物空间显著降低成本；在材料设计中，加速新型催化剂或高温超导体的研发。
3. 实现底层技术能力跨界溢出：推动量子纠错、精密控制等技术向其他高端制造领域延伸。

上海未来产业基金提出“整机牵引、全链闭环”的投资思路，以中性原子平台为核心，向上布局控制设备与环境操控，向下深耕软件与应用平台，致力于打造规模化、实用化的量子算力底座。这种“耐心资本”模式为长期技术研发提供了稳定支持。

未来展望：双向奔赴的深度融合
“量子+AI”的双向奔赴正进入关键阶段：
- 短期（1-3年）：AI将持续赋能量子纠错和硬件优化，推动中等规模含噪量子设备（NISQ）的实际应用；量子计算则在特定领域（如分子模拟）为AI提供算力补充。
- 中期（3-5年）：随着容错量子计算机的逐步实现，“融合计算”架构将成熟，AI模型训练效率和复杂度将实现质的飞跃。
- 长期：二者将共同构建新一代智能计算生态，在科学发现、新材料研发、人工智能等领域引发颠覆性变革。

正如研讨会嘉宾所共识，人类文明的每一次跃迁都伴随对底层规律认知的深化。“量子+AI”的融合不仅是技术革命，更是认知边界的拓展。上海通过顶层设计、生态培育和资本支持，正努力成为这一全球创新浪潮中的重要策源地。

这场“双向奔赴”不仅关乎技术突破，更关乎产业格局的重塑。随着更多跨学科合作的展开和真实应用场景的落地，“量子智能”时代正加速到来。