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对话玻色量子副总裁陈亮:专用量子计算从实验室迈向产业应用新征程

来源:未知 作者:佚名 发布时间:2026-09-14 21:45:04

9月9日,第二十六届中国国际投资贸易洽谈会(简称“投洽会”)在厦门盛大启幕。在“领航中国”新兴产业主题专区,一场以“量启未来・领航新程”为主题的量子科技产业创新发展对接活动吸引了众多目光。

长久以来,在大众的认知里,量子计算仿佛是悬浮于空中的楼阁,是遥不可及的“科学巨兽”,与真实的商业世界隔着千山万水。然而,这一固有印象正在被悄然改写。

投洽会期间,北京玻色量子科技股份有限公司(简称“玻色量子”)副总裁陈亮接受了《每日经济新闻》记者的专访,为我们揭开了专用量子计算从实验室迈向产业化的神秘面纱。

自2025年年底起,中国量子计算领域的投资热度持续攀升。玻色量子作为积极投身于量子计算工程化与应用探索的先锋企业,不仅在深圳成功打造了国内首个专用量子计算机制造工厂,更在今年7月正式踏上了上市辅导的征程。

玻色量子给出的答案是“专用量子计算+AI双轮驱动”模式。这种模式下,设备无需严苛的运行环境,在室温条件下即可实现连续工作;其计算规模最高可支持3000量子比特;更为便捷的是,开发者只需掌握Python语言,就能轻松调用专用量子算力。

在通用量子计算不断攻克技术难关的同时,部分专用量子计算方案正凭借特定技术路线的工程化优势,加速在产业场景中的验证与应用步伐。



玻色量子副总裁陈亮 (图片来源:玻色量子提供)
降低使用门槛:Python成为开启“专用算力”的钥匙

当前,通用量子计算机(如超导、离子阱、中性原子等技术路线)仍面临着不同程度的工程化挑战,对运行环境的要求极为严苛,整体尚处于持续研发与工程化验证阶段。

面对这一行业难题,玻色量子另辟蹊径,选择从专用量子计算切入,大力推进相关技术研发与场景应用探索。

“通用与专用并非只能二选一,而是并行发展的趋势。”陈亮在接受采访时,用一个生动的比方向记者解释道:在经典计算领域,CPU(中央处理器)是通用算力的代表,但在处理并行运算时,其效率远不如GPU(图形处理器);而当AI浪潮兴起后,针对特定问题,又催生了TPU(张量处理器)等专用芯片。未来的量子计算市场亦是如此,在需要比拼效率、能耗、成本的特定场景中,专用量子计算有着独特的应用价值。

陈亮介绍,专用量子计算极大地降低了量子计算的工程落地与使用门槛。玻色量子的设备无需超低温、超真空等苛刻工况,在室温环境下就能稳定连续运行。自2023年发布第一代产品以来,其专用量子计算规模不断迭代升级,从最初的100计算量子比特,逐步发展到550计算量子比特、1000计算量子比特,直至本次投洽会展出的机型在超频模式下最高可支持3000计算量子比特。

陈亮表示,为了打通底层硬件落地应用的“最后一公里”,玻色量子在软件层面配套提供了开发工具包(SDK)。用户只需将实际问题转化为数学表达式,掌握Python语言,就能通过API(应用程序编程接口)便捷地调用专用量子算力,这无疑显著降低了开发者的使用门槛。

陈亮透露,目前,玻色量子已经吸引了超过1万名开发者加入。在算力输出方面,这种专用量子算力已经成功接入多家知名大型云厂商的平台,中小客户可以通过云端异地调用真机资源。陈亮强调,量子算力并非要取代原有的经典算力,而是作为增量来赋能,因此目前玻色量子也在与国产GPU厂商探讨技术合作的可能性。

此外,陈亮还表示,在AI浪潮的推动下,玻色量子探索出了量子计算与AI结合的两条创新路径。第一条是“量子原生型AI”,即利用量子计算直接训练结构极度复杂、经典算力无法处理的玻尔兹曼神经网络训练(其发明者为诺贝尔物理学奖得主Hinton),在物理和材料领域展现出了卓越的性能;第二条是“增强式AI”,该路径在不改变主流开发者习惯的前提下,对现有的VAE、扩散模型等传统AI模型进行改造,实现了与现有经典算力架构的有机融合。

从具身智能到高熵合金,四大领域绽放应用光芒

随着专用量子计算走出实验室,逐步踏入产业场景,其技术价值需要在真实的商业场景中接受检验。

面对市场对于专用量子计算技术如何实现商业变现的疑问,陈亮指出,玻色量子目前主要聚焦于四大垂直领域的应用探索,并且已经取得了真实的落地案例。

首先是具身智能领域。陈亮称,当前机器人的动作生成普遍采用扩散模型,但该模型存在推理耗时长、GPU占用极大等问题。当机器人进入工业、生活等未知环境作业时,微小的环境误差容易被放大,导致动作发散、任务失败。而引入量子计算后,不仅能够用更少的计算步骤实现更高精度的动作执行(例如取水杯这类精细操作),还能提升机器人的轨迹纠错、空间避障能力,使其运动学轨迹更贴合物理规则。

其次在新材料研发方向。陈亮透露,玻色量子近期与一家国外汽车巨头展开合作,进行合金材料的精准逆向设计。这种合金材料包含5种及以上的金属成分,具备耐高温、耐辐射等特性。在复杂场景下,经典计算机在合理时间内难以在海量组合中穷举出最优配方。而通过量子计算与AI的结合,有效解决了这种“小样本、高维优化”的难题,显著提升了特定研发环节的筛选效率。

第三个主攻方向是生物制药。陈亮表示,在酶的催化、发酵以及药物设计过程中,面临着极高的计算维度和巨大的组合空间。玻色量子与北京顶尖的药物学院和药厂合作,利用量子AI方法去解释传统手段无法突破的药物作用机制,并成功为环肽设计和酶分子的从头设计赋能。

最后是地球科学与气象预报领域。陈亮称,玻色量子目前正与合作伙伴积极推进气象同化与海温预测等场景应用。对于像厦门这样高度依赖海洋贸易与海上供应链的城市而言,精准的海上气象预报对于保障供应链安全至关重要,这也将是量子计算未来极具潜力的落地场景之一。

“随着技术的逐步成熟,我们不仅收到了国内大型央国企的需求,近期还接到了新加坡、巴西等海外高校和企业的合作诉求。”陈亮表示,在本届投洽会上,团队重点对接了沙特、马来西亚等海外潜在客户,希望借助展会平台寻找海外渠道合作伙伴,推动中国自主研发的专用量子算力走向世界。

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