科大訊飛聯合清華系團隊，如何做一家“AI+量子”公司

圖片來自AI生成

“沿著當前經典計算框架繼續外推，算力與能耗都將是不可承受的‘天花板’。下一個十年，我們必須尋找新的路徑，這條路徑就是量子計算和人工智能的融合。“科大訊飛董事長、量智開物發起人劉慶峰如此表示。

4月22日，國內首家專注于“AI+量子”深度融合的實體公司——量智開物（北京）科技有限公司（下稱“量智開物”）在北京揭牌，量智開物由科大訊飛與兩儀萬象合資設立，近期，兩儀萬象宣布完成億級A輪融資，科大訊飛對其進行戰略投資。

公開資料顯示，兩儀萬象孵化自清華大學翟薈教授原子量子計算研究團隊，聚焦原子陣列量子計算這一當前最受關注的技術路徑之一，值得關注的是，量智開物共同發起人翟薈是諾貝爾物理學獎獲得者楊振寧的關門弟子。

以“九章三號”255光子原型機為例，經典與量子之間的速度差距已達“一億億倍”的量級。“如果量子計算真的應用到現在人工智能的深度神經網絡和預訓練方法中，可以想象，現在所有的問題都會被解決掉。”劉慶峰說。

他強調，這件事光靠AI不行，光靠量子物理也不行，必須把量子物理理論科學家、量子算法科學家和人工智能專家真正擰成一股繩，這就是“量智開物”的由來，以及要未來解決的問題。

量子和AI，如何融合

“AI for 量子”與“量子 for AI”正成為全球關注的焦點。

日前加州理工的黃信元和翟薈的學生趙海謀一道，與谷歌團隊聯合發布了2026年的最新論文，提出了全新的量子機器學習框架，首次用量子的方法解決了一個經典的機器學習問題，從理論上論證了量子計算機在存儲上的指數級優勢，為“量子for AI”打開了一條全新的路徑。

過去一年，英偉達CEO黃仁勛公開明確表示“量子計算正在抵達拐點”，早些時候英偉達發布了NVQLink，把量子計算正式納入下一代計算的主戰場，其旗下風投部門直接投資了中性原子、離子阱、光量子三條主流技術路線。到底哪一條路線會跑出來，各個科學家看法不一，但大家都在布局。

劉慶峰表示，基于深度神經網絡、基于GPT框架的通用人工智能持續摸高，模型參數已經卷到10萬億以上，對算力和能源的需求越來越大。但大家普遍看到，在未來兩三年內，不僅是訓練模型所需要的算力和能源能不能支撐的問題，而是當AI成為水和電一樣的基礎設施之后，理論極限的需求至少是今天我們地球上所能提供的芯片和能源的萬倍以上。

從目前看到的很多探索方向，無論是類腦計算、還是量子計算、還是下一代計算架構，量子計算和人工智能的結合，是在未來最可預期的一條路徑。

量智開物如何推動量子和AI的融合，可以從三個方面來看，其一是國家戰略的需求；其二，今天的量子計算需要人工智能推動科研和產業化落地。

在會議前夕，翟薈教授團隊實現了一項關鍵的技術突破：首次在實驗上捕獲了10064個原子。這一數據打破了此前加州理工學院保持的6100個原子的國際紀錄，標志著中性原子量子計算首次進入“萬量級”時代。

10064個原子怎么能夠更好地被排序，從而被用于量子計算，恰恰需要人工智能，比如用圖神經網絡等方法在規定時間內給出計算結果，20毫秒能夠給出上萬個量子序列的操控和排序，中間又需要快速并行的解碼器，這是人工智能的核心特長。

其三，劉慶峰表示，雙方的合作已有兩年時間，之所以將科研合作推動為實體化平臺，是因為兩儀萬象從科研往產業化已經走到了關鍵時期，希望通過耐心資本加持，培養最頂尖的、具備交叉學科知識的量子和人工智能融合的復合型人才，其次是提供創新的舞臺，訊飛提供的不僅是人工智能的算法，也有資本，還有產業化實踐上的經驗。

科大訊飛作為投資方，明確提出量智開物不設經營指標，不設量子比特操控數、糾錯準確率等技術指標，甚至不設具體的時間表。

“我們要給科學家一個寬松自由的環境。”劉慶峰表示，真正的原始創新不能以短期指標倒逼，尤其在量智融合這樣面向“無人區”的賽道上，過于功利主義的考核會扼殺創新激情。

AI+量子賽道，中美無技術代差

在全球科技競爭格局中，通用大模型領域因高端芯片受限，中國在算力基礎設施上仍面臨挑戰。但在“量智融合”領域，情況呈現出不同的態勢。

“這是一個我國和其他科技強國沒有代差的研究領域。”翟薈教授在演講中給出了一個極具分量的判斷。回顧過去十年，從2016年全球僅有一二十個課題組涉足該領域，到如今中美兩國不約而同地將其寫入國家戰略，中國在量智融合上始終與國際同行齊頭并進。

劉慶峰也提到，中美在頂級模型能力上雖有半代到一代的差距，主要源于算力和數據積累，但在量智融合領域，雙方幾乎同時起步。

“我們現在做的上萬個量子比特的操控排序，用到的圖神經網絡、高效并行解碼器，不需要那么復雜的算力，關鍵是要在算法上真正落地創新。在量智融合領域，第一我們不缺人才，第二我們在技術邏輯和算法創新上是同步的，我們沒有人工智能上的算力限制，是完全輕裝上陣、齊頭并進的狀態。”

以本次量智開物發布的算法成果為例，追風”解決了原子量子計算中快速操控萬量級大規模原子陣列的算法難題，“扁鵲”則是全球首發的AI輔助、兼顧動態原子丟失檢測的糾錯解碼器。同時，量智開物也正在用強化學習壓縮量子線路的編譯復雜度。

此外，雙方還將共建“智能體量子計算機”，劉慶峰介紹，智能體量子計算機將把大模型的感知、規劃和決策能力深度嵌入量子計算機的控制系統，使其具備自主學習、自主調優的能力。這將大幅降低量子計算機的操控使用門檻，顯著提升量子實驗的效率與成果產出，讓量子科學家把精力投向更本質的理論創新。

翟薈教授表示，“量智開物”將是一個交叉學科人才培養的平臺，目前正在這個平臺上開展四個方面的研發：

一、開發人工智能賦能量子計算的核心算法，使量子計算能盡快突破比特規模和量子糾錯的關鍵瓶頸。

二、搭建智能體量子計算機，進而在量子科技領域加速推進智能體支撐的自動化實驗，加速量子科技研究的迭代和進化速度。

三、以量子效應提高靈敏度，以人工智能技術降低噪音，打造量子和智能聯手賦能的精密測量儀器，服務生命健康等重要國計民生問題。

四、探索量子計算賦能人工智能的算法創新，以量子計算破局人工智能面臨的未來算力難題。（本文作者 | 張帥，編輯 | 楊林）