转自：中国证券报

　　作为新一轮科技革命与产业变革的重要驱动力，量子计算正从实验室走向产业应用。其中，量子计算与人工智能的融合创新，更被视为突破算力瓶颈的关键路径，并帮助量子计算加快商业化落地。

　　玻色量子创始人兼首席运营官马寅在接受中国证券报记者专访时表示，量子计算与AI融合已实现阶段性技术突破，在生物制药等领域体现出优势，未来量子计算的产品形态是“量子计算机底座+量子算法框架+人工智能产品”的结合，或将改变现有计算格局。

　玻色量子1000量子比特相干光量子计算机真机 公司供图

实现阶段性突破

　　马寅介绍，目前全球量子计算的技术路线呈多样化发展格局，主要包括超导、光量子、离子阱三种；如从计算类型划分，全球量子计算形成两大核心方向：以超导、离子阱为技术路线的门型通用量子计算机，以及非门型专用量子计算机，加拿大的D-Wave和中国的玻色量子是其中的代表。

　　“门型通用量子计算机像是构建类似于CPU的中央处理器，追求通用能力；非门型专用量子计算机则类似于GPU这样的专用设备，适用于解决特定问题，目前更易实现产业化落地。”马寅补充道。

　　在马寅看来，量子计算与AI的融合是双向赋能的过程。一方面，AI可助力量子计算机的研发迭代，通过AI大模型对结构复杂、参数敏感的量子设备进行自动校准，显著提升量子计算的稳定性。另一方面，量子计算为AI突破算力瓶颈、提升计算效果提供新路径：既可以在现有大语言模型框架中融入量子计算，优化训练效率与精准度；也能通过开发原生量子人工智能框架，解决经典计算机无法应对的大规模高复杂性问题。

商业化加速

　　“量子+AI”的技术突破推动量子计算加速走向产业应用。马寅介绍，不同于以数据驱动应用的人工智能，量子计算摆脱了对高质量大数据的依赖。“在制药领域，它能精准计算药物的治疗效果、毒性、半衰期等多维度指标，凭借对自然规律的理解，弥补数据缺失，快速找到更优结果。”马寅表示，在药物研发合作中，玻色量子已经与部分国家级科研院所合作验证量子计算的应用可行性。

　　面对量子计算的进一步应用，行业仍面临普遍瓶颈。“一方面，目前量子计算的算法缺失、使用门槛高，其专业性让客户难以自主开发算法。”马寅表示，针对这项痛点，玻色量子开发了基于Python的编译器，使得开发者无需量子计算的专业背景就能使用，大幅降低算法开发门槛。

　　“另一个瓶颈是量子计算的算力供给不足，无法满足不断增长的需求。”马寅介绍，为解决供给不足问题，玻色量子在深圳南山区建设的国内首个规模化专用光量子计算机制造工厂，已于今年11月建成启用，预计工厂年产能可达30至50台。

　　目前，玻色量子已形成三大商业模式：整机销售、提供云服务、“量子计算+”行业解决方案。在产业应用中，玻色量子已与纬德信息合作打造“量子计算+电力”解决方案，应用于电力调度与数据智能分析；与电子城携手在芯片设计等领域开展协同创新，持续拓展应用边界。

须构建应用生态

　　马寅认为，当前全球量子计算行业仍处于“百花齐放、百家争鸣”的发展阶段，通用型与专用型路线并行推进。马寅预判，通用型量子计算机因追求全场景适配，技术难度极大，预计10年后才能实现实用化；而专用型量子计算机聚焦特定任务，将率先完成产业化落地。

　　在产品形态上，马寅认为，未来量子计算的产品形态是“量子计算机底座+量子算法框架+人工智能产品”的结合。依托量子计算的独特优势，构建适配的人工智能体系，最终会形成类似DeepSeek、通义千问的大模型应用产品。

　　今年10月，玻色量子宣布完成数亿元A++轮融资，资金将用于专用相干光量子计算机与通用光量子计算机的研发、量子计算芯片工艺能力建设、规模化专用光量子计算机制造工厂建设，以及拓展“量子计算+AI”融合应用的商业生态。

　　展望未来五年，马寅认为量子计算将迎来三大突破：整机制造从实验室走进标准化工业产线，实现性能一致性，为量子计算机集群建设奠定基础；量子人工智能迎来爆发期，原创型适配算法不断涌现，预计将重塑现有计算格局；量子与经典计算深度融合，在操作系统、编译系统层面实现高效打通，保障数据流顺畅交互。