“量子+AI”，可爱不可爱？

*本文为《半月谈》2025年第16期内容

今年8月，中国量子科学家一项刷新世界纪录的成果登上物理学顶级期刊《物理评论快报》，成果的具体内容，外人一时不易理解。不过，有心者会发现，对这一成果的报道提到“利用人工智能技术”。

咦，人工智能与量子科技携手？是的，从前沿实验室到业界发布会，这两大领域的“双向奔赴”正不断上演。那么，你是不是要问：量子 +AI ， 究竟可爱不可爱？

何以“天生适配”

人工智能的本质，是在海量数据中寻找模式，进行学习与预测。然而，越复杂的模型，训练所需的计算资源就越大。短短几年间，我们见证了大语言模型的惊艳、图像生成的奇妙、自动驾驶的进化迭代。但这背后，是对算力的大量消耗。有数据显示，在Open AI训练大语言模型GPT-4时，完成一次训练需要约3个月，使用大约25000块英伟达A100 GPU，这些GPU一次训练就用了2.4亿度电。模型越大、参数越多、训练数据越复杂，硬件的压力就越大。

这就带来了“瓶颈感”：我们是否正在接近极限？这时，量子计算出现在人们的视野中。与经典计算的普通比特不同，量子比特不是只有“0”或“1”，而是可以同时处于“0”和“1”的叠加态。借助叠加态与纠缠态，量子计算能够在同一时间并行处理大量计算路径，能够在特定问题上实现指数级加速，特别擅长解决如因子分解、组合优化和大规模搜索等问题，有望成为AI训练和推理的“加速器”。

量子计算虽然强大，但现阶段尚未成熟。当前的主流量子计算机大多仍不免计算精度低、误差率高，尽管能够展示出在特定任务上的量子优势，但难以直接用于解决大型实用问题。量子比特的自然量子态是脆弱的，可能受多种因素干扰。

可巧合的是，AI恰能成为量子计算的“辅助教练”，在量子比特测控、量子线路编译优化、数据后处理等方面发挥加速作用，帮助量子计算在多方面提升效率，让量子计算可以变得更加务实，更“接地气”。

如何“双向奔赴”

2024年12月，谷歌公布了量子芯片Willow，其重大突破不仅表现在计算能力大幅提升，更表现在强大的量子纠错能力，将逻辑量子比特出错率降低到物理量子比特出错率之下，突破了纠错的“盈亏平衡点”。这就从之前的“越纠越错”进步到“越纠越对”。

Willow的研发团队，正是谷歌量子人工智能实验室的人马。Willow之所以在纠错上突破30年来的挑战，多亏了谷歌研发的能够以先进精度识别量子计算错误的解码器AlphaQubit，借AI之力为量子计算机实时解码纠错。

与此同时，量子科技也能为人工智能插上更强健的算力“翅膀”。今年3月，英伟达宣布在波士顿建立一个研究中心，整合先进量子硬件与AI超级计算机，实现加速量子超级计算。英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋表示：“量子计算将赋能AI超级计算机，助力回应从药物研发到材料开发等领域的全球重大挑战。”

视角转回国内，近年来中国人工智能和量子计算的“协同创新”开始擦出希望火花。

近期，在安徽省蚌埠医科大学第一附属医院放射科的一次诊疗实践中，医生将一位患者的双侧乳腺钼靶影像，上传至由蚌埠医科大学与本源量子联合研发的乳腺癌钼靶健康检测真机应用系统，短短几十秒，系统便精准完成影像分析。这样的速度，得益于该系统中量子计算与人工智能的深度融合。据悉，“本源悟空”科研团队已着手攻关量子人工智能在MRI（核磁共振）图像重建领域的应用。

工作人员在调试安装“本源悟空”自主超导量子计算机核心部件

今年6月，中国人工智能学会联合北京玻色量子科技有限公司等发布“量子计算+AI”“揭榜挂帅”项目；今年7月，世界人工智能大会上，中国移动发布“五岳量智”量子人工智能平台与量智融合算力开放计划；上海人工智能实验室发布基于人工智能的量子计算中性原子排布算法……从学界到业界，在“量子+AI”道路上的奔跑者都不孤单。

“成长的烦恼”怎么办

在未来科技的浩瀚图景中，量子计算与人工智能就像两艘高速飞船，分别驶向未知的边界。现在，它们正驶入交汇的轨道，但“对接”并非易如反掌。摆在这对颇具潜力的“好伙伴”面前的，首先是技术成熟度不对等的挑战：人工智能已经迈入大模型时代，出现在众多生活场景中，量子计算却还处于“苦练基本功”的阶段。

眼下即便是最先进的量子计算机，也仅能在解决特定问题上展现出优越性，而这些问题在现实生活中可能并不具备实际意义。尽管业界正在积极探索和验证，但目前量子计算尚未达到广泛支撑现实人工智能任务所需的计算规模与稳定性。

业界专家普遍认为，人工智能赋能量子计算是未来的必然趋势，但目前的合作状况仍然存在“一头热”的现象：量子计算领域迫切渴望引入人工智能，但人工智能领域对量子计算的认知和兴趣尚处于初步阶段，有待升温。

世界制造业大会上展出的“本源悟空”超导量子计算机模型

算法适配与标准缺失，也让双方合作有些“水土不服”。现有的大多数AI算法都是为经典计算架构量身定制的，如果直接搬到量子计算机上运行，就好比把跑车发动机装到赛艇上，难以兼容运行。

这两项前沿技术的结合，还面临着人才与工具的双重缺口。当前，真正能在两大领域间跨界，懂得如何让双方“对话”的科研人员更是凤毛麟角。同时，成熟的编程工具链等仍在完善。

虽然合作还待磨合，好在新一代科学家的热情已经点燃。量子与 AI 的 “ 协作式进化 ” ，或许在不久的将来，就会爆发出令人刮目相看的能量。

半月谈记者： 何曦悦