破解AI4S应用难题，量子计算已经开始立功了

智东西
作者 ZeR0
编辑 漠影

智东西4月17日报道，4月16日，在中关村科技园区朝阳园管理委员会指导下，朝阳区光智空间人工智能创新街区·量子计算+AI for science应用研讨会在北京举办，会议聚焦专用量子计算技术在生物信息、脑机接口、类器官、新材料发现等前沿科研领域的阶段性成果展示，吸引了来自资本界、产业界及高校、科研院所的近百位专家代表参会。

该研讨会由北京玻色量子科技有限公司主办、北京诺禾致源科技股份有限公司协办、量子投资界支持，玻色量子创始人&COO马寅主持会议。

北京市朝阳区副区长，中关村朝阳园党工委副书记、管委会主任娄毅翔在开幕致辞中谈道，当前传统计算架构在生命科学等领域的算力瓶颈日益突出。量子计算凭借并行搜索、玻尔兹曼分布能量采样等独特优势，为破解AI4S（人工智能驱动的科学研究）的深度应用难题提供了全新路径。朝阳区作为首都国际科创中心主引擎，前瞻布局了“光智空间”这一人工智能创新街区，集聚了以玻色量子为代表的150余家光电子及量子产业企业，成为推动量子计算与AI4S融合发展的核心承载地。

娄毅翔强调，量子计算与AI4S的融合既是技术趋势，更是产业升级的迫切需求。他提出三点期望：一是携手攻坚，突破核心技术瓶颈；二是场景赋能，加速产业落地应用；三是生态共建，打造融合发展高地。

会上，玻色量子分别与诺禾致源、心语未来签署了前沿技术合作协议，共同推动“量子计算+生命科学”及“量子计算+脑机接口”两大前沿赛道进入真实场景的应用阶段。

在“量子计算+生命科学”领域，玻色量子与诺禾致源将依托各自在专用量子计算与前沿分子生物学的技术优势，强强联合，共同打造“量子计算+生命科学”解决方案。双方将围绕生命科学研究及人类健康领域的实际需求，整合玻色量子的硬件算力与诺禾致源的生物信息分析能力，探索量子算法在基因测序、单细胞测序和空间组学，蛋白质组学与代谢组学等场景下的应用，通过推进“量子计算平台+生命科学基础服务”的深度融合，为科研及产业客户提供一体化解决方案，加速量子计算在生命科学领域的科研协作与生态融合。

在“量子计算+脑机接口”领域，玻色量子与心语未来将推动两大产业深度融合，鉴于脑机接口领域正面临电极通道激增带来的算力挑战，传统架构难以满足实时性需求，双方将开展联合技术攻关。合作将重点探索量子计算在脑机接口信号处理、神经特征解析与脑认知建模中的增强作用，研究量子机器学习、量子优化等方法在脑机接口领域的应用路径。依托玻色量子的专用量子计算技术，双方将致力于提升脑机接口系统的解码效率，推动形成具有行业示范意义的“量子计算+脑机接口”应用案例，在下一代脑机接口技术的全球竞争中占据绝对的领先地位与话语权。

在主题分享环节，诺禾致源首席科学家田仕林、中国科学院上海微系统与信息技术研究所孙鎏炀研究员、上海市肿瘤研究所向冬喜教授、上海交通大学材料学院教授吴蕴雯，分别分享了量子计算在AI for science领域的最新研究成果。

作为全球领先的基因科技产品与服务提供商，诺禾致源持续深耕基因测序领域，构建了覆盖测序、数据分析到生物学解读的全流程多组学解决方案体系，服务范围贯通基础科研、临床医学及生物育种等多元应用场景。在单细胞与空间组学领域，诺禾致源已形成显著技术与服务优势，提供一站式多组学整合服务，持续赋能高水平科研成果产出。

诺禾致源首席科学家田仕林博士发表了题为《量子技术增强单细胞组学数据解析关键技术与应用》重点介绍了诺禾致源与玻色量子的合作成果。研究团队利用量子技术增强单细胞组学分析，引入玻尔兹曼分布作为更贴近生物系统的“物理先验”，取代传统模型中的高斯先验假设。

真实单细胞数据具有高度异质性、多峰分布和强非线性关系，当前主流模型与现实存在“错配”困境，本质上是“数据拟合”，导致分析结果失真、关键生物信息丢失，并带来分群不准、稀有细胞被掩盖等问题。而玻尔兹曼分布能够模拟复杂动态，更好地刻画生物系统的复杂性、异质性和动态变化，却在经典计算机上面临“维度灾难”和算力天花板瓶颈。

为此，双方基于玻色量子的相干光量子计算机，通过QBM‑VAE（量子玻尔兹曼机-变分自编码器）模型实现了创新解决方案。测试显示，该模型清晰刻画了从造血干细胞向不同细胞类型的分化轨迹；也能够消除细胞周期的影响，准确归类增殖细胞，为单细胞组学解析开辟了基于量子计算的全新技术路径。

中国科学院上海微系统与信息技术研究所研究员孙鎏炀分享说，脑机接口作为国家“十五五”规划的前瞻性未来产业，正迎来爆发期。然而，随着电极通道数激增，采集到的神经元信号也随之快速增长，传统冯·诺依曼架构面临严峻的“算力天花板”，算力成为制约系统响应速度的关键。

针对上述挑战，孙鎏炀详细介绍了玻色量子、上海微系统所和心语未来联合研发的全球首个量子光计算神经解码系统。该方案利用相干光量子计算机，颠覆了传统计算逻辑，核心思想是将神经解码推理过程直接转换为物理系统的能量弛豫过程，让整个系统收敛到稳定状态，即对应的神经解码结果。这一物理原生推理实现了约0.075毫秒的极低延迟，比传统基于GPU的模型方案快一个数量级，且具备复杂度不变的扩展性。

通过光子多维自由度可同时处理海量数据，量子计算将为无创、精准、高效的下一代脑机接口提供坚实的技术支撑。

上海市肿瘤研究所向冬喜教授谈道，类器官能够自组装形成类组织的3D培养物，维持来源组织的生物学特征，可用于精准医疗、基础研究和新药研发，是新一代基础研究和临床转化应用平台级技术。

向教授重点分享了基于类器官药敏肿瘤精准疗效这一典型案例，并提到三大技术的交叉融合——数字孪生平台，即可实现多模态数据构建数字化类器官（虚拟克隆体），以实时同步类器官分子动态，例如临床病史+生化指标、高精度临床影像、多组学测序（单细胞+空转）、类器官药物+临床回顾。

在量子计算技术赋能肿瘤精准治疗领域，向冬喜重点分享了量子计算应用于以下三大方面：

量子计算能加速医学数字孪生开发、实现基于临床+量子计算类器官数字模型构建及其应用、量子机器学习应用于虚拟临床实验。例如，在医学数字孪生开发领域，量子计算能实现高效加速，随着数字孪生逐级推进，最终自主孪生可使物理-虚拟融合共存。数字虚体持续为其关联的物理实体生成信息和数据收集：基因组、蛋白质结构、代谢通量等，以及模型构建：经典工具生成初始模型。

玻色量子自研的1000量子比特相干光量子计算机能毫秒级求解Max-Cut问题，超经典计算数万倍，算法库支持量子化学、组合优化、量子机器学习等复杂问题的求解，具有多尺度建模、高精度模拟、实时性、多模态数据。因此基于玻色量子的专用量子计算机与算法支持，可实现临床+量子计算类器官数字模型构建及其应用。

上海交通大学材料学院吴蕴雯教授称，当前电池、芯片等核心产业正面临“材料瓶颈”，尽管量子材料等新物态提供了破局可能，但材料空间的多维结构与高维优化，令经典计算陷入“维度灾难”，难以实现全局寻优。

对此，吴蕴雯分享了基于玻色量子相干光量子计算机的全新路径。区别于传统架构，量子计算凭借超强并行处理能力，在处理复杂组合优化问题时具备天然优势，能极大压缩求解时间，且随着问题规模扩大，其速度优势呈指数级增长。

在具体应用验证中，相关成果展现了量子计算赋能新材料研发的变革性潜力。无论是在需要高精度拟合的复杂材料设计中，还是在数据稀缺条件下的材料结构探索中，玻色量子相干光量子计算机都能够在毫秒级的时间锁定超过经典算法极限的最优解。这一“量子-经典协同”新范式，显著提升了新材料发现的精度与效能，有效缩短了从理论设计到实验验证的研发周期。

本次研讨会集中展示了量子计算在生命科学、脑机接口及新材料领域的实质性突破。随着“量子计算+AI for science”创新生态的不断完善，朝阳区正依托“光智空间”这一核心承载地，加速成为未来产业的孵化高地。未来，玻色量子计划继续深耕相干光量子计算技术，突破传统科研的算力瓶颈，共同将“量子计算+AI for Science”打造成北京国际科技创新中心的一张名片。