科大讯飞联合清华系团队，如何做一家“AI+量子”公司

图片来自AI生成

“沿着当前经典计算框架继续外推，算力与能耗都将是不可承受的‘天花板’。下一个十年，我们必须寻找新的路径，这条路径就是量子计算和人工智能的融合。“科大讯飞董事长、量智开物发起人刘庆峰如此表示。

4月22日，国内首家专注于“AI+量子”深度融合的实体公司——量智开物（北京）科技有限公司（下称“量智开物”）在北京揭牌，量智开物由科大讯飞与两仪万象合资设立，近期，两仪万象宣布完成亿级A轮融资，科大讯飞对其进行战略投资。

公开资料显示，两仪万象孵化自清华大学翟荟教授原子量子计算研究团队，聚焦原子阵列量子计算这一当前最受关注的技术路径之一，值得关注的是，量智开物共同发起人翟荟是诺贝尔物理学奖获得者杨振宁的关门弟子。

以“九章三号”255光子原型机为例，经典与量子之间的速度差距已达“一亿亿倍”的量级。“如果量子计算真的应用到现在人工智能的深度神经网络和预训练方法中，可以想象，现在所有的问题都会被解决掉。”刘庆峰说。

他强调，这件事光靠AI不行，光靠量子物理也不行，必须把量子物理理论科学家、量子算法科学家和人工智能专家真正拧成一股绳，这就是“量智开物”的由来，以及要未来解决的问题。

量子和AI，如何融合

“AI for 量子”与“量子 for AI”正成为全球关注的焦点。

日前加州理工的黄信元和翟荟的学生赵海谋一道，与谷歌团队联合发布了2026年的最新论文，提出了全新的量子机器学习框架，首次用量子的方法解决了一个经典的机器学习问题，从理论上论证了量子计算机在存储上的指数级优势，为“量子for AI”打开了一条全新的路径。

过去一年，英伟达CEO黄仁勋公开明确表示“量子计算正在抵达拐点”，早些时候英伟达发布了NVQLink，把量子计算正式纳入下一代计算的主战场，其旗下风投部门直接投资了中性原子、离子阱、光量子三条主流技术路线。到底哪一条路线会跑出来，各个科学家看法不一，但大家都在布局。

刘庆峰表示，基于深度神经网络、基于GPT框架的通用人工智能持续摸高，模型参数已经卷到10万亿以上，对算力和能源的需求越来越大。但大家普遍看到，在未来两三年内，不仅是训练模型所需要的算力和能源能不能支撑的问题，而是当AI成为水和电一样的基础设施之后，理论极限的需求至少是今天我们地球上所能提供的芯片和能源的万倍以上。

从目前看到的很多探索方向，无论是类脑计算、还是量子计算、还是下一代计算架构，量子计算和人工智能的结合，是在未来最可预期的一条路径。

量智开物如何推动量子和AI的融合，可以从三个方面来看，其一是国家战略的需求；其二，今天的量子计算需要人工智能推动科研和产业化落地。

在会议前夕，翟荟教授团队实现了一项关键的技术突破：首次在实验上捕获了10064个原子。这一数据打破了此前加州理工学院保持的6100个原子的国际纪录，标志着中性原子量子计算首次进入“万量级”时代。

10064个原子怎么能够更好地被排序，从而被用于量子计算，恰恰需要人工智能，比如用图神经网络等方法在规定时间内给出计算结果，20毫秒能够给出上万个量子序列的操控和排序，中间又需要快速并行的解码器，这是人工智能的核心特长。

其三，刘庆峰表示，双方的合作已有两年时间，之所以将科研合作推动为实体化平台，是因为两仪万象从科研往产业化已经走到了关键时期，希望通过耐心资本加持，培养最顶尖的、具备交叉学科知识的量子和人工智能融合的复合型人才，其次是提供创新的舞台，讯飞提供的不仅是人工智能的算法，也有资本，还有产业化实践上的经验。

科大讯飞作为投资方，明确提出量智开物不设经营指标，不设量子比特操控数、纠错准确率等技术指标，甚至不设具体的时间表。

“我们要给科学家一个宽松自由的环境。”刘庆峰表示，真正的原始创新不能以短期指标倒逼，尤其在量智融合这样面向“无人区”的赛道上，过于功利主义的考核会扼杀创新激情。

AI+量子赛道，中美无技术代差

在全球科技竞争格局中，通用大模型领域因高端芯片受限，中国在算力基础设施上仍面临挑战。但在“量智融合”领域，情况呈现出不同的态势。

“这是一个我国和其他科技强国没有代差的研究领域。”翟荟教授在演讲中给出了一个极具分量的判断。回顾过去十年，从2016年全球仅有一二十个课题组涉足该领域，到如今中美两国不约而同地将其写入国家战略，中国在量智融合上始终与国际同行齐头并进。

刘庆峰也提到，中美在顶级模型能力上虽有半代到一代的差距，主要源于算力和数据积累，但在量智融合领域，双方几乎同时起步。

“我们现在做的上万个量子比特的操控排序，用到的图神经网络、高效并行解码器，不需要那么复杂的算力，关键是要在算法上真正落地创新。在量智融合领域，第一我们不缺人才，第二我们在技术逻辑和算法创新上是同步的，我们没有人工智能上的算力限制，是完全轻装上阵、齐头并进的状态。”

以本次量智开物发布的算法成果为例，追风”解决了原子量子计算中快速操控万量级大规模原子阵列的算法难题，“扁鹊”则是全球首发的AI辅助、兼顾动态原子丢失检测的纠错解码器。同时，量智开物也正在用强化学习压缩量子线路的编译复杂度。

此外，双方还将共建“智能体量子计算机”，刘庆峰介绍，智能体量子计算机将把大模型的感知、规划和决策能力深度嵌入量子计算机的控制系统，使其具备自主学习、自主调优的能力。这将大幅降低量子计算机的操控使用门槛，显著提升量子实验的效率与成果产出，让量子科学家把精力投向更本质的理论创新。

翟荟教授表示，“量智开物”将是一个交叉学科人才培养的平台，目前正在这个平台上开展四个方面的研发：

一、开发人工智能赋能量子计算的核心算法，使量子计算能尽快突破比特规模和量子纠错的关键瓶颈。

二、搭建智能体量子计算机，进而在量子科技领域加速推进智能体支撑的自动化实验，加速量子科技研究的迭代和进化速度。

三、以量子效应提高灵敏度，以人工智能技术降低噪音，打造量子和智能联手赋能的精密测量仪器，服务生命健康等重要国计民生问题。

四、探索量子计算赋能人工智能的算法创新，以量子计算破局人工智能面临的未来算力难题。（本文作者 | 张帅，编辑 | 杨林）