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随着人工智能与计算架构技术的迭代升级，计算机视觉作为感知智能的核心技术，其任务场景逐步向高分辨率、多模态、复杂动态场景延伸，经典计算架构下的视觉处理体系已显现出算力上限、优化精度、训练效率等技术局限。量子计算凭借量子叠加、量子纠缠、并行计算等独特物理特性，为计算机视觉领域的技术革新提供了全新范式与算法逻辑，推动传统经典视觉处理架构向量子增强视觉计算（Quantum-enhanced Computer Vision,QeCV）体系迭代升级。
WIMI微美全息（NASDAQ:WIMI）聚焦量子计算与计算机视觉的交叉技术领域，正在研究量子增强计算机视觉（Quantum-enhanced Computer Vision,QeCV），QeCV是融合量子计算与计算机视觉的前沿交叉技术领域，其可利用量子计算技术改变视觉信号的处理和解释方式，核心技术逻辑是将量子力学核心效应嵌入视觉数据编码、特征提取、模型优化、场景推理的全流程，重构经典视觉计算的线性处理逻辑。
经典计算机视觉以二进制比特为最小信息单元，采用线性串行计算模式，对高维视觉数据、组合优化类视觉任务的处理复杂度随数据维度呈指数级增长，算力损耗大、收敛效率低，且极易陷入局部最优解。区别于经典计算架构，QeCV技术体系以量子比特（qubit）为核心信息载体，基于希尔伯特空间张量积结构实现海量量子态的并行表征。依托量子叠加特性，单个量子比特可同时承载多维度信息，相较于经典比特，能够以极低的硬件资源开销完成大规模图像数据、多模态视觉数据的状态映射与并行运算；结合量子纠缠的关联耦合特性，可精准捕捉视觉数据的隐性关联特征，有效弥补经典算法在复杂场景特征融合、全局最优求解上的技术缺陷，从底层提升视觉系统的信息表征与计算效率。
当前主流计算机视觉模型均基于经典计算架构搭建，在高精度、高复杂度视觉任务中存在无法规避的技术局限，且随着场景复杂度提升，问题持续凸显。在高分辨率图像分析、多源视觉数据融合、复杂场景语义理解、高精度目标检测与分割等核心任务中，传统深度学习模型需处理的参数规模与数据量呈几何级增长，直接引发算力需求激增、模型训练周期大幅延长、硬件能耗过高等问题。
视觉数据的量子化编码直接决定视觉信息的表征完整性与计算效率。针对经典编码方式高维数据表征能力弱、资源开销大的短板，WIMI创新搭建振幅编码、相位编码与高阶特征映射相结合的混合量子编码体系。该方案可将图像像素灰度值、空间位置信息、纹理特征向量等多维视觉信息，精准映射为量子态的概率幅与相位参数，实现高维视觉数据的轻量化量子态转换。
相较于经典编码，该混合编码模式突破了二进制数据表征的维度限制，仅需少量量子比特即可完成海量视觉数据的压缩、表征与存储，在完整保留图像细节、语义特征、多尺度信息的前提下，最大化释放量子叠加态的并行计算优势，为后续高精度特征提取、场景推理提供可靠的数据底层支撑，同时有效降低量子电路的运算深度与硬件资源消耗。聚焦参数化量子电路（PQC）的定制化设计与性能优化，探索以量子电路替代经典卷积神经网络、全连接网络的技术路径，构建轻量化、高适配的量子视觉算法单元。参数化量子电路具备可迭代、可微调、抗噪声的特性，能够适配不同视觉任务的特征提取需求，可高效完成图像边缘特征、语义特征、多尺度关联特征的量子化提取与融合。
WIMI研究的QeCV技术体系在图像分割、边缘检测、高精度目标识别、多模态数据融合等核心视觉任务中，相较于经典模型展现出显著技术优势。尤其在复杂噪声场景、多尺度目标叠加场景下，模型具备更强的噪声鲁棒性与特征融合能力，大幅提升复杂场景视觉感知的准确率与稳定性。
随着量子硬件算力持续升级、量子算法体系日趋完善，量子增强范式将重构计算机视觉的技术架构与应用边界，未来，WIMI将持续优化QeCV核心算法体系，深化量子技术在多模态视觉数据融合中的应用，推进量子视觉模型的轻量化迭代，推动计算机视觉从“经典智能感知”向“量子高精度智能感知”跨越式升级，引领人工智能视觉领域的技术变革。
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