量子计算与 AI 的融合
2024 年 4 月 18 日，北京玻色量子科技有限公司（以下简称「玻色量子」）以「新质互融，算力共振」为主题，在北京·望京成功召开 2024 年新品发布会，重磅发布了新一代 550 计算量子比特的相干光量子计算机——「天工量子大脑 550W」及开物 SDK 等核心研究成果，充分展现出量子计算与 AI 的融合，是实用化量子计算的起点。
朝阳园管委会（区科信局）党工委副书记、管委会主任杨洪福在致辞中提到，北京玻色量子科技有限公司是在朝阳区积极进行未来产业前瞻布局过程中涌现出来的优秀创业团队代表。在三年多的时间里，从零开始，打造了高水平的团队和实验室，持续专注于实用化光量子计算平台的研发和产业落地，坚持与大学院校、科研院所、应用企业合作研发，积极探索在 AI、金融、通讯、生物医药、交通等领域的应用落地，现已成为了朝阳区乃至北京市量子信息领域的代表性企业。
「量子计算+AI」，是实用化量子计算的起点
发布会的主题之一「新质互融」，是指量子计算与 AI 的融合，是实用化量子计算的起点。
文凯博士带大家回顾了 LeNet-5，AlexNet，Transformer 和 GPT 为代表的等 AI 深度学习和大模型的发展历史。这一系列颠覆性创新和改变世界的工作，源自于三大关键支柱：以 GPU 为代表的算力、以并行计算架构为代表的开发套件、以深度神经网络为代表的 AI 算法。
而量子计算作为新质生产力中未来产业的核心，具有突破传统计算极限、引领未来科技发展的巨大潜力。
量子 AI 时代也将重新定义上述三大支柱，以具备 550 计算量子比特的新一代相干光量子计算机「天工量子大脑 550W」为代表的基础算力、以「开物 SDK」为代表的开发套件、及与多行业生态伙伴共研的「量子算法」三者相结合，为持续突破实用化量子计算的边界与改变未来奠定坚实的三大支柱。
光量子计算具有的强大的计算能力和精准的操作性能，使得相干光量子计算机在解决复杂问题、优化算法和 AI 神经网络结构优化等方面展现出无与伦比的优势。
解构「天工量子大脑 550W」+「开物 SDK」的技术奥秘
光量子计算具有的强大的计算能力和精准的操作性能，使得相干光量子计算机在解决复杂问题、优化算法和 AI 神经网络结构优化等方面展现出独特优势。
算力支柱：550 计算量子比特天工量子大脑 550W
2023 年，玻色量子发布了 100 计算量子比特的相干光量子计算机——「天工量子大脑 100」。一年来，客户反馈还需要更多的量子比特、更强的算力来支撑更多实用的应用开发。
今天玻色量子发布的「天工量子大脑 550W」，基于自研的「空间光路+光纤光路」的异构光路体系架构，采用相干光脉冲相位编码来制备量子比特；通过光量子计算专用光纤恒温控制设备——量晷，实现超过 550 个量子比特的存储；通过自主研发的光量子测控一体机——「量枢 2.0」，在导入计算问题的参数矩阵的基础上，实现了算力提升 70% GMACs、采样精度提高 2.7 倍、SoC 架构、响应速度提升 200%、自动校准偏压、自动电信号对准、自动调光和自动控制等性能于一体，可以同时控制、读取和执行快速反馈来微秒级操控 550 个计算量子比特。
目前，玻色量子已成功实现 550 个专用光量子比特的稳定制备和操控，实现光电混合计算。「天工量子大脑 550W」现已具备高功率态制备、高保真内存、低噪环控、自适应纠错等突出性能优势，并能达到 12 小时/次以上长时间的稳定运行。
在算力优势上，「天工量子大脑 550W」可以解决最高超过 550 个变量的数学问题，耦合链接规模达到 150975 个，是「天工量子大脑 100」的 28 倍。随着问题规模的增加，实际计算复杂度也呈现指数级增加，「天工量子大脑 550W」在国内首次实现 550 节点全连接可编程的 Max-Cut 问题相干光量子计算求解，能在数个毫秒级时间内在庞大的解空间中进行并行搜索，求出优化解，实现了比经典计算在实际应用问题上的数万倍加速！达到最优解 99% 的求解概率为 99%。
玻色量子将为客户提供不同的版本——探索版和企业版，以满足不同客户的应用需求。
SDK 支柱：开物 SDK 开发套件
「开物 SDK」开发套件是「天工量子大脑 550W」最为重要的模块之一，也是量子 AI 时代发展最重要的三大支柱之一。「开物 SDK」一方面管理量子系统底层硬件的映射，另一方面对接真实世界的场景和数据问题，目的是让真实场景中的问题可以有效的转化为底层量子系统上的硬件关系，帮助用户运行计算。
当前，玻色量子自研的「开物 SDK」开发套件在 QUBO 模型转化、自动调参、真机模拟三个方面实现了自动化。用户只需关注数学模型，SDK 可以自动分解复杂算法，实现智能优化，一键解决约束项问题，无需接入真机即可模拟编程求解。「天工量子大脑 550W」与「开物 SDK」的结合，可以实现自动降价、自适应约束、自动拆解，即高效助力用户将高次模型简化为 QUBO 模型，使得计算更高效；保证精度平衡，使速度与准确两者兼得；自动分解大规模问题为小规模问题的集合，以实现在量子计算的 NISQ 时代就能够实用于较大规模计算任务求解。
「开物 SDK」方便用户只需关注数学模型，基于 Python，任意 IDE 环境均可适配，充分体现出「好用」和「全能」的性能优势。
破局——「经典算力+量子算力」
「天工量子大脑 550W」的单次计算时间为 5.4ms，比一瓶水落地的时间快了 100 倍。
量子计算从来都不是来替代经典算力的，将量子算力与经典算力无缝融合，才是真正解决各行业算力难题的终极答案，也将实现更强算力的共振与提升，进而完全实现「新质融合，算力共振」。
以算力中心的用户问题为例，统一的软件平台会先将任务分解成 CPU 适应、GPU 适应、QC 适应的子任务，不同的计算子任务将通过不同的算力接口传递给底层硬件，甚至在一个计算任务中，量子计算机要与经典计算机之间频繁联动，实现融合加速。而最终的计算结果又会通过统一的软件平台做联合处理，向用户输出最终的计算结果。这将是未来大行其道的计算模式，即「无感计算」，而从业务本身出发，不需要关注底层的硬件是什么。
对于今天的量子计算生态，最关键的一步是找到合适的应用场景，这也是玻色量子不断拓展生态的主要目标。因此，我们构建了一个「场景漏斗」。通过开物 SDK 可以大大降低开发者门槛，无论是高校、企业、个人开发者或其他用户，不需要去学习量子物理的原理，即可在纯数学层面理解量子算力的使用方法和能力，开发适配他们所在领域的量子算法，并且在量子计算机真机上完成数据验证。
当千行百业的用户都参与到量子计算的生态中，才能实现终极目标：找到量子计算的可规模扩展、可高频使用的场景。
当前，玻色量子通过为期一年的量子计算实用化的商业实践，发现了量子计算在组合优化和人工智能两大场景上发挥了巨大的计算优势。同时，玻色量子已联合生态合作伙伴在算力调度、分子对接、虚拟电厂、量子图聚类算法、量子深度学习训练等行业场景实现了一系列重要成果突破。
算法支柱：量子 AI 算法
清华大学车辆与运载学院教授李升波
在「量子计算+人工智能」领域，清华大学车辆与运载学院李升波教授发表了以「多层神经网络的光量子机训练」为主题的精彩演讲。该课题组最近提出了多层神经网络的伊辛训练算法，这是国际上首个用于相干伊辛机（CIM）的深度学习训练算法，代表了神经网络量子训练领域的重要突破。CIM 的计算原理是量子并行，「天工量子大脑 550W」可在毫秒之内解决大规模二进制优化问题，为 AI 时代的模型训练提供了另一种可能路径。这也是在量子 AI 时代突破实用化量子计算发展的第三大支柱。
深圳华大生命科学研究院科学计算平台负责人黄俊翰
在生命科学领域，深圳华大生命科学研究院科学计算平台负责人黄俊翰发表了精彩演讲。黄俊翰提到，通过玻色量子新一代相干光量子计算机「天工量子大脑 550W」，能加速复杂生物信息问题的求解，为生命科学研究开辟了新的可能性。
华夏银行信息科技部副总经理、龙盈智达（北京）科技有限公司首席数据科学家王彦博
在金融领域，华夏银行信息科技部副总经理、龙盈智达（北京）科技有限公司首席数据科学家王彦博发表了精彩演讲。王彦博提到，通过玻色量子自研「天工量子大脑 550W」，在 99 个底层资产标的选择 10 个构建投资组合的优化问题求解中，能够以超越经典计算穷举法上亿倍的速度、超越经典计算模拟退火优化算法上千倍的速度实现有效求解；更进一步，在全部 2^99 策略空间寻优问题上，可实现超越经典计算模拟退火优化算法上万倍速度的成功求解。
平安银行量子金融专家崔孝林发表了精彩演讲。崔孝林提到，玻色量子是平安银行最重要的战略合作伙伴之一，平安银行将自研的量子算法在玻色量子计算机真机上进行了多次验证，并取得了令人满意的结果。平安银行目前已将玻色量子计算机的真机服务应用于真实业务优化，未来将继续与玻色量子一同探索更多金融场景应用。
广电五舟科技股份有限公司董事/研究院院长王鹏
在智算领域，广电五舟科技股份有限公司董事/研究院院长王鹏发表了精彩演讲。王鹏提到，未来，广电五舟将联合玻色量子共同探索多元算力融合，加速「量超融合」的高质量发展。
此外，中国电科集团首席专家/量子科技长三角产业创新中心技术总监蔡爱华、中国移动首席专家/云能力中心首席科学家钱岭、玻色量子创始人&CEO 文凯博士进行了现场签约达成了合作。
三方将共同打造一批具有影响力的量子计算实用化示范项目，加速推进量子计算与图像识别、组合优化、人工智能、量子模拟等新质生产力真实场景的融合，全方位、深层次推动量子计算在千行百业的实用化示范，促进算力经济蓬勃发展。此外，三方还将共同探索多元算力融合，加速「量超融合」的高质量、高能效新型算力中心建设，推动算力供给基建化，将量子算力真正服务于社会经济中的各行各业，为其数字化转型提供强有力支撑。
