C114訊 6月9日消息（南山）2025年6月6日，2025全球人工智能技術(shù)大會(huì)（GAITC2025）專場(chǎng)活動(dòng)之一的量智融合專題活動(dòng)在杭州召開，活動(dòng)由中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)聯(lián)合北京玻色量子科技有限公司（以下簡(jiǎn)稱“玻色量子”）、廣東緯德信息科技股份有限公司（以下簡(jiǎn)稱“緯德信息”）共同舉辦。國(guó)務(wù)院參事、清華大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院院長(zhǎng)、北京信息科學(xué)與技術(shù)國(guó)家研究中心主任、中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)戴瓊海作為名譽(yù)主席與杭州未來科技城管委會(huì)黨工委委員勵(lì)波現(xiàn)場(chǎng)致辭，中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所研究員孫曉明與玻色量子創(chuàng)始人&CEO、粵港澳大灣區(qū)（廣東）量子科學(xué)中心PI研究員文凱博士作為主席聯(lián)合主持。

活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng)，戴瓊海理事長(zhǎng)、玻色量子創(chuàng)始人&COO馬寅以及國(guó)家萬人計(jì)劃領(lǐng)軍人才、國(guó)家科技創(chuàng)新人才、廣州市杰出人才、緯德信息創(chuàng)始人尹健攜手發(fā)布“‘CAAI-玻色’量子計(jì)算應(yīng)用創(chuàng)新基金”，這是由中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)與我國(guó)量子計(jì)算公司首次發(fā)起的“量子計(jì)算+AI”揭榜掛帥項(xiàng)目，也是量子計(jì)算首次融入人工智能生態(tài)圈的標(biāo)志性起點(diǎn)。

上海交通大學(xué)二級(jí)教授、國(guó)家杰青獲得者熊紅凱，清華大學(xué)教授、北京量子信息科學(xué)研究院副院長(zhǎng)龍桂魯，中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所研究員孫曉明、西安電子科技大學(xué)華山特聘教授、CAAI教育工委會(huì)副秘書長(zhǎng)李陽陽、浙江大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院百人計(jì)劃研究員盧麗強(qiáng)、上海交通大學(xué)助理研究院肖太龍、玻色量子研發(fā)總監(jiān)高奇等出席了此次活動(dòng)并發(fā)表了精彩演講。

在以“量子計(jì)算+AI：下一代顛覆性技術(shù)的融合革命”為議題的圓桌對(duì)話上，熊紅凱教授、龍桂魯教授、文凱博士圍繞專用量子計(jì)算機(jī)、量子-經(jīng)典混合AI算法、量子原生AI“玻爾茲曼機(jī)”等技術(shù)的發(fā)展優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)等進(jìn)行了深入探討。此次人工智能領(lǐng)域的眾多頂尖學(xué)者與玻色量子的頂級(jí)技術(shù)專家共研“量子計(jì)算+AI”的學(xué)科交叉基礎(chǔ)理論、算法構(gòu)建、硬件設(shè)計(jì)和場(chǎng)景驗(yàn)證技術(shù)創(chuàng)新等工作，引起了業(yè)內(nèi)外頂尖專家、優(yōu)秀學(xué)者的高度關(guān)注與廣泛支持。

大會(huì)現(xiàn)場(chǎng)

玻色量子創(chuàng)始人&CEO文凱博士主持

戴瓊海理事長(zhǎng)：量子計(jì)算與AI的交匯融合，引領(lǐng)新一輪科技創(chuàng)新的浪潮

戴瓊海理事長(zhǎng)致辭

戴瓊海理事長(zhǎng)表示，非常高興參加2025全球人工智能技術(shù)大會(huì)專場(chǎng)活動(dòng)之一量質(zhì)融合專題活動(dòng)，共同見證“CAAI-玻色”量子計(jì)算應(yīng)用創(chuàng)新基金的正式發(fā)布，這將能帶來不一樣的成果產(chǎn)出和人才培養(yǎng)。我謹(jǐn)代表中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)，也以一名科技工作者的身份對(duì)基金的設(shè)立表示祝賀，對(duì)玻色量子在推動(dòng)前沿科技融合方面的積極探索給予更高的贊賞。當(dāng)前的人工智能和量子計(jì)算正在分別經(jīng)歷深刻的變革，這兩個(gè)方向都是“卡脖子”技術(shù)，二者的交匯融合，也一定能引領(lǐng)新一輪科技創(chuàng)新的浪潮，此次中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)與玻色量子的合作走在了前列。

一方面量子計(jì)算有望突破當(dāng)前AI模型訓(xùn)練的算力瓶頸，提升算法的效率等，而在提升算法效率上，人工智能也可以反向賦能量子技術(shù)的發(fā)展，特別是在量子控制、誤差校正、算法設(shè)計(jì)等方面，為量子系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可擴(kuò)展性，提供了一個(gè)全新的路徑。因此，量智融合是此次會(huì)議最重要的核心，不是單向技術(shù)的縱向疊加，而是在多領(lǐng)域、多學(xué)科的橫向連接，以協(xié)同創(chuàng)新非線性的增長(zhǎng)。

為了加快推動(dòng)這一前沿方面的落地探索，中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)與玻色量子聯(lián)合設(shè)立了量子計(jì)算應(yīng)用創(chuàng)新基金，該基金支持一批具有原創(chuàng)性、突破性的創(chuàng)新工作。近年來，玻色量子在光量子計(jì)算機(jī)研制、量子編程平臺(tái)建設(shè)、量子教育推廣等方面取得了令人矚目的成果和進(jìn)展。玻色量子積極投入“量子計(jì)算+”生態(tài)的建設(shè)，主動(dòng)與高校、科研機(jī)構(gòu)建立開放合作的關(guān)系，積極推動(dòng)中國(guó)量子科技的發(fā)展走向應(yīng)用的前列，這種責(zé)任感和前瞻性值得我們贊賞和充分肯定。

戴瓊海理事長(zhǎng)寄語，期待大家能夠在此次活動(dòng)上進(jìn)行深入交流，各位嘉賓能暢所欲言、深入碰撞，也希望大家能夠辯論、討論、爭(zhēng)論，站在創(chuàng)新機(jī)遇為起點(diǎn)，匯聚各方的資源與智慧，推動(dòng)中國(guó)在量子融合的技術(shù)路徑上率先突破。最后，預(yù)祝量智融合專題會(huì)取得圓滿成功！

勵(lì)波：量子計(jì)算+AI是搶占未來話語權(quán)的關(guān)鍵路徑

杭州未來科技城管委會(huì)黨工委委員勵(lì)波致辭

杭州未來科技城管委會(huì)黨工委委員勵(lì)波在致辭中表示，非常榮幸代表杭州未來科技城，與各位共同見證人工智能與量子科技融合發(fā)展的新起點(diǎn)。人工智能是底座，量子科技是躍遷力，二者融合是搶占未來話語權(quán)的關(guān)鍵路徑。杭州已構(gòu)建“1+3+X”未來產(chǎn)業(yè)體系——以人工智能為基座，聚焦低空經(jīng)濟(jì)、人形機(jī)器人、類腦智能三大風(fēng)口，前瞻布局量子信息等“X”個(gè)前沿領(lǐng)域。未來，我們將重點(diǎn)關(guān)注“量子算法加速AI訓(xùn)練”“神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算”等融合賽道，讓更多“從0到1”的成果在此綻放。

重磅發(fā)布“CAAI-玻色”量子計(jì)算應(yīng)用創(chuàng)新基金

戴瓊海理事長(zhǎng)、玻色量子創(chuàng)始人&COO馬寅、尹健等共同參與點(diǎn)亮儀式

會(huì)上，戴瓊海理事長(zhǎng)、玻色量子創(chuàng)始人&COO馬寅以及尹健共同上臺(tái)參與點(diǎn)亮儀式，重磅發(fā)布“CAAI-玻色”量子計(jì)算應(yīng)用創(chuàng)新基金。該基金的正式發(fā)布，不僅大力推動(dòng)量子計(jì)算前沿技術(shù)率先從實(shí)驗(yàn)室邁向AI產(chǎn)學(xué)研用生態(tài)圈，也點(diǎn)燃了量子智能變革的燎原之火。

“CAAI-玻色”量子計(jì)算應(yīng)用創(chuàng)新基金由中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)和國(guó)內(nèi)量子計(jì)算領(lǐng)軍企業(yè)玻色量子共同發(fā)起，主要聚焦“場(chǎng)景驗(yàn)證、培育融合人才、打通轉(zhuǎn)化鏈路”，致力于面向全國(guó)各領(lǐng)域?qū)W者搭建“量子計(jì)算+”的產(chǎn)學(xué)研合作及應(yīng)用研究平臺(tái)。該基金為全國(guó)范圍內(nèi)最具創(chuàng)新力的學(xué)者提供了解與使用量子計(jì)算技術(shù)、探索和實(shí)現(xiàn)量子計(jì)算應(yīng)用的機(jī)會(huì)，并通過連接跨領(lǐng)域?qū)W者與企業(yè)研發(fā)團(tuán)隊(duì)的產(chǎn)學(xué)研合作，推動(dòng)量子計(jì)算新技術(shù)在各領(lǐng)域中的應(yīng)用研究與落地，為中國(guó)量子產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和創(chuàng)新儲(chǔ)備人才力量。此次基金共發(fā)布兩項(xiàng)技術(shù)研究命題，持續(xù)以量子計(jì)算技術(shù)在人工智能、優(yōu)化等領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景發(fā)掘作為主要研究方向。

量子計(jì)算+AI：下一代顛覆性技術(shù)的融合革命

孫曉明研究員：回望過去5年，人工智能技術(shù)特別是生成AI的爆發(fā)，讓我們見到計(jì)算模式上有很多顛覆性的發(fā)展；未來5年，量子計(jì)算很可能從實(shí)驗(yàn)室走向應(yīng)用，所以今天人工智能和量子計(jì)算的融合很可能是一個(gè)必然趨勢(shì)�，F(xiàn)在生成式AI發(fā)展很快，但是各種量子計(jì)算硬件路線尚未收斂，請(qǐng)問各位嘉賓認(rèn)為在這一階段人工智能和量子計(jì)算的學(xué)者可以做點(diǎn)什么？

熊紅凱教授：人工智能現(xiàn)在用到兩個(gè)很基礎(chǔ)的工具，第一，用神經(jīng)元疊加通用函數(shù)的逼近做近似，這個(gè)近似是通過數(shù)學(xué)的最優(yōu)化方式表現(xiàn)成最優(yōu)梯度傳播去擬合成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；第二，是大模型擴(kuò)散或者生成，這是在分布逼近的情況下進(jìn)行采樣。我們受限于兩種途徑，一種是傳統(tǒng)方式通過比較好的模型用輕量化的方式進(jìn)行優(yōu)化，如果能直接用量子計(jì)算的方式優(yōu)化，不用走傳統(tǒng)的老路，可以得到一個(gè)用非常強(qiáng)大的算力得到全量化的模型，現(xiàn)在光計(jì)算和量子計(jì)算技術(shù)路線就在做這一方向的結(jié)合，但是都有各自的約束性，限制性，如果兩方面能夠結(jié)合這是最好的，一個(gè)是通用的工具能寫出來，第二能夠真正多元化寫出一個(gè)EDA的工具，把傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索、網(wǎng)絡(luò)梯度優(yōu)化問題做更廣義的逼近。

龍桂魯教授：長(zhǎng)期來看，隨著量子計(jì)算機(jī)的成熟會(huì)給AI提供算力支持；短期來看，我們可以受到包括DeepSeek在內(nèi)的杭州六小龍的啟發(fā)。在當(dāng)前的量子計(jì)算機(jī)硬件研發(fā)階段，我認(rèn)為，以玻色量子自研的相干伊辛機(jī)為代表的專用量子計(jì)算機(jī)能提供的強(qiáng)大算力，對(duì)多行業(yè)的某些特定問題高效提供了算力的加速支持。而通用量子計(jì)算機(jī)的發(fā)展可能需要更長(zhǎng)的時(shí)間。

李陽陽教授：量子計(jì)算和人工智能是雙向賦能，對(duì)于人工智能現(xiàn)在面臨的算力，包括一些大量的能量消耗，其實(shí)更加渴望量子計(jì)算，大家深入研究量子計(jì)算發(fā)現(xiàn)它是可逆計(jì)算，它可以打破摩爾定律，包括它的可逆計(jì)算適合綠色、環(huán)保的芯片研發(fā)。量子計(jì)算機(jī)硬件的真正出現(xiàn)，將為人工智能帶來顛覆性改變，所以我們研究算法的科研工作者，要改變研究計(jì)算機(jī)的編程思想和方式。

文凱博士：2020年，谷歌發(fā)布了可快速建立量子機(jī)器學(xué)習(xí)模型原型的開源庫TensorFlow Quantum，這個(gè)框架使得創(chuàng)建結(jié)合人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)和量子計(jì)算的算法和混合模型成為可能。也是最早的“量子計(jì)算+AI”計(jì)算框架。龍老師做的LCU的線路分解，在這些人工智能線路模型中也發(fā)揮了非常重要的作用。量子原生的人工智能的計(jì)算范式，把以前在計(jì)算機(jī)上比較難訓(xùn)練的場(chǎng)景，可以用以相干伊辛機(jī)為代表的專用量子計(jì)算機(jī)進(jìn)行采樣、訓(xùn)練、優(yōu)化。通過發(fā)布“CAAI-玻色”量子計(jì)算應(yīng)用創(chuàng)新基金，希望能進(jìn)一步擴(kuò)大生態(tài)發(fā)展，進(jìn)一步擴(kuò)大量子計(jì)算的技術(shù)優(yōu)勢(shì)賦能，能夠更快地與人工智能的各個(gè)場(chǎng)景領(lǐng)域相結(jié)合，我們希望通過構(gòu)建“量子計(jì)算+”的生態(tài)來加速實(shí)現(xiàn)量子和人工智能的真正融合。

熊紅凱教授：智能往何處去：大模型與信號(hào)處理

上海交通大學(xué)二級(jí)教授、國(guó)家杰青獲得者熊紅凱在現(xiàn)場(chǎng)發(fā)表了以“智能往何處去：大模型與信號(hào)處理”為主題的精彩演講。熊紅凱教授分別從大模型與信號(hào)處理的研究背景、基于物理信息的信號(hào)重建與生成、數(shù)學(xué)物理與信號(hào)處理的交叉研究三大方面進(jìn)行了深入分享。熊紅凱教授提到，相干伊辛機(jī)是利用光子自旋的哈密頓量和QUBO問題的映射關(guān)系，與物理系統(tǒng)的自然演化特性，將能量下降與最優(yōu)化目標(biāo)結(jié)合，相比超導(dǎo)、離子阱等通用量子計(jì)算，具有量子比特?cái)?shù)規(guī)模大、室溫穩(wěn)定運(yùn)行、低功耗等獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，而基于相干伊辛機(jī)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，是指利用光子自旋的哈密頓量和QUBO問題的映射關(guān)系與物理系統(tǒng)的自然演化特性，實(shí)現(xiàn)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程。通過對(duì)數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的編、解碼，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練梯度中梯度下降過程可轉(zhuǎn)化為組合優(yōu)化問題，進(jìn)而由相干伊辛機(jī)高效解決。

龍桂魯教授：量子信息與人工智能

清華大學(xué)教授、北京量子信息科學(xué)研究院副院長(zhǎng)龍桂魯在現(xiàn)場(chǎng)發(fā)表了以“量子信息與人工智能”為主題的精彩演講。龍桂魯教授認(rèn)為，量子機(jī)器學(xué)習(xí)根據(jù)現(xiàn)在使用的數(shù)據(jù)和方法，可以分成四大類：CC是經(jīng)典的人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)；CQ是數(shù)據(jù)是經(jīng)典，但是方法是量子的；QC是數(shù)據(jù)是量子的，而方法是經(jīng)典的；QQ是數(shù)據(jù)和方法都是量子�，F(xiàn)在主要是可以把CQ用經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)助力量子，比如一些輔助攻克技術(shù)的問題。量子芯片的建模設(shè)計(jì)表征，解決量子科學(xué)的問題：糾纏度量、相變等。

孫曉明研究員：機(jī)器學(xué)習(xí)中激活函數(shù)的高效量子線路實(shí)現(xiàn)

中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所研究員孫曉明在現(xiàn)場(chǎng)發(fā)表了以“機(jī)器學(xué)習(xí)中激活函數(shù)的高效量子線路實(shí)現(xiàn)”為主題的精彩演講。孫曉明研究員認(rèn)為，理論上，量子機(jī)器學(xué)習(xí)或量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表征能力原則上可超越經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這是它能在特定機(jī)器學(xué)習(xí)問題上展現(xiàn)優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵。但經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)在可靠性、安全性之外的另一重要問題是可解釋性。雖然現(xiàn)有多種模型架構(gòu)和理論解釋，但在一定程度上大模型仍常被視為一個(gè)黑盒。量子場(chǎng)景更為復(fù)雜——當(dāng)我們將經(jīng)典激活函數(shù)/單元替換為量子單元后，量子態(tài)空間維度大幅擴(kuò)展，且其操作是高維空間中的廣義旋轉(zhuǎn)（General transformation）而非簡(jiǎn)單的線性變換。

李陽陽教授：量子計(jì)算、優(yōu)化與學(xué)習(xí)

西安電子科技大學(xué)華山特聘教授、CAAI教育工委會(huì)副秘書長(zhǎng)李陽陽在現(xiàn)場(chǎng)發(fā)表了以“量子計(jì)算、優(yōu)化與學(xué)習(xí)”為主題的精彩演講。李陽陽教授重點(diǎn)分享了基于量子進(jìn)化的量子卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、基于量子進(jìn)化的量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化、基于經(jīng)典量子聯(lián)合的量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編碼、基于量子生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的SAR圖像去噪、基于量子進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索的遙感圖像目標(biāo)分類、基于矩陣乘積態(tài)量子張量網(wǎng)絡(luò)的多模態(tài)情感分析等方面的最新研究成果。李陽陽教授提到，團(tuán)隊(duì)已與玻色量子在專用量子計(jì)算方面開展了多項(xiàng)合作。

盧麗強(qiáng)教授：當(dāng) AI 遇見量子：雙向賦能的實(shí)踐探索

浙江大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院百人計(jì)劃研究員盧麗強(qiáng)在現(xiàn)場(chǎng)發(fā)表了以“人工智能與量子計(jì)算的交叉賦能”為主題的精彩演講，揭示了兩大領(lǐng)域交叉創(chuàng)新的前沿進(jìn)展。盧麗強(qiáng)教授指出，AI 與量子計(jì)算的協(xié)同發(fā)展可借鑒GPU的成功路徑 —— 從架構(gòu)優(yōu)化、軟硬協(xié)同到生態(tài)營(yíng)造：如GPU 通過引入Tensor Core實(shí)現(xiàn)定制優(yōu)化，AlexNet 通過雙通道設(shè)計(jì)適配 GPU 硬件，以及CUDA 框架發(fā)展至今的生態(tài)價(jià)值。

肖太龍教授：量子AI前沿突破：量子機(jī)器學(xué)習(xí)的探索與創(chuàng)新

上海交通大學(xué)助理研究員肖太龍?jiān)诂F(xiàn)場(chǎng)發(fā)表了以“量子人工智能與實(shí)際應(yīng)用優(yōu)勢(shì)”為主題的精彩演講。在計(jì)算成像領(lǐng)域，肖太龍教授團(tuán)隊(duì)率先將量子機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于單像素成像系統(tǒng)，突破傳統(tǒng)算法依賴大量標(biāo)記樣本的瓶頸，還通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了量子特征空間在低采樣率下的信息提取優(yōu)勢(shì)。此外，團(tuán)隊(duì)還提出了“局部等效維度判據(jù)”從理論上解釋了量子模型的泛化能力，為量子AI的實(shí)際應(yīng)用提供了關(guān)鍵理論支撐。尤其值得關(guān)注的是，團(tuán)隊(duì)將 AI 生成模型與量子物理深度結(jié)合，提出關(guān)聯(lián)記憶量子玻爾茲曼機(jī)算法，依托相干伊辛機(jī)克服經(jīng)典全連接玻爾茲曼機(jī)訓(xùn)練的負(fù)相算力瓶頸，為提升圖像生成質(zhì)量與生物醫(yī)藥建模能力開辟新路徑。

高奇：相干光量子計(jì)算機(jī)的人工智能賦能實(shí)踐

玻色量子研發(fā)總監(jiān)高奇在現(xiàn)場(chǎng)發(fā)表了以“相干光量子計(jì)算機(jī)的人工智能賦能實(shí)踐”為主題的精彩演講。會(huì)上，高奇特別提到了玻色量子自研的“量子原生AI”——量子玻爾茲曼機(jī)訓(xùn)練方法。這一創(chuàng)新方法巧妙利用了伊辛模型與玻爾茲曼機(jī)在數(shù)學(xué)上的等價(jià)性，解決了經(jīng)典玻爾茲曼機(jī)因高復(fù)雜度而無法高效訓(xùn)練的難點(diǎn)。玻色量子提出的基于相干光量子計(jì)算機(jī)的量子訓(xùn)練方法，以量子采樣替代傳統(tǒng)的Gibbs Sampling方法，大幅提升了玻爾茲曼機(jī)的訓(xùn)練效率，展現(xiàn)了“量子+AI”的深度融合。

未來，隨著量子計(jì)算與AI等前沿領(lǐng)域的深度融合，玻色量子將以光量子計(jì)算為引擎，聯(lián)合中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)等合作伙伴不斷推進(jìn)實(shí)用化量子計(jì)算的場(chǎng)景落地，引領(lǐng)AI行業(yè)向精準(zhǔn)、高效的發(fā)展范式加速邁進(jìn)，加速“量子計(jì)算+ ” 生態(tài)不斷實(shí)用化創(chuàng)新發(fā)展。