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在近日舉行的2025年中國(guó)國(guó)際服務(wù)貿(mào)易交易會(huì)（以下簡(jiǎn)稱“服貿(mào)會(huì)”）現(xiàn)場(chǎng)，113家企業(yè)發(fā)布198項(xiàng)新產(chǎn)品新成果。北京玻色量子科技有限公司（以下簡(jiǎn)稱“玻色量子”）作為國(guó)內(nèi)量子計(jì)算領(lǐng)軍企業(yè)應(yīng)邀參與，現(xiàn)場(chǎng)展出國(guó)內(nèi)首個(gè)1000量子比特的相干光量子計(jì)算機(jī)模型。

在首臺(tái)（套）賦能企業(yè)創(chuàng)新專題發(fā)布活動(dòng)上，玻色量子副總裁巨江偉發(fā)布——玻色量子自研的可支持1000計(jì)算量子比特云服務(wù)，標(biāo)志著專用量子計(jì)算正式邁向千比特規(guī)模化實(shí)用新階段。

據(jù)介紹，通過(guò)1000計(jì)算量子比特云平臺(tái)，用戶可便捷地訪問(wèn)量子計(jì)算資源，將復(fù)雜的計(jì)算問(wèn)題轉(zhuǎn)化為量子計(jì)算任務(wù)。系統(tǒng)還可自動(dòng)完成問(wèn)題映射、資源調(diào)度、量子態(tài)演化和結(jié)果優(yōu)化，最終返回高質(zhì)量解決方案。這種端到端的服務(wù)模式，顯著降低了量子計(jì)算的使用門(mén)檻，大大加速了量子技術(shù)在實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的應(yīng)用落地。

自100計(jì)算量子比特云服務(wù)上線以來(lái)，隨著政企、科研工作者、量子算法開(kāi)發(fā)者等用戶的不斷增加，平臺(tái)調(diào)用求解次數(shù)累計(jì)超過(guò)6800w次，覆蓋院校超過(guò)900所，參與研發(fā)的開(kāi)發(fā)者人數(shù)超過(guò)10000人，量子算力服務(wù)實(shí)力強(qiáng)勁，位居國(guó)際一流水平。

亮點(diǎn)一：1000計(jì)算量子比特

量子比特?cái)?shù)量一直是AI算力的“關(guān)鍵閾值”。

巨江偉解釋道，目前大多數(shù)量子計(jì)算機(jī)硬件的量子比特?cái)?shù)量處于200-500量子比特。當(dāng)?shù)陀?00量子比特時(shí)，僅能處理簡(jiǎn)單的AI任務(wù)，量子算法無(wú)法有效處理高復(fù)雜度AI模型；當(dāng)達(dá)到1000量子比特?cái)?shù)量的硬件門(mén)檻時(shí)，意味著量子計(jì)算機(jī)才能真正實(shí)現(xiàn)求解大規(guī)模梯度優(yōu)化、AI模型訓(xùn)練，覆蓋藥物分子設(shè)計(jì)、能源電力等大規(guī)模且高復(fù)雜性場(chǎng)景的實(shí)用化問(wèn)題。

此次玻色量子發(fā)布的1000計(jì)算量子比特云服務(wù)，在實(shí)用化計(jì)算能力上實(shí)現(xiàn)指數(shù)級(jí)跨越：1000量子比特對(duì)應(yīng)的解空間高達(dá)2^1000，相比550計(jì)算量子比特云服務(wù)，能夠處理的問(wèn)題復(fù)雜度和問(wèn)題規(guī)模提升了多個(gè)數(shù)量級(jí)。

巨江偉現(xiàn)場(chǎng)介紹，玻色量子實(shí)現(xiàn)了單個(gè)量子比特耦合數(shù)量999，總耦合數(shù)量高達(dá)499500（計(jì)算公式：規(guī)模數(shù)*（規(guī)模數(shù)-1）/2；規(guī)模數(shù)為量子比特?cái)?shù)），這一技術(shù)指標(biāo)代表著在1000量子比特規(guī)模下，可以從最高499550條邊全連接的角度去衡量任務(wù)耦合程度。同時(shí)，相干光量子計(jì)算機(jī)的耦合精度達(dá)int8，該精度首次超越全球首家量子計(jì)算機(jī)商業(yè)供應(yīng)商——D-Wave（耦合精度僅int5），真正實(shí)現(xiàn)了中國(guó)專用量子計(jì)算實(shí)力從全球跟跑到全球領(lǐng)跑的跨越。

亮點(diǎn)二：混沌穩(wěn)態(tài)優(yōu)化算法

在軟件服務(wù)方面，玻色量子利用光量子計(jì)算的并行性，可單次計(jì)算解空間大小最高為2^1000的組合優(yōu)化問(wèn)題，通過(guò)內(nèi)嵌混沌穩(wěn)態(tài)優(yōu)化算法，可大幅提升相干光量子計(jì)算機(jī)的求解質(zhì)量。

混沌穩(wěn)態(tài)優(yōu)化算法是由玻色量子自研的一種量子糾錯(cuò)算法，可糾正能量映射關(guān)系。針對(duì)解空間內(nèi)所有量子比特振幅一致與否時(shí)，不同自旋組合對(duì)應(yīng)的能量分布的差異性，該方法能夠減小振幅不均勻性，進(jìn)而起到校正自旋組合和能量映射關(guān)系的作用，有效保證求解結(jié)果為所有量子比特振幅保持一致時(shí)的自旋組合處于最低能量，而非局部最優(yōu)解，以此大幅提升難解問(wèn)題集（特點(diǎn)問(wèn)題集）的求解質(zhì)量。

巨江偉強(qiáng)調(diào)，針對(duì)1000量子比特相干光量子計(jì)算機(jī)的各技術(shù)指標(biāo)，包括計(jì)算量子比特?cái)?shù)目、總耦合數(shù)量、耦合精度、標(biāo)準(zhǔn)任務(wù)求解性能、高密度任務(wù)求解性能、應(yīng)用綜合求解性能等9項(xiàng)指標(biāo)的實(shí)用化技術(shù)驗(yàn)證，中國(guó)信息通信研究院已出具《相干光量子計(jì)算機(jī)技術(shù)驗(yàn)證報(bào)告》給予認(rèn)證。

亮點(diǎn)三：量子玻爾茲曼機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

在軟件生態(tài)方面，1000量子比特云服務(wù)支持開(kāi)源PyTorch神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。

由于時(shí)代“算力”的約束，AI的發(fā)展有兩條歷史路徑。一種是反向傳播算法：深度學(xué)習(xí)的“萬(wàn)能引擎”，反向傳播算法前向傳遞神經(jīng)元活動(dòng)，反向傳遞敏感度，對(duì)算力的依賴隨著模型復(fù)雜度提升；另一種是由2024年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)獲得者——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)先驅(qū)杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）提出的玻爾茲曼機(jī)（Boltzmann Machine,BM）：人工智能技術(shù)的“歷史酶”，玻爾茲曼機(jī)僅通過(guò)對(duì)稱連接性和相關(guān)性差異完成學(xué)習(xí)，訓(xùn)練時(shí)間呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，GPU難以實(shí)現(xiàn)。

巨江偉介紹，基于杰弗里·辛頓提出的玻爾茲曼機(jī)，玻色量子高具前瞻性地開(kāi)拓量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)新范式。玻色量子開(kāi)源了國(guó)內(nèi)首個(gè)PyTorch量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)套件Kaiwu-PyTorch-Plugin（KPP），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，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，能夠解決經(jīng)典玻爾茲曼機(jī)因高復(fù)雜度而無(wú)法高效訓(xùn)練的難點(diǎn)，且已實(shí)現(xiàn)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的算法框架的真機(jī)場(chǎng)景驗(yàn)證。

如同GPU加速向量運(yùn)算促進(jìn)了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，量子計(jì)算機(jī)的全新計(jì)算范式為AI模型變革帶來(lái)新契機(jī)。KPP提供了簡(jiǎn)單易用的接口，具備量子真機(jī)調(diào)用、PyTorch原生支持、靈活的架構(gòu)配置、可擴(kuò)展性四大優(yōu)勢(shì)，使研究人員和開(kāi)發(fā)者能夠快速實(shí)現(xiàn)能量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練與驗(yàn)證，并應(yīng)用于各種機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)任務(wù)。

此外，玻色量子還研究出一種結(jié)合經(jīng)典AI與量子計(jì)算優(yōu)勢(shì)的新型生成式模型QBM-VAE（Variational Autoencoder，VAE），可用于復(fù)雜分布數(shù)據(jù)生成、“高保真度”數(shù)據(jù)表征。這是一種結(jié)合深度學(xué)習(xí)與量子計(jì)算的改進(jìn)VAE算法，通過(guò)相干光量子計(jì)算機(jī)采樣玻爾茲曼分布，對(duì)自然界產(chǎn)生的數(shù)據(jù)具有強(qiáng)大的建模能力和適應(yīng)性，提升了數(shù)據(jù)表征能力。例如在單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組學(xué)分析中，QBM-VAE可顯著提升聚類精度，檢測(cè)到傳統(tǒng)方法無(wú)法辨識(shí)的新型細(xì)胞亞型(具有獨(dú)特特征的新致病因素)，為靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)提供新線索。

亮點(diǎn)四：多機(jī)并聯(lián)提供CPQC-X服務(wù)

玻色量子的1000計(jì)算量子比特云服務(wù)支持多設(shè)備互聯(lián)、集群計(jì)算，大服務(wù)提升計(jì)算能力。該優(yōu)勢(shì)使得1000計(jì)算量子比特云服務(wù)能夠支持大量的高復(fù)雜性且大規(guī)模的計(jì)算任務(wù)，為未來(lái)量子計(jì)算集群的應(yīng)用奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

玻色量子的1000計(jì)算量子比特云服務(wù)還可提供CPQC-X服務(wù)，支持深度戰(zhàn)略合作用戶提交大于1000量子比特的計(jì)算任務(wù)，支持更大量子比特規(guī)模的實(shí)際問(wèn)題的探索與應(yīng)用。該服務(wù)為用戶提供了更加靈活的量子云算力支持，開(kāi)啟了定制化量子計(jì)算服務(wù)的新模式。

玻色量子1000計(jì)算量子比特云服務(wù)的上線，構(gòu)建了實(shí)用化量子計(jì)算商業(yè)化的可持續(xù)發(fā)展模式。