對話玻色量子馬寅：實用爲先，構建量子計算開發者生態

本期嘉賓簡介：

馬寅，北京玻色量子科技有限公司創始人、COO。本科畢業於天津大學精密儀器學院，研究生畢業於中國科學院國家空間科學中心。曾參與並負責多艘載人航天飛船和中國空間站的精密儀器分系統總體軟硬件系統設計，負責航天員穿戴式微系統的設計、研發以及航天員的在軌人機交互理論研究，多次入駐基地參與重大發射任務，參與多項國防軍工標準的制定，帶領團隊獲得已授權發明專利超過20項。

Key points:

1、多類型算力融合是解決算力難題的終極答案

2、專用量子計算機將率先走向實用化

3、量子計算應用需要各行各業的共同參與

4、未來通用量子計算機與專用量子計算機的關係就像CPU與GPU

量子計算作爲現代科技的最前沿領域，代表着人類下一代算力技術，正展現出巨大的應用潛力。它利用量子比特來處理信息，相較於經典計算機，在解決某些特定問題上有望具有絕對的速度與準確度優勢。

2024年9月，我國量子計算企業北京玻色量子科技有限公司（以下簡稱“玻色量子”）完成數億元A輪融資，這是玻色量子成立3年多以來累計完成的第五輪融資。此次融資由知名VC啓賦資本領投，阿米巴資本、元和資本、盈富泰克等跟投。

量子計算技術近年來快速發展並受到廣泛關注，其中最受關注的問題就是什麼時候才能研製出實用的通用量子計算機；在通用量子計算機問世之前，人類是否能夠利用量子特性實現超越經典計算機的計算能力？第一財經近日採訪玻色量子創始人、COO馬寅，探討未來量子計算與經典計算的關係，以及量子計算目前的實用化進展等問題。

超越經典計算的量子算力加速器

與超導、離子阱等其他量子計算技術路線使用的邏輯門計算架構不同，玻色量子研發的相干光量子計算機也稱爲相干伊辛機（Coherent Ising Machine，簡稱CIM），是一種利用光學系統來解決組合優化問題的專用量子計算機。

目前CIM相干量子計算方案是已實現的量子比特數最大的方案，也是主流方案中有望最快實現百萬量子比特的方案。儘管CIM的自旋量子比特數與通用量子計算的量子比特數無法直接進行算力的比較，但CIM通過對激光的精準控制，不需要超低溫環境，在室溫下即可運行，具有穩定的狀態、穩定的操控和穩定的結果，運行成本遠遠低於其它技術方案，商業化的潛力更好。

簡單而言，目前大多數的通用量子計算機受制於量子比特的物理體系均對環境非常敏感，很容易由於量子退相干而失去量子態從而導致計算錯誤，而光量子比特對環境干擾和錯誤有更好的抵抗力，在計算規模上已經突破10萬量子比特，計算能力更強。但CIM主要設計用於解決組合優化問題，它不像基於邏輯門的量子計算機那樣具有通用性，這意味着CIM的應用範圍可能相對有限。

馬寅表示，相干光量子計算機在解決高效求解組合優化問題方面極具優勢，能在數個毫秒級時間內在龐大的解空間中進行並行搜索，求出優化解，實現了比經典計算在實際應用問題上的數萬倍加速。並且這一類數學難題的應用領域非常廣，在生活中幾乎無處不在，如交通物流、算力調度、材料相變、虛擬電廠等不同領域的組合優化。

“另外CIM的計算原理利用了量子並行，更加類似於人腦神經突觸的工作模式，天然更適合於形成超大規模的量子神經網絡，能夠在毫秒之內解決大規模二進制優化問題，爲AI時代的模型訓練提供了另一種可能的算力路徑。”

據悉，玻色量子最新發布的相干光量子計算機550W，已實現550個專用光量子比特的穩定製備和操控，實現光電混合計算。相干光量子計算機550W也已具備高功率態製備、高保真內存、低噪環控、自適應糾錯等突出性能優勢。未來玻色量子還將建立專門的光量子芯片生產線，實現相干光量子計算機和通用光量子計算機的片上化、小型化。

多類型算力融合是解決算力難題的終極答案

馬寅表示，量子計算從來都不是來替代經典算力的，將量子算力與經典算力無縫融合，纔是真正解決各行業算力難題的終極答案，也將實現更強算力的共振與提升，進而完全實現“新質融合，算力共振”。

“就組合優化問題而言，理論上GPU能不能算？也能算，但不擅長，需要足夠多的算力資源，而相干光量子計算機是專用量子計算機，其運行邏輯就是爲了解決組合優化問題，所以效率更高、成本更低。”馬寅表示，所以玻色量子堅持實用化量子計算研發，就是爲了解決經典算力無法高效解決的問題，而不是替代經典算力。

而對於未來通用量子計算機的問世，是否會對專用量子計算機產生威脅？馬寅表示，未來通用量子計算機和專用量子計算機的關係，會更像CPU和GPU關係，專用量子計算機將更擅長處理特定問題，未來兩者一定是融合發展的趨勢。玻色量子目前也在積極投入通用量子計算機的研發，但受制於底層物理原理仍需突破，研製出實用的通用量子計算機至少還需要十年時間，而專用量子計算機將率先走向實用化。目前業界的共識就是目前處於專用量子計算時代。”

對於未來的計算模式，統一的軟件平臺會先將任務分解成CPU適用、GPU適用、QC（量子計算）適用的計算子任務，不同的計算子任務將通過不同的算力接口傳遞給底層硬件，甚至在一個計算任務中，量子計算機要與經典計算機之間頻繁聯動，實現融合加速。而最終的計算結果又會通過統一的平臺做聯合處理，向用戶輸出最終的計算結果。

構建生態，找到量子計算高頻使用場景

“未來使用量子計算的用戶一定不需要懂量子物理，並且量子計算的應用場景拓展也一定離不開千行百業的從業者聯合開發，如何讓用戶願意用、用的好是量子計算走向實用化的關鍵。”馬寅表示。

對於各行各業的技術開發者而言，從經典計算機切換到量子計算機，意味着需要重新寫一套適用於量子計算機的算法，如何讓這些開發者能夠願意付出這個成本？“就人工智能行業，我們之前做過一個調查，至少需要達到原來算力的100倍以上，開發者纔會有動力去嘗試量子計算，並且對量子計算機的穩定性和正確率也有要求。”馬寅表示。

據悉，在計算機穩定性方面，玻色量子的相干光量子計算機550W能達到每次12小時以上的長時間穩定運行。同時，爲了降低開發者門檻，玻色量子通過自研的“開物SDK”開發套件，讓真實場景中的問題可以有效轉化爲底層量子系統上的硬件關係，用戶只需要關注數學模型，基於Python，任意IDE環境均可適配，無論是高校、企業、個人開發者或其他用戶，不需要去學習量子物理的原理，即可在純數學層面理解量子算力的使用方法和能力，開發適配他們所在領域的量子算法，並且在量子計算機真機上完成數據驗證，實現“人人可用的量子計算”。

“當千行百業的用戶都參與到量子計算的生態中，才能實現終極目標：找到量子計算的可規模擴展、可高頻使用的場景。”馬寅表示。

當前，玻色量子已通過多年的量子計算實用化的商業實踐，發現量子計算在組合優化和人工智能兩大場景上可展現出加速優勢。同時，玻色量子已聯合生態合作伙伴在算力調度、分子對接、虛擬電廠、量子圖聚類算法、量子深度學習訓練等行業場景實現了一系列重要成果突破。