2024年4月18日，北京玻色量子科技有限公司（以下簡稱“玻色量子”）以“新質(zhì)互融，算力共振”為主題，在北京·望京成功召開2024年新品發(fā)布會，重磅發(fā)布了新一代550計算量子比特的相干光量子計算機——“天工量子大腦550W”及開物SDK等核心研究成果，充分展現(xiàn)出量子計算與AI的融合，是實用化量子計算的起點。

2024年，量子技術(shù)作為未來產(chǎn)業(yè)、新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的重要組成部分，北京未來產(chǎn)業(yè)布局中明確提出建設(shè)全球量子信息產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新高地，培育量子產(chǎn)業(yè)生態(tài)。玻色量子作為國內(nèi)實用化量子計算的代表性領(lǐng)先企業(yè)，在“量子計算+”行業(yè)領(lǐng)域已取得了一系列開創(chuàng)性的突破成果。此次新品發(fā)布，不僅是玻色量子的又一重要里程碑，也彰顯出公司在實用化量子科技領(lǐng)域的創(chuàng)新實力，更為我國在全球量子科技競爭中搶占先機、實現(xiàn)高質(zhì)量量子科技發(fā)展做出貢獻。

朝陽園管委會（區(qū)科信局）黨工委副書記、管委會主任楊洪福在致辭中提到，北京玻色量子科技有限公司是在朝陽區(qū)積極進行未來產(chǎn)業(yè)前瞻布局過程中涌現(xiàn)出來的優(yōu)秀創(chuàng)業(yè)團隊代表。在三年多的時間里，從零開始，打造了高水平的團隊和實驗室，持續(xù)專注于實用化光量子計算平臺的研發(fā)和產(chǎn)業(yè)落地，堅持與大學(xué)院校、科研院所、應(yīng)用企業(yè)合作研發(fā)，積極探索在AI、金融、通訊、生物醫(yī)藥、交通等領(lǐng)域的應(yīng)用落地，現(xiàn)已成為了朝陽區(qū)乃至北京市量子信息領(lǐng)域的代表性企業(yè)。

文凱博士：“量子計算+AI”，是實用化量子計算的起點

今天發(fā)布會的主題之一“新質(zhì)互融”，是指量子計算與AI的融合，是實用化量子計算的起點。

文凱博士帶大家回顧了LeNet-5，AlexNet，Transformer和GPT為代表的等AI深度學(xué)習(xí)和大模型的發(fā)展歷史。這一系列顛覆性創(chuàng)新和改變世界的工作，源自于三大關(guān)鍵支柱：以GPU為代表的算力、以并行計算架構(gòu)為代表的開發(fā)套件、以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的AI算法。

而量子計算作為新質(zhì)生產(chǎn)力中未來產(chǎn)業(yè)的核心，具有突破傳統(tǒng)計算極限、引領(lǐng)未來科技發(fā)展的巨大潛力。

進入量子AI時代，我們也將重新定義上述三大支柱，以具備550計算量子比特的新一代相干光量子計算機“天工量子大腦550W”為代表的基礎(chǔ)算力、以“開物SDK”為代表的開發(fā)套件、及與多行業(yè)生態(tài)伙伴共研的“量子算法”三者相結(jié)合，為持續(xù)突破實用化量子計算的邊界與改變未來奠定堅實的三大支柱。

魏海博士：解構(gòu)“天工量子大腦550W”+“開物SDK”的技術(shù)奧秘

光量子計算具有的強大的計算能力和精準(zhǔn)的操作性能，使得相干光量子計算機在解決復(fù)雜問題、優(yōu)化算法和AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化等方面展現(xiàn)出無與倫比的優(yōu)勢。

算力支柱：550計算量子比特天工量子大腦550W

2023年，我們發(fā)布了100計算量子比特的相干光量子計算機——“天工量子大腦100”。一年來，客戶們反饋，還需要更多的量子比特，更強的算力來支撐更多實用的應(yīng)用開發(fā)。

玻色量子發(fā)布的“天工量子大腦550W”，基于自研的“空間光路+光纖光路”的異構(gòu)光路體系架構(gòu)，采用相干光脈沖相位編碼來制備量子比特；通過光量子計算專用光纖恒溫控制設(shè)備——量晷，實現(xiàn)超過550個量子比特的存儲；通過自主研發(fā)的光量子測控一體機——“量樞2.0”，在導(dǎo)入計算問題的參數(shù)矩陣的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)了算力提升70% GMACs、采樣精度提高2.7倍、SoC架構(gòu)、響應(yīng)速度提升200%、自動校準(zhǔn)偏壓、自動電信號對準(zhǔn)、自動調(diào)光和自動控制等性能于一體，可以同時控制、讀取和執(zhí)行快速反饋來微秒級操控550個計算量子比特。

目前，玻色量子已成功實現(xiàn)550個專用光量子比特的穩(wěn)定制備和操控，實現(xiàn)光電混合計算?！疤旃ち孔哟竽X550W”現(xiàn)已具備高功率態(tài)制備、高保真內(nèi)存、低噪環(huán)控、自適應(yīng)糾錯等突出性能優(yōu)勢，并能達到12小時/次以上長時間的穩(wěn)定運行。

在算力優(yōu)勢上，“天工量子大腦550W”可以解決最高超過550個變量的數(shù)學(xué)問題，耦合鏈接規(guī)模達到150975個，是“天工量子大腦100”的28倍。隨著問題規(guī)模的增加，實際計算復(fù)雜度也呈現(xiàn)指數(shù)級增加，“天工量子大腦550W”在國內(nèi)首次實現(xiàn)550節(jié)點全連接可編程的Max-Cut問題相干光量子計算求解，能在數(shù)個毫秒級時間內(nèi)在龐大的解空間中進行并行搜索，求出優(yōu)化解，實現(xiàn)了比經(jīng)典計算在實際應(yīng)用問題上的數(shù)萬倍加速！達到最優(yōu)解99%的求解概率為99%！ 玻色量子將為客戶提供不同的版本——探索版和企業(yè)版，以滿足不同客戶的應(yīng)用需求。

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SDK支柱：開物SDK開發(fā)套件

“開物SDK”開發(fā)套件是“天工量子大腦550W”最為重要的模塊之一，也是量子AI時代發(fā)展最重要的三大支柱之一。“開物SDK”一方面管理量子系統(tǒng)底層硬件的映射，另一方面對接真實世界的場景和數(shù)據(jù)問題，目的是讓真實場景中的問題可以有效的轉(zhuǎn)化為底層量子系統(tǒng)上的硬件關(guān)系，幫助用戶運行計算。

當(dāng)前，玻色量子自研的“開物SDK”開發(fā)套件在QUBO模型轉(zhuǎn)化、自動調(diào)參、真機模擬三個方面實現(xiàn)了自動化。用戶只需關(guān)注數(shù)學(xué)模型，SDK可以自動分解復(fù)雜算法，實現(xiàn)智能優(yōu)化，一鍵解決約束項問題，無需接入真機即可模擬編程求解。“天工量子大腦550W”與“開物SDK”的結(jié)合，可以實現(xiàn)自動降價、自適應(yīng)約束、自動拆解，即高效助力用戶將高次模型簡化為QUBO模型，使得計算更高效；保證精度平衡，使速度與準(zhǔn)確兩者兼得；自動分解大規(guī)模問題為小規(guī)模問題的集合，以實現(xiàn)在量子計算的NISQ時代就能夠?qū)嵱糜谳^大規(guī)模計算任務(wù)求解。

顯然，“開物SDK”方便用戶只需關(guān)注數(shù)學(xué)模型，基于Python，任意IDE環(huán)境均可適配，充分體現(xiàn)出“好用”和“全能”的性能優(yōu)勢。

馬寅：“經(jīng)典算力+量子算力”才是破局終極答案

“天工量子大腦550W”的單次計算時間為5.4ms，比一瓶水落地的時間快了100倍。

量子計算機的計算速度究竟有多快？

量子計算從來都不是來替代經(jīng)典算力的，將量子算力與經(jīng)典算力無縫融合，才是真正解決各行業(yè)算力難題的終極答案，也將實現(xiàn)更強算力的共振與提升，進而完全實現(xiàn)“新質(zhì)融合，算力共振”。

以算力中心的用戶問題為例，統(tǒng)一的軟件平臺會先將任務(wù)分解成CPU適應(yīng)、GPU適應(yīng)、QC適應(yīng)的子任務(wù)，不同的計算子任務(wù)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(wù)中，量子計算機要與經(jīng)典計算機之間頻繁聯(lián)動，實現(xiàn)融合加速。而最終的計算結(jié)果又會通過統(tǒng)一的軟件平臺做聯(lián)合處理，向用戶輸出最終的計算結(jié)果。這將是未來大行其道的計算模式，即“無感計算”，而從業(yè)務(wù)本身出發(fā)，不需要關(guān)注底層的硬件是什么。

對于今天的量子計算生態(tài)，最關(guān)鍵的一步是找到合適的應(yīng)用場景，這也是玻色量子不斷拓展生態(tài)的主要目標(biāo)。因此，我們構(gòu)建了一個“場景漏斗”。通過開物SDK可以大大降低開發(fā)者門檻，無論是高校、企業(yè)、個人開發(fā)者或其他用戶，不需要去學(xué)習(xí)量子物理的原理，即可在純數(shù)學(xué)層面理解量子算力的使用方法和能力，開發(fā)適配他們所在領(lǐng)域的量子算法，并且在量子計算機真機上完成數(shù)據(jù)驗證。

當(dāng)千行百業(yè)的用戶都參與到量子計算的生態(tài)中，才能實現(xiàn)終極目標(biāo)：找到量子計算的可規(guī)模擴展、可高頻使用的場景。

當(dāng)前，玻色量子通過為期一年的量子計算實用化的商業(yè)實踐，發(fā)現(xiàn)了量子計算在組合優(yōu)化和人工智能兩大場景上發(fā)揮了巨大的計算優(yōu)勢。同時，玻色量子已聯(lián)合生態(tài)合作伙伴在算力調(diào)度、分子對接、虛擬電廠、量子圖聚類算法、量子深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練等行業(yè)場景實現(xiàn)了一系列重要成果突破。

算法支柱：量子AI算法

在“量子計算+人工智能”領(lǐng)域，清華大學(xué)車輛與運載學(xué)院李升波教授發(fā)表了以“多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光量子機訓(xùn)練”為主題的精彩演講。該課題組最近提出了多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的伊辛訓(xùn)練算法，這是國際上首個用于相干伊辛機（CIM）的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練算法，代表了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量子訓(xùn)練領(lǐng)域的重要突破。CIM的計算原理是量子并行，“天工量子大腦550W”可在毫秒之內(nèi)解決大規(guī)模二進制優(yōu)化問題，為AI時代的模型訓(xùn)練提供了另一種可能路徑。這也是在量子AI時代突破實用化量子計算發(fā)展的第三大支柱。

在生命科學(xué)領(lǐng)域，深圳華大生命科學(xué)研究院科學(xué)計算平臺負責(zé)人黃俊翰發(fā)表了精彩演講。黃俊翰提到，通過玻色量子新一代相干光量子計算機“天工量子大腦550W”，能加速復(fù)雜生物信息問題的求解，為生命科學(xué)研究開辟了新的可能性。

在金融領(lǐng)域，華夏銀行信息科技部副總經(jīng)理、龍盈智達（北京）科技有限公司首席數(shù)據(jù)科學(xué)家王彥博發(fā)表了精彩演講。王彥博提到，通過玻色量子自研“天工量子大腦550W”，在99個底層資產(chǎn)標(biāo)的選擇10個構(gòu)建投資組合的優(yōu)化問題求解中，能夠以超越經(jīng)典計算窮舉法上億倍的速度、超越經(jīng)典計算模擬退火優(yōu)化算法上千倍的速度實現(xiàn)有效求解；更進一步，在全部2^99策略空間尋優(yōu)問題上，可實現(xiàn)超越經(jīng)典計算模擬退火優(yōu)化算法上萬倍速度的成功求解。

平安銀行量子金融專家崔孝林發(fā)表了精彩演講。崔孝林提到，玻色量子是平安銀行最重要的戰(zhàn)略合作伙伴之一，平安銀行將自研的量子算法在玻色量子計算機真機上進行了多次驗證，并取得了令人滿意的結(jié)果。平安銀行目前已將玻色量子計算機的真機服務(wù)應(yīng)用于真實業(yè)務(wù)優(yōu)化，未來將繼續(xù)與玻色量子一同探索更多金融場景應(yīng)用。

在智算領(lǐng)域，廣電五舟科技股份有限公司董事/研究院院長王鵬發(fā)表了精彩演講。王鵬提到，未來，廣電五舟將聯(lián)合玻色量子共同探索多元算力融合，加速“量超融合”的高質(zhì)量發(fā)展。

中國電科電科院、移動云、玻色量子三方達成合作

中國電科集團首席專家/量子科技長三角產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新中心技術(shù)總監(jiān)蔡愛華、中國移動首席專家/云能力中心首席科學(xué)家錢嶺、玻色量子創(chuàng)始人&CEO文凱博士進行了現(xiàn)場簽約達成了合作。

三方將共同打造一批具有影響力的量子計算實用化示范項目，加速推進量子計算與圖像識別、組合優(yōu)化、人工智能、量子模擬等新質(zhì)生產(chǎn)力真實場景的融合，全方位、深層次推動量子計算在千行百業(yè)的實用化示范，促進算力經(jīng)濟蓬勃發(fā)展。此外，三方還將共同探索多元算力融合，加速“量超融合”的高質(zhì)量、高能效新型算力中心建設(shè)，推動算力供給基建化，將量子算力真正服務(wù)于社會經(jīng)濟中的各行各業(yè)，為其數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供強有力支撐。

此次發(fā)布會的成功召開，不僅代表了新質(zhì)生產(chǎn)力中的量子計算與經(jīng)典計算的深度融合，還彰顯了玻色量子具有的創(chuàng)新實力和行業(yè)領(lǐng)先地位，也標(biāo)志著我國實用化量子科技事業(yè)邁入了新的發(fā)展階段。

未來，玻色量子將基于“天工量子大腦550W”“開物SDK”“量子算法”這三大支柱，三位一體，深入加強“產(chǎn)學(xué)研用”等生態(tài)合作，持續(xù)致力于光量子計算技術(shù)的研發(fā)和實用化推廣，聯(lián)合生態(tài)合作伙伴們共同打造具有國際競爭力的量子計算產(chǎn)業(yè)鏈和生態(tài)圈，不斷為我國成為量子科技強國貢獻力量。

審核編輯：劉清