戍天九思：中国“本源悟空”开辟量子计算与AI融合新赛道

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　　据4月7日《科技日报》报道，本源量子计算科技（合肥）股份有限公司、合肥综合性国家科学中心人工智能研究院等机构联合攻关，在我国超导量子计算机“本源悟空”真机上，实现十亿级参数AI大模型微调任务的全球首次运行。实验结果显示，在参数量减少76%的前提下，训练效果反而提升8.4%。这一成果不仅验证了量子计算助力实现大模型轻量化的可行性，更为破解大模型“算力焦虑”开辟了新路径。

　　▲科研人员在调试安装国产自主超导量子计算机。

　　此次突破不仅是量子计算技术的里程碑，更开启了量子计算与人工智能深度融合的新篇章。

　　中国成功验证量子计算与AI融合可行性

　　微调是指在通用大模型（如DeepSeek、Qwen）的基础上，通过进一步训练特定领域数据，使其适应医疗诊断、金融风控等专业场景。传统低秩微调面临性能瓶颈、泛化能力有限等问题，量子计算凭借其叠加态和纠缠态特性可同时探索海量参数组合，可提升大模型微调的效率。

　　“就好比给经典模型装上了‘量子引擎’，让两者协同发力。”本源量子副总裁窦猛汉表示，团队创新设计了“量子加权张量混合参数微调”，通过量子计算特性实现智能“微调”——将模型权重转化为量子神经网络与张量网络混合架构，前者通过量子门操作提取高维非线性特征，张量网络则压缩参数规模。

　　合肥综合性国家科学中心人工智能研究院副研究员陈昭昀说：“这是量子计算首次‘真机实战’大模型任务，证明现有硬件已能初步支撑大模型微调。”

　　下一步，量子计算并行处理能力有望将传统需要数月的AI模型训练时间大幅压缩，大大加速技术迭代。此外，量子计算为AI模型的智能化升级提供“量子引擎”，未来可能在自然语言处理、复杂决策系统中实现突破，重新定义计算经济性与效率边界。

　　中国找到破解大模型“算力焦虑”新方法

　　实验数据显示，在参数量减少76%的前提下，模型训练效果反而提升了8.4%。这一成果为大模型轻量化提供了新路径，显著降低了算力需求和资源消耗。

　　量子计算的并行处理能力在“本源悟空”上得到了充分体现：单批次数据可生成数百个量子任务并行处理，优化后的模型在心理咨询对话任务中训练损失降低15%，数学推理任务准确率从68%提升至82%。

　　量子计算与AI结合，其跨行业应用潜力巨大，可加速流体动力学仿真、生物医药研发、金融风险评估等领域的复杂计算任务。如，“本源悟空”已完成全球最大规模的量子流体动力学仿真，并接入金融量子云平台探索高效解决方案。

　　中国以用促研推进量子计算迭代发展

　　业内普遍认为，量子计算分为三个阶段：第一阶段——量子优越性。第二阶段——专用量子模拟机。第三阶段——通用量子计算机。

     潘建伟院士团队指出，中国自2023年起已进入第二阶段，计划通过3—5年（即2028年前后）构建专用量子模拟机，重点解决高温超导机理等科学问题。

　　此次“真机实战”是量子计算从理论走向实际应用的关键一步。合肥综合性国家科学中心人工智能研究院副研究员陈昭昀指出，这证明现有量子硬件已初步具备支撑大模型微调的能力，为未来量子计算在AI领域的规模化应用奠定了基础。

　　当前，量子计算算法少、用途窄是制约量子计算发展的重大障碍，通过开源开放可大幅扩展用途、加速迭代。“本源悟空”作为我国第三代自主超导量子计算机，其搭载的72位“悟空芯”量子芯片和可编程架构，已服务全球139个国家超2300万人次，完成35万个量子运算任务，覆盖流体动力学、金融、生物医药等多个领域，进一步巩固了我国在量子算力服务领域的领先地位。2023年央行数字货币研究所运用量子算法优化跨境支付系统，处理效率提升47倍。国家电网应用量子混合算法进行电力调度，降低线损率1.8个百分点。京东物流采用量子退火算法重构全国仓网布局，使仓储成本下降13%。民生银行运用量子机器学习检测金融欺诈，准确率提升至99.97%。这种开源模式使量子编程人才年增长率达340%，催生启科量子等企业开发出量子EDA工具链，中国量子计算专利年增长率保持62%，在量子机器学习、量子化学模拟等应用领域论文引用量全球占比达34%。