姚期智谈AI与量子计算融合发展：人才培养是关键

在上海举行的2025浦江创新论坛"AI量子：量子智能"分论坛上，来自中国科学院和上海期智研究院的姚期智院士带来了精彩分享。他指出，AI与量子计算的融合正推动计算能力突破人类认知边界，量子智能的发展潜力将呈现指数级放大。不过这位顶尖学者也坦言，当前量子AI研究仍处于萌芽期，还需要等待量子计算机技术的实质性突破。

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随着AI技术突飞猛进，对计算能力的需求正几何式增长。传统计算机受限于摩尔定律，算力瓶颈愈发明显。而量子计算凭借其独特的并行处理优势，有望实现计算能力的革命性突破。姚院士以谷歌去年发布的AlphaQubit为例进行解读——这个专门用于量子纠错的AI解码器，通过收集大量量子模拟数据并经机器学习训练，为谷歌"垂柳"量子芯片提供了关键支持。

量子时代的密码安全挑战

量子计算的崛起也对现行密码体系构成威胁。为应对这一挑战，美国早在2016年就启动了后量子密码研究计划。经过严格筛选，源自机器学习的LWE（误差学习）问题最终入选密码标准。在姚院士看来，解决"LWE是否会被算法破解"这个核心议题，将成为量子算法、机器学习和密码学三大领域协同发展的突破口。

AI驱动量子计算新未来

"AI与量子计算的结合将是决定性方向。"姚院士强调，人工智能技术可以显著提升量子比特的数量和计算精度，促进二者形成良性循环。他以量子导航和量子雷达等场景为例，指出量子科技可以采取渐进式发展策略，在技术演进中持续释放产业价值，不必等待量子计算机完全成熟。

谈及产业推进策略，姚院士提醒要兼顾长期投入和短期收益。量子计算的今日成就，正是建立在上世纪物理学基础研究之上的。"真正具有颠覆性的技术突破，往往来自科学家对未知领域的纯粹探索。"他举例说，即使是诺贝尔奖级别的成果，最初也鲜少考虑商业化前景。量子AI虽然已有理论框架，但仍需大量基础研究支撑。

创新人才培养的差异化路径

在人才培养方面，姚院士提出了特色发展理念。他认为中国在AI应用领域已位居世界前列，但在原始创新方面存在明显人才短板。"基础研究人才不追求数量，关键在于遴选出真正适合的人。"2004年他放弃普林斯顿教职回国创办清华"姚班"的经历，印证了这一理念的正确性——经过20年耕耘，培养了一批杰出人才。

姚院士反对"全民科学家"的培养模式。他表示，从零开始的创新探索充满挑战，只有发自内心热爱科研的人才能乐此不疲。"我们需要为不同人才设计个性化成长路径，既为理论研究者提供沃土，也给应用型人才创造空间。"这种分层培养的智慧，正在为中国科技自立自强注入持久动力。