破解AI4S应用难题，量子计算已经开始立功了

量子计算+AI for Science：一场正在发生的科研范式变革

智东西
作者 ZeR0
编辑 漠影

当生命科学、脑机接口、新材料研发这些前沿领域，集体撞上传统计算的“算力天花板”时，出路在哪里？答案或许就藏在量子世界那独特的并行性与物理本质之中。

4月16日，一场聚焦“量子计算+AI for Science”的研讨会在北京举办。会议由北京玻色量子科技有限公司主办，北京诺禾致源科技股份有限公司协办，在中关村科技园区朝阳园管理委员会指导下，吸引了产、学、研、资各界的近百位专家代表。会议的核心议题很明确：展示专用量子计算技术如何在前沿科研的深水区，撬动那些经典架构难以解决的难题。

从战略布局到产业落地：一个创新生态的成形

会议开幕，北京市朝阳区副区长，中关村朝阳园党工委副书记、管委会主任娄毅翔点明了背景。传统计算架构在应对生命科学等领域日益复杂的模型时，已显得力不从心。而量子计算，凭借其并行搜索、玻尔兹曼分布能量采样等“天生优势”，为破解AI4S（人工智能驱动的科学研究）的深度应用困局，提供了一条全新的技术路径。

这不仅是技术趋势，更是产业升级的迫切需求。为此，朝阳区前瞻性地布局了“光智空间”人工智能创新街区，目前已集聚了包括玻色量子在内的150余家光电子及量子产业企业，意图打造一个量子计算与AI4S融合发展的核心承载地。娄毅翔提出了三点期望：携手攻坚核心技术、加速场景赋能落地、共建融合产业生态。

战略的落地，需要具体的抓手。会上，玻色量子分别与诺禾致源、心语未来签署了前沿技术合作协议，标志着“量子计算+生命科学”与“量子计算+脑机接口”两大前沿赛道，正式从实验室走向真实应用场景。

生命科学：当量子计算遇见单细胞组学

在“量子计算+生命科学”领域，玻色量子与全球领先的基因科技公司诺禾致源联手，目标直指生命科学研究及人类健康领域的实际痛点。双方的合作逻辑清晰：整合玻色量子的专用量子计算硬件算力与诺禾致源的生物信息分析能力，探索量子算法在基因测序、单细胞测序、空间组学乃至蛋白质组学等复杂场景下的应用潜力。

诺禾致源首席科学家田仕林博士分享的合作成果，揭示了这一融合的必要性。当前主流的单细胞组学数据分析模型，大多基于高斯分布等数学假设，这与真实生物系统高度异质性、多峰分布的复杂动态存在“错配”。这种“错配”导致分析结果失真，关键生物信息丢失，稀有细胞类型容易被掩盖。

怎么办？研究团队引入了一个更贴近生物系统本质的“物理先验”——玻尔兹曼分布。它能更好地刻画生物系统的复杂动态，但在经典计算机上求解却面临“维度灾难”，算力需求呈指数级增长。

突破口在于量子计算。双方基于玻色量子的相干光量子计算机，开发了QBM‑VAE（量子玻尔兹曼机-变分自编码器）模型。测试结果令人振奋：该模型不仅清晰刻画了造血干细胞向不同细胞类型分化的精细轨迹，还能有效消除细胞周期对分析的干扰，准确归类增殖细胞。这为单细胞组学解析开辟了一条基于量子物理原理的全新技术路径。

脑机接口：量子计算实现毫秒级神经解码

另一边，“量子计算+脑机接口”的融合则瞄准了响应速度的极限。中国科学院上海微系统与信息技术研究所研究员孙鎏炀指出，随着脑机接口电极通道数从几十激增至成千上万，采集的神经信号数据量爆炸式增长，传统冯·诺依曼架构的“算力天花板”已成为制约系统实时响应的核心瓶颈。

针对这一挑战，玻色量子、上海微系统所和心语未来联合研发了全球首个量子光计算神经解码系统。这套方案的思路堪称“碘伏”：它将神经信号的解码推理过程，直接映射为物理系统的能量弛豫过程。让整个光量子系统自然收敛到最低能量稳定状态，这个状态对应的就是解码结果。

这种“物理原生推理”模式，从根本上跳过了传统数字计算的层层步骤。实际测试中，该系统实现了约0.075毫秒的极低延迟，比基于GPU的传统方案快了一个数量级。更重要的是，其处理延迟不随问题复杂度增加而显著提升，具备优异的可扩展性。这意味着，量子计算有望为未来高通道、高精度、实时交互的脑机接口，提供坚实的底层算力支撑。

从类器官到新材料：量子计算的跨界赋能

量子计算的赋能范围远不止于此。在肿瘤研究领域，上海市肿瘤研究所向冬喜教授分享了类器官这一平台级技术的应用。类器官能在体外模拟真实组织的特征，是精准医疗和新药研发的利器。但要构建其“数字孪生”，整合多模态临床数据并进行动态模拟，计算复杂度极高。

量子计算在这里能发挥三重作用：加速医学数字孪生开发、构建基于临床数据的量子-类器官数字模型、以及应用于虚拟临床实验的量子机器学习。例如，利用玻色量子自研的1000量子比特相干光量子计算机，可以实现毫秒级求解复杂优化问题，其速度超越经典计算数万倍，为多尺度、高精度的生物系统模拟提供了可能。

而在更基础的材料科学领域，“材料瓶颈”正制约着电池、芯片等核心产业发展。上海交通大学材料学院吴蕴雯教授指出，新材料研发本质上是一个在多维、高维空间中寻找最优结构的组合优化问题，经典计算极易陷入“维度灾难”。

量子计算的超强并行处理能力，在这里找到了用武之地。吴蕴雯教授分享的应用验证表明，无论是需要高精度拟合的复杂材料设计，还是在数据稀缺条件下的结构探索，相干光量子计算机都能在毫秒级时间内，锁定超越经典算法极限的潜在最优解。这种“量子-经典协同”的新范式，显著提升了新材料发现的效率与精度，有望大幅缩短研发周期。

结语：一个融合创新的未来已来

纵观整场研讨会，一个清晰的图景浮现出来：量子计算不再是遥远的概念，它正作为一种实用的专用计算工具，深入生物信息、脑机接口、新材料发现等科研最前沿，解决那些切实存在的算力瓶颈。

从单细胞数据的物理本质建模，到脑神经信号的实时物理解码，再到材料空间的全局量子寻优，量子计算凭借其与物理世界的内在契合度，正在开启“AI for Science”的新阶段。随着以“光智空间”为代表的创新生态持续完善，“量子计算+AI for Science”不仅将成为突破科研边界的利器，更可能成长为北京国际科技创新中心的一张崭新名片。这场由底层算力驱动的科研范式变革，已然拉开序幕。

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