玻色量子马寅：光量子与AI协同，探索实用化落地

摩尔定律逐步失效，经典计算架构的性能瓶颈日益凸显。单纯依靠堆叠硬件，已无法满足当下人工智能等场景爆发式的算力需求。在众多前沿技术中，量子计算正成为科技界关注的核心方向。

作为国内探索光量子计算与 AI 结合的创业团队，玻色量子正尝试推进量子计算在具体场景中的商业化落地。玻色量子联合创始人兼 COO 马寅分享了关于光量子技术路线选择、AI 协同价值以及工程化落地的思考。

硬科技落地：从单点问题切入产业

硬科技的发展通常经历科研突破、工程验证、产品化与可复制商业化四个阶段。量子计算已经跨越了纯实验室阶段，正逐步走向工程化与产品化。

在当前阶段，量子计算的核心价值在于解决特定环节的「单点」瓶颈，而非将整套业务流程全盘量子化。在通用计算能够满足绝大多数需求的背景下，泛 AI 大数据运算、超大规模参数网络调校以及组合优化等场景对算力提出了极高要求。

例如在包含上千亿参数的大模型训练和优化中，经典服务器集群受限于卡间互联带宽与能耗。量子计算利用量子叠加效应，能够在海量参数组合中寻找最优路径，为传统被视为经验性极强的参数调校提供物理层面的算力支撑。在金融组合投资、银行风控降维处理、药物分子筛选与对接等组合优化场景中，量子加速已经开始显现应用价值。

马寅特别澄清了业内常见的误解：量子通信与量子计算并非矛与盾的关系。量子通信是基于物理特性的信息论加密工具，而量子计算解密本质上是算法计算能力的提升。受限于高保真度逻辑量子比特的规模，量子计算真正实现攻破现有密码体系仍需较长时间。当前的重心应当放在通过算力加速缩短关键计算节点的时间，尽早体现量子优势。

路线抉择：光量子的商业化可行性

目前量子计算主流路线包括超导、离子阱与光量子。玻色量子选择押注光量子路线，核心是基于产业落地与工程化实现的考量：

1. 常温运行与体积控制：与超导路线需要极低温稀释制冷机不同，光量子计算设备能够在常温环境下工作，整机体积可控，具备向集成化、小型化演进的基础。
2. 比特扩展科研优势：光子作为玻色子，在物理机制上具备扩展更多量子比特的理论验证可行性。
3. 软硬件可编程性：通过光电混合控制与算子封装，客户可以通过软件接口直接调用算力。
4. 人才与供应链成熟度：光通信行业积累了较为扎实的控制与测量人才储备与工程基础。

当然，光量子方案也存在光子难以长时间存储、可编程控制难度极高、噪音干扰及容错理论仍处起步阶段等挑战。

针对组合优化问题，玻色量子推出了相干伊辛机（CIM）。相干伊辛机将物理规律与光电控制结合，能够在几毫秒内处理万级别节点的经典 NP-Hard 问题，如最大割问题（Max-Cut），并可加速人脸识别聚类等 AI 运算。马寅指出，工业客户通常不单纯关注绝对物理比特数，而是以实际能够解决的节点规模与计算复杂度为核心价值指标。

实用化周期：三到五年迈向量子实用化

国内硬科技创业倾向于稳步验证、小步快跑的路径。对于实现百万量子比特的远期愿景，其潜在应用空间包括类脑量子仿真、精准模拟可控核聚变等基础科学突破。

从演进路径来看，量子计算首先在特定单点场景展现出超越经典计算的量子优势；随后在三到五年内，通过完善软硬件解决方案，进入覆盖组合优化、量子化学模拟等领域的实用化阶段；最终长期目标才是通往全场景的通用量子计算。

当前阶段，玻色量子主要通过两类产品形态面向市场：一是基于大型工程机搭建的云平台服务，满足气象仿真等离线计算需求；二是面向金融、通信等对数据安全要求极高的中小型商用整机，支持私有化部署。随着核心器件与关键组件实现自主化，量子计算正在从实验室深处加速迈向产业应用的前沿。