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本届CCF量子计算大会与大湾区量子科学论坛联合举办，以“量与智相融合，量超智共融算”为主题，多个分论坛涉及到量子理论研究、技术突破、产业趋势、落地应用的方方面面。其中，8月4日下午举办的“专用量子计算+AI应用”分论坛，邀约各行业专家代表分享了专用量子计算的落地实践。
“专用量子计算+AI应用”分论坛现场
在论坛上，中国医学科学院药物研究所张金兰研究员围绕“量子计算驱动解析双环醇治疗药物性肝损伤机制”作主题报告谈到，为了从负熵角度刻画细胞生物学状态，针对传统分析难以探索细胞热力学特征及高维玻尔兹曼采样对经典计算不可行的挑战，研究依托玻色量子专用量子计算机构建量子与经典混合模型scQuantaVita，解决量子采样瓶颈，并提出“细胞系统势能”CSP指标。研究表明，专用量子计算定义的细胞能量可成为细胞功能状态的定量刻度，实现定量刻画细胞“促炎高能量、修复低能量”的特征，从而进一步揭示了双环醇通过调控不同类型巨噬细胞实现损伤肝组织修复的作用机制。
中国科学院上海微系统与信息技术研究所李根博士以“脑机接口与专用量子解码”为主题，指出脑机接口领域神经数据量快速增长，传统计算架构面临日益突出的准确性与时延瓶颈，研究团队与玻色量子合作开发QSRBM专用量子神经解码框架，将单神经元脉冲数据编码为专用量子计算机可处理的自旋变量，通过物理系统的能量弛豫过程获得解码结果，并围绕视觉刺激、运动控制和感觉状态三类动物范式开展验证。结果显示，QSRBM在量化编码下的多个神经解码任务中达到或优于GPU上的Transformer、Conformer等模型，计算时间约为0.075毫秒，较GPU模型提升一个数量级，为高通量神经信号的快速解码提供了新的技术路径。
上海交通大学饶梓元副教授围绕“专用量子计算赋能合金研发”主题则谈到，当前在新材料发现领域，合金研发面临实验数据稀缺、性能影响因素复杂及高维设计空间难以高效探索等挑战。研究团队以低膨胀高熵因瓦合金为对象，引入玻色量子专用量子计算机，构建AI、专用量子计算与实验深度融合的主动学习闭环。专用量子计算能够强化AI处理复杂采样与组合优化问题的能力，未来将与大模型、知识库、高通量实验及自动化平台进一步融合，有望推动合金研发由数据驱动迈向智能驱动并推动实现材料设计、制备、表征与优化的自主闭环。
其它专家代表的分享，不一一赘述。用北京量子院副院长龙桂鲁的观点总结：专用量子计算在金融、生物医药、人工智能等场景的应用成效正在加速显现。从药物研发到合成生物制造，从脑机接口到新材料设计，从电力系统到海洋预测，专用量子计算已成为走进千行百业解决实际问题的生产力工具。
人工智能时代：量智融合的底层驱动
从各位专家代表的分享可以感受到，“专用量子计算+AI应用”不再是实验室的科研探索，而是深入到各类新技术新产品的研发阶段，已经展现出令业界惊艳的潜能。
“专用量子计算+AI应用”作为量智融合的组成部分，正在成为推动计算范式变革的重要引擎。不止应用实践，在本届大会上，多位业界权威专家分享了量智融合乃至量超智融合的最新研究进展，为量子计算技术提前赋能经济社会不断蓄能。
其底层驱动，源于全球正在进入人工智能时代，AI大模型对算力的需求几乎没有止境，量子计算擅长应对高维向量检索、全局最优解搜索等复杂任务的算力降维，能够弥补经典GPU的算力短板，降低大模型训练、数据生成的算力成本，提升模型运算效率。面向AI4S（人工智能驱动科学研究），量子计算的应用场景更加广泛。