新材料助力AI与量子计算融合，开启科技新纪元
新材料助力AI与量子计算融合，开启科技新纪元
中国科学院院士祝世宁在南京市玄武区未来产业创新交流会上指出，量子信息技术与人工智能作为当前两大科技风口，未来的发展趋势一定是两个赛道的进一步交叉融合。这种融合不仅能够突破传统计算的限制，更为人工智能的发展带来革命性进展。
新材料推动量子计算硬件突破
量子计算利用量子比特（qubits）的叠加和纠缠特性，能够同时处理大量信息，提供远超经典计算机的算力。而新材料的应用，正在推动量子计算硬件实现重大突破。
以超导量子比特为例，这是量子计算硬件的核心组件。我国在这一领域已取得重要进展，“本源悟空”作为我国第三代自主超导量子计算机，搭载的72比特“悟空芯”已实现稳定运行。这标志着我国在超导量子比特制造方面达到了国际先进水平。
为了进一步提升性能，我国首条超导量子计算机制造链已启动升级扩建，重点提升自主量子芯片生产能力和整机组装效率。通过优化超导材料的制备工艺和结构设计，可以提高量子比特的相干时间和保真度，从而增强量子计算的准确性和稳定性。
量子计算与AI融合的应用探索
随着量子计算硬件的进步，专用量子计算已在多个领域展开应用探索。在金融领域，专用量子计算技术在资产组合优化、风险分析、市场预测等场景展现出巨大潜能。例如，美国量子计算公司IonQ与富达应用技术中心（FCAT）合作，使用量子计算机验证了在金融行业有限的价格相关性分析中，量子计算机可以胜过经典计算机。
在医药研发领域，量子计算能够模拟复杂的化学反应和材料特性，这对于发现新药物、新材料以及优化反应过程具有重要意义。英矽智能与多伦多大学合作的研究展示了量子计算在药物发现中的潜力。通过量子-经典混合框架，研究人员成功生成并筛选出针对KRAS蛋白的有效抑制剂。
此外，量子计算在通信网络领域也展现出重要价值。相比5G，6G将面临更大规模业务优化、更大规模网络优化、更大规模信号处理和机器学习大模型训练等计算难题，经典计算与算法面临着巨大压力。量子机器学习具备量子计算指数级并行运算优势，天然具有处理海量数据的优势，能够带来信号处理、网络优化、业务优化，为网络智能化提供了新动力。
面临的挑战与未来展望
尽管前景广阔，但量子计算目前仍面临技术难题，如量子退相干和错误率高等。此外，现有AI算法需要重新设计以适应量子架构。根据ICV数据，2023年全球量子产业规模达到47亿美元，预计到2035年将增长至8117亿美元，年均复合增长率高达44.8%。
为推动量子计算科学研究与行业应用有效结合，南京市玄武区联合玻色量子、电子城高科成立了“南京量子计算产业创新平台”。该平台将打造国内首个以产业应用落地为主要任务的量子计算产业研究院，致力于构建完整的量子计算上下游生态，加速量子计算应用落地。
北京量子信息科学研究院副院长、清华大学教授龙桂鲁表示，通过“量子+”的方式推动我国相关产业的转型和升级，不仅能提升传统产业的效率和竞争力，培育新的经济增长点，还能催生新质生产力，为我国的科技创新和经济发展做出更大贡献。
总之，人工智能与量子计算的融合代表了未来科技的重要发展方向，虽然存在挑战，但其潜在影响深远，值得持续关注和探索。