2025年6月6日，2025全球人工智能技術大會（GAITC2025）專場活動之一的量智融合專題活動在杭州召開，活動由中國人工智能學會聯合北京玻色量子科技有限公司（以下簡稱“玻色量子”）、廣東緯德信息科技股份有限公司（以下簡稱“緯德信息”）共同舉辦。國務院參事、清華大學信息科學技術學院院長、北京信息科學與技術國家研究中心主任、中國人工智能學會理事長戴瓊海作為名譽主席與杭州未來科技城管委會黨工委委員勵波現場致辭，中國科學院計算技術研究所研究員孫曉明與玻色量子創始人&CEO、粵港澳大灣區（廣東）量子科學中心PI研究員文凱博士作為主席聯合主持。

　　活動現場，戴瓊海理事長、玻色量子創始人&COO馬寅以及國家萬人計劃領軍人才、國家科技創新人才、廣州市杰出人才、緯德信息創始人尹健攜手發布“‘CAAI-玻色’量子計算應用創新基金”，這是由中國人工智能學會與我國量子計算公司首次發起的“量子計算+AI”揭榜掛帥項目，也是量子計算首次融入人工智能生態圈的標志性起點。

　　上海交通大學二級教授、國家杰青獲得者熊紅凱，清華大學教授、北京量子信息科學研究院副院長龍桂魯，中國科學院計算技術研究所研究員孫曉明、西安電子科技大學華山特聘教授、CAAI教育工委會副秘書長李陽陽、浙江大學計算機學院百人計劃研究員盧麗強、上海交通大學助理研究員肖太龍、玻色量子研發總監高奇等出席了此次活動并發表了精彩演講。

　　在以“量子計算+AI：下一代顛覆性技術的融合革命”為議題的圓桌對話上，熊紅凱教授、龍桂魯教授、文凱博士圍繞專用量子計算機、量子-經典混合AI算法、量子原生AI“玻爾茲曼機”等技術的發展優勢與挑戰等進行了深入探討。此次人工智能領域的眾多頂尖學者與玻色量子的頂級技術專家共研“量子計算+AI”的學科交叉基礎理論、算法構建、硬件設計和場景驗證技術創新等工作，引起了業內外頂尖專家、優秀學者的高度關注與廣泛支持。

　　大會現場

　　玻色量子創始人&CEO文凱博士主持

　　戴瓊海理事長：量子計算與AI的交匯融合，引領新一輪科技創新的浪潮

　　戴瓊海理事長致辭

　　戴瓊海理事長表示，非常高興參加2025全球人工智能技術大會專場活動之一量質融合專題活動，共同見證“CAAI-玻色”量子計算應用創新基金的正式發布，這將能帶來不一樣的成果產出和人才培養。我謹代表中國人工智能學會，也以一名科技工作者的身份對基金的設立表示祝賀，對玻色量子在推動前沿科技融合方面的積極探索給予更高的贊賞。當前的人工智能和量子計算正在分別經歷深刻的變革，這兩個方向都是“卡脖子”技術，二者的交匯融合，也一定能引領新一輪科技創新的浪潮，此次中國人工智能學會與玻色量子的合作走在了前列。

　　一方面量子計算有望突破當前AI模型訓練的算力瓶頸，提升算法的效率等，而在提升算法效率上，人工智能也可以反向賦能量子技術的發展，特別是在量子控制、誤差校正、算法設計等方面，為量子系統的穩定性和可擴展性，提供了一個全新的路徑。因此，量智融合是此次會議最重要的核心，不是單向技術的縱向疊加，而是在多領域、多學科的橫向連接，以協同創新非線性的增長。

　　為了加快推動這一前沿方面的落地探索，中國人工智能學會與玻色量子聯合設立了量子計算應用創新基金，該基金支持一批具有原創性、突破性的創新工作。近年來，玻色量子在光量子計算機研制、量子編程平臺建設、量子教育推廣等方面取得了令人矚目的成果和進展。玻色量子積極投入“量子計算+”生態的建設，主動與高校、科研機構建立開放合作的關系，積極推動中國量子科技的發展走向應用的前列，這種責任感和前瞻性值得我們贊賞和充分肯定。

　　戴瓊海理事長寄語，期待大家能夠在此次活動上進行深入交流，各位嘉賓能暢所欲言、深入碰撞，也希望大家能夠辯論、討論、爭論，站在創新機遇為起點，匯聚各方的資源與智慧，推動中國在量子融合的技術路徑上率先突破。最后，預祝量智融合專題會取得圓滿成功！

　　勵波：量子計算+AI是搶占未來話語權的關鍵路徑

　　杭州未來科技城管委會黨工委委員勵波致辭

　　杭州未來科技城管委會黨工委委員勵波在致辭中表示，非常榮幸代表杭州未來科技城，與各位共同見證人工智能與量子科技融合發展的新起點。人工智能是底座，量子科技是躍遷力，二者融合是搶占未來話語權的關鍵路徑。杭州已構建“1+3+X”未來產業體系——以人工智能為基座，聚焦低空經濟、人形機器人、類腦智能三大風口，前瞻布局量子信息等“X”個前沿領域。未來，我們將重點關注“量子算法加速AI訓練”“神經擬態計算”等融合賽道，讓更多“從0到1”的成果在此綻放。

　　重磅發布“CAAI-玻色”量子計算應用創新基金

戴瓊海理事長、玻色量子創始人&COO馬寅、緯德信息創始人&董事長尹健等共同參與點亮儀式

　　會上，戴瓊海理事長、玻色量子創始人&COO馬寅以及緯德信息創始人&董事長尹健共同上臺參與點亮儀式，重磅發布“CAAI-玻色”量子計算應用創新基金。該基金的正式發布，不僅大力推動量子計算前沿技術率先從實驗室邁向AI產學研用生態圈，也點燃了量子智能變革的燎原之火。

　　“CAAI-玻色”量子計算應用創新基金由中國人工智能學會和國內量子計算領軍企業玻色量子共同發起，主要聚焦“場景驗證、培育融合人才、打通轉化鏈路”，致力于面向全國各領域學者搭建“量子計算+”的產學研合作及應用研究平臺。該基金為全國范圍內最具創新力的學者提供了解與使用量子計算技術、探索和實現量子計算應用的機會，并通過連接跨領域學者與企業研發團隊的產學研合作，推動量子計算新技術在各領域中的應用研究與落地，為中國量子產業的發展和創新儲備人才力量。此次基金共發布兩項技術研究命題，持續以量子計算技術在人工智能、優化等領域的應用場景發掘作為主要研究方向。

　　量子計算+AI：下一代顛覆性技術的融合革命

　　孫曉明研究員：回望過去5年，人工智能技術特別是生成AI的爆發，讓我們見到計算模式上有很多顛覆性的發展；未來5年，量子計算很可能從實驗室走向應用，所以今天人工智能和量子計算的融合很可能是一個必然趨勢。現在生成式AI發展很快，但是各種量子計算硬件路線尚未收斂，請問各位嘉賓認為在這一階段人工智能和量子計算的學者可以做點什么？

　　熊紅凱教授：人工智能現在用到兩個很基礎的工具，第一，用神經元疊加通用函數的逼近做近似，這個近似是通過數學的最優化方式表現成最優梯度傳播去擬合成神經網絡；第二，是大模型擴散或者生成，這是在分布逼近的情況下進行采樣。我們受限于兩種途徑，一種是傳統方式通過比較好的模型用輕量化的方式進行優化，如果能直接用量子計算的方式優化，不用走傳統的老路，可以得到一個用非常強大的算力得到全量化的模型，現在光計算和量子計算技術路線就在做這一方向的結合，但是都有各自的約束性，限制性，如果兩方面能夠結合這是最好的，一個是通用的工具能寫出來，第二能夠真正多元化寫出一個EDA的工具，把傳統的網絡優化，網絡結構搜索、網絡梯度優化問題做更廣義的逼近。

　　龍桂魯教授：長期來看，隨著量子計算機的成熟會給AI提供算力支持；短期來看，我們可以受到包括DeepSeek在內的杭州六小龍的啟發。在當前的量子計算機硬件研發階段，我認為，以玻色量子自研的相干伊辛機為代表的專用量子計算機能提供的強大算力，對多行業的某些特定問題高效提供了算力的加速支持。而通用量子計算機的發展可能需要更長的時間。

　　李陽陽教授：量子計算和人工智能是雙向賦能，對于人工智能現在面臨的算力，包括一些大量的能量消耗，其實更加渴望量子計算，大家深入研究量子計算發現它是可逆計算，它可以打破摩爾定律，包括它的可逆計算適合綠色、環保的芯片研發。量子計算機硬件的真正出現，將為人工智能帶來顛覆性改變，所以我們研究算法的科研工作者，要改變研究計算機的編程思想和方式。

　　文凱博士：2020年，谷歌發布了可快速建立量子機器學習模型原型的開源庫TensorFlow Quantum，這個框架使得創建結合人工智能機器學習和量子計算的算法和混合模型成為可能。也是最早的“量子計算+AI”計算框架。龍老師做的LCU的線路分解，在這些人工智能線路模型中也發揮了非常重要的作用。量子原生的人工智能的計算范式，把以前在計算機上比較難訓練的場景，可以用以相干伊辛機為代表的專用量子計算機進行采樣、訓練、優化。通過發布“CAAI-玻色”量子計算應用創新基金，希望能進一步擴大生態發展，進一步擴大量子計算的技術優勢賦能，能夠更快地與人工智能的各個場景領域相結合，我們希望通過構建“量子計算+”的生態來加速實現量子和人工智能的真正融合。

　　熊紅凱教授：智能往何處去：大模型與信號處理

　　上海交通大學二級教授、國家杰青獲得者熊紅凱在現場發表了以“智能往何處去：大模型與信號處理”為主題的精彩演講。熊紅凱教授分別從大模型與信號處理的研究背景、基于物理信息的信號重建與生成、數學物理與信號處理的交叉研究三大方面進行了深入分享。熊紅凱教授提到，相干伊辛機是利用光子自旋的哈密頓量和QUBO問題的映射關系，與物理系統的自然演化特性，將能量下降與最優化目標結合，相比超導、離子阱等通用量子計算，具有量子比特數規模大、室溫穩定運行、低功耗等獨特優勢，而基于相干伊辛機的神經網絡訓練，是指利用光子自旋的哈密頓量和QUBO問題的映射關系與物理系統的自然演化特性，實現多層神經網絡的訓練過程。通過對數據和網絡參數的編、解碼，神經網絡訓練梯度中梯度下降過程可轉化為組合優化問題，進而由相干伊辛機高效解決。

　　龍桂魯教授：量子信息與人工智能

　　清華大學教授、北京量子信息科學研究院副院長龍桂魯在現場發表了以“量子信息與人工智能”為主題的精彩演講。龍桂魯教授認為，量子機器學習根據現在使用的數據和方法，可以分成四大類：CC是經典的人工智能機器學習；CQ是數據是經典，但是方法是量子的；QC是數據是量子的，而方法是經典的；QQ是數據和方法都是量子。現在主要是可以把CQ用經典的機器學習助力量子，比如一些輔助攻克技術的問題。量子芯片的建模設計表征，解決量子科學的問題：糾纏度量、相變等。

　　孫曉明研究員：機器學習中激活函數的高效量子線路實現

　　中國科學院計算技術研究所研究員孫曉明在現場發表了以“機器學習中激活函數的高效量子線路實現”為主題的精彩演講。孫曉明研究員認為，理論上，量子機器學習或量子神經網絡的表征能力原則上可超越經典神經網絡，這是它能在特定機器學習問題上展現優勢的關鍵。但經典機器學習在可靠性、安全性之外的另一重要問題是可解釋性。雖然現有多種模型架構和理論解釋，但在一定程度上大模型仍常被視為一個黑盒。量子場景更為復雜——當我們將經典激活函數/單元替換為量子單元后，量子態空間維度大幅擴展，且其操作是高維空間中的廣義旋轉（General transformation）而非簡單的線性變換。

　　李陽陽教授：量子計算、優化與學習

　　西安電子科技大學華山特聘教授、CAAI教育工委會副秘書長李陽陽在現場發表了以“量子計算、優化與學習”為主題的精彩演講。李陽陽教授重點分享了基于量子進化的量子卷積神經網絡結構優化、基于量子進化的量子神經網絡參數優化、基于經典量子聯合的量子神經網絡編碼、基于量子生成對抗網絡的SAR圖像去噪、基于量子進化神經網絡架構搜索的遙感圖像目標分類、基于矩陣乘積態量子張量網絡的多模態情感分析等方面的最新研究成果。李陽陽教授提到，團隊已與玻色量子在專用量子計算方面開展了多項合作。

　　盧麗強教授：當 AI 遇見量子：雙向賦能的實踐探索

　　浙江大學計算機學院百人計劃研究員盧麗強在現場發表了以“人工智能與量子計算的交叉賦能”為主題的精彩演講，揭示了兩大領域交叉創新的前沿進展。盧麗強教授指出，AI 與量子計算的協同發展可借鑒GPU的成功路徑 —— 從架構優化、軟硬協同到生態營造：如GPU 通過引入Tensor Core實現定制優化，AlexNet 通過雙通道設計適配 GPU 硬件，以及CUDA 框架發展至今的生態價值。

　　肖太龍教授：量子AI前沿突破：量子機器學習的探索與創新

　　上海交通大學助理研究員肖太龍在現場發表了以“量子人工智能與實際應用優勢”為主題的精彩演講。在計算成像領域，肖太龍教授團隊率先將量子機器學習應用于單像素成像系統，突破傳統算法依賴大量標記樣本的瓶頸，還通過實驗驗證了量子特征空間在低采樣率下的信息提取優勢。此外，團隊還提出了“局部等效維度判據”從理論上解釋了量子模型的泛化能力，為量子AI的實際應用提供了關鍵理論支撐。尤其值得關注的是，團隊將 AI 生成模型與量子物理深度結合，提出關聯記憶量子玻爾茲曼機算法，依托相干伊辛機克服經典全連接玻爾茲曼機訓練的負相算力瓶頸，為提升圖像生成質量與生物醫藥建模能力開辟新路徑。

　　高奇：相干光量子計算機的人工智能賦能實踐

　　玻色量子研發總監高奇在現場發表了以“相干光量子計算機的人工智能賦能實踐”為主題的精彩演講。會上，高奇特別提到了玻色量子自研的“量子原生AI”——量子玻爾茲曼機訓練方法。這一創新方法巧妙利用了伊辛模型與玻爾茲曼機在數學上的等價性，解決了經典玻爾茲曼機因高復雜度而無法高效訓練的難點。玻色量子提出的基于相干光量子計算機的量子訓練方法，以量子采樣替代傳統的Gibbs Sampling方法，大幅提升了玻爾茲曼機的訓練效率，展現了“量子+AI”的深度融合。

　　未來，隨著量子計算與AI等前沿領域的深度融合，玻色量子將以光量子計算為引擎，聯合中國人工智能學會等合作伙伴不斷推進實用化量子計算的場景落地，引領AI行業向精準、高效的發展范式加速邁進，加速“量子計算+ ” 生態不斷實用化創新發展。

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