当量子遇见AI：六位院士解锁科学新发现，共绘智算新蓝图

飞象网讯 （孙迎新/文）8月3日，深圳。与天气一样火爆的，还有一场科技巅峰对决的大会。

作为现今科技赛道的两个王者，当量子计算遇见人工智能，究竟会碰撞出怎样的火花？

在这种火热的氛围里，第五届CCF量子计算大会暨大湾区量子科学论坛、量子科技与产业融合大会拉开了帷幕。大会由中国计算机学会、中国物理学会联合主办，以“量与质相融合，量超智共融”为主题，汇聚全国近千家高校、科研院所、领军企业、初创企业与创投机构，参会规模超过2400人，成为国内量子科技领域跨学科深度交叉、政产学研用金高度融合的高水平盛会。

面对这样的参会规模，就连久经大场面的专家都忍不住感慨。中国工程院高文院士直言：“今天看到我们这个量子会议规模这么大，确实是很不容易，让我印象很深刻。”这句评价，也从侧面印证了量子计算在国内学术与产业界，日益增强的号召力。

更令人瞩目的是，这场盛会具有的学术高度，与带来的产业温度都是前所未见。大会不仅邀请到近200位中外院士和专家学者，集中分享量子计算与AI领域的前沿成果，更汇聚了众多行业头部企业、初创企业、政府部门与创投机构，共商技术落地与生态建设。

中国科学院姚期智院士对本届大会给予很高评价。在他看来，召开本次大会“对于推进量子+人工智能+计算机这三大科学的交叉有特别积极的作用”，并且指出“我们国家在量子、人工智能、计算机科学三大方向都位居世界前列”，相信大会必能碰撞出智慧火花，“共同将‘量智计’三个领域融合的理想，往前更推进了一步”。

掌声响起时，真正的焦点也回归技术本身。结合六位院士的发言，当今量子计算领域最热门的三大话题也递到眼前。

热点一：AI赋能，量子纠错的破局之道

尽管量子计算目前仍处在发展初期，但物理量子比特的错误率与应用要求之间，早已横亘着一道技术鸿沟；而传统依靠物理手段降低误差，已渐近天花板，出路在哪里？

所幸，人工智能正成为加速量子计算研发，尤其是量子纠错与芯片校准等核心难题的关键力量，也成为当下最具突破潜力的热点方向。

我们看到，量子计算与AI的融合已成趋势，AI在量子计算发展过程中的比重也越来越大。中国科学院向涛院士认为：“从总的角度讲，量子计算、AI和量子多体物理的融合的趋势是在加深。第一就是AI赋能量子计算，当前进展是非常快的。一是加快了量子计算这个技术的发展迭代速度，也成了其发展的一些核心的帮手。”

此外，量子计算当前最需要的是跨越技术鸿沟，满足纠错刚需。向涛院士指出：“量子计算从目前来看，它的现状和差距还是比较明显的。就是我们现在的物理上的量子计算的错误率，大约是在1%的量级。但要达到真正的应用，或者解决比如破解密码的问题，我们还差八个量级。这是一个我们必须跨越的技术鸿沟。”

正因为有鸿沟需要跨越，才更加彰显AI赋能量子计算的重要性。AI赋能量子计算，主要体现在五个方面。

向涛院士认为：“从AI赋能这个量子计算技术上讲，目前主要在这五个方面：一个是在芯片的校准，第二就是纠错和解码，第三就是芯片的设计，第四是量子电路的编译和测控。同时对一些现在已有的一些量子算法，比如变分量子算法，在加速变分参数的收敛，缓解梯度消失问题等等方面，也都是有很大的帮助或者参考价值。”

热点二：“量超智”共融，融合计算的新范式

今天看来，没有人会否认，算力正成为大国博弈的新疆域。

面对经典芯片日益逼近物理极限、单一计算范式难以应对重大科学问题的局面，量子计算+超级计算+人工智能三者的融合，也就是“量超智”共融，已成为全球量子科技与高性能计算发展的必然趋势，并正从理念走向国家级算力基础设施。

从现实需求来看，算力瓶颈成为生物制药、先进材料、工业优化等多领域的核心卡点，而量子计算凭借独特的并行优势，为三者的融合提供了革命性的路径。

中国科学院薛其坤院士指出：“AI、超算与量子计算技术的深度融合，也正在重塑量子材料的研发、量子算法迭代的研究范式，三者协同发展已是全球量子科技的必然趋势。”

在全球量子科技协同发展这盘棋局中，布局国家级算力网就是一步胜负手。

对此，高文院士从更高维度畅谈了“量超智”为计算开辟的新路，并介绍了鹏城实验室牵头的中国算力网与先进计算网络国家重大专项。

高文院士表示：“我们希望能做一个10G级的算力，10P级的网络和10G瓦级的清洁能源的融合底座。这样我们就可以给所有的国家实验室，提供这种融合的计算资源。我觉得其实量子给了新的一个想象空间，所以我非常期待‘量超智’能够给计算走出一条新路来。”

有了融合能源的底座，还需要另一个元素的发力：系统架构。中国工程院郑纬民院士从超算系统架构角度进一步做了印证。在他看来，“为了追求极致的计算速度，形成了智算超算融合新的架构。现在顶尖的超算本质上就一台巨大的专门用于科学研究的AI计算机，而在我们前面，就是AI、超算，与量子计算三者结合的方向。”

在谈及国际对标与竞争时，高文院士指出，美国能源部6月的“量子超算计划”要构建AI、超算与容错量子计算，深度融合的国家级量子超级计算平台，并呼吁我国也要有对应计划。

郑纬民院士也表示：“美国推出了一个名字叫‘超世纪计划’的国家级项目，也是用了超算+ AI+量子的融合技术。”

热点三：AI for Science，科研范式之变

我们知道，量子力学是物质科学的底层物理，而AI正在引发计算物理与科学研究的范式革命。

它突破尺度、自由度与探索空间的瓶颈，让曾经的禁区，成为了新的战场。中国科学院龚新高院士指出：“AI对物质科学的意义，不只是让过去不可算、不可设计的问题成为新的研究对象，特别是对材料全空间的设计和合成成为了可能，更是应该是打开了新的研究范式，新的发现。在AI出现之前，做计算的人是要受训练的，但是到最近几个月，用skills就可以解决这些问题。在未来，谁想干这个事情，就要会用skills。只要会讲话，你就可以做计算。”

由此可见，AI的革命不仅是突破认知的极限，从经验驱动走向数据驱动，更是催生物质科学研究的新范式、新发现。

在这方面，高温超导的发现便是有力的证明。向涛院士以“AI加速高温超导体发现”为例，将量子多体理论（西格玛键金属化原则）与AI筛选结合，从数据库200多万种材料中，预测出31种潜在的高温超导材料，而其中18种此前从未被预测过。

在另一方面，由AI驱动的科学已成为发展主流，并且势不可挡。郑纬民院士从超算系统角度指出，“AI for Science已成为高性能计算的主流趋势，我们把它翻译成了AI驱动的科学，就是用到人工智能，比如机器学习、深度学习来帮助科学家做研究，比如用AI预测蛋白质结构，用AI加速新材料开发。”

针对三者的互促，向涛院士总结道：“量子计算的量子多体理论和AI的交融，实际上也成为了发展的趋势。我相信AI将加速量子计算的研发速度，带来量子多体理论的突破，同时加速了新材料的发现。”

当然，最具有高度和大局观的总结便是：算力即国力。谁能造出最强的科学大脑，谁就赢得未来。高文院士指出，立足国家竞争力，我国已在量子、AI、计算机三大方向位居世界前列，更应发挥举国体制与跨学科协同优势，推进三领域融合，服务国家战略。