8月3日至4日，以“量子计算与计算机学科的交融共进”为主题的第三届CCF量子计算大会（CQCC 2024）在湖南长沙召开。期间，CQCC 2024的“量子计算应用论坛”成功举办，量子计算领域的专家学者、行业领袖和创新企业家共同探讨量子计算的最新应用案例、实践感悟及未来趋势。其中，北京科技企业“玻色量子”分享创新成果，随着研发持续开展，相干光量子计算机在解决复杂问题、优化算法和AI神经网络结构优化等方面展现出了无与伦比的优势，并在“量子计算+”行业场景实现了一系列重要突破。

本次“量子计算应用论坛”论坛由玻色量子、长沙市开福区人民政府联合承办，北京玻色量子科技有限公司创始人&COO马寅担任论坛主席并主持论坛，中国科学院院士、南方科技大学教授贾金锋现场致辞。

贾金锋院士在致辞中提到，量子计算等技术的发展，正在不断突破传统科技的边界，为解决复杂问题提供了新的工具和方法。在药物研发、材料设计、优化算法等领域，量子计算技术展现出巨大的潜力和应用前景。

北京量子信息科学研究院龙桂鲁详细介绍了量子直接通信的最新技术进展。龙桂鲁认为，量子直接通信利用量子态作载体，具有感知窃听和防止窃听的能力，可以实现用量子说悄悄话，以保证我国的通信安全。它具有部分隐身通信、保护使用者的能力，并且兼容既有网络，简化业务流程，实现量子增强。

玻色量子扎根于北京，成立于2020年底，是国内首家“相干光量子计算”方向的量子公司，持续专注于在光量子计算技术领域深耕细作，聚焦技术创新不断实现突破。2024年，玻色量子发布了550计算量子比特的相干光量子计算机及开物SDK等研究成果，充分展现出量子计算与AI的融合。这不仅代表了新质生产力中的量子计算与经典计算的深度融合，还彰显了玻色量子具有的创新实力和行业领先地位，也标志着我国实用化量子科技事业迈入了新的发展阶段。

马寅提到，专用量子计算机更趋近实用化。相干光量子计算机在解决复杂问题、优化算法和AI神经网络结构优化等方面展现出无与伦比的优势。当前，玻色量子已联合生态合作伙伴在AI、算力调度、分子对接、虚拟电厂、量子图聚类算法、量子深度学习训练等“量子计算+”行业场景实现了一系列重要成果突破。

以“量子计算+AI”真实应用场景为例，清华大学车辆与运载学院李升波教授课题组提出了多层神经网络的伊辛训练算法，这是国际上首个用于相干伊辛机（CIM）的深度学习训练算法，代表了神经网络量子训练领域的重要突破。这一算法已在玻色量子自研的“天工量子大脑550W”上完成了真机验证，实验表明它能在毫秒之内解决大规模二进制优化问题，为AI时代的模型训练提供了另一种可能路径。这也是在量子AI时代突破实用化量子计算发展的关键支柱之一。

文/北京青年报记者 蒋若静
编辑/谭卫平