半月談記者 何曦悅

今年8月，中國量子科學家一項刷新世界紀錄的成果登上物理學頂級期刊《物理評論快報》，成果的具體內容，外人一時不易理解。不過，有心者會發現，對這一成果的報道提到“利用人工智能技術”。

咦，人工智能與量子科技攜手?是的，從前沿實驗室到業界發布會，這兩大領域的“雙向奔赴”正不斷上演。那么，你是不是要問：量子+AI， 究竟可愛不可愛?

何以“天生適配”

人工智能的本質，是在海量數據中尋找模式，進行學習與預測。然而，越復雜的模型，訓練所需的計算資源就越大。短短幾年間，我們見證了大語言模型的驚艷、圖像生成的奇妙、自動駕駛的進化迭代。但這背后，是對算力的大量消耗。有數據顯示，在Open AI訓練大語言模型GPT-4時，完成一次訓練需要約3個月，使用大約25000塊英偉達A100 GPU，這些GPU一次訓練就用了2.4億度電。模型越大、參數越多、訓練數據越復雜，硬件的壓力就越大。

這就帶來了“瓶頸感”：我們是否正在接近極限?這時，量子計算出現在人們的視野中。與經典計算的普通比特不同，量子比特不是只有“0”或“1”，而是可以同時處于“0”和“1”的疊加態。借助疊加態與糾纏態，量子計算能夠在同一時間并行處理大量計算路徑，能夠在特定問題上實現指數級加速，特別擅長解決如因子分解、組合優化和大規模搜索等問題，有望成為AI訓練和推理的“加速器”。

量子計算雖然強大，但現階段尚未成熟。當前的主流量子計算機大多仍不免計算精度低、誤差率高，盡管能夠展示出在特定任務上的量子優勢，但難以直接用于解決大型實用問題。量子比特的自然量子態是脆弱的，可能受多種因素干擾。

可巧合的是，AI恰能成為量子計算的“輔助教練”，在量子比特測控、量子線路編譯優化、數據后處理等方面發揮加速作用，幫助量子計算在多方面提升效率，讓量子計算可以變得更加務實，更“接地氣”。

如何“雙向奔赴”

2024年12月，谷歌公布了量子芯片Willow，其重大突破不僅表現在計算能力大幅提升，更表現在強大的量子糾錯能力，將邏輯量子比特出錯率降低到物理量子比特出錯率之下，突破了糾錯的“盈虧平衡點”。這就從之前的“越糾越錯”進步到“越糾越對”。

Willow的研發團隊，正是谷歌量子人工智能實驗室的人馬。Willow之所以在糾錯上突破30年來的挑戰，多虧了谷歌研發的能夠以先進精度識別量子計算錯誤的解碼器AlphaQubit，借AI之力為量子計算機實時解碼糾錯。

與此同時，量子科技也能為人工智能插上更強健的算力“翅膀”。今年3月，英偉達宣布在波士頓建立一個研究中心，整合先進量子硬件與AI超級計算機，實現加速量子超級計算。英偉達創始人兼首席執行官黃仁勛表示：“量子計算將賦能AI超級計算機，助力回應從藥物研發到材料開發等領域的全球重大挑戰。”

視角轉回國內，近年來中國人工智能和量子計算的“協同創新”開始擦出希望火花。

近期，在安徽省蚌埠醫科大學第一附屬醫院放射科的一次診療實踐中，醫生將一位患者的雙側乳腺鉬靶影像，上傳至由蚌埠醫科大學與本源量子聯合研發的乳腺癌鉬靶健康檢測真機應用系統，短短幾十秒，系統便精準完成影像分析。這樣的速度，得益于該系統中量子計算與人工智能的深度融合。據悉，“本源悟空”科研團隊已著手攻關量子人工智能在MRI(核磁共振)圖像重建領域的應用。

工作人員在調試安裝“本源悟空”自主超導量子計算機核心部件

今年6月，中國人工智能學會聯合北京玻色量子科技有限公司等發布“量子計算+AI”“揭榜掛帥”項目;今年7月，世界人工智能大會上，中國移動發布“五岳量智”量子人工智能平臺與量智融合算力開放計劃;上海人工智能實驗室發布基于人工智能的量子計算中性原子排布算法……從學界到業界，在“量子+AI”道路上的奔跑者都不孤單。

“成長的煩惱”怎么辦

在未來科技的浩瀚圖景中，量子計算與人工智能就像兩艘高速飛船，分別駛向未知的邊界。現在，它們正駛入交匯的軌道，但“對接”并非易如反掌。擺在這對頗具潛力的“好伙伴”面前的，首先是技術成熟度不對等的挑戰：人工智能已經邁入大模型時代，出現在眾多生活場景中，量子計算卻還處于“苦練基本功”的階段。

眼下即便是最先進的量子計算機，也僅能在解決特定問題上展現出優越性，而這些問題在現實生活中可能并不具備實際意義。盡管業界正在積極探索和驗證，但目前量子計算尚未達到廣泛支撐現實人工智能任務所需的計算規模與穩定性。

業界專家普遍認為，人工智能賦能量子計算是未來的必然趨勢，但目前的合作狀況仍然存在“一頭熱”的現象：量子計算領域迫切渴望引入人工智能，但人工智能領域對量子計算的認知和興趣尚處于初步階段，有待升溫。

世界制造業大會上展出的“本源悟空”超導量子計算機模型

算法適配與標準缺失，也讓雙方合作有些“水土不服”。現有的大多數AI算法都是為經典計算架構量身定制的，如果直接搬到量子計算機上運行，就好比把跑車發動機裝到賽艇上，難以兼容運行。

這兩項前沿技術的結合，還面臨著人才與工具的雙重缺口。當前，真正能在兩大領域間跨界，懂得如何讓雙方“對話”的科研人員更是鳳毛麟角。同時，成熟的編程工具鏈等仍在完善。

雖然合作還待磨合，好在新一代科學家的熱情已經點燃。量子與AI的“協作式進化”，或許在不久的將來，就會爆發出令人刮目相看的能量。

編輯：范鐘秀