量子信息和人工智能都是當今世界前沿的技術(shù)領(lǐng)域，近年來越來越多研究者將兩者深度融合,，旨在實現(xiàn)更快速,、更準確和更高效的計算和決策，量子人工智能（Quantum Artificial Intelligence,，QAI）應(yīng)運而生,，它利用量子計算機的特殊性質(zhì),，如量子疊加和量子糾纏，來加速機器學(xué)習(xí)和優(yōu)化算法,，從而實現(xiàn)更高效,、更準確的人工智能應(yīng)用。

近期Gartner發(fā)布的《2024年人工智能技術(shù)成熟度曲線》中,，首次將量子人工智能技術(shù)列入其中,，認為其整體尚處于技術(shù)萌芽期，距離成熟商用至少需要10年時間,。但隨著量子計算機的發(fā)展和應(yīng)用,，量子人工智能有望成為人工智能領(lǐng)域的重要發(fā)展方向，在眾多行業(yè)有著廣泛的應(yīng)用前景,。

量子人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

量子人工智能產(chǎn)業(yè)正處于早期技術(shù)研發(fā)與突破的關(guān)鍵階段,，國內(nèi)外科研機構(gòu)和企業(yè)紛紛加大在量子計算、人工智能等領(lǐng)域的研發(fā)投入,，產(chǎn)業(yè)鏈已初步形成,。全球已有超150家量子計算企業(yè)嘗試探索量子人工智能算法研究及應(yīng)用場景發(fā)掘，共同促進產(chǎn)業(yè)生態(tài)構(gòu)建,。

1.產(chǎn)業(yè)鏈上游：涵蓋基礎(chǔ)硬件與量子計算整機開發(fā),，參與廠商眾多，發(fā)展相對成熟

量子人工智能的上游產(chǎn)業(yè)主要涉及基礎(chǔ)硬件及核心設(shè)備的研發(fā)與生產(chǎn),，為中游和下游的技術(shù)應(yīng)用提供必要的硬件支持,。核心基礎(chǔ)硬件包括微波測控系統(tǒng)、制冷系統(tǒng),、低溫微波組件,、真空系統(tǒng)、激光器及光學(xué)器件等,，量子計算整機開發(fā)所需器件包括量子芯片,、量子傳感器、量子隨機數(shù)生成器等,。

目前,，國內(nèi)外多家量子企業(yè)均在產(chǎn)業(yè)鏈上游布局。典型基礎(chǔ)硬件供應(yīng)商包括CRYOMECH,、BLUE FORS,、賦同量子等，CRYOMECH和BLUE FORS均是在低溫冷卻器技術(shù)和制造領(lǐng)域具有顯著影響力的公司,，專注于低溫測量系統(tǒng)和超低溫產(chǎn)品的開發(fā),、生產(chǎn)和銷售，為量子計算,、基礎(chǔ)物理研究等領(lǐng)域提供先進的低溫解決方案,；賦同量子的核心產(chǎn)品是超導(dǎo)納米線單光子探測器,，性能指標已達到國際一流水平。典型的量子計算整機開發(fā)商包括IBM,、谷歌,、本源量子等，已探索量子計算處理器整機的多條主流路線,，如超導(dǎo),、離子阱、光量子等,。

　　圖1 量子人工智能產(chǎn)業(yè)鏈上游主要參與者

2.產(chǎn)業(yè)鏈中游：涉及人工智能算法與應(yīng)用開發(fā),，參與企業(yè)均在積極探索以贏得市場先機

量子人工智能產(chǎn)業(yè)中游聚焦于人工智能算法與應(yīng)用的深度開發(fā)與創(chuàng)新。眾多量子軟件初創(chuàng)公司探索利用量子計算的獨特優(yōu)勢對傳統(tǒng)的人工智能算法進行改造與優(yōu)化,，旨在突破經(jīng)典計算框架下難以解決的復(fù)雜計算瓶頸,。此外，IBM等科技巨頭還將在量子云平臺及工具等方面持續(xù)發(fā)力,，探索平臺融入人工智能的應(yīng)用可能性,。

參與產(chǎn)業(yè)鏈中游的企業(yè)既有科技巨頭企業(yè)如IBM、微軟等,，也有初創(chuàng)公司如ZAPATA,、NQCG等，均致力于量子人工智能的算法研究與應(yīng)用探索,。如微軟推出的開放式的量子計算生態(tài)系統(tǒng)Azure Quantum平臺,，結(jié)合了高性能計算、人工智能和量子計算的最新突破,，以加速科學(xué)發(fā)現(xiàn),。Zapata專注于開發(fā)工業(yè)生成式人工智能軟件解決方案，能在量子計算機上運行,，將量子計算機的強大計算力帶向市場,。

　　圖2 量子人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中游主要參與者

3.產(chǎn)業(yè)鏈下游：已在通信安全,、醫(yī)療健康,、金融科技等多領(lǐng)域初步應(yīng)用，發(fā)展前景可期

量子人工智能的產(chǎn)業(yè)鏈下游呈現(xiàn)出豐富的行業(yè)應(yīng)用圖景,，涵蓋了通信安全,、醫(yī)療健康、金融科技等多領(lǐng)域,。如在醫(yī)療健康領(lǐng)域,，量子人工智能可以通過加速數(shù)據(jù)處理和算法運行，推動個性化診療,、醫(yī)學(xué)影像分析,、藥物研發(fā)創(chuàng)新及外科手術(shù)輔助等方面的進步,，為提升醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量和效率提供強有力的技術(shù)支持。目前量子人工智能下游的應(yīng)用仍在開發(fā)和探索中,，但可以預(yù)見未來的市場空間前景將十分廣闊,。

　圖3 量子人工智能產(chǎn)業(yè)鏈下游主要應(yīng)用領(lǐng)域

量子人工智能主要應(yīng)用場景

現(xiàn)階段量子人工智能在金融科技、生物制藥,、醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用相對豐富,，國內(nèi)外已有多家銀行、金融機構(gòu),、醫(yī)院,、醫(yī)藥公司與量子人工智能科技企業(yè)合作開展相關(guān)應(yīng)用實踐。在導(dǎo)航定位領(lǐng)域也有相關(guān)產(chǎn)品推出,，針對通信網(wǎng)絡(luò),、導(dǎo)航定位、智慧城市等領(lǐng)域也開始了用例研究,，未來市場前景廣闊,。

1.通信網(wǎng)絡(luò)

相比5G，6G將面臨更大規(guī)模業(yè)務(wù)優(yōu)化,、更大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化,、更大規(guī)模信號處理和機器學(xué)習(xí)大模型訓(xùn)練等計算難題，經(jīng)典計算與算法面臨著巨大壓力,。量子機器學(xué)習(xí)具備量子計算指數(shù)級并行運算優(yōu)勢,，天然具有處理海量數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，能夠帶來信號處理,、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化,、業(yè)務(wù)優(yōu)化，為網(wǎng)絡(luò)智能化提供了新動力,，是量子人工智能的重要研究領(lǐng)域,。

麻省理工學(xué)院和慶熙大學(xué)已對量子機器學(xué)習(xí)在超可靠低延遲 6G 網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用開展用例研究。中國移動面對現(xiàn)網(wǎng)算力瓶頸與未來通信網(wǎng)絡(luò)升級需求,，對量子機器學(xué)習(xí)算法在通信領(lǐng)域應(yīng)用可行性開展研究和探索,，積極推進在6G網(wǎng)絡(luò)中的融合應(yīng)用。

2.金融科技

量子人工智能利用其超越經(jīng)典計算機的算力優(yōu)勢,，將極大提升金融數(shù)據(jù)的處理速度與分析深度,，使得金融機構(gòu)能夠更快速、更準確捕捉市場動態(tài)與趨勢,。在投資組合優(yōu)化方面,，AI算法能夠精準解決復(fù)雜的組合優(yōu)化問題，為金融機構(gòu)量身定制最優(yōu)投資策略,。量子人工智能與機器學(xué)習(xí),、深度學(xué)習(xí)的融合還將推動金融業(yè)務(wù)流程的智能化轉(zhuǎn)型,，降低運營成本、提高運營效率,。

美國量子計算公司IonQ與富達應(yīng)用技術(shù)中心（FCAT）合作,，使用IonQ的基于云的量子計算機驗證了在金融行業(yè)有限的價格相關(guān)性分析中，量子計算機可以勝過經(jīng)典計算機,。在金融領(lǐng)域,，為驗證金融模型的準確性，需對模型進行回溯測試,，F(xiàn)CAT-IonQ團隊通過構(gòu)建量子AI模型創(chuàng)建了一組合成數(shù)據(jù),，相比歷史數(shù)據(jù)能更加準確反映建模場景的特征，在模擬“2010年至2018年蘋果和微軟股票每日回報中所包含的數(shù)值關(guān)系”這一模型的回溯測試中呈現(xiàn)出了更加精準的回溯結(jié)果,。

3.生物醫(yī)療

量子人工智能能幫助顯著加速藥物發(fā)現(xiàn)與開發(fā)流程,，通過模擬和優(yōu)化候選藥物分子，提高篩選準確性與效率,，降低研發(fā)成本并縮短周期,。助力臨床試驗設(shè)計優(yōu)化與個性化醫(yī)療方案制定，為精準醫(yī)療提供有力支持,。此外,，量子人工智能還將推動疾病診斷的精準化與治療方案的科學(xué)化，通過模擬藥物在體內(nèi)的代謝過程,、與靶標的相互作用等,，為治療方案的制定提供科學(xué)依據(jù)。

藥物研發(fā)方面,，量子計算通過模擬復(fù)雜的分子結(jié)構(gòu)和相互作用可以預(yù)測潛在的藥物活性,。結(jié)合AI技術(shù)如深度學(xué)習(xí)和生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs），更有效篩選出具有高效能和低毒性的候選藥物,。Zapata AI,、Insilico Medicine等公司已經(jīng)開始探索使用混合量子經(jīng)典GAN來發(fā)現(xiàn)小分子藥物，這些分子在溶解性和合成可行性方面優(yōu)于傳統(tǒng)方法生成的分子,。個性化醫(yī)療方面,，量子人工智能在基因組數(shù)據(jù)分析方面具備良好前景，如谷歌開發(fā)的DeepVariant是一個使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來檢查基因組上的單堿基突變（SNP）和插入缺失的工具,，DeepWAS框架能根據(jù)功能單元選擇出一組SNP的集合,，以更加綜合地研究致病的基因突變,。

4.導(dǎo)航定位

人工智能算法和量子傳感器結(jié)合,，能夠提供一種不可干擾、全天候,、地形無關(guān)的無源技術(shù),，在全球定位系統(tǒng)信號中斷或停止的情況下提供實時導(dǎo)航,，解決GPS信號被干擾或不可用時的導(dǎo)航問題。

美國量子科技公司SandboxAQ已推出一款新型導(dǎo)航系統(tǒng)AQNav,，使用極其靈敏的量子磁力計從地殼磁場中獲取數(shù)據(jù),，該磁場表現(xiàn)出地理上獨特的模式，并使用 AI 算法將這些數(shù)據(jù)與已知的磁圖進行比較,，使系統(tǒng)能夠快速準確地找到其位置,，未來有望應(yīng)用于國防軍事、航空航天,、物流運輸,、自動駕駛等重要領(lǐng)域。

量子人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢與啟示

現(xiàn)階段量子人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展面臨著諸如大量研發(fā)和應(yīng)用資金投入,、成熟的商業(yè)模式還未建立,、技術(shù)瓶頸尚待突破以及數(shù)據(jù)隱私和安全性問題等方面的風(fēng)險和挑戰(zhàn)。

但作為量子信息未來重要的發(fā)展方向,，政府和產(chǎn)業(yè)鏈各方的關(guān)注也為量子人工智能產(chǎn)業(yè)帶來了良好的發(fā)展機遇,。近年來多國政府相繼為量子人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了政策支持和資金投入，我國政府早在2017年《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中就明確指出,，針對可能引發(fā)人工智能范式變革的方向,，前瞻布局高級機器學(xué)習(xí)、類腦智能計算,、量子智能計算等跨領(lǐng)域基礎(chǔ)理論研究,。在供給側(cè)，量子與人工智能結(jié)合已成為全球前沿探索的熱點領(lǐng)域,，許多企業(yè)及科研院所加大研究布局,，開始嘗試量子人工智能算法研究和應(yīng)用場景探索。在需求側(cè),，對比經(jīng)典人工智能技術(shù),，量子人工智能技術(shù)可以提供更快速、更準確的行業(yè)解決方案,，來自通信,、金融、醫(yī)療等重點行業(yè)的需求拉動量子人工智能技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用,。

運營商在量子信息及人工智能領(lǐng)域都有大量的研究積累,，在量子人工智能領(lǐng)域也開始進行初步的研究探索，開展量子機器學(xué)習(xí)算法研究與驗證等,，未來應(yīng)持續(xù)加強對量子人工智能領(lǐng)域的關(guān)注,，結(jié)合自身資源及優(yōu)勢，開展相關(guān)技術(shù)積累，并通過生態(tài)合作等方式針對通信,、金融,、生物醫(yī)藥等領(lǐng)域進行應(yīng)用探索。