上海体育频道:突破千比特级专用量子计算机量子计算商业化再迈一步

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  近日，玻色量子正式推出新一代专用量子计算机“驭量山海1000”，同步发布自研通用光量子芯片、量子计算并联架构QLI及软件“量子云枢”。这不仅展现了企业自身的技术迭代成果，也折射出当前国内专用量子计算从实验室走向产业应用的真实进展。

  2026年3月发布的“十五五”规划纲要，将量子科技纳入“培育壮大新兴起的产业和未来产业”的核心篇章，明白准确地提出“研制可容错的通用量子计算机与可扩展的专用量子计算机”并行发展的战略方向，为我们国家量子计算产业划定了清晰的发展路径。

  玻色量子创始人马寅认为，这一规划将科研与产业做了分工：可容错的通用量子计算机的发展侧重攻关基础科研，可扩展的专用量子计算机则以行业应用为导向可加速技术转化，玻色量子恰恰属于后者。五年前，政府公告文件里大家几乎看不见“量子计算机”几个字，到了“十四五”量子计算虽被提及但仍算一种探索方向，没有技术赛道细分，而“十五五”已经把可容错通用和可扩展专用两条路线写得明明白白。

  这一政策信号释放后，市场迅速响应。2026年第一季度，国内量子科技产业融资呈现爆发式增长，仅一季度的全行业融资额已超过2025年全年总和。其中最具标志性的事件当属玻色量子在今年3月底宣布完成10亿元B轮融资，由北京金控、工银资本等多家“国家队”资本联合领投，一举将量子赛道的资本热度推向新高。科技部国家科技专家库专家、高级工程师周迪指出，国有资本的核心逻辑可概括为“以产业链自主可控和战略卡位为核心，兼顾长期财务可持续”，是在专用量子计算这一中国具备相对优势的赛道上，通过资本注入快速构建自主可控的产业链闭环。

  “驭量·山海1000”的核心突破在于“可扩展”三个字，这也是“十五五”规划对专用量子计算机给出的核心要求。马寅表示，该产品是业内首个可部署于数据中心并可提供商业云服务的专用量子计算平台，提供三种可自主切换的工作模式：精准模式支持550计算量子比特，标准模式支持1000计算量子比特，超频模式最高支持3000计算量子比特规模。在可靠性方面，设备搭载了AI赋能的容错系统，整机可用时长不少于每日16小时。

  从底层技术路径来看，玻色量子选择的是专用量子计算机——相干光量子计算机路线。相较于超导路径需要极低温环境、中性原子路径需要复杂真空系统，相干光量子计算机以光量子为载体，具备室温运行、抗干扰性强、相干时间长等天然优势。马寅给出了一个颇为直观的数据：1000计算量子比特的整机功耗仅1.5千瓦，相当于一台家用柜式空调，占地约6-7平方米。这种低功耗特性使其具备了规模化部署的基础，也是相干光量子计算机在工程化层面的一大优势。

  值得关注的是，5月7日至9日短短三天内，中科酷原、玻色量子、本源量子三家国内企业分别基于中性原子、光量子、超导三条不同技术路线集中发布了新一代量子计算机，形成了“三天三机三路线”的技术阵列，展现出中国在量子计算多条技术路径上同时发力的产业格局。这种多路线并进的态势，说明产业仍未到达技术收敛阶段，各家都在抢占各自的窗口期。

  玻色量子发布了10个真实应用场景。生物医药领域，玻色量子携手广州国家实验室，实现量子计算赋能mRNA疫苗的序列设计和优化；在能源电力领域，玻色量子联合纬德信息通过量子计算赋能机组组合优化问题，实现了求解时间缩短超80%，缓解潮流拥堵以支撑大规模电网调度。脑科学领域，玻色量子与中科院上海微系统所合作，将量子模型用于脑机接口神经解码场景下的复杂视觉识别任务，静态准确率高达96.2%。此外，在新材料发现、EDA设计优化、未来能源等领域也在同步推进部署。

  马寅透露，公司已累计服务约130个应用场景，上一代1000计算量子比特专用量子计算机在2025年的销量首次超过了10台，客户以高校和科研院所为主。这在某种程度上预示着专用量子计算机的客户获取和销售规模正在慢慢地爬坡，但距离大规模产业化的临界点还有一段距离。

  生态建设层面，玻色量子在发布会上与20家合作伙伴签署战略协议和生态合作协议，发布了北京自然科学基金联合基金及“2026 CAAI-玻色量子计算应用创新基金”，并与北京金控、工银资本联合筹备组建“京工量子生态基金（筹）”，构建起覆盖基础研究到产业落地的完整生态链路。软件“量子云枢”已在阿里云、腾讯云等公有云平成上架，这在某种程度上预示着AI开发者不需要成为量子物理学家，就可以在云端直接调用量子算力完成计算任务。

  玻色量子的全盘战略可以归结为“专用先行、通用并行”。玻色量子创始人、CEO文凯在发布会上将其表述为“双轨并行、软硬兼施”的战略路径。这背后，商业化挑战依然巨大。

  第一个挑战来自通用光量子芯片的商业化落地周期。马寅坦承，通用量子计算机的应用落地至少面临10到20年的硬门槛。这在某种程度上预示着，支撑本轮估值的核心仍然来自专用量子计算机的营收，而通用光量子芯片的产业化仍是远期目标。在通用光量子芯片真正走出实验室之前，玻色量子必须依靠专用量子计算机持续提供稳定的财务支撑，这种商业模型能否支持长期的研发技术投入，是一个现实的考验。

  第二个挑战来自行业竞争。尽管“十五五”规划为专用量子计算打开了一扇政策窗口，但同期国内其他技术路线的企业在加快产业化的速度，而英伟达、谷歌等科技巨头在量子计算与经典算力的协同布局上同样在加速推进。

  不过，AI推理需求的结构性增长正在为专用量子计算创造新的市场空间。随着AI大模型的推理成本日益成为关注焦点，专用量子算力在低功耗、高效率方向的比较优势正在慢慢地显现。马寅认为，专用量子计算与通用量子计算的关系好像GPU与CPU的分工，专用量子计算机专注特定场景的加速计算，通用量子计算机负责普适性复杂任务，两者不是替代，而是协同。玻色量子的路径选择传递出一个清晰的信号：在通往通用量子计算的漫长道路上，先用专用量子计算在产业应用中建立根据地，再用通用量子芯片突破技术天花板。

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  由工业与信息化部主管，中国电子信息产业发展研究院（赛迪集团）主办的国家一级刊物。