2024年4月18日，北京玻色量子科技有限公司（以下简称“玻色量子”）以“新质互融，算力共振”为主题，在北京·望京成功召开2024年新品发布会，重磅发布了新一代550计算量子比特的相干光量子计算机——“天工量子大脑550W”及开物SDK等核心研究成果，充分展现出量子计算与AI的融合，是实用化量子计算的起点。
2024年，量子技术作为未来产业、新质生产力发展的重要组成部分，北京未来产业布局中明确提出建设全球量子信息产业科技创新高地，培育量子产业生态。玻色量子作为国内实用化量子计算的代表性领先企业，在“量子计算+”行业领域已取得了一系列开创性的突破成果。此次新品发布，不仅是玻色量子的又一重要里程碑，也彰显出公司在实用化量子科技领域的创新实力，更为我国在全球量子科技竞争中抢占先机、实现高质量量子科技发展做出贡献。
朝阳园管委会（区科信局）党工委副书记、管委会主任杨洪福在致辞中提到，北京玻色量子科技有限公司是在朝阳区积极进行未来产业前瞻布局过程中涌现出来的优秀创业团队代表。在三年多的时间里，从零开始，打造了高水平的团队和实验室，持续专注于实用化光量子计算平台的研发和产业落地，坚持与大学院校、科研院所、应用企业合作研发，积极探索在AI、金融、通讯、生物医药、交通等领域的应用落地，现已成为了朝阳区乃至北京市量子信息领域的代表性企业。
今天发布会的主题之一“新质互融”，是指量子计算与AI的融合，是实用化量子计算的起点。
文凯博士带大家回顾了LeNet-5，AlexNet，Transformer和GPT为代表的等AI深度学习和大模型的发展历史。这一系列颠覆性创新和改变世界的工作，源自于三大关键支柱：以GPU为代表的算力、以并行计算架构为代表的开发套件、以深度神经网络为代表的AI算法。
而量子计算作为新质生产力中未来产业的核心，具有突破传统计算极限、引领未来科技发展的巨大潜力。
进入量子AI时代，我们也将重新定义上述三大支柱，以具备550计算量子比特的新一代相干光量子计算机“天工量子大脑550W”为代表的基础算力、以“开物SDK”为代表的开发套件、及与多行业生态伙伴共研的“量子算法”三者相结合，为持续突破实用化量子计算的边界与改变未来奠定坚实的三大支柱。
光量子计算具有的强大的计算能力和精准的操作性能，使得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*的优势。
算力支柱：550计算量子比特天工量子大脑550W
2023年，我们发布了100计算量子比特的相干光量子计算机——“天工量子大脑100” 。一年来，客户们反馈，还需要更多的量子比特，更强的算力来支撑更多实用的应用开发。
玻色量子发布的“天工量子大脑550W”，基于自研的“空间光路+光纤光路”的异构光路体系架构，采用相干光脉冲相位编码来制备量子比特；通过光量子计算专用光纤恒温控制设备——量晷，实现超过550个量子比特的存储；通过自主研发的光量子测控一体机——“量枢2.0”，在导入计算问题的参数矩阵的基础上，实现了算力提升70% GMACs、采样精度提高2.7倍、SoC架构、响应速度提升200%、自动校准偏压、自动电信号对准、自动调光和自动控制等性能于一体，可以同时控制、读取和执行快速反馈来微秒级操控550个计算量子比特。
目前，玻色量子已成功实现550个专用光量子比特的稳定制备和操控，实现光电混合计算。“天工量子大脑550W”现已具备高功率态制备、高保真内存、低噪环控、自适应纠错等突出性能优势，并能达到12小时/次以上长时间的稳定运行。
在算力优势上，“天工量子大脑550W”可以解决最高超过550个变量的数学问题，耦合链接规模达到150975个，是“天工量子大脑100”的28倍。随着问题规模的增加，实际计算复杂度也呈现指数级增加，“天工量子大脑550W”在国内首次实现550节点全连接可编程的Max-Cut问题相干光量子计算求解，能在数个毫秒级时间内在庞大的解空间中进行并行搜索，求出优化解，实现了比经典计算在实际应用问题上的数万倍加速！达到*解99%的求解概率为99%！玻色量子将为客户提供不同的版本——探索版和企业版，以满足不同客户的应用需求。
SDK支柱：开物SDK开发套件
“开物SDK”开发套件是“天工量子大脑550W”最为重要的模块之一，也是量子AI时代发展最重要的三大支柱之一。“开物SDK”一方面管理量子系统底层硬件的映射，另一方面对接真实世界的场景和数据问题，目的是让真实场景中的问题可以有效的转化为底层量子系统上的硬件关系，帮助用户运行计算。
当前，玻色量子自研的“开物SDK”开发套件在QUBO模型转化、自动调参、真机模拟三个方面实现了自动化。用户只需关注数学模型，SDK可以自动分解复杂算法，实现智能优化，一键解决约束项问题，无需接入真机即可模拟编程求解。“天工量子大脑550W”与“开物SDK”的结合，可以实现自动降价、自适应约束、自动拆解，即高效助力用户将高次模型简化为QUBO模型，使得计算更高效；保证精度平衡，使速度与准确两者兼得；自动分解大规模问题为小规模问题的集合，以实现在量子计算的NISQ时代就能够实用于较大规模计算任务求解。
显然，“开物SDK”方便用户只需关注数学模型，基于Python，任意IDE环境均可适配，充分体现出“好用”和“全能”的性能优势。
马寅：“经典算力+量子算力”才是破局*答案
“天工量子大脑550W”的单次计算时间为5.4ms，比一瓶水落地的时间快了100倍。
量子计算从来都不是来替代经典算力的，将量子算力与经典算力无缝融合，才是真正解决各行业算力难题的*答案，也将实现更强算力的共振与提升，进而完全实现“新质融合，算力共振”。
以算力中心的用户问题为例，统一的软件平台会先将任务分解成CPU适应、GPU适应、QC适应的子任务，不同的计算子任务将通过不同的算力接口传递给底层硬件，甚至在一个计算任务中，量子计算机要与经典计算机之间频繁联动，实现融合加速。而最终的计算结果又会通过统一的软件平台做联合处理，向用户输出最终的计算结果。这将是未来大行其道的计算模式，即“无感计算”，而从业务本身出发，不需要关注底层的硬件是什么。
对于今天的量子计算生态，最关键的一步是找到合适的应用场景，这也是玻色量子不断拓展生态的主要目标。因此，我们构建了一个“场景漏斗”。通过开物SDK可以大大降低开发者门槛，无论是高校、企业、个人开发者或其他用户，不需要去学习量子物理的原理，即可在纯数学层面理解量子算力的使用方法和能力，开发适配他们所在领域的量子算法，并且在量子计算机真机上完成数据验证。
当千行百业的用户都参与到量子计算的生态中，才能实现*目标：找到量子计算的可规模扩展、可高频使用的场景。
当前，玻色量子通过为期一年的量子计算实用化的商业实践，发现了量子计算在组合优化和人工智能两大场景上发挥了巨大的计算优势。同时，玻色量子已联合生态合作伙伴在算力调度、分子对接、虚拟电厂、量子图聚类算法、量子深度学习训练等行业场景实现了一系列重要成果突破。
算法支柱：量子AI算法
在“量子计算+人工智能”领域，清华大学车辆与运载学院李升波教授发表了以“多层神经网络的光量子机训练”为主题的精彩演讲。该课题组最近提出了多层神经网络的伊辛训练算法，这是国际上*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。CIM的计算原理是量子并行，“天工量子大脑550W”可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第三大支柱。
