报告名称：量子人工智能技术白皮书

发布机构：量子信息网络产业联盟

编制单位：上海交通大学、上海图灵智算量子科技有限公司、中国信息通信研究院、中国移动通信有限公司研究院、北京量子信息科学研究院、腾讯量子实验室等（【报告P.3】）。

发布时间：2024年1月

机构背景与权威性：量子信息网络产业联盟（QIIA）是国内量子信息领域重要的产业协同平台，依托中国信息通信研究院等单位。本白皮书联合了国内顶尖高校（上海交通大学）、核心科研机构（北京量子院、中国信通院）及领先企业（腾讯、中国移动、图灵量子、本源量子），涵盖了“产、学、研、用”关键主体，确保了报告在技术判断、产业洞察和政策衔接方面具有较高的权威性和代表性。

本白皮书构建了从基础理论到产业实践的完整分析框架，其核心逻辑与内容关联如下图所示：

本报告发布正值全球量子科技竞争进入以“实用化”和“与产业结合”为标志的新阶段。报告明确指出，量子信息技术正处于“第二次量子科技革命”的浪潮中，而量子计算与人工智能的融合是其关键前沿【报告P.3】。这一判断符合全球共识。从行业发展阶段看，报告援引Gartner技术成熟度曲线，将量子人工智能定位在 “技术萌芽期” 【报告P.20】。这意味着该领域已脱离纯粹的科学幻想，进入以实验室研发、算法探索和早期概念验证（POC）为主的阶段，但距离成熟商用至少还需10年时间。这与当前全球量子计算硬件处于NISQ（含噪声中等规模量子）时代、各技术路线并行竞争的现实相吻合。

报告深刻体现了量子人工智能在中国国家科技创新战略中的核心地位。报告引用“以人工智能、量子信息……为代表的新一代信息技术加速突破应用”的最高层论述，确立了其战略意义【报告P.15】。进一步地，报告将量子人工智能与《新一代人工智能发展规划》直接关联，指出规划已前瞻性布局“量子智能计算”理论，旨在突破量子加速的机器学习方法，形成自主的量子人工智能系统架构【报告P.19-20】。这表明，在中国顶层设计者看来，量子人工智能并非两个独立赛道的简单叠加，而是有望引发人工智能范式变革的跨领域基础理论，是抢占未来科技制高点的关键交叉学科。

相较于欧盟的《量子技术宣言》（侧重于基础设施和标准化）或美国白宫《量子信息科学国家战略概述》（强调基础科研与人才竞争），本报告具有鲜明的应用导向和产业驱动特征。

与麦肯锡等咨询机构报告相比：本报告技术细节更深入，对量子神经网络、编码方法等底层技术有专章论述，而商业咨询报告更侧重市场规模预测和投资趋势。

与IBM、Google等企业白皮书相比：本报告更具生态全景性。例如，IBM的《量子计算与人工智能》报告多围绕其Qiskit生态展开，而本报告则相对中立地展示了国内外多家企业（IBM、Google、华为、腾讯、本源等）的平台框架，体现了构建国家层面产业生态的意图。

核心定位：本报告是一份兼具技术路线图、产业分析报告和政策建议书功能的综合性文献。它既为科研人员梳理了技术脉络，也为企业和投资者描绘了应用前景，同时为政策制定者提供了决策参考，体现了中国在推动前沿技术产业化方面典型的“体系化推进”思路。

延伸研究（政策实践延伸）：

【来源：美国政府问责局（GAO），《量子计算：技术成熟度、研发投资及政策考量》，2023年12月】GAO最新报告指出，美国量子计算研发仍以联邦实验室和高校为主导，私营部门投资虽增长迅速，但在应用探索的广度上，尤其在与传统行业（如金融、制药）的结合深度方面，面临与落地场景对接的挑战。相较之下，本报告中大量来自中国移动、华夏银行、国盾量子等国企及行业用户的案例，显示了中国通过“国家队”引领、主动创造应用场景的独特路径。

报告超越“量子计算为AI提供算力”的单向工具论，提出量子计算与人工智能是 “双向赋能” 关系【报告P.15-16】。一方面，量子计算以其并行性和叠加态，可加速机器学习训练、优化算法和保障数据安全。另一方面，人工智能技术（特别是机器学习）可反哺量子计算，用于优化量子算法设计、改善量子比特的控制与测量精度，从而提高量子系统本身的稳定性和可靠性。这一观点将量子人工智能视为一个正向反馈的协同演进系统，具有深刻的洞察力。其论证逻辑在于，两者均面临“复杂性”挑战：AI处理高维数据复杂模型，量子系统控制多维量子态复杂演化。利用一方的方法论解决另一方的难题，成为自然的技术融合路径。

报告没有空谈远期的容错量子计算，而是务实且清晰地锚定当前 “NISQ时代” ，并将 “混合量子-经典计算架构” 确立为现阶段实现量子人工智能价值的核心路径【报告P.25-26，图9】。报告在多处（如量子卷积神经网络、变分量子算法）强调，通过将计算任务中经典部分与量子部分（参数化量子线路）合理划分，由经典计算机负责优化和迭代，量子处理器负责特定量子态制备和演化，从而在现有不完美的硬件上实现有用计算。这一观点直接回应了产业界对“量子计算何时能用”的迫切疑问，为近期（5-10年）的研发和应用探索指明了最具可行性的技术方向。

报告通过对国内外企业（IBM、谷歌、华为、腾讯、图灵量子、本源量子等）的平台框架进行梳理【报告P.22-29】，透露出一个核心战略观点：中国必须且正在构建自主可控的量子人工智能全栈技术体系。这不仅仅是指量子芯片，更包括底层的编程语言、算法框架（如MindQuantum、TensorCircuit）、云服务平台以及顶层的行业应用。报告展示了国内企业在各层面的布局，如华为的“MindSpore+MindQuantum”协同、腾讯的可微量子模拟引擎TensorCircuit、图灵量子的光量子计算框架DeepQuantum等。这表明，中国产业界正力图避免在基础软件和生态层面被“卡脖子”，目标是在新一轮算力范式竞争中形成完整的国产化替代能力和生态竞争力。

报告的第四章“典型应用”并非简单罗列领域，而是采用了高度结构化的用例分析方法【报告P.87-108】。每个应用案例均包含“应用问题需求、实现方案、硬件要求、技术成熟度、技术难点、应用前景”等要素。这体现了一种以实际问题为导向、倒推技术需求的务实方法论。例如，在“消除空中交通轨道冲突”案例中，明确将问题建模为QUBO（二次无约束二元优化），并讨论如何在量子退火机上实现嵌入【报告P.98-99】。这种细致分析有助于产业界精准评估在特定场景下引入量子技术的成本、收益与风险，避免技术炒作。

延伸研究（专家观点延伸）：

【来源：John Preskill（加州理工学院教授，提出“NISQ”概念），在“Quantum Computing for the Quantum Curious”研讨会上的发言，2024年2月】Preskill教授强调，NISQ时代的核心任务是发现“有量子优势的实用问题”，而非等待完美硬件。他赞同混合架构，但指出当前最大挑战之一是设计出对噪声鲁棒且能真实体现量子加速的算法。这与本报告指出的“缺乏面向NISQ的成熟算法”的挑战【报告P.21】高度一致。

【来源：段润尧（本源量子首席科学家），《中国科学：信息科学》访谈，2023年】段润尧指出，中国量子软件的发展需要更紧密地与硬件协同设计，软硬一体优化是发挥NISQ器件性能的关键。这从企业实践角度印证了报告中构建全栈体系观点的重要性。

报告中的数据主要集中在投融资、技术参数和应用效果三个方面。

报告数据：报告列举了2021-2022年多家海外量子人工智能相关企业的融资案例，如QC Ware获2500万美元B轮融资，Quantum Machines完成5000万美元B轮融资等【报告P.18-19】。

横向对比：根据最新市场数据，【来源：The Quantum Insider， Q1 2024 Quantum Funding Report】2024年第一季度全球量子科技公司融资总额约4.86亿美元，其中专注于软件和算法的公司（涵盖量子AI）融资额占比显著提升，超过30%。对比可见，报告中的融资规模与当前市场活跃度相符，且软件/算法公司的受关注度持续走高，验证了报告对量子人工智能作为投资热点的判断。

纵向趋势：报告缺乏国内系统的投融资时间序列数据。但结合外部信息，【来源：CB Insights， “State of Quantum Tech 2023”】过去5年（2019-2023），全球量子计算领域总融资额年复合增长率超过50%。中国量子公司（如本源量子、图灵量子）在2021-2023年间也完成了多轮大额融资。这支持了报告“投资支持力度不断加大”【报告P.4】的总体描述。但具体到“量子人工智能”细分赛道，国内尚无权威的独立统计，显示该细分领域的产投数据体系有待完善。

报告包含大量具体技术参数，如“TensorCircuit在单GPU上跑通完整的600量子比特一维VQE工作流”、“IBM-Q提供16个量子位约可以破解17位RSA密码”等【报告P.28, 89】。

可信度评估：

平台性能数据：如TensorCircuit的加速比、模拟比特数，主要引用自企业或研究论文，在特定前提（如特定模型、特定GPU）下是可信的，但需注意其宣传属性。报告进行了多家对比，相对客观。

硬件能力与算法效果数据：如破解RSA所需的比特数、量子GAN生成图像的质量分数（Fréchet距离），这些数据通常基于理论推算或小规模实验外推，在现实噪声环境下存在巨大不确定性。报告在多数案例的“技术成熟度”栏目标注为“偏低”或“演示阶段”，做了必要的风险提示，体现了谨慎态度。

数据来源权威性：技术参数多来自已发表的学术论文或企业公开技术报告，如谷歌、IBM、中国科大等团队的研究成果【报告P.95, 104, 108】，来源权威性较高。

报告表格中给出了多个应用案例的量化效果，如“量子神经网络对ATM撤机预测准确率达到75.57%”、“QC Ware帮助Itaú Unibanco将客户流失模型精度从71%提高到77.5%”【报告P.92, 93】。

交叉验证提示：这些数据是孤例结果，严重依赖具体的数据集、特征工程和模型设置。例如，75.57%的准确率是否显著优于同期最优经典模型？报告未提供对照基准。量子模型提升的2%捕获率和6.5%精度，其统计显著性也未说明。读者需警惕将特定POC项目的成功过度泛化为量子技术在该领域的普遍优势。报告的价值在于提供了具体的探索路径和可行性证明，而非确凿的效率比较数据。

报告隐含的政策建议路径是：以国家战略为牵引，以重大研发计划为支撑，鼓励“产学研用”协同，优先在具有明确需求和高价值场景（如金融、制药、国防）开展应用探索，同时着力构建自主软硬件全栈生态。

可行性：该路径符合中国在重大科技工程（如航天、高铁）中取得成功的一贯模式，具有强大的资源动员和组织执行力。报告中已展现的与中国移动、华夏银行等大型国企的合作，即是此路径的早期实践。

挑战：不同于传统工程，量子人工智能前沿性极强，技术路线不确定（如超导、离子阱、光量子孰优孰劣）。过度强调“应用导向”和“自主可控”可能在早期技术探索阶段造成资源分散或锁定次优路径。需要政策在“集中攻关”与“开放探索”之间保持精妙平衡。

上游（硬件与基础软件）：报告将刺激对量子芯片、测控系统、极低温设备等核心硬件的研发投入。更重要的是，对量子计算操作系统、编程框架、EDA工具等基础软件的需求被明确提出，这将催生一批新的软件初创企业，改变目前硬件主导的产业格局。

中游（算法与解决方案）：报告为算法提供商描绘了清晰的应用蓝图。专注于特定行业（如金融风控、分子模拟）的量子算法优化和SaaS服务将成为热点创业方向。具备“量子+经典”混合编程能力的工程师和科学家需求将激增。

下游（行业用户）：对金融、医药、能源、材料等行业的头部企业而言，报告起到了高级别的“市场教育”作用。它们将更积极地设立内部探索团队，或与量子计算公司建立联合实验室，以保持战略前瞻性。这反过来将为中游企业提供宝贵的数据和反馈，驱动技术迭代。

基于报告的技术阶段判断和产业发展逻辑，可预测：

2024-2027年（探索验证期）：关键节点是各技术路线量子处理器比特数持续增长（超导达千比特级，离子阱、光量子数百比特），量子体积（QV）等质量指标稳步提升。产业重点是完成更多、更复杂的POC项目，验证混合算法在特定问题上的潜在优势。政策上可能出现针对量子软件和行业应用的专项扶持基金。

2028-2035年（早期应用期）：关键节点是出现首个被业界公认的、在真实生产环境中产生经济价值的“杀手级应用”（可能在药物发现或组合优化领域）。专用量子协处理器（如用于化学模拟的量子卡）可能开始集成到高性能计算中心。产业生态初步形成，出现巨头收购细分领域领先初创公司的案例。

2035年以后（广泛渗透期）：随着容错量子计算曙光初现，量子人工智能开始更广泛地嵌入到各类云服务和行业解决方案中。

延伸研究（产业数据延伸）：

【来源：中国信息通信研究院，《量子信息技术发展与应用研究报告（2023年）》，2023年12月】这份最新报告提供了更宏观的国内数据：截至2023年底，中国量子计算领域相关企业已超50家，公开的量子计算融资事件累计超过30起。在应用层面，国内企业/机构发布的量子计算应用案例已超过130个，其中金融、化工、生物医药是热门方向。这从宏观层面印证了本报告所描述的产业活跃度和应用探索趋势。

“量子寒冬”风险：报告对产业发展持乐观态度，但未深入探讨若未来3-5年内，NISQ设备未能兑现足够有吸引力的应用价值，可能导致投资热情骤降、进入“期望膨胀期”之后的“泡沫破裂低谷期”。历史（如AI寒冬）表明，前沿技术商业化道路 rarely is smooth。

地缘政治与供应链风险：报告强调自主可控，但对构建全栈生态所依赖的高端基础材料、精密制造设备和IP核可能面临的外部封锁风险讨论不足。例如，极低温制冷机、高纯度硅基材料、先进半导体工艺等。

人才缺口的结构性风险：报告提及人才重要性，但未量化分析缺口。量子人工智能需要兼具量子物理、计算机科学和特定领域知识（如计算化学）的复合型人才，其培养周期长、难度大，可能成为比资金更严峻的瓶颈。

报告许多应用前景的展望，建立在一个关键假设上：针对特定问题，存在可被NISQ硬件实现且能提供加速优势的量子算法。 这一假设的合理性边界非常狭窄。

算法发现的不确定性：证明一个问题的量子加速性本身是复杂性理论的前沿难题。许多被寄予厚望的算法（如HHL）在实际应用中受限于数据加载（QRAM的实现难题）和噪声，难以体现优势。

“量子优势”与“实用优势”的差异：即便在理论上证明了量子加速，要转化为实际应用中可感知的成本降低或效率提升，仍需克服工程实现上的巨大挑战。报告中的案例大多处于证明“原理可行”阶段，离“实用有利”尚有距离。

报告虽然指出了硬件规模、数据编码、成熟算法三大挑战【报告P.21】，但对以下瓶颈的深度分析可进一步加强：

噪声与纠错的根本矛盾：NISQ设备的核心限制是噪声。报告提到的错误缓解技术只是权宜之计，无法解决指数级增长的逻辑错误。如何在不消耗海量物理比特进行量子纠错的前提下，实现有实用深度的计算，是悬而未决的根本性难题。

经典-量子接口与通信开销：在混合架构中，经典处理器与量子处理器之间的数据往返（测量结果反馈、参数更新）会产生巨大延迟和通信成本。对于需要频繁迭代的机器学习任务，这可能抵消量子计算带来的加速收益。

基准测试与评估标准的缺失：如何公平地比较量子机器学习模型与经典SOTA模型？目前缺乏公认的基准数据集、评估指标和测试流程，导致许多研究成果难以横向比较和客观评估，影响产业界的决策判断。

本报告成功绘制了一幅宏大的量子人工智能技术与产业蓝图。通过延伸研究，我们能看到这幅蓝图正在全球范围内被快速填充：

技术路径上，近期《Nature Communications》、《npj Quantum Information》等期刊论文显示，研究人员正致力于设计对噪声更鲁棒的变分量子算法，以及探索量子transformer等新型架构，与报告方向一致但更为前沿。

政策实践上，除中美欧外，加拿大、日本、澳大利亚等国也纷纷推出国家量子战略，并将“量子用于机器学习”列为优先主题。中国通过“长三角量子通信干线”、“太湖量子智算中心”等区域级基础设施项目，正在将报告中的平台构想落地。

产业生态上，近三个月，微软Azure Quantum、亚马逊Braket等云平台持续集成新的量子处理器和算法库；国内百度、阿里云也在加强量子计算云服务的推广。软银等风投机构持续加码量子软件初创公司，表明资本信心未减。

然而，综合讨论也揭示了蓝图与现实间的沟壑。最大的共识与挑战均集中于NISQ时代算法有效性问题。无论是Preskill的理论警示，还是产业界在POC中遇到的种种困难，都反复验证了这一点。因此，下一阶段的发展，将更加依赖于跨学科的深度合作——需要理论计算机科学家设计新算法，实验物理学家提供更稳定硬件，领域专家（化学家、金融工程师）定义真问题，软件工程师构建高效工具链。

《2024量子人工智能技术白皮书》是一份及时、全面且具有战略深度的行业指南。它准确地将量子人工智能定位在国家科技战略的核心交叉点，清晰地勾勒出从技术基础到产业应用的完整谱系，并以务实的态度聚焦于NISQ时代的混合架构与场景探索。报告的价值不仅在于信息整合，更在于其体现的“体系化创新”思维和“应用驱动”方法论。

基于本报告及延伸分析，提出三个关键预测：