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

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

量子人工智能產業發展現狀

量子人工智能產業正處于早期技術研發與突破的關鍵階段，國內外科研機構和企業紛紛加大在量子計算、人工智能等領域的研發投入，產業鏈已初步形成。全球已有超150家量子計算企業嘗試探索量子人工智能算法研究及應用場景發掘，共同促進產業生態構建。

1.產業鏈上游：涵蓋基礎硬件與量子計算整機開發，參與廠商眾多，發展相對成熟

量子人工智能的上游產業主要涉及基礎硬件及核心設備的研發與生產，為中游和下游的技術應用提供必要的硬件支持。核心基礎硬件包括微波測控系統、制冷系統、低溫微波組件、真空系統、激光器及光學器件等，量子計算整機開發所需器件包括量子芯片、量子傳感器、量子隨機數生成器等。

目前，國內外多家量子企業均在產業鏈上游布局。典型基礎硬件供應商包括CRYOMECH、BLUE FORS、賦同量子等，CRYOMECH和BLUE FORS均是在低溫冷卻器技術和制造領域具有顯著影響力的公司，專注于低溫測量系統和超低溫產品的開發、生產和銷售，為量子計算、基礎物理研究等領域提供先進的低溫解決方案；賦同量子的核心產品是超導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、離子阱、光量子等。

　　圖1 量子人工智能產業鏈上游主要參與者

2.產業鏈中游：涉及人工智能算法與應用開發，參與企業均在積極探索以贏得市場先機

量子人工智能產業中游聚焦于人工智能算法與應用的深度開發與創新。眾多量子軟件初創公司探索利用量子計算的獨特優勢對傳統的人工智能算法進行改造與優化，旨在突破經典計算框架下難以解決的復雜計算瓶頸。此外，IBM等科技巨頭還將在量子云平臺及工具等方面持續發力，探索平臺融入人工智能的應用可能性。

參與產業鏈中游的企業既有科技巨頭企業如IBM、微軟等，也有初創公司如ZAPATA、NQCG等，均致力于量子人工智能的算法研究與應用探索。如微軟推出的開放式的量子計算生態系統Azure Quantum平臺，結合了高性能計算、人工智能和量子計算的最新突破，以加速科學發現。Zapata專注于開發工業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 量子人工智能產業鏈中游主要參與者

3.產業鏈下游：已在通信安全、醫療健康、金融科技等多領域初步應用，發展前景可期

量子人工智能的產業鏈下游呈現出豐富的行業應用圖景，涵蓋了通信安全、醫療健康、金融科技等多領域。如在醫療健康領域，量子人工智能可以通過加速數據處理和算法運行，推動個性化診療、醫學影像分析、藥物研發創新及外科手術輔助等方面的進步，為提升醫療服務質量和效率提供強有力的技術支持。目前量子人工智能下游的應用仍在開發和探索中，但可以預見未來的市場空間前景將十分廣闊。

　圖3 量子人工智能產業鏈下游主要應用領域

量子人工智能主要應用場景

現階段量子人工智能在金融科技、生物制藥、醫療健康領域的應用相對豐富，國內外已有多家銀行、金融機構、醫院、醫藥公司與量子人工智能科技企業合作開展相關應用實踐。在導航定位領域也有相關產品推出，針對通信網絡、導航定位、智慧城市等領域也開始了用例研究，未來市場前景廣闊。

1.通信網絡

相比5G，6G將面臨更大規模業務優化、更大規模網絡優化、更大規模信號處理和機器學習大模型訓練等計算難題，經典計算與算法面臨著巨大壓力。量子機器學習具備量子計算指數級并行運算優勢，天然具有處理海量數據的優勢，能夠帶來信號處理、網絡優化、業務優化，為網絡智能化提供了新動力，是量子人工智能的重要研究領域。

麻省理工學院和慶熙大學已對量子機器學習在超可靠低延遲 6G 網絡中應用開展用例研究。中國移動面對現網算力瓶頸與未來通信網絡升級需求，對量子機器學習算法在通信領域應用可行性開展研究和探索，積極推進在6G網絡中的融合應用。

2.金融科技

量子人工智能利用其超越經典計算機的算力優勢，將極大提升金融數據的處理速度與分析深度，使得金融機構能夠更快速、更準確捕捉市場動態與趨勢。在投資組合優化方面，AI算法能夠精準解決復雜的組合優化問題，為金融機構量身定制最優投資策略。量子人工智能與機器學習、深度學習的融合還將推動金融業務流程的智能化轉型，降低運營成本、提高運營效率。

美國量子計算公司IonQ與富達應用技術中心（FCAT）合作，使用IonQ的基于云的量子計算機驗證了在金融行業有限的價格相關性分析中，量子計算機可以勝過經典計算機。在金融領域，為驗證金融模型的準確性，需對模型進行回溯測試，FCAT-IonQ團隊通過構建量子AI模型創建了一組合成數據，相比歷史數據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值關系”這一模型的回溯測試中呈現出了更加精準的回溯結果。

3.生物醫療

量子人工智能能幫助顯著加速藥物發現與開發流程，通過模擬和優化候選藥物分子，提高篩選準確性與效率，降低研發成本并縮短周期。助力臨床試驗設計優化與個性化醫療方案制定，為精準醫療提供有力支持。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化，通過模擬藥物在體內的代謝過程、與靶標的相互作用等，為治療方案的制定提供科學依據。

藥物研發方面，量子計算通過模擬復雜的分子結構和相互作用可以預測潛在的藥物活性。結合AI技術如深度學習和生成對抗網絡（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等公司已經開始探索使用混合量子經典GAN來發現小分子藥物，這些分子在溶解性和合成可行性方面優于傳統方法生成的分子。個性化醫療方面，量子人工智能在基因組數據分析方面具備良好前景，如谷歌開發的DeepVariant是一個使用深度神經網絡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.導航定位

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

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

量子人工智能產業發展趨勢與啟示

現階段量子人工智能產業的發展面臨著諸如大量研發和應用資金投入、成熟的商業模式還未建立、技術瓶頸尚待突破以及數據隱私和安全性問題等方面的風險和挑戰。

但作為量子信息未來重要的發展方向，政府和產業鏈各方的關注也為量子人工智能產業帶來了良好的發展機遇。近年來多國政府相繼為量子人工智能產業的發展提供了政策支持和資金投入，我國政府早在2017年《新一代人工智能發展規劃》中就明確指出，針對可能引發人工智能范式變革的方向，前瞻布局高級機器學習、類腦智能計算、量子智能計算等跨領域基礎理論研究。在供給側，量子與人工智能結合已成為全球前沿探索的熱點領域，許多企業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用場景探索。在需求側，對比經典人工智能技術，量子人工智能技術可以提供更快速、更準確的行業解決方案，來自通信、金融、醫療等重點行業的需求拉動量子人工智能技術發展和應用。

運營商在量子信息及人工智能領域都有大量的研究積累，在量子人工智能領域也開始進行初步的研究探索，開展量子機器學習算法研究與驗證等，未來應持續加強對量子人工智能領域的關注，結合自身資源及優勢，開展相關技術積累，并通過生態合作等方式針對通信、金融、生物醫藥等領域進行應用探索。