芯東西(公眾號:aichip001)
作者 | ?ZeR0
編輯 | ?漠影

芯東西10月15日報道,今日,國內光量子計算代表企業、北京玻色量子科技有限公司(簡稱“玻色量子”)宣布近期完成數億元A++輪融資。

本輪融資由華德科創、南山戰新投聯合領投,廣發信德、湖南財信產業基金、緯德信息等知名機構和上市公司跟投,老股東啟賦資本持續加碼。

資金將持續用于公司①“專用”相干光量子計算機與“通用”光量子計算機的研發;②量子計算芯片工藝能力建設;③在深圳南山區建設國內首個規模化專用光量子計算機制造工廠并投產運行;④拓展“量子計算+AI”融合應用的商業生態。

玻色量子創始人文凱、馬寅稱,本輪融資后,玻色量子將繼續深化在“量子計算+AI”領域的技術布局與生態建設。基于量子玻爾茲曼機,玻色量子不僅希望開啟AI制藥新范式,還將全面推進實用化量子計算在各行各業的場景落地。

華德科創董事長姜培興認為,玻色量子作為國內量子計算領軍企業,持續推進相干光量子計算機的研發與應用落地,量子算力服務實力強勁,位居國際一流水平。

今年10月7日,2025年諾貝爾物理學獎揭曉,約翰·克拉克(John Clarke)、米歇爾·H·德沃雷特(Michel H. Devoret)與約翰·M·馬蒂尼斯(John M. Martinis)因“發現宏觀量子力學隧穿效應以及電路中的能量量子化現象”摘得桂冠。

這項四十年前的突破性發現催生了超導量子計算這一研究方向,也將“把宏觀量子體系的噪聲、溫度等各種干擾因素降到單量子水平”這一科學難題擺到臺前,至今仍作為研究員們重點攻堅的課題。

四十年后的今天,正值量子力學誕生百年。科學家和工程師正對量子計算機實現路徑的廣泛探索:無論是對超導等宏觀系統的操控,還是對光子、囚禁離子和中性原子等微觀系統的操控;無論是從構建圖靈完備的門型量子計算機,還是短期內可實際用于特定領域的非門型量子計算機。

從應用角度,量子計算已分化為通用和專用兩大技術陣營。

通用量子計算機以實現任意量子算法為目標,依賴量子糾纏、疊加等核心特性,追求普適性計算能力,其發展需要突破高精度量子比特控制與錯誤校正等硬件技術瓶頸,以及有實用價值的門線路算法的開發,在更多實用領域證明“量子優越性”。

專用量子計算機則聚焦高價值、可復用的特定系列問題優化,通過定制量子物理系統提升求解效率,雖應用范圍一定程度上受限,但面向一大類應用場景定制開發奠定了實用基礎和市場空間,在NISQ(含噪聲的中等規模量子計算)時代率先實現商業化落地,成為當前產業應用的主力軍。

玻色量子基于光量子系統,前瞻性布局專用量子計算+通用量子計算全棧研發能力,以專用量子計算機先行,實現在人工智能、生物制藥、金融等多領域的實用算法積累和商業訂單,培養成熟的量子應用開發者群體,同時長期投入面向實際需求的通用光量子計算機及量子-經典混合計算能力。

在量子計算機實用化方面,市場關注能否實現穩定、可靠、可擴展的計算能力,是否提供可用且好用的算法開發工具,能否高效適配日新月異的AI框架并在真實用例中展現出超越經典計算機的實用價值。

在當前含噪聲中等規模量子(NISQ)時代,“通用”量子計算機基于不同物理體系在可擴展性、連接性、相干時間、保真度和糾錯等物理指標上做出了長足的進步,但仍未有一種體系可以克服所有技術難點,實現哪怕1個完整的容錯邏輯比特的構建,尚未拿到實用化量子計算的“入場券”。

而“專用”量子計算機規避了復雜的邏輯門構建,在錯誤率和退相干問題上相對容易控制,減少了操作的復雜性,量子比特規模具有高度可擴展性,目前已具備長時間穩定運行的算力提供能力。

玻色量子現階段聚焦于“專用”光量子計算實用化與產業化突破,持續迭代并發布自主可控的1000專用量子比特相干光量子計算機,提供從問題映射、資源調度、量子態演化到結果優化全鏈條的開發工具和服務驗證平臺,并基于PyTorch生態開源多個量子原生AI訓練套件,降低了量子計算的應用門檻、擴展了量子應用的開發者生態,讓更多行業和研究機構能夠體驗和利用量子計算的優勢,加速科研成果向產業應用的高效轉化。

同時,可在室溫下長時間穩定運行的整機系統也為生產環境的規模化部署提供可行性。

在AI訓練等大規模迭代計算的場景下,動輒需要執行數十萬次準確的采樣計算,對量子計算機的穩定性提出新的要求。玻色量子在可用的1000量子比特真機基礎上,加強糾錯算法和多機并聯技術開發,持續提升系統的魯棒性,已實現室溫下穩定運行>12h/天。

同時,真機的量子比特數目、總耦合數量、耦合精度、標準任務求解性能、高密度任務求解性能、應用綜合求解性能等9項指標的實用化技術驗證,中國信息通信研究院已出具《相干光量子計算機技術驗證報告》給予認證。

自其100計算量子比特云服務上線以來,隨著廣大政企、科研工作者、量子算法開發者等用戶的不斷增加,平臺調用求解次數累計超過6800萬次,覆蓋院校超過900所,參與研發的開發者人數超過10000人。

截至目前,客戶基于玻色量子的相干光量子計算機訓練的玻爾茲曼機-變分自編碼器(QBM-VAE)已應用于多肽生成、小分子生成、單細胞聚類、mRNA疫苗設計優化、蛋白質多組學分析等多個場景,被證實可有效縮短藥物研發周期、提升基因組學研究準確率,或降低藥物研發成本。

在生態合作上,玻色量子還與廣州國家實驗室、上海交通大學、中山大學藥學院、北京腫瘤醫院、清華長庚醫院等在蛋白質結構預測、分子相似性篩選、多肽對接、變構位點預測等場景展開實用化量子計算應用探索。

此外,玻色量子構建了“藥企-高校-醫院-國家實驗室”四位一體合作體系,未來與頂級高校、醫院及藥企攜手展開深度合作,推動生態共建,共享量子算力與數據資源,加速推進藥物開發和臨床驗證的進程。

隨著資金的注入,玻色量子計劃持續加注量子計算全領域,充分發揮國產專用量子計算優越性。這將推動我國量子計算從“實驗室研發”向“產業化應用”發展。