夜雨聆风
2026年4月22日，北京中关村展示中心开了一场不太寻常的会。
会议的名字叫"2026智能量子峰会"。主题四个字：量智开物。这四个字同时也是一家新公司的名字。这家公司在3月刚刚成立，4月就在这场峰会上正式揭牌。它是国内第一家专门做"AI加量子计算"融合与产业化的企业。
公司的两个出资方也不寻常。一边是科大讯飞，中国最大的AI公司之一。另一边是两仪万象，一家从清华大学原子量子计算团队孵化出来的初创公司。一个做AI做了二十多年，一个做量子做了多年。两家坐到一起，成立了量智开物。
科大讯飞董事长刘庆峰亲自担任了这家新公司的发起人。讯飞的首席科学家魏思、首席算法科学家陈凌辉也已把精力投入到了量智开物。
这件事本身释放了一个信号：AI公司开始认真押注量子计算了。
要理解量智开物为什么会诞生，得先看一组数据。
2024年初，中国的大模型每天处理的词元（Token）数量大约是1000亿。到2025年底，这个数字涨到了100万亿。到2026年3月，已经突破了140万亿。两年时间，增长超过1000倍。这个数据来自国家数据局局长刘烈宏在2026年3月国新办发布会上的公开发言。
词元是AI处理信息的最小单位。你问AI一个问题，AI写一段文字，背后都是词元在被调用。词元调用量的爆炸式增长，说明AI正在被大规模地使用。
但问题也跟着来了。
每一次词元调用，都需要算力。算力需要芯片。芯片需要电。AI用得越多，对算力和能源的消耗就越大。按照当前这种增长速度继续往下走，传统计算架构的算力和能耗都会撞上天花板。
用刘庆峰在峰会上的话来说，他们"经过反复论证，认为未来突破算力和能源约束最可行的路径，就是量子计算"。
这就是AI需要量子计算的根本原因：不是因为量子计算"很酷"，而是因为传统计算可能不够用了。AI的规模还在急速膨胀，但芯片的进步速度跟不上需求的增长。量子计算提供了一种完全不同的计算方式，有可能在某些关键问题上打破这个瓶颈。
反过来也成立。量子计算同样需要AI的帮助。这一点在量智开物发布的两个产品上看得很清楚。
第一个产品叫"追风"。 它是一种大规模原子快速重排算法。
这个名字听起来有点抽象，说简单一点就是：在原子量子计算中，你需要把成千上万个原子精确地排列到指定的位置。原子数量少的时候，排列还不算太难。但当原子数量突破1万个，排列的计算量会变得非常大。"追风"就是用AI算法来解决这个排列难题。它让万量级的原子阵列可以被快速、准确地操控。
这个产品跟清华大学的一项最新成果直接相关。清华大学教授翟荟——他也是量智开物的共同发起人——在峰会上分享了一个进展：清华团队用自主研发的技术，在实验中首次捕获了10064个原子。这是量子计算发展过程中，人类第一次把可用的原子量子比特资源推到了万量级以上。此前的纪录由美国加州理工学院保持，是6100个原子。
捕获1万个原子只是第一步。接下来要做的是操控它们，让它们参与计算。这件事没有AI的帮助，靠人工设计算法是极其困难的。"追风"就是为这个目标而开发的。
第二个产品叫"扁鹊"。 它是一个量子纠错解码器。
上一期我们讲过，量子比特非常容易出错。量子纠错是通向实用量子计算机的必经之路。但纠错本身是一个极其复杂的计算问题——你需要实时监测大量量子比特的状态，快速判断哪里出了什么错，然后立刻修复。这个判断过程就叫"解码"。
用AI来做这个解码器，是当前国际上的前沿方向。谷歌DeepMind和谷歌量子AI团队在2024年11月就联合开发了一个叫AlphaQubit的AI纠错解码器，成果发表在了《自然》杂志上。AlphaQubit基于Transformer神经网络架构，在谷歌"悬铃木"处理器的真实数据上，解码精度超过了当时所有已知的算法。
量智开物的"扁鹊"走的是类似的思路，但它是专门针对原子量子计算这条技术路线开发的。跟AlphaQubit面向超导路线不同，"扁鹊"面对的是中性原子系统的特殊噪声环境。
这两个产品背后的逻辑是一样的：量子计算机越做越大，人工设计的算法已经应付不了这么复杂的系统。AI能从海量数据中自动学习规律，找到人类工程师想不到的解法。量子计算要往前走，离不开AI。
如果把AI和量子计算的关系整理一下，可以分成两个方向。
第一个方向叫"AI帮量子"（AI for Quantum）。
就是用人工智能的方法，帮助量子计算机变得更好用。具体来说，主要有三件事：
一是帮助设计量子硬件。量子芯片的参数调试非常复杂，AI可以通过自动化搜索找到更好的配置方案。
二是帮助纠错。这就是AlphaQubit和"扁鹊"在做的事。用机器学习训练出来的解码器，可以比传统算法更准确地识别和修复量子比特的错误。
三是帮助操控。当量子比特数量达到成千上万时，对它们的精确操控需要非常复杂的控制序列。AI可以自动生成和优化这些控制序列。"追风"算法就是这个方向的一个例子。
这个方向目前已经有了不少实际的成果。它是"AI加量子"融合中走得最快的一条线。
第二个方向叫"量子帮AI"（Quantum for AI）。
就是用量子计算机来提升AI的能力。比如，用量子算法来加速机器学习的训练过程，或者用量子计算来解决AI目前解不了的优化问题。
这个方向目前还在非常早期的阶段。原因很简单：现在的量子计算机还不够强，还做不到真正替代传统计算机来跑大规模AI任务。但从长期看，一旦量子计算机足够成熟，它有可能在特定类型的AI计算上带来根本性的加速。
刘庆峰在峰会上把这两个方向总结成了一句话：AI加上量子计算会更强大，量子计算加上AI会更聪明。两者互相推动，形成一个正向循环。
这个循环目前还是不对称的——"AI帮量子"已经在落地，"量子帮AI"还在摸索。但正因为不对称，才有窗口期。谁先把这个循环跑通，谁就可能在下一代计算中占据先机。
量智开物不是孤例。在AI和量子计算的交叉地带，全球科技巨头都在加速布局。
谷歌走得最早。谷歌在2013年就成立了"量子人工智能"实验室。实验室的名字就已经说明了它的方向——量子加AI。2024年11月，谷歌DeepMind发布AlphaQubit。2024年12月，谷歌发布Willow量子芯片，在纠错上取得了重要突破。谷歌的策略很清晰：用AI加速量子硬件的进步，最终让量子计算反过来服务于AI。
英伟达也在靠近这个赛道。2026年4月的GTC大会上，英伟达发布了cuEST库，把电子结构计算搬到了GPU上。这不是直接做量子计算，但它瞄准的是同一类问题——在原子和分子尺度上模拟物理过程。应用材料、三星、台积电等芯片巨头已经在使用这个工具。
在中国，2026年3月，上海人工智能实验室启动了"超智融合算力平台"，把超算、智算和量子计算整合到了一起。这个平台的目标是打通三种算力之间的壁垒，让不同类型的计算任务可以被自动分配到最合适的硬件上。
这些动作的共同点是：没有人单独押注AI或者单独押注量子。大家都在找两者的结合点。
AI和量子计算作为两个独立的领域，各自发展了几十年。为什么偏偏在2026年，"融合"变成了一个热门词汇？
有三个原因。
第一，AI的算力需求到了一个临界点。 中国日均词元调用量两年增长1000倍。全球范围内，大模型的参数规模和训练数据量还在持续膨胀。目前主流的芯片制造工艺已经接近物理极限（晶体管尺度已经在几纳米量级），继续靠提升芯片性能来满足需求会越来越困难。这种"算力焦虑"让人们开始认真看量子计算。
第二，量子计算到了一个需要AI的阶段。 2020年全球最先进的量子计算机操控的是几十到一百个量子比特。2026年，清华团队已经捕获了超过1万个原子。规模跳了两个数量级。在这个规模下，靠人工逐一调试已经不现实了。AI的自动化能力变成了刚需。
第三，政策给出了明确的方向。 中国的"十五五"规划把量子科技列为六大未来产业之一。2026年《政府工作报告》提出深化拓展"人工智能+"，打造智能经济新形态。把"AI加"和"量子"放在同一个政策框架下，说明顶层设计已经在推动两者的融合。
这三个因素叠加在一起，形成了一个明确的信号：AI加量子不是"未来某天的事"，而是"现在就该开始做的事"。量智开物的成立，就是对这个信号的回应。
"AI帮量子"已经在出成果，这是事实。但它目前帮助的，主要还是实验室级别的量子系统。距离真正的产业级应用，还有相当长的路。
"量子帮AI"就更早了。现在的量子计算机还没有办法在实际的AI任务上超过传统计算机。在可预见的几年内，这个情况不太会改变。量子计算要想真正为AI"出力"，至少需要等到容错量子计算机出现。而那至少还要10到15年。
量智开物的翟荟教授在峰会上也说得很直白：捕获1万个原子只是第一步。如何操控这么多原子，如何基于它们建立大规模量子计算机，这些问题都还没有现成的答案。
所以更准确地说，"AI加量子"当前的阶段是：两个领域开始互相看到了对方的价值，开始建立合作的基础设施和人才团队，开始在具体的技术点上做出初步成果。离真正的"双向循环加速"还有距离，但起步的窗口已经打开了。
这也是为什么刘庆峰把量智开物定义为一家"不设KPI"的公司——因为这条路的回报周期注定很长。但他同时认为，未来五年内，AI加量子计算有可能出现让人意想不到的突破。
本期讲的是AI和量子计算的融合。这个话题背后有一个更大的主题：AI正在和越来越多的领域发生交叉。
2026年11月19日至21日，第11届中国国际人工智能大会及博览会（CIAI2026）将在南京国际博览中心举办。这场展会的核心主题正是"AI+实体经济"，覆盖八个方向：AI赋能消费提质、AI赋能元宇宙、AI赋能数字人、AI赋能具身智能、AI赋能脑机接口、AI赋能智能装备、AI赋能智能制造、AI赋能新一代智能终端。
同期将举办的"2026生成式人工智能与大模型技术发展论坛"和"2026中国国际人工智能算力与算法大会"，会专门讨论大模型、算力和AI基础设施的最新进展——这些正是"AI加量子"融合的底层支撑。
📍 南京国际博览中心 🗓 2026年11月19—21日
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