4月16日，中关村Xᴬᴵ智汇讲坛邀请到中国科学院计算技术研究所研究员、量子计算与算法理论实验室主任孙晓明，以 “量子计算” 为题，系统阐述了量子计算的核心原理、里程碑算法、硬件进展及其与人工智能深度融合的前沿图景。
01 从经典到量子：计算范式的跃迁
孙晓明在分享期间回顾了计算技术的历史演进：从机械计算、电子计算、网络计算到云计算，如今我们正身处智能计算时代。而量子计算，被视为继经典计算之后最具颠覆性的前沿方向之一。
他深入浅出地解释了量子计算的两大核心特性：量子叠加与量子纠缠。通过杨氏双缝干涉、薛定谔的猫等思想实验，以及冯·诺依曼对量子力学的四条公理化表述，孙晓明将抽象的量子概念转化为计算机科学家能够理解的数学模型：一个量子比特是二维希尔伯特空间中的单位向量，多个量子比特的状态空间是张量积，维度随比特数指数增长。
“一百个量子比特就可以实现2的100次方维的并行计算，” 孙晓明指出，“但问题在于，测量时你看到有用信息的概率只有2的100次方分之一。量子算法的核心任务，就是通过精心设计的酉变换，将有用信息的振幅放大到接近1。”
02 核心量子算法：里程碑突破与研究进展
在核心算法层面，孙晓明研究员重点介绍了量子计算领域的里程碑成果。Shor算法可在多项式时间内完成大整数素因数分解，直接对RSA等主流公钥密码体系构成安全挑战；Grover搜索算法能在无序数据库中实现平方根级加速，可广泛应用于密码分析、大数据检索、组合优化等场景；HHL算法则在线性方程组求解上实现指数级加速，为机器学习、回归分析等任务提供新路径。同时，他也分享了团队在带先验知识量子搜索、局部极值搜索、量子组合优化、量子-经典混合算法等方向的研究成果，展现了量子算法的理论突破与实践潜力。
03 量子优越性与硬件发展
硬件发展是量子计算走向实用化的基础。孙晓明重点介绍了量子优越性（也称量子霸权）的概念，即在特定问题上，量子设备超越当前最强经典超算。全球已多次实现量子优越性验证，谷歌 “悬铃木”、中国 “九章”“祖冲之号” 等量子装置，分别在随机线路采样、高斯玻色采样等特定任务上，实现对经典超算的超越。
当前主流技术路线呈现多元并存格局，超导、光量子、离子阱、中性原子路线均取得进展，拓扑量子计算仍处于探索阶段。行业发展已从单纯追求量子比特数量，转向比特质量提升、量子纠错、系统集成等核心方向。
量子计算实用化仍面临瓶颈，孙晓明重点强调了量子纠错的重要性：量子态极易受环境干扰，比特寿命短、易发生翻转与相位错误，量子纠错是解决该问题的核心。目前谷歌、中科大等团队已实现码距为7的量子纠错，但现有表面码编码效率极低，约100个物理比特才能编码1个逻辑比特，qLDPC码等新型编码方式成为突破方向。
04 AI×量子：双向赋能的新范式
谈及量子计算与人工智能的深度融合，孙晓明研究员表示，二者双向赋能是最具落地潜力的方向：
• AI赋能量子：利用机器学习优化量子芯片设计、量子实时纠错、量子多体物理模拟等，实现效率提升。
• 量子赋能AI：探索用量子算法加速大模型训练与推理、压缩模型参数、探索量子机器学习的理论优势和表征能力等。线性方程组求解的HHL算法、量子推荐系统等已有初步探索。
孙晓明鼓励在场师生：量子计算的路线尚未收敛，从算法设计、编译优化到EDA工具等，计算机背景的学者有巨大的发挥空间。
在问答环节，现场师生踊跃发问。有学生提问Grover算法平方根加速与局部搜索三次方加速的核心原理，孙晓明结合量子态旋转（Grover扩散算子）、随机梯度策略与量子搜索框架，进行了细致解答；关于量子计算与人工智能的交叉合作，刘铁岩院长询问了物理背景与计算机背景研究者的协作现状。孙晓明坦言，量子计算是一个高度交叉的领域，涉及物理、计算机、数学等多个学科，国内量子计算研究仍以物理学家为主导，计算机背景学者的参与度和重视程度有待提升。不过他同时指出，近年来情况已有明显改观，并且呼吁进一步加强各学科方向的深度融合，推动领域协同发展。
孙晓明研究员的报告，从量子力学的四条公理出发，一路贯通到硬件芯片、算法突破与AI赋能，完整诠释了极基础的研究理念：扎根最根本的科学原理，却指向最具颠覆性的技术变革；他所展现的量子计算与人工智能双向赋能的图景，正是极交叉创新路径的生动实践。
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