智東西
作者 ZeR0
編輯 漠影

智東西4月17日?qǐng)?bào)道，4月16日，在中關(guān)村科技園區(qū)朝陽園管理委員會(huì)指導(dǎo)下，朝陽區(qū)光智空間人工智能創(chuàng)新街區(qū)·量子計(jì)算+AI for science應(yīng)用研討會(huì)在北京舉辦，會(huì)議聚焦專用量子計(jì)算技術(shù)在生物信息、腦機(jī)接口、類器官、新材料發(fā)現(xiàn)等前沿科研領(lǐng)域的階段性成果展示，吸引了來自資本界、產(chǎn)業(yè)界及高校、科研院所的近百位專家代表參會(huì)。

該研討會(huì)由北京玻色量子科技有限公司主辦、北京諾禾致源科技股份有限公司協(xié)辦、量子投資界支持，玻色量子創(chuàng)始人&COO馬寅主持會(huì)議。

北京市朝陽區(qū)副區(qū)長(zhǎng)，中關(guān)村朝陽園黨工委副書記、管委會(huì)主任婁毅翔在開幕致辭中談道，當(dāng)前傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)在生命科學(xué)等領(lǐng)域的算力瓶頸日益突出。量子計(jì)算憑借并行搜索、玻爾茲曼分布能量采樣等獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，為破解AI4S（人工智能驅(qū)動(dòng)的科學(xué)研究）的深度應(yīng)用難題提供了全新路徑。朝陽區(qū)作為首都國(guó)際科創(chuàng)中心主引擎，前瞻布局了“光智空間”這一人工智能創(chuàng)新街區(qū)，集聚了以玻色量子為代表的150余家光電子及量子產(chǎn)業(yè)企業(yè)，成為推動(dòng)量子計(jì)算與AI4S融合發(fā)展的核心承載地。

婁毅翔強(qiáng)調(diào)，量子計(jì)算與AI4S的融合既是技術(shù)趨勢(shì)，更是產(chǎn)業(yè)升級(jí)的迫切需求。他提出三點(diǎn)期望：一是攜手攻堅(jiān)，突破核心技術(shù)瓶頸；二是場(chǎng)景賦能，加速產(chǎn)業(yè)落地應(yīng)用；三是生態(tài)共建，打造融合發(fā)展高地。

會(huì)上，玻色量子分別與諾禾致源、心語未來簽署了前沿技術(shù)合作協(xié)議，共同推動(dòng)“量子計(jì)算+生命科學(xué)”及“量子計(jì)算+腦機(jī)接口”兩大前沿賽道進(jìn)入真實(shí)場(chǎng)景的應(yīng)用階段。

在“量子計(jì)算+生命科學(xué)”領(lǐng)域，玻色量子與諾禾致源將依托各自在專用量子計(jì)算與前沿分子生物學(xué)的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合，共同打造“量子計(jì)算+生命科學(xué)”解決方案。雙方將圍繞生命科學(xué)研究及人類健康領(lǐng)域的實(shí)際需求，整合玻色量子的硬件算力與諾禾致源的生物信息分析能力，探索量子算法在基因測(cè)序、單細(xì)胞測(cè)序和空間組學(xué)，蛋白質(zhì)組學(xué)與代謝組學(xué)等場(chǎng)景下的應(yīng)用，通過推進(jìn)“量子計(jì)算平臺(tái)+生命科學(xué)基礎(chǔ)服務(wù)”的深度融合，為科研及產(chǎn)業(yè)客戶提供一體化解決方案，加速量子計(jì)算在生命科學(xué)領(lǐng)域的科研協(xié)作與生態(tài)融合。

在“量子計(jì)算+腦機(jī)接口”領(lǐng)域，玻色量子與心語未來將推動(dòng)兩大產(chǎn)業(yè)深度融合，鑒于腦機(jī)接口領(lǐng)域正面臨電極通道激增帶來的算力挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)架構(gòu)難以滿足實(shí)時(shí)性需求，雙方將開展聯(lián)合技術(shù)攻關(guān)。合作將重點(diǎn)探索量子計(jì)算在腦機(jī)接口信號(hào)處理、神經(jīng)特征解析與腦認(rèn)知建模中的增強(qiáng)作用，研究量子機(jī)器學(xué)習(xí)、量子優(yōu)化等方法在腦機(jī)接口領(lǐng)域的應(yīng)用路徑。依托玻色量子的專用量子計(jì)算技術(shù)，雙方將致力于提升腦機(jī)接口系統(tǒng)的解碼效率，推動(dòng)形成具有行業(yè)示范意義的“量子計(jì)算+腦機(jī)接口”應(yīng)用案例，在下一代腦機(jī)接口技術(shù)的全球競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)絕對(duì)的領(lǐng)先地位與話語權(quán)。

在主題分享環(huán)節(jié)，諾禾致源首席科學(xué)家田仕林、中國(guó)科學(xué)院上海微系統(tǒng)與信息技術(shù)研究所孫鎏煬研究員、上海市腫瘤研究所向冬喜教授、上海交通大學(xué)材料學(xué)院教授吳蘊(yùn)雯，分別分享了量子計(jì)算在AI for science領(lǐng)域的最新研究成果。

作為全球領(lǐng)先的基因科技產(chǎn)品與服務(wù)提供商，諾禾致源持續(xù)深耕基因測(cè)序領(lǐng)域，構(gòu)建了覆蓋測(cè)序、數(shù)據(jù)分析到生物學(xué)解讀的全流程多組學(xué)解決方案體系，服務(wù)范圍貫通基礎(chǔ)科研、臨床醫(yī)學(xué)及生物育種等多元應(yīng)用場(chǎng)景。在單細(xì)胞與空間組學(xué)領(lǐng)域，諾禾致源已形成顯著技術(shù)與服務(wù)優(yōu)勢(shì)，提供一站式多組學(xué)整合服務(wù)，持續(xù)賦能高水平科研成果產(chǎn)出。

諾禾致源首席科學(xué)家田仕林博士發(fā)表了題為《量子技術(shù)增強(qiáng)單細(xì)胞組學(xué)數(shù)據(jù)解析關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用》重點(diǎn)介紹了諾禾致源與玻色量子的合作成果。研究團(tuán)隊(duì)利用量子技術(shù)增強(qiáng)單細(xì)胞組學(xué)分析，引入玻爾茲曼分布作為更貼近生物系統(tǒng)的“物理先驗(yàn)”，取代傳統(tǒng)模型中的高斯先驗(yàn)假設(shè)。

真實(shí)單細(xì)胞數(shù)據(jù)具有高度異質(zhì)性、多峰分布和強(qiáng)非線性關(guān)系，當(dāng)前主流模型與現(xiàn)實(shí)存在“錯(cuò)配”困境，本質(zhì)上是“數(shù)據(jù)擬合”，導(dǎo)致分析結(jié)果失真、關(guān)鍵生物信息丟失，并帶來分群不準(zhǔn)、稀有細(xì)胞被掩蓋等問題。而玻爾茲曼分布能夠模擬復(fù)雜動(dòng)態(tài)，更好地刻畫生物系統(tǒng)的復(fù)雜性、異質(zhì)性和動(dòng)態(tài)變化，卻在經(jīng)典計(jì)算機(jī)上面臨“維度災(zāi)難”和算力天花板瓶頸。

為此，雙方基于玻色量子的相干光量子計(jì)算機(jī)，通過QBM?VAE（量子玻爾茲曼機(jī)-變分自編碼器）模型實(shí)現(xiàn)了創(chuàng)新解決方案。測(cè)試顯示，該模型清晰刻畫了從造血干細(xì)胞向不同細(xì)胞類型的分化軌跡；也能夠消除細(xì)胞周期的影響，準(zhǔn)確歸類增殖細(xì)胞，為單細(xì)胞組學(xué)解析開辟了基于量子計(jì)算的全新技術(shù)路徑。

中國(guó)科學(xué)院上海微系統(tǒng)與信息技術(shù)研究所研究員孫鎏煬分享說，腦機(jī)接口作為國(guó)家“十五五”規(guī)劃的前瞻性未來產(chǎn)業(yè)，正迎來爆發(fā)期。然而，隨著電極通道數(shù)激增，采集到的神經(jīng)元信號(hào)也隨之快速增長(zhǎng)，傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)面臨嚴(yán)峻的“算力天花板”，算力成為制約系統(tǒng)響應(yīng)速度的關(guān)鍵。

針對(duì)上述挑戰(zhàn)，孫鎏煬詳細(xì)介紹了玻色量子、上海微系統(tǒng)所和心語未來聯(lián)合研發(fā)的全球首個(gè)量子光計(jì)算神經(jīng)解碼系統(tǒng)。該方案利用相干光量子計(jì)算機(jī)，顛覆了傳統(tǒng)計(jì)算邏輯，核心思想是將神經(jīng)解碼推理過程直接轉(zhuǎn)換為物理系統(tǒng)的能量弛豫過程，讓整個(gè)系統(tǒng)收斂到穩(wěn)定狀態(tài)，即對(duì)應(yīng)的神經(jīng)解碼結(jié)果。這一物理原生推理實(shí)現(xiàn)了約0.075毫秒的極低延遲，比傳統(tǒng)基于GPU的模型方案快一個(gè)數(shù)量級(jí)，且具備復(fù)雜度不變的擴(kuò)展性。

通過光子多維自由度可同時(shí)處理海量數(shù)據(jù)，量子計(jì)算將為無創(chuàng)、精準(zhǔn)、高效的下一代腦機(jī)接口提供堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐。

上海市腫瘤研究所向冬喜教授談道，類器官能夠自組裝形成類組織的3D培養(yǎng)物，維持來源組織的生物學(xué)特征，可用于精準(zhǔn)醫(yī)療、基礎(chǔ)研究和新藥研發(fā)，是新一代基礎(chǔ)研究和臨床轉(zhuǎn)化應(yīng)用平臺(tái)級(jí)技術(shù)。

向教授重點(diǎn)分享了基于類器官藥敏腫瘤精準(zhǔn)療效這一典型案例，并提到三大技術(shù)的交叉融合——數(shù)字孿生平臺(tái)，即可實(shí)現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)字化類器官（虛擬克隆體），以實(shí)時(shí)同步類器官分子動(dòng)態(tài)，例如臨床病史+生化指標(biāo)、高精度臨床影像、多組學(xué)測(cè)序（單細(xì)胞+空轉(zhuǎn)）、類器官藥物+臨床回顧。

在量子計(jì)算技術(shù)賦能腫瘤精準(zhǔn)治療領(lǐng)域，向冬喜重點(diǎn)分享了量子計(jì)算應(yīng)用于以下三大方面：

量子計(jì)算能加速醫(yī)學(xué)數(shù)字孿生開發(fā)、實(shí)現(xiàn)基于臨床+量子計(jì)算類器官數(shù)字模型構(gòu)建及其應(yīng)用、量子機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于虛擬臨床實(shí)驗(yàn)。例如，在醫(yī)學(xué)數(shù)字孿生開發(fā)領(lǐng)域，量子計(jì)算能實(shí)現(xiàn)高效加速，隨著數(shù)字孿生逐級(jí)推進(jìn)，最終自主孿生可使物理-虛擬融合共存。數(shù)字虛體持續(xù)為其關(guān)聯(lián)的物理實(shí)體生成信息和數(shù)據(jù)收集：基因組、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)、代謝通量等，以及模型構(gòu)建：經(jīng)典工具生成初始模型。

玻色量子自研的1000量子比特相干光量子計(jì)算機(jī)能毫秒級(jí)求解Max-Cut問題，超經(jīng)典計(jì)算數(shù)萬倍，算法庫支持量子化學(xué)、組合優(yōu)化、量子機(jī)器學(xué)習(xí)等復(fù)雜問題的求解，具有多尺度建模、高精度模擬、實(shí)時(shí)性、多模態(tài)數(shù)據(jù)。因此基于玻色量子的專用量子計(jì)算機(jī)與算法支持，可實(shí)現(xiàn)臨床+量子計(jì)算類器官數(shù)字模型構(gòu)建及其應(yīng)用。

上海交通大學(xué)材料學(xué)院吳蘊(yùn)雯教授稱，當(dāng)前電池、芯片等核心產(chǎn)業(yè)正面臨“材料瓶頸”，盡管量子材料等新物態(tài)提供了破局可能，但材料空間的多維結(jié)構(gòu)與高維優(yōu)化，令經(jīng)典計(jì)算陷入“維度災(zāi)難”，難以實(shí)現(xiàn)全局尋優(yōu)。

對(duì)此，吳蘊(yùn)雯分享了基于玻色量子相干光量子計(jì)算機(jī)的全新路徑。區(qū)別于傳統(tǒng)架構(gòu)，量子計(jì)算憑借超強(qiáng)并行處理能力，在處理復(fù)雜組合優(yōu)化問題時(shí)具備天然優(yōu)勢(shì)，能極大壓縮求解時(shí)間，且隨著問題規(guī)模擴(kuò)大，其速度優(yōu)勢(shì)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。

在具體應(yīng)用驗(yàn)證中，相關(guān)成果展現(xiàn)了量子計(jì)算賦能新材料研發(fā)的變革性潛力。無論是在需要高精度擬合的復(fù)雜材料設(shè)計(jì)中，還是在數(shù)據(jù)稀缺條件下的材料結(jié)構(gòu)探索中，玻色量子相干光量子計(jì)算機(jī)都能夠在毫秒級(jí)的時(shí)間鎖定超過經(jīng)典算法極限的最優(yōu)解。這一“量子-經(jīng)典協(xié)同”新范式，顯著提升了新材料發(fā)現(xiàn)的精度與效能，有效縮短了從理論設(shè)計(jì)到實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的研發(fā)周期。

本次研討會(huì)集中展示了量子計(jì)算在生命科學(xué)、腦機(jī)接口及新材料領(lǐng)域的實(shí)質(zhì)性突破。隨著“量子計(jì)算+AI for science”創(chuàng)新生態(tài)的不斷完善，朝陽區(qū)正依托“光智空間”這一核心承載地，加速成為未來產(chǎn)業(yè)的孵化高地。未來，玻色量子計(jì)劃繼續(xù)深耕相干光量子計(jì)算技術(shù)，突破傳統(tǒng)科研的算力瓶頸，共同將“量子計(jì)算+AI for Science”打造成北京國(guó)際科技創(chuàng)新中心的一張名片。