AI赋能量子纠错、实验运行，北京打造量智融合创新策源地
当前，量子科技与人工智能交叉融合，成为抢占未来科技制高点、培育新质生产力的关键赛道。随着量子计算系统规模不断扩大，AI有望在系统校准、量子纠错和实验运行等方面发挥更大作用，提升研发效率和系统运行能力。
北京发挥量子、人工智能“双高地”优势，打造全球领先的量智融合创新策源地与产业高地。目前，全市有量智融合企业23家，其中今年新注册企业13家，估值总和超百亿元。
华翊量子交付百比特级离子阱整机
量子计算机和传统计算机最大的区别，在于它处理信息的基本单元不同。传统计算机使用比特编码信息，同一时间只能处于0或1中的一个；量子计算机使用量子比特编码信息，利用量子态的叠加、纠缠等特性进行信息处理。“在特定任务上，经典计算机需要上百万年才能完成的复杂计算，量子计算机只需要几分钟就能完成。”华翊量子首席技术官杨蒿翔说。
在AI加速量子计算方面，北京集聚了一批超导、离子阱、中性原子等路线量子计算机整机制造企业。随着AI技术不断迭代，AI加速量子计算机工程化落地成为可能。
华翊量子选择的是离子阱路线。所谓离子阱，通俗来讲就是把一个个带电的离子“关”进真空腔，用电磁场把它们牢牢抓住，再用激光一束一束地去“拨动”它们，完成计算。它的优势是，每个离子一模一样，一致性好、相干时间长、操作保真度高，适合高精度计算，但也有局限——比特数量难以扩展。
为攻克上述难题，华翊量子采用二维离子晶格架构实现比特数提升，同时将AI技术深度嵌入整机运维，解决系统稳定性的工程挑战。
华翊量子实验人员正在进行真空系统组装。新京报记者 张璐 摄 杨蒿翔介绍，量子与人工智能融合有“两条线”：一条是“quantum for AI”，用未来强大的量子算力为AI提供高效的训练平台；另一条更现实的是“AI for quantum”——借助AI进行环境参数监控与异常预警、自动设计实验序列等，帮量子计算机跑得更稳。
在软件控制层面，华翊量子开发的AI智能参数监控系统，可全方位采集监测各类关键参数，并依托智能算法对参数异常进行提前预警，保障整机持续稳定运行。他介绍，一旦某些重要异常没有及时发现，整套系统就得停机重来，重启调试大约需要一周，一次宕机的人力与实验成本可达数万元，而AI的提前预警正好能避免这样的损失。
AI与硬件的深度协同，加速了华翊量子的整机商业化进程。目前，其百比特级离子阱整机HYQ-B100已获得北京市首台（套）重大技术装备认定，并成功交付中国移动研究院。
刷新原子捕获数世界纪录，助力构建大规模量子计算机
在量子计算群雄逐鹿的赛道上，超导、光量子、离子阱等路线各显神通。两仪万象选择中性原子路线，正取得快速突破。
“在原子量子计算中，我们选择原子作为量子比特的物理载体。”两仪万象董事长石琦说，原子本身具有天然全同性，同种原子天然一致，无需逐一保障品质，可以利用原子的不同内部能级来编码量子信息，将两个特定量子态分别对应为0和1，再通过激光等手段对其进行精准操控，实现量子信息的存储和计算。
原子非常微小，而且会因热运动不断改变位置。为了实现精准操控，需要先通过激光冷却等技术降低原子的热运动，再利用激光形成的光镊，把单个原子稳定捕获下来、排列成阵列，为后续实现量子比特之间的相互作用创造条件。
今年，清华大学原子量子计算团队和两仪万象依托光学超表面产生光镊阵列这一全新技术，实现了11000个原子的捕获，创造了原子量子计算中可捕获原子数目的新纪录，从而使可用量子比特资源首次在所有量子计算平台中突破数万量级。
这次成果的突破得益于团队自主研发的一块直径约2厘米的超表面器件。它无需显微物镜即可直接投射整个光镊阵列，从而最大化激光功率效率。它具有约1.5厘米的工作距离，使得超表面能够置于真空腔室外，避免了腔内操作的技术复杂性。
“这项工作的关键，不只是捕获了万量级原子，更重要的是通过自主研发的光学超表面技术，探索出一条大规模生成光镊阵列的新路径，为原子量子计算向更大规模发展提供了新的硬件基础。”石琦说，它背后涉及光学器件、原子物理、精密控制和算法等多个环节，是多项技术协同攻关的结果。
捕获11000个原子，对于量子计算有何意义？量子计算当前正进入攻坚量子纠错的关键阶段，突破量子纠错是通往实用化、通用容错量子计算的最后一个关键步骤。量子纠错的基本逻辑是用物理比特数目来换取计算的精度。11000个原子的意义，不仅让原子量子计算可获取的物理比特资源规模率先进入万量级，更为未来构建大规模量子计算机奠定了重要基础。
“我们通常将原子量子计算的发展概括为四个环节：抓、控、算、纠。”石琦解释，抓，就是实现原子的稳定捕获；控，就是操控原子的运动，重排成无缺陷原子阵列；算，就是通过量子门操作完成实际计算任务；纠，就是通过量子纠错降低计算错误，提高系统运行的稳定性和可靠性。
目前，团队已经在大规模原子捕获与重排、高质量里德堡激发、高保真单双比特门以及量子纠错算法等方面取得了一系列进展，相关核心技术也正在逐步集成到工程化整机中。
探索AI智能体在量子实验中应用
“AI已经成为我们原子量子计算研发中非常重要的技术手段。我们并不是简单地将通用大模型应用到量子计算中，而是将AI算法和智能体技术深入到量子计算的核心环节，帮助解决大规模原子操控、量子纠错和复杂实验运行中的实际问题。”石琦说。
一方面，利用AI实现大规模原子阵列的快速重排。原子在初始捕获时具有一定的随机性，阵列中会出现空位。原子数量越多，如何快速规划原子的移动路径，将它们排列成整齐、无缺陷的阵列，就越困难。针对这一问题，团队研发了AI原子阵列重排算法“追风”，能够快速完成万量级原子阵列的路径规划。路径规划时间仅约5毫秒。
同时，利用AI提升量子纠错能力。量子比特在运行过程中可能出现原子丢失以及其他量子错误，如何及时识别和判断这些错误，是实现可靠量子计算的重要环节。团队研发了AI量子纠错解码器“扁鹊”，能够从测量数据的时空关联中，同时识别原子丢失错误和常规Pauli错误。它不需要额外增加专门探测原子丢失的硬件操作，就能够通过算法识别丢失信息，为后续量子纠错提供支持。
随着量子计算系统规模不断扩大，实验流程会越来越复杂，涉及大量实验参数、设备状态和任务调度。今年9月，两仪万象与科大讯飞的合资公司量智开物，发布了国内首个智能体原子量子计算实验平台“白泽”，并已将其接入真实实验环境，辅助研究人员完成实验需求理解、流程编排、参数调整、运行监测和异常处理等工作，提升实验运行的自动化和智能化水平。
“总体来看，我们希望AI不只是量子计算研发的辅助工具，更能成为推动量子技术进步的重要力量。与此同时，量子计算也将为AI提供更加丰富的真实实验环境和应用场景。”石琦说。
利用AI校准量子芯片时间大大缩短
在相干科技的实验室内，4套量子计算机不间断运算。量子芯片正在10mK（毫开尔文）的环境里稳定运行，比外太空背景温度（约2.7K）还要冷上百倍。目前，量子芯片已实现平均单比特门保真度超99.9%，平均双比特门保真度超99.5%，达到国际第一梯队水平。超导路线是利用超导材料和电路设计，在芯片上构建人工量子比特，并通过微波信号对其进行操控。该路线与现有半导体工艺具有一定兼容性，在比特规模扩展和系统集成方面进展较快，但芯片需要在极低温环境下运行。
2023年，北京量子院迎来建院五年的“大考”。作为长期负责工程化攻关与生态建设的一线技术负责人，金贻荣做出了一个重要决定：从北京量子院孵化，创办北京第一家超导量子计算企业——相干科技。五年的科研积累给了他底气：从实现503微秒长寿命超导量子比特芯片的突破，到主持研制136比特超导量子计算云平台、590比特大规模量子云算力集群……一项项规模化攻关的突破，让这位在一线的技术负责人产生了一个强烈直觉——量子计算来得可能比想象中更快，企业的机制比实验室更合适。