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在近日舉行的2025年中國國際服務貿易交易會（以下簡稱“服貿會”）現場，113家企業發布198項新產品新成果。北京玻色量子科技有限公司（以下簡稱“玻色量子”）作為國內量子計算領軍企業應邀參與，現場展出國內首個1000量子比特的相干光量子計算機模型。

在首臺（套）賦能企業創新專題發布活動上，玻色量子副總裁巨江偉發布——玻色量子自研的可支持1000計算量子比特云服務，標志著專用量子計算正式邁向千比特規模化實用新階段。

據介紹，通過1000計算量子比特云平臺，用戶可便捷地訪問量子計算資源，將復雜的計算問題轉化為量子計算任務。系統還可自動完成問題映射、資源調度、量子態演化和結果優化，最終返回高質量解決方案。這種端到端的服務模式，顯著降低了量子計算的使用門檻，大大加速了量子技術在實際業務場景中的應用落地。

自100計算量子比特云服務上線以來，隨著政企、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6800w次，覆蓋院校超過900所，參與研發的開發者人數超過10000人，量子算力服務實力強勁，位居國際一流水平。

亮點一：1000計算量子比特

量子比特數量一直是AI算力的“關鍵閾值”。

巨江偉解釋道，目前大多數量子計算機硬件的量子比特數量處于200-500量子比特。當低于500量子比特時，僅能處理簡單的AI任務，量子算法無法有效處理高復雜度AI模型；當達到1000量子比特數量的硬件門檻時，意味著量子計算機才能真正實現求解大規模梯度優化、AI模型訓練，覆蓋藥物分子設計、能源電力等大規模且高復雜性場景的實用化問題。

此次玻色量子發布的1000計算量子比特云服務，在實用化計算能力上實現指數級跨越：1000量子比特對應的解空間高達2^1000，相比550計算量子比特云服務，能夠處理的問題復雜度和問題規模提升了多個數量級。

巨江偉現場介紹，玻色量子實現了單個量子比特耦合數量999，總耦合數量高達499500（計算公式：規模數*（規模數-1）/2；規模數為量子比特數），這一技術指標代表著在1000量子比特規模下，可以從最高499550條邊全連接的角度去衡量任務耦合程度。同時，相干光量子計算機的耦合精度達int8，該精度首次超越全球首家量子計算機商業供應商——D-Wave（耦合精度僅int5），真正實現了中國專用量子計算實力從全球跟跑到全球領跑的跨越。

亮點二：混沌穩態優化算法

在軟件服務方面，玻色量子利用光量子計算的并行性，可單次計算解空間大小最高為2^1000的組合優化問題，通過內嵌混沌穩態優化算法，可大幅提升相干光量子計算機的求解質量。

混沌穩態優化算法是由玻色量子自研的一種量子糾錯算法，可糾正能量映射關系。針對解空間內所有量子比特振幅一致與否時，不同自旋組合對應的能量分布的差異性，該方法能夠減小振幅不均勻性，進而起到校正自旋組合和能量映射關系的作用，有效保證求解結果為所有量子比特振幅保持一致時的自旋組合處于最低能量，而非局部最優解，以此大幅提升難解問題集（特點問題集）的求解質量。

巨江偉強調，針對1000量子比特相干光量子計算機的各技術指標，包括計算量子比特數目、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。

亮點三：量子玻爾茲曼機神經網絡

在軟件生態方面，1000量子比特云服務支持開源PyTorch神經網絡訓練。

由于時代“算力”的約束，AI的發展有兩條歷史路徑。一種是反向傳播算法：深度學習的“萬能引擎”，反向傳播算法前向傳遞神經元活動，反向傳遞敏感度，對算力的依賴隨著模型復雜度提升；另一種是由2024年諾貝爾物理學獎獲得者——神經網絡先驅杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）提出的玻爾茲曼機（Boltzmann Machine,BM）：人工智能技術的“歷史酶”，玻爾茲曼機僅通過對稱連接性和相關性差異完成學習，訓練時間呈指數級增長，GPU難以實現。

巨江偉介紹，基于杰弗里·辛頓提出的玻爾茲曼機，玻色量子高具前瞻性地開拓量子神經網絡新范式。玻色量子開源了國內首個PyTorch量子神經網絡開發套件Kaiwu-PyTorch-Plugin（KPP），巧妙利用了伊辛模型與玻爾茲曼機在數學上的等價性，以量子采樣替代傳統的Gibbs Sampling方法，大幅提升了玻爾茲曼機的訓練效率，能夠解決經典玻爾茲曼機因高復雜度而無法高效訓練的難點，且已實現蛋白質結構預測的算法框架的真機場景驗證。

如同GPU加速向量運算促進了深度神經網絡的發展，量子計算機的全新計算范式為AI模型變革帶來新契機。KPP提供了簡單易用的接口，具備量子真機調用、PyTorch原生支持、靈活的架構配置、可擴展性四大優勢，使研究人員和開發者能夠快速實現能量神經網絡模型的訓練與驗證，并應用于各種機器學習開發任務。

此外，玻色量子還研究出一種結合經典AI與量子計算優勢的新型生成式模型QBM-VAE（Variational Autoencoder，VAE），可用于復雜分布數據生成、“高保真度”數據表征。這是一種結合深度學習與量子計算的改進VAE算法，通過相干光量子計算機采樣玻爾茲曼分布，對自然界產生的數據具有強大的建模能力和適應性，提升了數據表征能力。例如在單細胞轉錄組學分析中，QBM-VAE可顯著提升聚類精度，檢測到傳統方法無法辨識的新型細胞亞型(具有獨特特征的新致病因素)，為靶點發現提供新線索。

亮點四：多機并聯提供CPQC-X服務

玻色量子的1000計算量子比特云服務支持多設備互聯、集群計算，大服務提升計算能力。該優勢使得1000計算量子比特云服務能夠支持大量的高復雜性且大規模的計算任務，為未來量子計算集群的應用奠定了堅實基礎。

玻色量子的1000計算量子比特云服務還可提供CPQC-X服務，支持深度戰略合作用戶提交大于1000量子比特的計算任務，支持更大量子比特規模的實際問題的探索與應用。該服務為用戶提供了更加靈活的量子云算力支持，開啟了定制化量子計算服務的新模式。

玻色量子1000計算量子比特云服務的上線，構建了實用化量子計算商業化的可持續發展模式。