7月18日上午，“逐浪·WAIC 2026 未来科技演讲”在上海世博展览馆B2层H4-150上海国投展区举行，活动由上海国有资本投资有限公司指导，澎湃新闻、澎湃科技、上海未来产业基金联合主办。量观知元联合创始人、CEO 胡晓晓博士发表主题分享“AI遇见量子：智能重塑量子，量子拓展智能”。

  量子计算硬件进展：从“能造”走向“能容错”

  今天的量子计算机已发展到几百至几千级物理比特，可通过云平台或本地系统访问，Google、IBM、Quantinuum 均提供远程访问接口。胡晓晓把行业现状拆成三个观察维度：技术里程碑、访问入口、真实问题。在他的判断中，前两个维度进展明显，第三个维度即面向材料研发、药物发现、能源化学等真正创造价值场景，仍在探索当中。胡晓晓坦言，“当前的量子计算硬件，能访问、能使用、有价值，这三件事之间，差距还很大。”

  硬件层面，超导（Google、IBM）、离子阱（Quantinuum）、中性原子（QuEra、Atom Computing、Infleqtion）、光量子、半导体自旋、拓扑量子计算六条路线并存，没有一条能在比特规模、保真度、连接性、并行度、制造能力、纠错开销等全部指标上同时占优，技术范式尚未收敛。

  胡晓晓判断，行业竞争焦点正从单纯追求物理比特数量，转向容错性、可扩展性和逻辑能力。Google的Willow芯片在表面码实验中实现纠错阈值运行：码距从3增加到 7，101比特编码的逻辑错误率降至每轮0.143%左右，码距每增加2，逻辑错误率平均抑制约2.14倍。Quantinuum的Helios系统包含98个离子，平均单比特门保真度99.9975%，双比特门保真度99.921%。中性原子方向上，QuEra、哈佛和MIT团队在最多448个原子的系统中验证了通用容错架构的关键组件，实现3000原子相干运行，国内团队也完成了11000原子阵列构建。

  量子计算硬件日新月异的迭代，使得探索出一条最快、最好地实现容错量子计算的路线，变得更加刻不容缓。

  两朵乌云：机器不好用，算力没打开

  胡晓晓博士的此次演讲借用了开尔文爵士一百多年前的“两朵乌云”之说，迈克尔逊-莫雷实验和黑体辐射分别催生了相对论和量子力学。而今天，量子计算行业在硬件快速推进之后，也迎来自己的两朵乌云。

  第一朵乌云是“量子计算机不易用”。胡晓晓拆解了从应用问题到业务决策的完整链条：应用问题定义、量子建模、算法选择、线路实现、后端适配、噪声处理、结果验证、业务决策，共八个环节，几乎每个环节都依赖少数量子专家，任何一环断掉，普通用户就用不起来，他把这种断点称作“专家依赖断点”。行业的软件抽象层级一直在抬升：云平台解决“能访问”，SDK解决“能编程”，Runtime解决“能执行”，API服务和AI助手进一步减少代码量；但AWS Braket、Azure Quantum、Qiskit、CUDA-Q各自覆盖不同的能力片段，行业仍缺少从用户意图到可信结果的统一控制平台。

  第二朵乌云是“算力应用没打开”。胡晓晓明确区分了两个不同概念，分别是 “量子优越性” 与 “商业有用性” ，两者之间存在明显落差。一边是前沿硬件能力验证、特定采样实验超越经典；另一边是新材料研发的精确模拟与预测、药物发现的筛选与分子设计、能源与化学的催化与反应优化、工业优化的调度与组合优化，这些才是用户愿意付费的场景。两边的连接需要一座可验证、可重复的桥，由算法、软件和系统适配共同搭建。

  量观知元的解法：Quantum Agent OS

  针对第一朵乌云，量观知元提出 Agent QOS，把一次量子实验组织为八步闭环：用户意图、适用性判断、经典基线、算法与线路、模拟验证、后端选择、真机执行、结果解释。在这一框架下，量观知元打造两份Agent产品：

  1、Research Agent覆盖量子应用开发、算法与电路编译、实验设计与执行、结果分析与可视化，把用户从专家级操作降到意图级操作。

  2、Experiment Agent负责设备健康监测、参数自动优化、漂移识别与补偿、校准报告与追溯：传统人工校准需要两到三天，自动校准系统在4小时43分钟内完成，效率提升一个数量级。

  两个Agent由统一的Agent Control Plane调度。对算力使用方而言，实验入口从专家级操作降为意图描述；对整机企业而言，校准周期从数天压缩到数小时。

  针对第二朵乌云，量观知元把Quantum AI作为重要的应用入口。AI的角色是 "降本的搜索器与验证器"，分别经历六个不同环节：问题建模、参数优化、结果解释、算法搜索、经典基线、场景筛选。当前，团队正在推进“任务级 Benchmark”，从经典基线、量子模型、资源消耗三个维度，比较特定任务的精度与训练推理成本；同时把经典AI中已验证的架构思想迁移到量子模型。例如QResNets把ResNet（2016年CVPR）的残差连接思想引入量子参数化电路，用加法操作模拟跳跃连接，缓解量子模型训练深度与表达能力的瓶颈，成果已发表于 Communications Physics。

  一键部署量子算力，致力于赋能千行百业

  量观知元打造的AI-native操作系统（AI-QOS），将用户的自然语言意图逐层翻译为量子计算机可执行的控制脉冲，并在执行过程中实时纠错，让量子机从“需博士手工运维的科研设备”变为“可自动校准、可调度、可决策的算力资源”。

  AI-QOS 采用应用层、门线路层、量子纠错层、脉冲控制层、量子真机层五层架构，由LLM智能编排贯穿。公司自研的「观象」预纠错模型仅用英伟达同类约三分之一的参数，即可达到同等精度，2026年5月由北京量子院、清华大学与中国移动云能力中心三方联合发布。量观知元与中国移动深度合作，并与逻辑比特、中器无量等整机企业开展驻场联合研发。

  胡晓晓在演讲结尾提出，量子计算的下一场竞争，在于谁先让量子计算真正落地。行业正在从“能造、能访问、能运行”，走向“能验证、能复现、能创造价值”。量观知元将继续致力于一键部署量子算力，在千百种应用中发挥量子计算的价值。