2025年7月8日，欧洲光量子计算公司Quandela与加拿大Mila人工智能研究所达成合作，共同探索量子机器学习（QML）的混合技术应用。7月10日，BDx Data Centers与Anyon Technologies签署谅解备忘录，在新加坡SIN1数据中心部署亚洲首个混合量子AI测试平台。全球相关企业加速部署量子+AI领域，表明量子计算和人工智能的融合已形成发展趋势，具有强大发展潜力，为量子计算的深入发展指明了方向。

量子计算+人工智能的新尝试

Quandela和Mila双方联手开发混合人工智能和量子计算技术。此次合作将围绕四个领域展开，一是对比量子机器学习（QML）模型在结构化数据上的性能，二是识别量子计算在精度、资源利用率等维度的潜在优势，三是合作克服量子模型训练挑战，四是通过仿真与真实量子硬件验证QML潜力。

“与Mila的合作代表了我们探索量子计算在人工智能领域具体应用的使命中的关键一步，”Quandela的联合创始人兼首席运营官Valerian Giesz说，“通过将我们在光子量子计算方面的专业知识与Mila在人工智能方面的卓越表现相结合，我们有信心能够加速开发能够改变许多行业的解决方案。”

Mila核心学术成员、蒙特利尔大学助理教授Guiaume Rabusseau也高度评价道：“人工智能和量子计算的交叉领域代表了一个具有巨大潜力的领域，我们与Quandela的合作是一个探索量子方法如何丰富并可能彻底改变当前机器学习范式的机会。”

BDx Data Centers与Anyon Technologies合作则围绕部署混合量子AI测试平台展开，以此支持政府机构、企业及初创公司探索量子增强AI应用，创造真实且有竞争力的企业估值。

“今天的现代计算机基本上充当数据中心。通过在BDx的SIN1设施部署混合量子计算系统，这项合作改变了现代计算基础设施，”Anyon Technologies的总裁兼首席执行官Jie（Roger）Luo博士说，“通过将 QPU（量子处理单元）与 CPU（中央处理单元）和 GPU（图形处理单元）集成，我们在量子计算算法和应用方面取得了突破。

量子计算与人工智能的现状

量子计算与经典计算有根本区别。经典计算机以位（0和1）处理信息，而量子计算机使用量子比特或“量子比特”，同时以多种状态存在，也可忽视距离，这使得量子计算机能够以比经典计算机快指数级的速度执行某些计算。当前，量子计算则仍处于研发阶段，尚未实现重大的商业应用。同时，在量子比特稳定性和管理错误维度，量子计算机仍面临重要挑战。

人工智能是计算机科学的一个分支，包含广泛的计算技术，使机器能够执行通常需要人类智能的任务。这一概念最早在20世纪50年代提出，发展至今已与多领域融合，展示出强大的发展前景。但其在应用过程中也面临着诸多问题，如高算力高能耗，数据获取的局限性与复杂性，训练模型的不确定性，硬件设备的不适配性，算法的不成熟性等。可见，人工智能在应用方面仍存在挑战。

本文提及的量子计算+人工智能，即利用机器学习优化量子比特设计、纠错和量子计算算法开发，将人工智能应用于加速量子计算研发。同时，量子+AI可通过多种机制进行，如量子增强机器学习 （QML）、AI增强量子计算、混合量子-经典方法、原生量子机器学习等，创造了一系列集成的可能性。

量子计算+人工智能的发展与应用

2025年3月，目前最大的量子产业联盟QED-C（量子经济发展联盟）发表《量子计算与人工智能用例》报告，该报告围绕量子计算和人工智能展开。

报告指出，量子计算+人工智能方法可能非常适合解决复杂的优化问题，如供应链调度、路线规划和能源分配。借助机器学习，量子计算可以通过更有效的模拟和优化来解决这些问题。例如，特别适合优化问题的量子退火（一种量子计算类型），可能有助于解决造船厂物流或航空公司路线中的组合问题，并有可能通过更高效的资源分配减少碳影响。在这些应用中，以定制的方式用量子计算方法取代部分经典计算方法，可以通过改进经典优化过程中效率最低的部分来提供显著优势。

量子计算+人工智能方法还适用于天气建模、环境科学等领域。如量子计算+人工智能方法可能会提高模型评估天气模式、减少与天气相关灾害的影响以及加强资源保护和分配的预测能力，量子计算+人工智能方法还可在农业中可以帮助从业人员识别新的植物物种、揭示优化土壤再矿化的方法或为新肥料基质的开发提供信息。

此外，量子计算+人工智能方法应用具有前景的是量子传感领域。量子传感技术在导航和天文成像、稀土资源探测、生物研究和医学等领域显示出巨大的潜力。量子传感技术+人工智能可实现海量数据的识别与训练，还可快速将海量数据整合至环境监测、医疗诊断、导航等领域的模型中，提升量子传感器在现实场景中的价值。

该报告也为行业发展提供了新思路。如今，以英伟达为代表的一些行业领军者已经开始加速探索量子+AI发展新趋势。

今年3月17日，英伟达在美国加州圣荷西会议中心举行GTC大会。大会上，英伟达宣布成立NVIDIA 加速量子研究中心（NVAQC），旨在通过加速计算推进量子计算研究，包括将量子处理器与基于AI的超级计算集成，以克服量子计算领域的重大挑战。5月18日，英伟达CEO黄仁勋在COMPUTEX 2025主题演讲中提到，英伟达正在开发量子经典或量子GPU计算平台，他预测未来所有超级计算机都将拥有GPU、QPU（量子处理单元）和CPU。

此后，英伟达在欧洲量子计算也展开布局。目前，NVIDIA正与欧洲政府、电信公司和云服务提供商合作，在该地区部署NVIDIA技术。NVIDIA还在扩展其在欧洲的技术中心网络，包括在芬兰、德国、西班牙、意大利和英国建设新中心，以加速技能开发和量子技术发展。

同时，NVIDIA CUDA-Q平台已与丹麦的Gefion超级计算机集成，为混合AI和量子工程开辟了新的可能性。黄仁勋表示，NVIDIA正在欧洲各地与超级计算中心和量子硬件开发商合作，共同推进量子AI混合研究，并加速量子纠错。英伟达的一系列行为表明，将量子计算与人工智能结合起来是一个关键的发展方向。

报告指出：展望未来，量子计算+人工智能的融合可能需要数十年的时间才能实现，但二者的融合将具有巨大潜力。如要实现这一潜力，需具有可扩展、容错的量子计算硬件、可用性和可访问性高的量子计算软件平台以及熟练使用量子计算的劳动力。在此基础上，量子+AI有望迎来发展新趋势。