量子计算走出“科幻片”，「波色量子」在肿瘤、脑机等领域交出百余个落地案例
<p>文｜胡香赟</p> <p>编辑｜海若镜</p> <p>在科幻电影《流浪地球2》中，拥有指数级运算能力的智能量子计算机“MOSS”，不仅能统筹起全世界的计算资源，支撑1万台“行星发动机”同步运转，还承载足“数字生命计划”那海量的、近乎无底洞般的计算需求，引发大众对量子计算机的无限遐想。这种曾经令人惊叹的科幻设定，如今已慢慢从实验室走向商业化落地。</p> <p>按照“十五五规划纲要”，量子科技已被列入六大未来产业之一；市场层面的热度同样高涨：据IT桔子数据，到今年4月，国内量子计算赛道中的企业已超过90家，TOP 10企业的总估值逼近500亿元。其中，那些拥有海外顶尖学术背景和成熟产业经历的市场化团队，在这一轮资本竞逐中更受青睐，估值水平也相对高于同类企业。</p> <p>成立于2020年的波色量子就是其中之一。波色量子并未依附于某家科研院所，但已拿到11轮融资，累计金额达18.4亿元。今年3月完成的10亿元B轮融资，直接创下国内量子计算领域单轮融资纪录。团队构成方面，创始人、CEO文凯博士毕业于斯坦福大学，师从量子计算领域权威学者山本喜久；COO马寅曾在航天行业工作多年，负责过多艘载人航天飞船及中国空间站精密仪器系统的设计。</p> <p>资本的持续注入并非没有理由。波色量子的量子计算能力已经在产业中找到了真实的应用场景，公司方面介绍称，已将“量子计算全面融入科学研究范式”，并在生命科学、人工智能、通信等20余个行业实现100+场景探索和应用。</p> <p>尤其是在生命科学领域，量子计算之所以能发挥作用，是因为生命过程本身遵循量子力学规则，蛋白质折叠、酶催化反应、药物分子与靶点的结合等等，都涉及海量电子的相互作用。经典计算机在模拟这些过程时的计算复杂度极高，往往需要在精度和效率之间妥协，而量子计算机利用叠加与纠缠特性，可以从原理上直接模拟分子轨道和电子结构。</p> <p>马寅曾介绍称，在生物医药领域，波色量子已实现多项“产学研用”合作，比如，公司与广州国家实验室合作，利用自研的量子玻尔兹曼机进行mRNA疫苗序列设计与优化；与上海交通大学合作开展分子相似性计算方面的研究等。</p> <p>4月中旬，波色量子主办的“量子计算+AI for science”应用研讨会，公司带来了更多生物信息、脑机接口、类器官等生命科学与医疗健康领域的应用案例分享。</p> <p>以量子计算技术在肿瘤精准治疗领域的应用为例：玻色量子与上海市肿瘤研究所向冬喜团队的合作，正是依托相干光量子计算平台，将量子算力与临床需求深度结合的典型实践。</p> <p>从技术原理上看，肿瘤诊疗中的许多核心问题本质上属于高维组合优化问题。简单理解，当我们需要从大量复杂数据中找出最优解时，可能的组合数量会随着变量增加而爆炸式增长，而传统计算机面对这种规模往往需要耗费极长时间甚至无法完成。</p> <p>以术中切缘判定为例，肿瘤与正常组织的交界区存在免疫抑制信号聚集、免疫逃逸细胞富集的特征，这类微观层面的差异无法通过传统形态学检测精准识别。因此，向冬喜团队利用玻色量子的1000量子比特级相干光量子计算机，将肿瘤的空间位置信息与转录组矩阵数据整合，并引入“能量判定”概念，也就是用量子计算机识别正常组织、肿瘤实质以及两者交界区之间不同的能量信号特征，据此构建切缘判定模型。</p> <p>这一过程依赖相干光量子计算机求解“Max-Cut”问题的能力。Max-Cut是组合优化领域的一个经典问题，即在已知多个节点和连接关系的情况下，如何将它们分成两组，使得被切断的连接权重之和最大。这类问题在经典计算机上，数据维度越高求解越困难，呈指数级增长；但1000量子比特的专用量子计算机可以在毫秒级完成求解，性能超出经典计算数万倍，从而让术中精准识别微小切缘的肿瘤残留成为可能。</p> <p>此外，在脑科学/脑机接口这一前沿领域，量子计算也在从理论设想走向实际验证平台。波色量子与中国科学院上海微系统与信息技术研究所孙鎏炀团队的合作，就提供了这样一个切入点。</p> <p>脑机接口的核心挑战之一，在于大脑信号处理的计算负荷极高。人类大脑拥有约860亿个神经元，传统计算机在解析这些海量并行数据时，解码延迟和数据吞吐量始终是难以逾越的瓶颈。</p> <p>本次研讨会上，孙鎏炀介绍了上海微系统所与玻色量子联合研发的量子光计算神经解码系统，将脑电信号的解码延迟压缩至约0.075毫秒。传统GPU方案的处理延迟通常在毫秒级，而0.075毫秒意味着快了一个数量级。更重要的是，这一系统具备“复杂度不变的扩展性”，即随着需要监测的神经信号通道数从几百个增加到数千、甚至上万个时，处理延迟并不会呈指数级增长。</p> <p>据介绍，从技术路径上看，这一突破的关键在于光量子计算与光学神经调控技术的融合。孙鎏炀团队的另一个研究方向为非侵入式光学神经调控，采用的是“近红外光穿透+光电转换”机制，它通过上转换纳米颗粒与光伏材料将光信号转化为局部电刺激，无需电极植入即可实现深部脑区调控。而当光脉冲信号传输与量子计算的光量子特性结合时，量子计算机可以直接在“光域”完成信号解析，无需反复的光电信号转换，从而大幅降低延迟。这也是量子光计算神经解码系统能够实现0.075毫秒延迟的底层逻辑。</p>