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沙龙总结:量子计算与材料产业化
材料人网小谭     2026-04-28 微信扫码分享  
2026年4月24日,中关村科学城公司、湃铂孵化器主办、材料人网联合主办的“智领量子 · 质变未来”——量子计算与材料产业化沙龙成功举办。


活动由中国科学院理化技术研究所吕翠项目研究员主持,三位嘉宾分别围绕量子计算算法与实用化探索、未来产业政策与量子科技发展、AI辅助材料建模与器件模拟进行主题分享,随后展开圆桌讨论,线上线下共同探讨量子计算从技术走向生产力的现实路径。


在沙龙上,吕定顺(量坤科技创始人兼CEO) 以“通往实用化量子计算的探索”为题,从量子化学的底层逻辑切入,展示了团队在能量排序、对称性压缩、量子嵌入等方面的算法创新,阐述了如何将需上万比特的体系压缩至20比特求解,并提出AI for Quantum、跨学科协作等行业关键命题。刘腾飞(中国信通院工业互联网与物联网研究所)梳理了未来产业的演变和国家战略布局,分析了量子科技三大方向(计算、通信、精密测量)的产业化成熟度,指出应用场景未闭环、高投入长周期与标准生态滞后是主要制约,提出了分方向推进、场景牵引、长期培育等建议。顾强强(中国科学技术大学预聘副教授)从AI加速材料模拟的角度,展示了如何用神经网络将电子结构计算效率提升数个数量级,并应用于光电性质预测与量子器件输运模拟,实现了与实验的定量对比。


活动吸引约30位线下观众报名,约1000人在线观看了直播。

以下为嘉宾分享的详细总结
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吕定顺——通往实用化量子计算的探索 

1. 量子计算与量子化学的底层逻辑

求解薛定谔方程是量子化学的根本任务,电子间关联作用导致精确求解面临指数爆炸。量子计算的优势在于量子比特与电子1:1映射,可自然模拟量子系统。目标是提供比DFT更高精度的“post-DFT”方法。

2. 量子计算原理与行业转折

量子计算通过初态制备、酉变换和测量实现,指数态空间带来加速潜力,但测量坍缩是必须面对的挑战。2019年谷歌量子霸权展示引发全球关注,行业当前阶段的核心是展示实用化量子优势。

3. 团队核心算法工作

为突破量子硬件比特数和深度的限制,团队开发了四个方向的算法创新:

能量排序算法:筛选重要算符,将线路深度压缩4-5倍。

点群对称性压缩:利用分子空间对称性,将参数削减至26%仍保精度。

轨道扩展VQE:从小比特数逐步扩展,复用参数加速收敛。

量子嵌入理论:将理论需上万比特的体系通过“抠核心区+自洽拼合”压缩至20比特,在分子与关联材料体系均获验证,参数压缩比可达近2000倍。

4. 反思与展望

量子计算并非所有问题都有指数加速,但能效优势显著。当前突出问题在于应用与硬件之间的“中间层”缺失、跨学科人才稀缺、行业缺乏公开技术路线图。AI for Quantum是近期可行的结合点,软件算法与硬件的协同是必由之路。

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刘腾飞——未来产业与量子科技发展现状 

1未来产业的概念与战略地位

未来产业由前沿技术驱动,具有颠覆性、高成长性与高不确定性,其核心是形成产品与服务。我国已将量子科技列为六大未来产业方向之一。

2. 量子科技三大方向现状

量子计算:处于技术探索期,潜力巨大但受误差率和纠错成本制约,短期难以替代通用计算。

量子通信:工程化进展最快,面向高安全专网场景。

量子精密测量:有望最先形成装备产品,在国防、医疗、资源探测中应用前景广阔。

3.产业化制约与建议

主要制约包括:底层器件性能差距、应用场景价值未闭环、高投入长周期回报不确定、标准与生态滞后。建议分方向分阶段推进、以场景牵引应用、攻关关键器件与软件平台、完善中试验证和标准体系、坚持长期主义培育。

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顾强强——AI辅助的材料建模与器件输运模拟研究 

1. 材料模拟的核心矛盾

如何在精度与效率间取得平衡是核心问题。DFT精度高但慢,紧束缚模型快但依赖DFT,经验模型最快但精度受限。

2. AI加速的电子结构建模

团队开发了环境依赖的紧束缚模型与等变神经网络直接预测DFT哈密顿量的方法。训练可在小体系完成,推断可扩展至百万人原子,效率较DFT提升5个数量级,且能复现实验光谱中的精细特征。

3. 光电性质与器件模拟

通过电子-原子协同建模,成功模拟了温度依赖的间接吸收谱。在器件层面,发展DPTB+NEGF框架,对单分子结、碳纳米管晶体管等实现与实验1:1尺寸的定量模拟,并可将温度效应引入输运计算。

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圆桌讨论:离量子生产力还有多远?

当前最大痛点

刘腾飞认为应用场景价值闭环是核心瓶颈,量子计算规模化应用或需至2035年前后。吕定顺指出“硬件与应用之间的中间层”缺失,跨学科人才和工具平台薄弱。顾强强则关注技术路线尚未收敛,学术研究与工业需求之间存在割裂。

如何协同推进

政策层面,国家正酝酿未来产业投入增长机制,提供更包容的容错环境,并推动场景创新联合体建设。学界和产业界需加强交流,培养交叉学科人才,打破数据与场景壁垒。

量子计算与AI的关系

短期内AI广泛用于量子测控与误差缓解;中长期量子计算可为AI提供更高精度数据,甚至推动量子版大模型。量子计算并不试图全面替代经典计算,而是在关键能力边界上实现跃升。

何时追上经典方法?

吕定顺指出,量子计算追求的是经典方法无法企及的精度边界,尤其在强关联体系上。虽然绝对数值精度距真实材料设计仍有距离,但趋势验证已是重要进展。


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