一、热点速览

2026年9月初,本源量子联合中国科学技术大学、合肥综合性国家科学中心人工智能研究院等团队,在自主超导量子计算机"本源悟空"上成功研发出面向桶式量子随机存储器(QRAM)的"相干量子路由系统"。该系统利用超导量子比特的辅助能级构建浅线路路由架构,单个量子路由器信息传输效率达98%,两层路由网络整体达93%,相关成果发表于国际物理顶刊《物理评论X》,标志着中国量子计算从单一性能优化迈向复杂量子功能在真实硬件上落地验证的新阶段。

二、参考文章

| 项目 | 内容 |

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| 文章标题 | "本源悟空"破解量子随机存储器扩展难题 |

| 来源站点 | 国家科技信息资源服务平台(转载自科技日报等权威媒体) |

| 发布日期 | 2026年9月2日 |

| 原始链接 | https://www.ncsti.gov.cn/kjdt/kjrd/202609/t20260903_255119.html |

三、泓萌解读

3.1 核心主题

中国科研团队在"本源悟空"超导量子计算机上研发出"相干量子路由系统",为解决量子随机存储器(QRAM)扩展难题提供了创新性的工程化方案。

3.2 最重要信息

• 单路传输效率98%:单个量子路由器的信息传输效率达98%,两层路由网络整体效率93%,这是在全球范围内公开报道的较高水平指标——说明了该方案在实际超导硬件上的可行性。
  
  
• 辅助能级路由架构创新:利用超导量子比特的辅助能级,将复杂受控交换操作转化为少量双比特跃迁门构成的浅线路,相当于为拥堵的量子数据通道架设"快速路"——直击QRAM规模化扩展中"线路深度剧增、误差累积"的行业共性难题。
  
  
• 随机访问保真度数据:单个路由器平均保真度达94.8%,两层路由网络平均保真度82.4%,为机器学习、量子搜索等上层算法提供了底层硬件功能支撑。
  
  
• 论文发表于《物理评论X》:该成果在国际物理学顶级期刊发表,获得国际学术界的同行评议认可而非仅限国内自评。
  
  
• 标志着阶段转型:研究从"单一性能优化"迈向"复杂量子功能在真实硬件上的落地验证"——这意味着NISQ阶段的应用验证正在加速。
  
  

3.3 事实与观点

明确事实:

- 本源量子联合中科大、合肥综合性国家科学中心人工智能研究院等团队完成研发;

- 实测在"本源悟空"上搭建3个独立量子路由器和一套两层量子路由网络;

- 单个路由器信息传输效率98%,两层网络93%;

- 随机访问下单个路由器平均保真度94.8%,两层网络82.4%;

- 论文发表于《物理评论X》;发布于2026年9月2日。

作者/研究者观点:

- "标志着我国量子计算研发从单一性能优化迈向复杂量子功能在真实硬件上的落地验证阶段"——这是研究团队对成果阶段意义的自我定位,属于推断性表述;

- "为在现有超导硬件上构建可扩展QRAM提供了新路径"——该结论基于单轮测试有效,但大规模扩展的普适性仍需更多验证。

3.4 技术/产业信号拆解

- 原型机指标:在"本源悟空"自主超导量子计算机上完成3个独立量子路由器+两层级联网络的实际搭建与测试(非纯仿真);

- 算法/系统突破:基于辅助能级的量子路由器构建方案,通过微波脉冲精准调控实现相干、可逆路由,无需额外增加辅助纠错量子比特;

- 消除瓶颈机制:地址信息编码在非相邻三能级状态中,通过测量后选择机制剔除控制偏差引起的错误;

- 产业化意义:QRAM是量子搜索、量子机器学习等算法的核心功能模块,此突破为这些上层应用的工程化铺路;

- 发布时间节点:2026年5月"本源悟空-180"刚上线(180量子比特),不到4个月即在同平台完成路由系统实测,显示硬件平台与软件生态的迭代速度在加快。

3.5 主体盘点与可信度评级

| 主体 | 类型 | 角色 | 可信度评级 |

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| 本源量子 | 企业 | 自主超导量子计算机"本源悟空"开发商与主要研发方 | 事实(有公开实验数据与论文支撑) |

| 中国科学技术大学 | 学术机构 | 联合研发 | 事实 |

| 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院 | 学术机构 | 联合研发,体现"AI×量子"融合特色 | 事实 |

| 安徽省量子计算芯片重点实验室 | 研发平台 | 实验依托平台 | 事实 |

整体可信度评级:事实型——该成果有具体实验数据、期刊发表和多个独立信源交叉印证,属于可核验的技术进展报道。

3.6 赛道路径定位

- 赛道路径:整体偏向Quantum for AI的分支语境——QRAM是实现量子机器学习、量子搜索等AI相关量子算法的基础硬件模块;但该路由系统本身并非直接的AI算法,更准确说是为Quantum for AI铺路的硬件基础设施。

- 所处层级:硬件层(量子器件/量子存储与路由模块),偏底层硬件功能实现,尚未到算法层的端到端AI应用。

3.7 限制与风险

- 原文未充分强调保真度随网络规模下降的趋势:单路94.8%→两层82.4%,误差累积率仍然明显,大规模网络(如路由节点超过数百个)下的性能尚无数据;

- NISQ阶段局限:当前量子计算仍处含噪声中等规模量子阶段,该路由系统的实际端到端量子机器学习优势尚未在大规模任务上验证;

- 产业化节奏:QRAM的实用化依赖整个超导量子计算栈(纠错、校准、控制系统)的同步成熟,单点突破不等于全域落地;

- 原文对"量子优越性"的表述保留克制,但部分转载自媒体标题有营销性夸大倾向,需注意区分。

3.8 产品启示

• 关注"存储/路由"这一被忽视的量子基础设施层:大量从业者聚焦量子比特数和门保真度,但QRAM和数据通道的工程化是量子机器学习规模化的隐含瓶颈——做产品时不要只盯前端指标,数据通路的设计同样决定上层应用能否跑通。
  
  
• "利用量子器件原生特性做工程优化"是可复用思路:不叠加额外硬件,而是利用比特辅助能级等器件内生特性优化系统,这种"降本增效"思路对构建量子AI产品(如软件栈、控制层工具)有直接借鉴价值。
  
  
• 昆曼协同验证是国产量子平台的价值释放方式:在"本源悟空"等国产自主平台上做真实硬件验证正在成为差异化竞争点,量子AI产品开发者应尽早绑定已验证的国内硬件生态。
  
  

3.9 信息缺口

- 原文未说明:该路由系统与具体量子机器学习算法(如QML、量子搜索)端到端跑通的实测案例;

- 原文未说明:180量子比特"本源悟空-180"上运行该系统的纠错方案与超导芯片错误率具体数据;

- 原文未说明:威拟兼容标准量子门方案的工程复杂度和成本的定量对比;

- 原文未说明:两层级联网络扩展到更高层级(如4层、8层)时的设计复杂度评估。

四、产业链坐标

国内布局:本源量子是中国量子计算产业化代表性企业,与中科大、合肥实验室等形成"产学研政"协同体系,此成果进一步夯实中国在超导量子计算+存储路由模块的自研能力。结合此前"量智开物"(科大讯飞×清华团队)专注于"AI+量子"融合,以及玻色量子等在光量子计算领域的布局,中国已形成多条量子技术路线并行推进的格局。

国外对比:英伟达以Ising开源模型主打"AI for Quantum"(校准+纠错),Google AlphaQubit走AI辅助解码路线,IBM则在超导量子纠错上进展显著。本源量子此次的"辅助能级路由"方案更多落在"量子硬件内功能模块优化"这一纵深点,与海外"AI工具链外层赋能"的路径形成差异化,彼此竞争的维度不完全相同。

五、趋势判断

• 量子计算竞赛从"比特数量军备"转向"功能模块工程化":QRAM、路由、存储等数据通路模块成为继量子比特数之后的下一个争夺点,全球范围内"能跑真实任务"比"堆多少比特"更能定义产业地位。
  
  
• AI×量子融合在向下沉入硬件层:无论是英伟达Ising的AI校准/纠错,还是本源量子路由系统中智能组件的参与,AI正在从"量子计算的应用"变为"量子计算的使能器"——真正的"AI+量子"融合将首先在硬件基础设施层全面展开。
  
  
• 中国量子产业从技术追赶走向部分领跑,但需警惕单点热度过热:本源悟空在存储/路由模块的落地令人鼓舞,但整体量子栈(纠错、控制、算法生态)与国际最强仍有差距,应理性分阶段看待产业化节奏。
  
  

六、免责声明

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