简介
2025年底，Nature Communications 一篇28位学者联名的综述指出，AI正从标定、纠错与电路设计三个层面深度介入量子计算全栈。AI从"辅助工具"走向"核心方法"的同时，也带来了新的问题：由AI产生或优化的量子结果，其正确性与可信性如何验证？ 本论坛围绕这一主线设置三个议题。 议题1：AI标定将单比特保真度推至99.9%：在统计置信度层面，标定方法能否随比特数扩展，支撑千比特级系统的验证？ 议题2：量子纠错的资源分配：近期量子错误缓解（QEM）与远期量子纠错（QEC）之间，AI应优先赋能哪条路径？ 议题3：AI线路生成，结果门数更优却难理解，正确性由谁来担保？AI生成的量子线路门数更优但难以解释：功能正确性、等价性验证与责任归属应如何保证？
简介为官网原文，部分内容可能未写完。
人员
主席
- 穆清 · 信息工程大学
- 朱焱麟 · 成都先进金属材料产业技术研究院股份有限公司
嘉宾
- 张鹏 · 天津大学
- 韩永建 · 中国科学技术大学
- 卢丽强 · 浙江大学
- 王成 · 电子科技大学
- 陈建鑫 · 清华大学
- 郑盛根 · 粤港澳大湾区（广东）量子科学中心
- 李晓瑜 · 电子科技大学/喀什地区电子信息产业技术研究院
- 李绿周 · 中山大学
- 张辉 · 本源量子计算科技（合肥）股份有限公司
- 赵博 · 中国人民解放军信息工程大学
- 孙回回 · 信息工程大学
报告安排
迈向实用化的量子人工智能
张鹏 · 天津大学
简介
本报告首先回顾量子计算的发展现状与核心挑战，指出当前量子计算在可扩展性与实用性方面仍面临的重要瓶颈。随后重点介绍天津大学量子智能团队在量子机器学习的研究进展，展示量子隐式神经表征在声音表征、图像表征与超分辨率等任务中的显著性能优势，及其在时间序列预测、图函数学习及大模型微调等关键应用场景中的有效性与潜力。接着介绍团队最近获批的国家自然科学基金原创探索项目，讲解AI赋能的量子线路设计方法，利用自回归模型实现对量子线路的生成、模拟与优化等研究初步进展。整体工作旨在推动量子计算与人工智能交叉领域的模型创新与方法论发展，为相关研究提供新的思路与启发。
高性能qLDPC解码加速器架构设计
卢丽强 · 浙江大学
简介
AI可以有效赋能量子计算已是学术界与产业界的基本共识，然而，量子计算受限于比特寿命、反馈链路等关键因素，在特定优化任务上，对AI的赋能延迟有一定要求，例如AI赋能的纠错延迟、校准延迟等。本次报告将从体系结构视角，探索如何通过定制化加速器架构来实现高精度、低延迟的量子纠错，我们将以qLDPC解码加速为例，介绍近期在该领域的进展。
高保真度低时延量子误差纠正的硬件架构展望
王成 · 电子科技大学
简介
过去几年中，量子纠错的有效性已经逐步得到实验证实，量子比特阵列的规模正向万比特以上扩展。表面编码和LDPC编码等量子纠错编解码技术，已经在超导量子平台和FPGA计算平台上得到了初步检验。然而当前基于复杂LLM模型的量子纠错解码算法复杂度较高，解码时延较长，可扩展性尚待检验。英国Riverlane等公司，提出了基于FPGA和ASIC的高保真度快速解码硬件架构。英伟达针对性地提出了NVQlink技术，力图实现量子处理器和经典解码硬件间的低时延互联。本报告力图梳理当前实时量子纠错所采用的算法和硬件架构，为下一步大规模量子纠错的硬件实现扫清迷雾。
报告主题：实时解码系统的设计、实现与部署
陈建鑫 · 清华大学
简介
重点介绍清华大学量子软件研究中心与隧穿智元的联合团队在实时解码系统方向开展的技术探索与工程实践，并针对下一代大规模并发实时解码体系提出相关思路与发展建议。