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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&盛景网联&中关村创业生态发展促进会联合主办的“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。
01
嘉宾分享
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。
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
元股证券:ygzq.hk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。
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。
02
圆桌讨论
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。
03
合作联系
如有希望在AI+新材料沙龙上做报告，或者有AI+新材料项目寻求融资，欢迎联系我们，微信cailiaokefu。
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