冯妍 科技日报记者 王春
9月12日，在上海张江的2026浦江创新论坛展区上，一台一人多高的圆柱形银灰色光量子计算机伫立着。记者从现场工作人员处了解到，这台量子计算机在嘈杂的常温会场环境中也能正常运转，其设计采用标准IDC（互联网数据中心）机柜形态，便于接入当前算力系统。
这是上海图灵智算量子科技股份有限公司（以下简称“图灵量子”）在此次论坛上发布的TuringQ Gen3大规模芯片级可扩展光量子计算机（以下简称“图灵量子三代机”）。它内部的“致远3号”光量子芯片拥有万光子级的计算能力，还可以使用多张芯片、乃至多机并联来扩展算力。光量子计算的工程化正在加快，推动量子算力加速向着落地应用前进。
量子计算机在一些特定问题上的求解能力远超经典计算机，这就是已在实验室中获得验证的“量子优越性”。“在特定计算模型下，60个光子的计算规模约相当于1000台超级计算机的经典模拟能力。”图灵量子创始人金贤敏介绍。
而图灵量子三代机已“走出实验室”。“它能够在IDC机房里连续工作超过15个小时，之后通过自动化的校准维护等工作，持续稳定提供服务。”图灵量子CEO杨林说。
光量子计算机面临的最大挑战是，光在介质中传输时会“越来越暗”，这就是光子损耗。“大规模光量子计算的系统损耗是决定光量子计算性能和量子优势的重要指标。”图灵量子算法总监赵翔说。
经过四年的全力研发和多轮工艺迭代，图灵量子把光芯片的损耗降低到了只有0.03dB/cm。“该数据下降到了我们原来在实验室阶段的指标数值的百分之一左右。”金贤敏说。
“量子计算当前已经走到了从实验室制备到工程化制备的转折时期，比拼的是工程化的能力。”杨林说。图灵量子已实现了“设计—制造—测试—反馈—再迭代”的晶圆级芯片工艺闭环，将优化目标由单器件性能，进一步拓展至整批乃至多批器件的性能一致性，形成了核心硬件、整机集成及软件算法的自主研发与工程化体系，为大规模光量子芯片和整机系统扩展提供工艺支撑。
量子计算的优势通常集中于特定类型的计算任务，在应用中，需要将实际业务问题抽象成数学模型，再匹配适合的量子算法或量子-经典混合算法。为避免花费大量成本对每一个行业需求进行单独的问题建模、算法选择和程序开发，图灵量子推出了行业级量子-经典混合智能体平台“QAgent”，用户可以在对话框中与其交流，提出不同行业的实际问题，QAgent则将其“翻译”给量子算力。
“行业的问题是无限的，但底层针对某个数学问题的算法是有限的。比如金融行业中的股价变化、制造业中的传感器温度变化、通信行业中的网络流量变化……在数学上，这些都能映射到同一种算法上面。”赵翔解释。据介绍，QAgent累计已接入超过100种量子-混合行业工具技能。
金贤敏说，人工智能中的多类计算任务具有较强的共性，更便于与量子算法和量子算力进行结合：“人工智能与量子计算是‘天作之合’。人工智能已经在应用范式上赋能千行百业，而量子计算能够在更低能耗下提供更高级别的算力，恰好适配人工智能对算力和能源的迫切需求。”
图灵量子正将光量子计算机接入现有智算基础设施。“我们目前已经在郑州、西安、长沙等多地开展合作，建设量子计算与经典算力融合的计算中心，第三代整机系统也正迎来交付。”杨林说。他介绍，相关计算中心可进一步接入超算互联网、运营商或地方数据中心等算力平台，为用户提供量子-经典混合算力服务。
“当下，量子计算落地实际的行业应用还有很多困难。但是我们相信，作为企业，必须要去推动早期的生态布局和产业尝试。”杨林说。
“只有让量子计算在应用中验证优势、发现价值，才能不断推动量子计算与各行业深度融合。”金贤敏说，“未来，用户有望像今天调用云计算和智能算力一样，通过远程方式便捷使用量子算力。”
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