在2025浦江創新論壇專題論壇上,一場關于“AI量子:量子智能”的深度探討引發廣泛關注。中國科學院院士、上海期智研究院院長姚期智在會上指出,人工智能與量子計算機的融合發展,正推動計算能力邁向人類認知的新極限,量子智能所激發的潛能將實現指數級增長。不過他也強調,當前量子人工智能尚處起步階段,其效果顯現仍需依賴量子計算機技術的進一步突破。
隨著人工智能技術的快速發展,算力需求持續攀升。經典計算受摩爾定律限制,算力瓶頸日益凸顯。而量子計算憑借其指數級并行處理能力,展現出突破現有算力限制的巨大潛力。姚期智介紹,去年11月谷歌推出的AlphaQubit正是這一領域的典型實踐——這款專為量子糾錯設計的AI解碼器,通過神經網絡采集數千個量子模擬樣本,經機器學習訓練而成,直接支撐了谷歌“垂柳”量子計算芯片的研發。
量子計算的發展也給現有密碼體系帶來嚴峻挑戰。為應對量子計算對密碼安全的威脅,美國自2016年起便啟動“后量子密碼”設計計劃。經過多輪評估,源于機器學習領域的LWE(Learning with Error)問題在后量子密碼標準遴選中脫穎而出。姚期智認為,破解“LWE能否被算法攻破”這一難題,將成為量子算法、機器學習與密碼學三個領域協同創新的重大突破口。
“AI賦能量子計算將是未來關鍵方向。”姚期智表示,AI技術的引入將顯著提升量子計算機的比特數量與計算準確率,推動量子計算與人工智能形成良性互動。他以量子導航、量子雷達等應用場景為例指出,量子科技的發展不必等待量子計算機完全成熟,可在技術演進過程中通過“沿途下蛋”的方式,推動現有產業升級。
在產業發展路徑上,姚期智強調需平衡長期布局與短期效益。他以量子計算為例說明,這一領域的發展得益于數十年來物理學領域的原始創新,盡管這些成果在誕生初期看似缺乏經濟價值,卻為后續技術突破奠定了基礎。“幾乎所有諾貝爾獎級成果,最初都不是以產業化為目標的。”他指出,顛覆性技術的誕生往往源于科學家在未知領域的探索,量子人工智能目前雖已有理論基礎,但仍需大量基礎研究支撐。
針對人才培養,姚期智提出差異化發展理念。他認為,中國在人工智能應用領域已躋身世界前列,未來產業發展潛力巨大,但在源頭創新方面仍存在人才缺口。“原始創新人才貴精不貴多,需要選出真正適合從事基礎研究的人才。”他以2004年辭去美國普林斯頓大學教職、回國創辦清華學堂計算機科學實驗班(“姚班”)的經歷為例,20年來已培養出一批頂尖人才,“曾經被視為奢望的目標,如今正在逐步實現”。
姚期智特別指出,創新人才培養不應追求“全民科學家”模式。他表示,“從0到1”的探索過程充滿艱辛,只有真正熱愛基礎研究的人才能樂在其中。“不同的人才需要不同的培養路徑,我們既要為有志于原始創新的學生提供土壤,也要為應用型人才創造發展空間。”這種分層培養的理念,正為中國科技創新注入持久動力。
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