每日生活圈2026年04月23日 13:12消息，科大讯飞刘庆峰谈AI+量子计算发展，两大主线交织前行。
在人工智能（AI）快速发展的两年间，人类消耗的词元（Token）数量增长了上千倍，越来越多的算力中心迈入万卡、十万卡甚至百万卡的规模。一方面，训练中心持续消耗着庞大的算力资源，另一方面，AI的应用需求仍在不断攀升。面对未来，突破算力与能耗的双重瓶颈，人类亟需探索新的发展路径。 从当前趋势看，算力需求的激增已超出传统技术的承载能力，如何实现更高效、更可持续的计算架构成为关键。这不仅关乎技术革新，也直接影响到AI产业的长期发展和全球竞争格局。
“我们经过多次论证，认为未来突破算力和能源限制最可行的途径，是量子计算。”4月22日，科大讯飞（SZ002230）董事长、量智开物（北京）科技有限公司（以下简称“量智开物”）发起人刘庆峰在2026智能量子峰会上表示。
刘庆峰认为，未来五年，AI将推动量子计算迈上新高度，而量子计算也将反过来促进AI的发展。AI与量子计算的结合将使技术更加强大，而量子计算与AI的融合则会让系统更聪明，这标志着“AI量子”深度融合时代的真正开启。
在对《每日经济新闻》记者的书面回复中，刘庆峰表达了他对未来5至10年“AI量子”发展的看法。他认为，“AI量子”将沿着两条相互交织的主线推进：一条是“AIfor量子”，目前已显现出明确的发展趋势；另一条是“量子forAI”，这也是他更为关注的方向。“如果要说里程碑，我希望在未来5至10年内看到的是：量子计算真正成为下一代算力和电力，成为通用人工智能走进千行百业、成为每个人超级助手的关键支撑。”刘庆峰表示。 从当前科技发展的趋势来看，量子计算与人工智能的结合正逐渐从理论走向实践。这种融合不仅可能带来算力上的突破，更有可能重塑人工智能的应用边界。刘庆峰所提到的“量子forAI”方向，意味着量子技术将为AI提供更强大的底层支持，推动其在复杂问题解决、数据处理等方面实现质的飞跃。这一愿景虽充满挑战，但也预示着一个全新的技术时代的到来。
量智融合有望破解算力瓶颈
就在上周（4月14日），英伟达正式推出了全球首个开源量子人工智能模型系列——Ising。英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋表示：“AI对于实现实用量子计算至关重要。借助Ising，AI成为控制中枢——相当于量子机器的操作系统，可将脆弱的量子比特转变为可扩展且可靠的量子-GPU系统。” 这一发布标志着量子计算与人工智能的融合迈出了关键一步。Ising的开源特性无疑将加速相关技术的普及与创新，为科研机构和开发者提供了更多探索空间。黄仁勋的表述也反映出英伟达在推动量子计算实用化方面的战略意图。随着量子计算逐渐从理论走向应用，AI作为其核心支撑技术的作用愈发凸显，这或将重塑未来计算技术的发展格局。
图灵奖得主、上海期智研究院院长姚期智去年9月在一场论坛的主旨报告中曾指出，量子纠错是实现量子计算机的主要瓶颈之一，因为量子比特容易受到环境干扰从而产生错误，而“AI可以赋能量子计算。” 在当前2026年4月的背景下，随着人工智能技术的不断进步，其与量子计算的结合正逐渐从理论走向实践。姚期智的观点再次引发了业界对两者融合可能性的深入思考。量子计算的发展依赖于高效的纠错机制，而AI在模式识别、数据处理和优化算法方面的优势，为解决这一难题提供了新的思路。未来，AI与量子计算的协同将可能成为推动科技进步的重要力量，值得持续关注和探索。
清华大学高等研究院教授翟荟自2016年起便开始探索人工智能算法在量子物理领域的应用。在最近的峰会上，他分享了十年来的研究心得，指出当前量子科技发展面临的一些重大瓶颈，仅靠传统方法难以突破，而人工智能技术已不再是辅助工具，而是不可或缺的关键力量。他认为，“量智融合”已成为量子科技发展的必然趋势，也是人工智能推动科学进步的重要方向。这一融合不仅提升了研究效率，也为未来的技术突破提供了新的可能性。
从量子计算发展的角度来看，“AI for 量子计算”已经展现出明确的发展势头。刘庆峰在接受每经记者采访时表示，当前量子计算最核心的瓶颈主要有两个：一是如何高效捕获、排序和操控超长序列的量子比特；二是在漫长的线路中如何实现动态纠错以及应对原子丢失的问题。过去半年，量智开物与清华大学团队联合发布的“追风”“扁鹊”项目，已经在上述两个方向上取得了实质性突破。刘庆峰表示，他相信在未来五年内，量子计算在比特规模、纠错能力以及实用化程度等方面都将实现显著提升。 在我看来，量子计算与人工智能的结合正成为推动该领域突破的关键力量。通过AI技术优化量子系统的控制与纠错机制，不仅能够提升量子计算的稳定性与效率，也为其实用化铺平了道路。随着“追风”“扁鹊”等项目的成功，我们看到中国科研团队在这一前沿领域的持续发力，这无疑将加速全球量子计算的发展进程。
图：刘庆峰（左）、翟荟（右）接受媒体采访，每经记者李少婷摄。 在当前信息传播日益多元的背景下，公众人物与媒体的互动愈发频繁。刘庆峰与翟荟在接受采访时的亮相，不仅是对相关议题的关注体现，也反映了他们在各自领域中的影响力。此类公开交流有助于增进公众对专业领域的理解，同时也为媒体提供了有价值的报道素材。在保持事实准确性的前提下，这样的互动形式值得肯定。
“量子计算赋能AI”这一领域仍处于起步阶段。刘庆峰在峰会上分析了当前人工智能发展所面临的瓶颈。“很多人认为，算力的瓶颈在于能源。但实际上，目前路径上的芯片生产能力是否充足也是一个问题——最近在讨论人工智能发展时，突然发现，由于台积电的产能限制，全球接下来的模型突破和全面推广可能在未来两年内受到严重制约。”刘庆峰表示，算力是全球人工智能竞争的关键所在，“未来5到10年，我们必须探索全新的技术路径。”
答案或许就在量智融合。
刘庆峰介绍，中国最新发布的“九章三号”255光子量子计算原型机，在1微秒内完成的高斯玻色取样任务，若交由全球顶尖的超级计算机Frontier——大约4万块顶级加速卡——持续运算，需要200亿年，远远超过了宇宙的年龄。这标志着经典计算机与量子计算机之间的运算速度差距已达到“一亿亿倍”的级别。
“如果量子计算真的应用到现在人工智能的深度神经网络和预训练方法中，可以想象，现在所有的问题都会被解决掉。”刘庆峰认为，最近加州理工黄信元团队和谷歌联合发表的论文，已经从原理上论证了量子计算机在存储上的指数级优势，首次用量子方法解决了经典的机器学习问题，为“量子for AI”打开了一条全新的路径。
“我判断，未来五年后，可能会出现量子计算与当前GPT架构深度结合的新型算法体系，真正突破大模型持续提升所遇到的算力限制。刘庆峰对每经记者表示。
中国已有条件引领全球科技进入“无人区”
量子技术与人工智能的结合，已成为当前全球科技竞争的前沿热点。
我国在“十五五”规划中明确提出要加强人工智能与量子科技的协同创新，而美国颁布的“创世纪计划”也突出了人工智能和量子信息科学的结合。中国科学院院士、清华大学高等研究院院长段文晖在为峰会致辞时表示，量智融合已从学术前瞻上升为国家战略必争之地。
我国在量智融合领域近来频有进展。
4月21日消息，安徽省量子计算芯片重点实验室披露，中国第三代自主超导量子计算机“本源悟空”已上线量子知识大模型等量子人工智能应用，量子计算机正从“可用”变得“好用”。安徽省量子计算芯片重点实验室主任郭国平介绍，量子计算与人工智能的融合，是下一代计算革命的重要方向，二者互补为突破传统算力瓶颈、打破技术局限提供了全新路径。
科大讯飞与清华大学翟荟团队自两年前开始合作，于今年3月共同发起成立专注于人工智能与量子科技深度融合与产业化的实体公司“量智开物”，旨在提前布局下一代算力的发展路径。 这一合作标志着人工智能与量子科技的融合正从理论探索迈向实际应用阶段。在当前算力需求持续增长、传统计算模式面临瓶颈的背景下，“量智开物”的成立具有前瞻性意义。通过整合双方在人工智能和量子技术领域的优势资源，有望推动算力技术的突破性发展，并为未来数字经济提供更强大的底层支撑。这种跨学科、跨领域的协同创新，不仅体现了科研机构与企业的深度联动，也反映出中国在前沿科技布局上的主动作为。
图：翟荟介绍公司名称的由来，源自《周易》中的“开物成务”一词，寓意量子和智能的融合将开启新的技术文明每经记者李少婷摄
刘庆峰在接受包括每经记者在内的媒体采访时表示，科大讯飞不给量智开物设经营指标，也不设量子比特操控数、纠错准确率等技术指标，“要给科学家一个宽松自由的环境”。而除了资本和人工智能算法外，科大讯飞还将提供产业化实践经验。
“讯飞现在苦算力久矣。一旦量子计算对人工智能有了实质性帮助，讯飞肯定是第一个布局基于量子的算力中心、去跑超大规模模型的公司。那个时候，我们就可以从‘AI for 量子’的投资者、支持者，变成‘量子 for AI’的最大受益者——这也是我们做这件事最深层的产业逻辑。”
在量智融合这一细分领域，我国已具备条件引领全球科技迈入“无人区”。这是一个我国与其他科技强国之间不存在代差的前沿研究方向。过去十年，我国在该领域与国际水平保持同步发展。正因如此，从国家政策到学术界和产业界，都对这一领域给予了高度关注——因为它是一个我们无需追赶他人、只需再加一把劲，就能实现引领、从而跻身第一方阵的关键领域。翟荟表示。 我认为，这一领域的突破不仅体现了我国科研实力的提升，也预示着未来科技竞争格局可能发生深刻变化。在传统科技领域，我国往往处于追赶者的位置，而在量智融合这样的新兴赛道上，我们有机会成为规则的制定者和标准的引领者。这既是机遇，也是挑战，需要我们在基础研究、技术转化和产业应用等方面持续发力，真正实现从跟跑到领跑的转变。
刘庆峰表示，在人工智能领域，中美之间在顶级模型能力上仍存在半代到一代的差距，主要源于算力和数据的差异——对方在训练时间上更早、规模更大。但在量智融合方面，这一限制并不存在。“我们目前实现了对上万个量子比特的操控排序，所使用的图神经网络和高效并行解码器，并不需要过于复杂的算力，关键在于算法层面的真正创新。”
不过，需要说明的是，量子计算目前仍面临诸多技术限制，而量智融合这一领域也尚未形成清晰的产业化路线。尽管相关研究不断推进，但其在实际应用中的落地路径仍不明确，仍需时间验证和探索。 从当前发展态势来看，量子计算与人工智能的结合确实展现出巨大潜力，但其成熟度和技术突破仍处于早期阶段。对于产业界而言，应保持理性看待，既不过分乐观，也不轻易放弃。在技术尚未完全成熟的情况下，盲目投入可能带来资源浪费，而过度谨慎则可能错失先机。因此，如何在探索与务实之间找到平衡，是当前行业需要共同思考的问题。
关于量智开物，刘庆峰指出，科大讯飞以“耐心资本”的角色积极投身于前沿科技的探索。谈及量子领域的投融资热度，他表示，“量子计算AI”在战略方向和技术路线方面已达成广泛共识，未来必将涌现出一批顶尖团队，一旦实现突破，收入将呈现指数级增长。在投资人看来，只要技术基础扎实，融资不会成为难题，但必须摒弃传统的商业模式和商业逻辑来审视这一领域。
“五年后，刘庆峰在接受每日经济新闻记者采访时表示：“我希望量智开物能够证明，AI与量子技术的结合，不仅仅是一个美好的愿景，而是一种正在重塑科研模式和产业格局的现实力量。在中国，这一领域应该处于全球领先地位。”
