问题：如何把量子“领先势能”转化为可持续的产业“增长动能” 郭国平接受采访时表示，随着“十五五”规划建议对量子科技发展的支持力度深入明确，量子领域有望在基础研究、关键环节攻关以及成果转化各上迎来新的政策窗口期。当前行业面临的突出课题——是保持前沿突破的同时——加快构建可验证、可复制、可推广的应用路径，推动量子计算从实验室验证走向工程化与产业化，尤其是在与人工智能大模型等新一代信息技术的协同上形成稳定的价值闭环。 原因：政策导向叠加持续投入，形成体系化突破；但“代际差”仍制约深度融合 郭国平指出，我国量子计算方向的战略布局较早、科研投入持续，整体已跻身国际第一梯队，并成为全球少数具备量子计算机整机交付能力的国家之一。围绕整机研发与应用落地，我国已初步搭建起自主可控的产业链生态：在核心硬件上，自主研制量子计算测控系统“本源天机”、稀释制冷机等关键设备，提升了核心部件自主保障能力；软件生态上，开放下载自主研发的量子计算机操作系统“本源司南”，一定程度上降低了量子算法研究与应用探索的门槛，推动开发者生态培育。 但他同时强调，量子计算与大模型训练要实现真正意义上的深度融合，仍面临现实“代际差”：大模型已进入大规模工程化应用阶段，而量子计算总体仍处在早期验证期。短期看，对应的应用尚难给出清晰、可量化、可持续的投入产出指标，导致产业侧对大规模引入量子算力仍较为审慎。此外，两者在理论框架与编程范式上差异明显，“语言不通”使得跨领域协作成本偏高。 影响：自主产业链加速成形，应用验证提升信心，但规模化落地仍需时间窗口 郭国平介绍，面向应用探索，国内团队已在部分场景取得阶段性进展。以药物研发为例，去年8月，本源量子联合中国科学技术大学、合肥综合性国家科学中心人工智能研究院，基于量子边编码技术实现药物分子性质预测应用，并在第三代自主超导量子计算机“本源悟空”上完成真机验证，相关关键药物性质预测准确率明显提升，HIV抗病毒药物筛选准确率由73%提升至97%。业内认为，这类“真机验证+可量化指标”的成果，为量子计算与生命科学、材料科学等交叉领域应用提供了重要参考，有助于增强产业界对量子路线的信心，也为后续标准、平台与数据体系建设奠定基础。 同时，量子计算与大模型结合的探索已取得初步成效，显示量子技术在增强大模型训练与推理能力上具有一定可行性。但在复杂任务、多行业场景和长周期运行条件下，稳定性、可维护性与成本约束仍需进一步验证。 对策：以“基础研究—平台接口—人才体系—转化机制”四条主线打通堵点 业内建议，下一阶段应坚持问题导向和系统观念，集中力量打通从科学突破到工程化落地的关键环节： 一是持续加大基础研究投入，围绕可扩展量子比特、纠错与容错、关键器件与材料等方向形成稳定支持，强化原始创新能力。 二是推进产业链协同攻关，在测控、低温、芯片工艺、封装与可靠性等环节加强协作，提升整机集成水平与供应链韧性。 三是补齐生态与接口短板，构建更易用的平台与开发套件，推动形成让大模型研究者能够便捷调用量子算力的工具链与标准接口，降低跨领域应用门槛。 四是畅通成果转化通道，完善从示范应用到行业推广的机制设计，鼓励以可量化指标为牵引的“标杆场景”建设，形成可复制的产业化路径。 五是强化复合型人才培养与流动，支持既懂量子物理又精通大模型算法与工程的交叉人才队伍建设，推动高校、科研机构与企业联合培养、联合攻关。 前景：融合趋势明确，关键在于把“可行性”转化为“可用性”和“可规模化” 郭国平认为，量子计算与大模型的结合方向具备长期战略价值，但不可能一蹴而就。短期内，行业更现实的路径是在药物筛选、材料设计、组合优化等更适合量子加速的细分任务上，形成“小切口、可验证、可复制”的应用示范；中期随着硬件规模、稳定性与纠错能力提升，以及软件工具链完善，量子算力有望逐步融入现有算力体系，成为特定任务的增量能力；长期看，在政策支持、产业协同与生态成熟的共同推动下，“量子+大模型”可能在部分高价值行业形成新的技术范式与竞争优势。
量子科技作为新一轮科技革命的前沿领域，其发展水平直接关系到国家科技竞争力和产业安全。我国在量子计算领域取得的成就，既是长期战略布局的成果，也为未来发展奠定了基础。面对量子计算与人工智能融合这个前沿课题，既要保持战略定力，做好长期技术积累，也要加强开放合作，汇聚全球创新资源，在新一轮科技竞争中抢占先机。