量子计算距离真正的商业化还有多远？在2026世界人工智能大会（WAIC 2026），上海不筹量子科技有限公司（下称“不筹量子”）给出了一个具体的应用方向。
一直以来，气象预测背后的流体力学方程极其庞大，且变量众多，经典超级计算机在处理高精度、长时间的气候系统模拟时，算力瓶颈日益凸显。同样，在金融市场中，对资产价格随机波动进行高精度建模也极度消耗算力。这正是量子计算被产业界寄予厚望的原因。而在众多量子计算路线中，中性原子路线因为具备易于扩展、能在室温下稳定运行等优势，近年来备受资本和学界关注。7月18日，不筹量子在“WAIC 2026”期间发布了“量筹一号”原子量子人工智能基座 (Q-Cub），定位是国内首款气象与气候智能量子AI一体机。这款设备的落地，意味着国内在中性原子量子计算路线上，已经从早期的物理验证阶段，进入到了工程化应用环节。过去几年里，行业内比拼量子算力往往看谁的比特数量多。但如果测控精度跟不上，比特数再多，计算出的结果错误率也会极高，缺乏实用价值。“量筹一号”的思路有别于传统路线，在追求规模的同时，把重点放在了测控精度和稳定性上。数据显示，“量筹一号”量子储层专用机的量子比特规模突破1500个。单量子比特保真度做到了99.9%，里德堡门保真度超过99%。这两个数据直接决定了量子逻辑门操作的准确率。针对中性原子路线长期面临的原子易丢失问题，团队把损失率控制在了0.1%以下，并具备了原子全面重排能力。这意味着在长时间的复杂计算过程中，系统能够自动修复阵列，保证计算的连贯性。上海期智研究院PI、不筹量子创始人、复旦大学物理系教授 李晓鹏
在底层架构上，不筹量子没有走单纯堆砌硬件的路子。团队坚持的核心技术路径，通过高保真门电路与精确的哈密顿量设计，解决大规模量子比特间的长程相互作用和量子涨落控制问题。这种软硬协同的方式，让前端的高性能硬件能够直接对接量子机器学习算法，从而使得量子储层计算模型在气象预测、金融风险预警及复杂系统模拟等实际场景中提升预测精度，超越经典计算方法。这套组合方案，直击气候预测面临的复杂系统模拟难题。“量筹一号”不仅仅是一台量子计算机，更是一套完整的行业解决方案。它采用了“三算力融合·异构协同”架构，把中性原子QPU、GPU集群与经典CPU集群组合在一起。在这个架构里，QPU负责跑量子线路提供核心加速；GPU集群处理量子态仿真与AI推理训练，实现了100倍的单卡加速比，这种显著的性能提升正是异构计算的优势所在；经典CPU集群则负责业务系统对接与编译调度。把不同架构的算力捏合在一起，最难的是软件底层的协同调度。基于自研的量筹调度异构编程平台，“量筹一号”内置了气象算法仓，兼容Python和C++等接口，并针对量子IR做了编译优化。这种设计降低了行业使用门槛，气象从业者无需精通量子物理，也能通过熟悉的接口调用量子算力，获得更多的算力支持，从而比较平滑地接入现有的气象业务流程。一项前沿技术能不能落地，需要学术和产业界的共同认可。作为国内的初创量子企业，不筹量子团队目前拿到了来自国际顶尖学术机构和华尔街金融机构的双重背书。理论方面，国际知名量子物理学家、奥地利科学院院士Hans J. Briegel教授团队在2024年的物理学权威期刊《Physical Review A》上发表研究，肯定了不筹量子团队（Xiaopeng Li团队）的工作。Briegel院士特别强调：“团队证明了向变分量子电路中注入具有可训练概率的随机幺正矩阵，能够显著增强其表达能力，并有潜力极大地提升训练性能。”这一理论突破，为“量筹一号”实现复杂逻辑运算奠定了坚实的算法基础。商业潜力方面，摩根大通全球技术研究执行董事R. Raymond在《Physical Review Applied》发文指出，李晓鹏团队引入的一种创新量子储层计算方法，在处理外汇市场数据时，能够比经典方法更准确地描绘出汇率的随机演化过程。作为全球顶尖金融机构的实测验证，这在一定程度上说明了该技术路线在复杂金融建模中具备实战可行性，而非停留在理论推演。可以说，从实验室里的千原子囚禁，到WAIC舞台上的千比特级专用机，“量筹一号”填补了国内千比特级量子储层专用机领域的空白，更为AI与量子计算的深度融合提供了强大的算力底座。在国家将量子科技列入未来产业重点布局的背景下，不筹量子接下来的目标，将继续以“打造有实用价值的量子计算机”为愿景，联合科研机构和产业伙伴，让量子计算在更多垂直领域跑通，真正成为驱动未来经济发展的新质生产力。相关阅读从0.51亿到15.36亿，只用了一年！光子盒判断：量子融资的“主升浪”刚刚启动光子盒总经理顾成建：量子计算迎来“梦幻转折点” 2035年产业规模有望突破7600亿美元
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