芯東西 7 月 21 日報道，今日，量子計算初創企業玻色量子宣佈，完成由元和資本領投的天使輪 Plus 新融資。這已經是玻色量子近期完成的第二筆融資。

近年來，量子資訊科技的巨大前景，正吸引越來越多的公司加入這一賽道。無論是 IBM、谷歌、微軟等科技巨頭，還是加拿大 Xanadu、美國 PsiQuantum 等創企的發展，使得當前量子計算行業呈現出了百花齊放的局面。

在今年的兩會中，“量子資訊”一詞也首次出現在“十四五規劃”及政府工作報告中，成為了和人工智慧、積體電路等並列的七大科技前沿領域。

創建於 2020 年 11 月的玻色量子則是這股新興浪潮下的一名新銳玩家，專注於將量子計算與人工智慧（AI）相結合，僅歷時三個月就完成了光量子實驗室的初步搭建。上個月，玻色量子還與北京量子資訊科學研究院、光大科技簽署了三方戰略合作協議。

近日，芯東西也有機會與玻色量子的創始人、CEO 文凱進行面對面地交流。在這場對話中，我們不僅看到了玻色量子建立背後的故事和閃光點，也對他們未來的落地規劃及行業觀察有了更深入的瞭解。

▲ 玻色量子創始人 & CEO 文凱

01. 核心團隊分工明確，產業化時機已至

在採訪之前，文凱剛剛完成一場技術研發會議，但在談到玻色量子的建立歷程時，他很快就進入了採訪狀態。

在清華讀本科時，文凱接觸到了量子計算。當時，他的導師判斷，量子計算未來一定會和人工智慧緊密結合在一起。因此文凱一直相信量子計算可以和人工智慧相結合，希望能夠學有所用。

大三時，文凱選擇了量子資訊科學的研究方向，並且在清華和斯坦福大學繼續攻讀了碩士和博士學位。

進入到斯坦福後，其濃厚的創業氛圍也進一步催生了文凱想要將量子計算真正與產業相結合的想法。博士畢業後，文凱曾於谷歌就職，也創辦過 AI 領域的企業。

能否構建優秀的核心團隊和是否可以正確判斷行業走向，是決定初創企業命運的關鍵，玻色量子的創辦則頗有一些水到渠成的意味。

量子計算是全球最有挑戰性的技術之一，技術和商業人才互相扶持才能取得成功。在玻色量子的核心團隊中，另一位創始人馬寅和首席科學家王川就是文凱的最好夥伴。

王川和馬寅是文凱多年來的同學和合作夥伴。其中王川是文凱清華讀研時的同學，兩人在課題上有過很多合作。在王川畢業後，由於兩人都對量子計算領域抱有很大的熱枕，雙方也一直保有聯絡。

王川本人在學術上也非常有建樹，很早就獲得了國家自然科學基金委優秀青年基金等榮譽，其研究成果也獲得過多次部委級大獎。

馬寅則是文凱在人工智慧創業中結識的合作伙伴，主要負責玻色量子產業發展的相關工作。在多年的磨合下，文凱和馬寅已經形成了默契。現在兩人每天都會進行頭腦風暴，碰撞出一些新的想法和創意。

▲ 玻色量子創始人 & COO 馬寅

從行業角度來講，谷歌作為量子計算的探索者，為行業中的其他參與者提供了參考和範例。看見眾多巨頭湧入量子計算賽道後，文凱一方面進行了多年的學術研究，另一方面也積累了產業化、商業方面的經驗，完成“量子計算產業化”理想的時機已經到來。

02. 裝置規模達 1 萬量子位元，已在金融等領域達成初步合作

去年 9 月，文凱帶領初創的玻色量子團隊，參與了由北京市朝陽區委區政府主辦的第八屆海外人才創業大會（OTEC），並獲得了 OTEC2020 全球創業賽資料智慧與新基建賽道冠軍。

如今，玻色量子的光量子實驗室已初具規模，構建速度遠超一般高校、科研機構。研發方面，玻色量子也完成了多個里程碑節點，正在集中研發相干量子計算的工程樣機，並進一步推進相應的加速演算法。

▲ 文凱和馬寅在參與 OTEC2020 全球創業賽（來源：玻色量子）

目前，量子計算有超導、半導體、離子阱、光量子和量子拓撲等主流技術路線，谷歌、IBM、英特爾等科技巨頭都選擇基於超導的通用量子計算架構。谷歌也提出，要在 2023 年實現百萬量子位元的規模。

但是玻色量子並沒有跟隨這些巨頭的步伐，而是選擇了光量子這一路徑。光量子方案的優勢在於執行環境不像超導方案需要真空和超低溫，其難點在於光量子很難被操控完成一些通用量子計算功能。

因此相比谷歌的通用量子計算機方案，玻色量子的量子 AI 協處理器是針對組合優化和 AI 加速的專用裝置，走出了另外一種硬體形態。量子 AI 協處理器規模也更容易進行擴充，通過控制器也可以實現任意節點之間的全連線，具有廣泛的可程式設計性和適配性。

以主流的 RSA 金鑰為例，破解這一金鑰大約需要 1000 個量子邏輯位元，每個量子邏輯位元大約需要 1000 個物理量子位元進行編碼，也就是百萬量子位元的規模。

當前谷歌的量子計算機大概在 50 多個位元，很難在短期內擴充到百萬規模。而玻色量子則計劃在 5 年內達到這一數字，在量子規模上佔據先機。

▲ 通用量子計算與量子 AI 協處理裝置對比（來源：玻色量子）

相比於推翻經典計算機架構，量子 AI 協處理器更偏向於經典計算機和量子 AI 的結合，由量子 AI 協處理器負責 AI、計算，其他功能處理則由經典計算機進行。在人工智慧領域，量子 AI 協處理器可以作為神經網路的一層或多層，通過量子位元擴充神經網路模型，加速人工智慧、提升神經網路訓練速度。

如果說，通用量子計算架構是量子時代的 CPU，那麼量子 AI 協處理器在應用上就更接近 GPU。這也是玻色量子號稱要成為量子計算時代“英偉達”的由來。文凱對芯東西記者說，這樣的架構既與他自己的博士研究方向相吻合，也能夠解決當下人工智慧高速發展遇到的算力瓶頸，真正地將量子計算落地到產業中。

此外，玻色量子也在金融投資組合優化、通訊、交通物流和醫藥研發等領域也做了相關的研究，並且已經和一些合作伙伴達成了初步合作。

03.“產品落地是消除誤解的最好方法”

由於國內量子計算行業人才較少，並且多數集中在高校和科研機構中，產業化人才數量嚴重不足。對於像玻色量子這樣的科技創企來說，還存在較大的人才缺口。

為此，玻色量子在今年 6 月 30 日正式成立了北京玻色量子科學技術協會，希望通過這一協會吸納、培養相關技術人才，提升自己的技術研發實力。當前，玻色量子的研發人員已經佔公司總人數的 70%。

此外，全球缺芯仍在繼續，也吸引了全球科技產業的關注。對於玻色量子來說，由於沒有采用半導體整合的技術路線，缺芯對其影響並不大。

但從另外一個角度來說，當今晶片製程的演進正在變得越來越困難與昂貴，人工智慧、大資料等新興應用卻不斷提出了更高的算力要求，這正是量子計算行業的重要機遇。文凱提及，玻色量子等量子計算企業力爭在有限的時間內，實現技術突破，那麼也將提升我國的技術競爭力，甚至將得到“換道超車”的機會。

最後，文凱也就社會上對於量子領域一些錯誤的概念和認知發表了自己的看法。他認為，這種現象一方面反映了社會對於量子資訊這一本世紀最重要技術的重視，另一方面也對整個行業提出了更高的要求。

他認為，面對很多誤解和魚目混珠的現象，量子資訊行業不僅要做到淺顯易懂、準確的科學普及，更需要在產品落地和應用方面花費更多的精力。當前的很多現象，很大程度上折射了人們不清楚量子資訊可以用在什麼地方，也沒有真正商業化的產品進入到人們的生活中。

“將量子計算實現真正的產業化落地”，既是消除社會誤解的最好方法，也是文凱建立玻色量子的初衷之一。

04. 結語：落地是關鍵，誰能追上量子計算的風口？

在芯東西記者與文凱的交流過程中，他提的最多的就是量子計算的落地和實際應用，讓我們看到了他對於量子計算產業化的迫切和渴望。而自從去年玻色量子建立以來，其在商業化運營、研發、實驗室搭建等方面進展迅速，成為了行業中的新興力量。

當前，我國量子計算成果有很多都出自高校和科研機構，和谷歌、IBM 等外國巨頭相比，在資金和商業化運營上有一定的差距。玻色量子這樣的企業，先天在決策效率上有著自己的優勢，如果能夠在技術上有所突破，得到客戶認可，玻色量子或許可以迅速集中資源，擴大自己的業務規模，從而吃到技術紅利。