導讀

人工智能，是一個以計算機科學為基礎，由計算機、心理學、哲學等多學科交叉融合的交叉學科、新興學科，研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。

人工智能領域行業速覽

北京冬奧會通過人工智能技術誕生了首個AI助理裁判小冰，小冰AI評分系統在選手完成動作的瞬間，裁判板就會出現這位運動員的騰空軌跡，速度以及高度等精確信息，并在旁邊附上一個可供參考的分數，甚至還能將這些信息實時的投射在賽場和我們觀看比賽的設備屏幕上，方便大家了解這位選手剛剛完成的情況。

微軟的一款人工智能產品—實時翻譯工具Skype Translator將語音識別技術和微軟所謂的“深度神經網絡及微軟已得到證明的靜態機器翻譯技術”結合在一起。能自動翻譯不同語言的語音通話和即時通信消息。目前支持英語、西班牙語、意大利語和漢語普通話。此外，即時通信消息的翻譯已支持50種語言，包括法語、日語、阿拉伯語、威爾士語，甚至克林貢語。

英國曼徹斯特皇家眼科醫院已經成功實施了世界首例人工仿生機器眼移植治療老年性視網膜黃斑變性(AMD)所導致失明的手術。這個人工智能仿生眼裝置被稱為Argus II，由兩部分組成：1、體內植入部分和體外病人必須穿戴的部分。植入設備將植入到病人的視網膜上，設備中含有電極陣列，電池和一個無線天線。2、外部設備包含一副眼鏡，內置前向的攝像頭和無線電發射器以及一個視頻處理單元。

現如今人工智能已經在虛擬助手、農業、制造與生產等領域不斷突破，這是大眾所熟知的，但在我們不熟知的量子計算領域，也正“悄悄地”給人工智能帶來顛覆性的變化。

01量子計算與人工智能

近年來，人工智能在社會生活多領域廣泛應用，其產業化成果顯著，隨著數據體量呈現爆發式增長，人工智能的算力需求激增，傳統CPU芯片難以勝任海量異構數據的并行計算，而量子計算具有經典計算技術難以企及的并行計算能力和信息處理能力，恰好能夠解決人工智能發展所需。在可預期的未來，盡管量子計算機不會完全取代經典計算機，但其在并行計算、量子行為模擬等方面的獨特優勢，可以在算力需求極高的特定場景中發揮作用。

02量子人工智能應用場景

量子機器學習：對一些傳統的機器學習算法來進行優化，從而大幅提高計算的性能

模式匹配：使用量子傅里葉變換加速經典模式匹配算法；使用量子交換測試算法獲得指數級的效率提升

量子神經網絡與深度學習：利用量子神經網絡完成語音、圖像識別、圖像處理等任務

2021年3月，劍橋量子計算（CQC）公司宣布在量子計算機上實現了有史以來最大的自然語言處理（NLP）任務，證明量子自然語言處理于我們而言，觸手可及。

2021年11月，英偉達宣布使用其自主開發的cuQuantum工具包創建了有史以來最大規模的量子算法模擬來解決最大切割（MaxCut）問題。

2022年6月，來自加州理工大學、谷歌量子人工智能、微軟、AWS和其他機構的研究人員通過對多達40個超導量子比特和1300個量子門進行實驗，證明使用當今NISQ量子處理器可以實現實質性的量子優勢，這種優勢是指數級的。

03本源量子人工智能相關應用

圖像識別：量子卷積神經網絡應用于圖像識別，通過量子數據加載器對經典數據進行量子態編碼，然后利用含參量子線路來進行卷積核的計算并對輸入數據進行卷積操作以完成算法的運行，有效提升了圖像識別（二分類、多分類）的運行速度，并降低了資源消耗。

圖像修復：利用混合量子經典生成網絡，基于本源量子自主研發的量子機器學習框架VQNet，設計實現的量子生成對抗網絡（QGAN），QGAN可以用于圖像處理領域，實現圖像修復

手寫數字識別：該技術采用經典算法與量子算法混合，利用QPanda量子計算編程框架、VQNET量子機器學習框架實現QNN量子神經網絡，確保該應用的落地，為后續量子算法加速計算機視覺量子化處理提供了可能。

機器學習框架VQNet：該機器學習框架首次將量子與經典統一，支持量子機器學習和經典機器學習模型的構建與訓練、經典量子混合運算，可連接超導量子計算機本源悟源，為更多應用場景做底層支撐。VQNet2.0的上線將為開發人員提供一個更為全面統一、且高效易用的平臺，開發人員利用VQNet2.0可更便捷開發和測試量子機器學習算法。

量子計算正在以驚人的速度發展，本源量子將持續發力量子人工智能，助力中國人工智能行業全面發展，并將運用量子計算嘗試在不同行業領域解決對應的問題，研制出行業領域的專用量子計算機。相關回顧

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2021年2月，本源量子團隊自主研發量子人工智能應用——量子圖像識別應用，本源量子圖像識別應用提供二分類識別與多分類識別兩種功能，可識別手寫數字0和1或多種常見動物。此前，本源量子還曾發布量子手寫數字識別應用，并公開在其本源量子云平臺上。

2021年8月，本源量子發布量子人工智能應用QGAN。該應用展示了量子計算機上的生成對抗網絡在人像修復領域擁有相對于經典計算機的速度優勢和空間優勢，證明了基于超導量子比特技術的量子機器學習可行性。

2021年8月，本源量子團隊基于自主研發的量子機器學習框架VQNet，設計實現的量子生成對抗網絡（QGAN）可用于圖像處理領域，比如人像的修復。與經典計算機相比，量子計算處理圖像在時間上具有指數級提升，在空間上處理的數據量也將隨之呈指數級增加。

2022年3月，由本源量子開發的新一代量子與經典統一的機器學習框架VQNet2.0正式上線，該機器學習框架首次將量子與經典統一，支持量子機器學習和經典機器學習模型的構建與訓練、經典量子混合運算，可連接超導量子計算機本源悟源，為更多應用場景做底層支撐。VQNet2.0的上線將為開發人員提供一個更為全面統一、且高效易用的平臺，開發人員利用VQNet2.0可更便捷開發和測試量子機器學習算法。