當ChatGPT、Deepseek為代表的AI大模型強勢“出圈”，網(wǎng)友們借機探索出無數(shù)“新玩法”——創(chuàng)意寫作、AI學習、情感疏導、代碼生成、論文降重……AI應用正以迅雷不及掩耳之勢席卷著各行各業(yè)。從單模態(tài)到多模態(tài)，從單一智能到通用智能，AI的未來充滿了無限可能。當我們驚嘆于它日新月異的進化時，一個關鍵問題逐漸浮現(xiàn)：支撐AI無限進化的“算力引擎”，是否即將觸碰天花板？

當AI算法在數(shù)據(jù)洪流中奮力時，量子計算憑借其獨特的計算優(yōu)勢，或能成為助力AI突破算力“瓶頸”的新路徑。尤其在機器學習、優(yōu)化問題和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理等方面，量子計算為AI提供了全新的計算范式，極大提升了處理效率和精度。在此方面，中電信量子集團推出的“天衍”量子計算云平臺，正積極探索量子計算與AI技術融合的新方向，助力拓展AI行業(yè)應用。

機器學習 量子計算助力手寫數(shù)字識別

在人工智能的應用中，機器學習一直是不可忽視的重要方向，尤其是在計算機視覺領域，手寫數(shù)字識別作為經典的入門級任務，長期以來一直是AI應用研究的重點之一。

“天衍”量子計算云平臺在機器學習領域的應用，首先體現(xiàn)在手寫數(shù)字識別上。通過量子計算與經典優(yōu)化技術的結合，平臺采用了變分量子線路（VQC）技術，在量子神經網(wǎng)絡中實現(xiàn)了圖像識別任務。

在這一應用中，輸入的圖片被縮放并規(guī)范化，經過特征提取和降維后，通過量子線路進行編碼，最終完成數(shù)字識別任務。得益于量子計算的并行計算和量子糾纏特性，量子神經網(wǎng)絡能夠更高效地處理數(shù)據(jù)，提高識別準確率，也從側面展示了量子計算在AI領域應用的巨大潛力。

氣象預測 量子計算提升預測效率與準確性

作為一個典型的數(shù)據(jù)密集型領域，傳統(tǒng)的氣象預報主要依賴于復雜的數(shù)值模擬和大規(guī)模計算資源，長期以來一直面臨著計算資源消耗大、預測準確性提升難度大的問題。隨著量子計算的崛起，氣象預測的計算效率和準確性正在得到顯著提升。

“天衍”量子計算云平臺通過將經典深度學習模型SmaAtUNet與量子計算相結合，開發(fā)了混合量子經典神經網(wǎng)絡模型。這一新型混合模型提升了氣象預測的準確性，實現(xiàn)了在災害性天氣監(jiān)測、預報和預警方面更加快速、準確的預測。

量子神經網(wǎng)絡在氣象預測中的應用，利用量子計算的并行能力提升了時間序列預測和模型識別的效率，為氣象學領域的創(chuàng)新提供了強有力的技術支持。這不僅顯著提升了氣象預測的精度，也推動了氣象業(yè)務流程的集約化建設，幫助相關部門做出更加及時和準確的決策。

從量子機器學習到量子優(yōu)化，從量子神經網(wǎng)絡的應用到大規(guī)模數(shù)據(jù)處理中的潛力，量子計算與AI技術的結合正在不斷提升人工智能的計算能力和處理效率。

通過量子計算與AI的深度融合，中電信量子集團正不懈探索量子計算與AI技術結合為更多行業(yè)帶來的多樣可能性。隨著量子計算技術的不斷進步，無論是從提升計算效率，還是從拓展應用領域，相信量子計算算力將成為AI技術發(fā)展的強大引擎，推動智能時代的到來。

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