核心观点 - 公司创新性地提出“量子度”概念，为量子系统同步特性研究建立了全新理论框架 [1] 理论基础 - 研究基于对量子系统基本特性的深刻理解，其与经典系统的本质区别在于独特的量子特性，如量子叠加和量子纠缠 [2] - 技术框架基于量子信息技术理论基础，以同步的非对易观测量数量作为量子度的度量标准，突破了经典同步理论的局限 [2] - 该理论框架不仅与现有同步测量方法保持兼容，更能精确捕捉量子系统的独特物理属性 [2] 技术实现 - 选择由两个弱相互作用的腔量子比特系统组成的量子系统作为实验平台，这些系统通过腔之间的玻色子激发交换进行耦合 [3] - 在具体操作过程中，重点关注泡利算符期望值的同步特性，通过精确测量和数据分析验证量子度的有效性和可靠性 [3] 应用前景 - 量子度概念在量子计算机同步控制、量子传感器精度提升、量子通信系统性能优化等多个领域展现出广阔应用前景 [4] - 在超导量子电路系统中，量子度的精确测量为量子比特同步控制提供了新技术路径 [4] - 随着量子技术的持续发展，量子度的测量精度和应用范围将进一步扩大 [4] 公司概况与战略 - 公司致力于全息技术的研发与应用，业务范围包括基于全息技术的激光雷达解决方案、全息激光雷达点云算法架构设计、全息成像解决方案等 [5] - 公司提供全息数字孪生技术服务，并拥有专有的全息数字孪生技术资源库 [5] - 公司重点关注量子计算和量子全息等前沿领域发展，现金储备超过30亿人民币，并计划从现金储备中投入超过4亿美元用于区块链、量子计算技术、量子全息技术以及人工智能AR等前沿技术领域的开发 [5] - 公司目标是成为全球领先的量子全息和量子计算技术公司 [5]

技术发布核心 - 公司发布了一项基于混合量子-经典学习的量子卷积神经网络多类分类方法 [1] - 该技术展示了量子计算在图像识别和复杂分类任务中的巨大潜力 [1] - 此项技术为后摩尔时代人工智能的发展提供了新路径 [1] 技术研发背景 - 深度学习在计算机视觉、语音识别等领域快速普及，但经典神经网络在算力、能耗和模型复杂度上遇到瓶颈 [2] - 数据规模持续扩大和分类任务类别增加的趋势下，传统计算架构的局限性日益明显 [2] - 量子计算利用叠加和纠缠等特性，在组合优化、矩阵运算等方面与机器学习需求高度契合 [2] 技术核心架构 - 核心技术是多类分类模型，结合了量子卷积神经网络与混合量子-经典优化框架 [3] - 基于TensorFlow Quantum平台构建，整合了量子电路和经典优化器的训练机制 [3] - 使用MNIST数据集中的四类手写数字图像作为训练和验证对象，数据通过8个量子比特完成编码，并辅以4个辅助量子比特 [3] 模型设计创新 - 提出全新的量子感知器模型，以量子态演化和测量为核心，将卷积神经网络的特征提取概念引入量子电路结构 [4] - 量子感知器利用量子门的叠加和纠缠效应自然形成高维特征映射，在更小的参数空间内具备复杂函数表达能力 [4] - 进行了电路优化，包括减少冗余门操作、改进层间纠缠结构，并引入参数化旋转门以增强非线性特征提取 [4] 训练过程与机制 - 采用混合量子-经典学习机制，量子电路负责量子态编码和演化，输出测量结果作为量子概率分布 [5] - 经典计算单元通过softmax激活函数进行归一化，形成分类概率，并使用交叉熵损失函数衡量预测与真实标签的差距 [5] - 通过经典优化器迭代更新量子电路参数，结合了量子计算在特征建模和经典计算在优化算法上的优势 [5] 实验结果与性能 - 在四分类任务场景中，该量子卷积神经网络的准确率与相同参数规模下的经典卷积神经网络相当 [6] - 实验结果证明了量子神经网络在实际任务中的可行性，强化了量子机器学习作为未来技术方向的价值 [6] 技术实现逻辑 - 技术实现包含三个核心阶段：数据编码采用振幅编码将MNIST图像映射到8个量子比特 [7] - 量子卷积模块通过量子门排列和纠缠实现局部特征提取和全局特征组合，类似于经典卷积网络中的卷积核和池化操作 [7][8] - 分类输出阶段，量子测量得到的概率分布进入softmax层，通过混合优化框架持续调整量子门旋转参数，逐步逼近最优解 [8] 行业应用背景与意义 - 多类分类任务广泛存在于计算机视觉、医疗图像分析、语音识别、自然语言处理、金融风控等场景 [10] - 传统深度学习方法面临高能耗、长训练时间和强计算资源依赖等制约因素 [10] - 该量子卷积神经网络方法通过将经典卷积结构移植到量子计算框架，降低了模型训练的计算复杂度，为未来算力突破提供了可能性 [10] 未来发展规划 - 该技术为量子机器学习在更复杂、更广泛任务中的应用奠定了基础 [11] - 随着量子硬件进步，模型有望扩展至大规模图像识别、实时视频处理等前沿场景 [11] - 公司计划在后续研发中进一步优化量子电路的可扩展性，探索多层量子卷积网络与深度残差结构的结合 [11] 公司战略与资源 - 公司致力于全息技术的研发与应用，业务范围包括基于全息技术的激光雷达解决方案、全息数字孪生技术服务等 [13] - 公司拥有专有的全息数字孪生技术资源库，并专注于量子计算和量子全息等领域的开发 [13] - 公司现金储备超过30亿元人民币，并计划从现金储备中投入超过4亿美元用于区块链、量子计算技术、量子全息技术及人工智能AR等前沿技术领域的开发 [13]

公司财务与战略 - 公司预计2025年全年净利润将超过人民币3.5亿元 而去年同期为净亏损 [1] - 公司在2024年全年录得约人民币6300万元的净亏损 [1] - 公司目前持有的现金、现金等价物以及短期投资合计超过人民币30亿元 [1] - 公司计划从其现金储备中拨出逾4亿美元 积极投资于量子计算、区块链以及量子全息技术 [1] - 在上述最新积极消息催化下 公司股价在美股盘前一度涨超17% [2] 行业动态与市场表现 - 近期美股市场量子计算板块表现非常强劲 受益于消息面诸多积极动态 [2] - 有报道称美国政府考虑以联邦资金换取相关量子计算公司股权 引发IonQ、Rigetti、D-Wave、QCI等量子计算热门股票集体跳涨 量子主题ETF亦跟涨 [2] - 行业预期溢价得到强化 市场形成"国家级赛道"的预期 [2] 技术进展与行业前景 - IonQ宣布实现99.99%的门保真度突破 [2] - 美国科技巨头IBM宣布将关键的量子纠错算法在常规AMD FPGA上实时跑通 [2] - 业内普遍认为距离"量子优势"及"量子霸权"等关键量子拐点仅剩三至五年 [2] - 技术临界点的迫近 正将量子计算从学术话题转变为国家安全紧迫议题 [2] - 量子计算系统利用量子叠加与量子纠缠特性 提供全新计算范式 理论上能在特定领域极大超越传统二进制计算机能力 [3] - 根据谷歌声明 Willow量子芯片在基准测试中能在不到5分钟内完成一个"标准基准计算" 而传统超级计算机完成同样任务需要10-25年 [3] - 行业领军者IonQ首席执行官表示量子计算领域重大突破与变革正在迅速逼近 "量子霸权时代"即将到来 [3]

财务业绩展望 - 公司预计2025年全年将实现显著盈利，净收入将超过3.5亿元人民币，而2024年同期为净亏损约6300万元人民币，实现大幅的同比扭亏为盈 [1] - 强劲的2025年全年业绩预计将对公司2025年全年的现金状况产生积极贡献 [2] 现金状况与战略投资 - 截至当前日期，公司持有的现金、现金等价物及短期投资总额超过30亿元人民币 [3] - 公司计划从其现金储备中动用超过4亿美元，用于积极投资量子计算、区块链和量子全息技术领域 [3] - 公司期望通过投资在量子计算和量子全息技术领域建立领先地位 [3] 业务与技术介绍 - 公司致力于全息技术的研发与应用，其全息技术服务包括基于全息技术的全息激光雷达解决方案、全息激光雷达点云算法架构设计、技术全息成像解决方案、全息激光雷达传感器芯片设计以及全息车辆智能视觉技术，为提供全息高级驾驶辅助系统的客户服务 [4] - 公司向全球客户提供全息技术服务，并同时提供全息数字孪生技术服务，拥有专有的全息数字孪生技术资源库 [4] - 公司的目标是成为全球领先的量子全息和量子计算技术公司 [4]

技术突破核心 - 公司提出一种基于混合量子-经典学习的量子卷积神经网络，并成功应用于MNIST数据集的多类别分类问题，其准确率可与经典卷积神经网络相媲美 [1] - 该成就在嘈杂中等规模量子时代为应用探索提供了新途径，并展示了量子计算在机器学习任务中的实际可行性 [1] 技术方法与架构 - 该方法基于混合量子-经典学习框架，结合经典优化器和量子电路，量子组件负责特征提取和高维映射，经典组件负责损失函数优化和最终分类预测 [4] - 在输入层使用8个量子比特进行数据编码，并引入4个辅助量子比特以增强电路表达能力和非线性建模能力 [5] - 技术实现包含四个主要步骤：数据编码、量子卷积、量子池化以及输出与优化 [7][8][9][10] 创新点与优势 - 公司设计了一种新的量子感知器模型，能为量子卷积层提供更强的非线性映射能力 [11] - 提出的优化量子电路结构充分利用了辅助量子比特，在有限资源下提升了模型性能 [11] - 混合框架通过整合softmax和交叉熵函数，成功实现了量子电路参数的优化，解决了纯量子训练的收敛难题 [11] - 量子计算凭借其指数级加速和高维信息处理能力，为解决人工智能领域的问题提供了新方法，理论上可通过叠加和并行计算优势显著提升特定问题的计算效率 [3] 应用前景与行业意义 - 该技术为量子机器学习在现实场景中的应用奠定了基础，未来可应用于更复杂的数据集和任务，例如自动驾驶中的实时多类别交通标志识别、医疗影像中的病变多类别分类等 [12] - 该研究提供了一种新颖的人工智能算法解决方案，通过融合量子计算与经典学习，未来企业可在模型训练的能效、参数效率和计算加速方面获得显著优势 [13] - 该混合模型为NISQ时代的实际应用提供了一条可行路径，有助于企业在量子技术与人工智能融合的前沿领域获得竞争优势 [13] 公司背景与战略 - 公司致力于为全球客户提供领先的全息技术服务，业务范围包括高精度全息激光雷达解决方案、全息数字孪生技术服务等 [15] - 公司专注于量子计算和量子全息技术的开发，并计划在尖端技术领域投资超过4亿美元，这些领域包括比特币相关区块链开发、量子计算技术开发、量子全息开发以及人工智能和增强现实领域的衍生技术开发 [15]

技术突破核心 - 提出改进型量子Grover算法，为动态多模式搜索提供全新技术解决方案，在理论设计和硬件验证层面均取得突破性进展 [1] - 在单个FPGA平台上实现高达22量子比特的高效模拟，并通过性能预测模型验证了扩展至32量子比特的可扩展性 [1] - 算法设计理念突破单目标搜索限制，通过重构量子电路结构和引入可重构逻辑，支持运行时动态调整搜索算子和oracle构建，实现动态模式并行放大 [2] 算法创新细节 - 改进核心在于在量子电路编排层面引入动态可变相位控制逻辑，通过模块化设计使量子oracle和扩散算子能以动态加载方式在FPGA逻辑单元上实现 [3] - 在oracle设计中引入“动态相位调制”概念，将目标匹配逻辑抽象为可配置查找表，无需重新编译电路即可基于输入控制信号执行模式切换 [5] - 在扩散算子设计中采用量子比特分层控制方法，通过可重构逻辑元件实现统一振幅反转模块，动态选择参与反转的量子态 [6] - 采用硬件级纠缠优化策略，通过动态重排量子比特间耦合关系，有效降低电路延迟和硬件功耗 [7] 硬件架构实现 - 选择高性能现场可编程门阵列作为硬件平台，其可重构特性天然适用于量子算法模拟和验证 [8] - 架构包含三大核心模块：量子态寄存器阵列支持高达22量子比特的态矢量存储；量子门控制逻辑采用微指令风格控制方式；oracle-扩散联合执行模块实现单周期联合执行 [9][10][11] - 通过FPGA资源利用率的监控和优化，在单芯片上实现22量子比特电路的稳定运行，此结果超过先前FPGA量子模拟记录 [12] 行业应用前景 - 动态多模式Grover搜索算法为高性能搜索型任务提供新加速路径，可广泛应用于密码分析、模式识别、量子数据库检索和优化问题求解等多个领域 [14] - 该技术可在同一硬件平台上快速切换搜索目标，显著缩短任务处理时间，是量子计算从理论算法向实际系统过渡的重要里程碑 [14] - 公司计划在包括量子计算技术开发在内的前沿技术领域投资超过4亿美元 [15]

核心技术突破 - 公司提出一种基于盲量子计算（BQC）的量子安全三方计算协议，有效填补了多客户端协同计算领域的空白 [1] - 该协议涉及两个量子受限客户端和一个远程量子服务器，充分利用BQC的盲特性为保护客户数据隐私建立了强大屏障 [1] - 在计算过程中，服务器仅能按预定流程操作量子信息，无法访问客户端数据的具体内容，包括输入数据的含义、输出结果对应的实际信息以及客户使用的算法逻辑 [2] 协议扩展与应用 - 公司将量子安全三方计算协议扩展为量子安全多方计算协议，使适用性更广 [3] - 在多方计算场景中，通过优化应用BQC的盲特性，确保每个客户端数据的独立隐私保护，不同客户端因参与同一计算任务也无法访问彼此的私有数据 [3] - 协议进行了系统性调整，包括数据传输路径和服务器处理流程，以稳定高效地支持多客户端协同计算，满足更广泛实际应用场景的需求 [3] 技术影响与未来潜力 - 该协议不仅解决了多客户端协同计算中数据隐私和流程复杂性的当前问题，还为量子计算在更多领域的实际应用奠定了基础 [4] - 随着量子技术进步，协议有进一步优化的空间，例如处理更多客户端和更复杂计算任务，这将为量子安全多方计算的发展注入新动力 [4] 公司业务与战略投资 - 公司致力于为全球客户提供领先的全息技术服务和全息数字孪生技术，并建立了专有的全息数字孪生技术资源库 [5] - 公司专注于量子计算和量子全息术的开发，并计划在尖端技术领域投资超过4亿美元，投资领域包括比特币相关区块链开发、量子计算技术开发、量子全息术开发以及人工智能和增强现实衍生品与技术的开发 [5]

公司短期量子计算发展路径 - 公司提出通过协同利用量子处理器、错误控制和算法优化三方面实现短期计算优势[1] - 通过电路编织技术组合多个量子处理器，分解复杂量子电路为子电路并行处理，以克服单个量子处理器在量子比特数和计算能力上的限制[2] - 应用错误抑制技术通过优化量子门操作和提高量子比特相干性来减少错误发生，并通过错误缓解技术使用统计方法进行经典后处理来纠正已发生错误[2] - 聚焦具有渐近加速的启发式量子算法版本，可在当前量子硬件约束下高效解决实际问题，虽不保证最优解但能在合理时间内找到接近最优解[2] 量子中心超级计算架构 - 公司提出构建“量子中心超级计算”架构，核心在于实现量子处理器与经典处理器的无缝集成[3] - 该架构根据计算任务特点将量子可计算部分分配给量子处理器，经典可计算部分分配给经典处理器，形成协同工作模式，而非传统架构中以经典处理器为主导[3] 量子计算软件与用户体验愿景 - 随着量子计算硬件升级，系统复杂性增加，未来量子计算软件需具备更高自动化和智能化，通过优化算法设计、开发高效编译工具和构建用户友好界面来隐藏底层技术细节[4] - 公司提出的“无摩擦”用户体验可大幅降低量子计算应用门槛，推动技术在更多领域普及，实现“无处不在”的应用场景，如金融机构用于风险分析、医疗机构用于加速药物开发等[4] 公司业务与投资规划 - 公司致力于向全球客户提供领先的全息技术服务，包括高精度全息激光雷达解决方案、独家全息激光雷达点云算法架构设计、全息成像解决方案、全息激光雷达传感器芯片设计和全息车辆智能视觉技术[6] - 公司提供全息数字孪生技术服务并构建了专有全息数字孪生技术资源库，利用全息数字孪生软件、数字内容、空间数据驱动数据科学、全息数字云算法和全息3D捕获技术以3D全息形式捕获形状和物体[6] - 公司专注于量子计算和量子全息术的开发，并计划在包括比特币相关区块链开发、量子计算技术开发、量子全息术开发以及人工智能和增强现实衍生品与技术开发在内的前沿技术领域投资超过4亿美元[6]

核心技术突破 - 提出一种基于通用“量子变量”形式的量子计算方法，打破了传统量子计算对特定维度量子变量的依赖，展现出强大的灵活性 [1] - 该方法中，“辅助”单元通过特定相互作用，在不直接干扰寄存器核心量子态的情况下，实现对寄存器上门操作的控制 [1] - 该方法具有普适性，不仅适用于传统的量子比特，也适用于维度d>2的高维量子比特或量子连续变量设置，从而极大地扩展了其应用范围 [1] 具体实现模型 - 实现通用量子计算仅依赖于三个核心要素：重复应用单一固定的二体辅助-寄存器相互作用门、制备在单一状态的辅助单元，以及对辅助单元的局域测量 [2] - 通过重复使用单一的二体辅助-寄存器相互作用门，可以构建通用量子计算所需的各种基本量子门操作，避免了使用多个复杂门结构带来的系统复杂性 [2] - 辅助单元制备在单一状态确保了参与计算的每个辅助单元具有一致的初始状态，减少了因辅助单元初始状态差异引起的计算误差 [2] 混合量子-经典处理优势 - 该量子计算模型具备与基于测量的量子计算同等的混合量子-经典处理优势 [3] - 混合处理的核心在于结合量子计算的并行性和高信息密度优势，以及经典计算的灵活性和易控性 [3] - 在计算过程中，量子部分处理经典计算难以解决的复杂量子态操作，而经典部分承担控制、反馈和数据处理等任务 [3] 应用前景与价值 - 该模型为量子计算领域的发展提供了新思路，其通用“量子变量”形式打破了量子比特的局限，使得高维量子变量和量子连续变量得以充分应用 [4] - 自适应测量与经典前馈的结合确保了计算的决定性，独特的辅助介导机制和简洁的模型实现要素降低了量子计算系统的复杂性 [4] - 在需要高维量子信息处理和复杂量子模拟的领域，该模型有望展现出显著优势，为解决实际场景中的复杂计算问题做出贡献 [4] 公司业务与战略投资 - 公司致力于向全球客户提供领先的全息技术服务，包括高精度全息激光雷达解决方案、独家全息LiDAR点云算法架构设计、全息成像解决方案、全息LiDAR传感器芯片设计以及全息车辆智能视觉技术 [6] - 公司提供全息数字孪生技术服务，并建立了专有的全息数字孪生技术资源库，利用其全息数字孪生软件、数字内容、空间数据驱动数据科学、全息数字云算法和全息3D捕获技术，以3D全息形式捕捉形状和物体 [6][7] - 公司专注于量子计算和量子全息术的开发，并计划在包括比特币相关区块链开发、量子计算技术开发、量子全息术开发以及人工智能和增强现实衍生技术开发在内的前沿技术领域投资超过4亿美元 [7]

公司技术研究核心观点 - 公司通过构建多模型量子电路框架，对量子通道的低成本实现进行了深入研究，揭示了C-NOT门数量的优化边界，为高效量子通道设计提供了理论支持[1] - 研究建立了集成了“测量-经典反馈-量子操作”的电路设计新范式，打破了传统量子电路仅依赖幺正操作的局限，通过经典信息的动态调控显著提升了量子通道实现的资源效率[5] - 研究阐明了量子通道实现的C-NOT门成本边界，其中MeasuredQCM的高效分解方案为低资源量子通道设计提供了理论基础，推动了量子计算从实验室走向实际应用的进程[7] 量子电路模型框架 - 第一层模型为量子电路模型，其基本结构由单量子比特门和C-NOT门的有序序列构成，确保了量子通道的确定性实现，但自由度有限[2] - 第二层模型在QCM基础上引入外部经典随机性，允许在门序列设计中进行概率性操作，为减少C-NOT门数量提供了新的自由度，在处理概率性量子通道时展现出优势[2] - 第三层模型进一步引入了测量操作和条件控制，允许在电路执行过程中测量量子比特并根据结果动态调整后续操作，其“测量-反馈”机制显著增强了电路灵活性[2] C-NOT门数量边界与分解方案 - 通过对三种模型下C-NOT门数量的下界进行严格证明，公司表明对于任何从m个量子比特到n个量子比特的量子通道，其电路分解所需的C-NOT门数量存在一个基本下界，该下界由通道的纠缠能力和量子比特维度共同决定[3] - 在QCM模型中，通过优化单量子比特门的组合序列和量子比特路由策略，将C-NOT门数量控制在理论下界的1.5倍以内[4] - 在RandomQCM模型中，利用经典随机性对门序列进行概率优化，将C-NOT门数量与理论下界的差距进一步缩小至1.2倍[4] - 在MeasuredQCM模型中，利用测量操作提供的经典信息反馈，对高复杂度通道实现了“简化分解”，在多数场景下C-NOT门数量接近理论下界[4] 公司业务与战略投资 - 公司致力于为全球客户提供领先的全息技术服务，包括高精度全息激光雷达解决方案、独家全息激光雷达点云算法架构设计、全息成像解决方案、全息激光雷达传感器芯片设计以及全息车辆智能视觉技术[8][9] - 公司还为客户提供全息数字孪生技术服务，并构建了专有的全息数字孪生技术资源库，通过结合其软件、数字内容、空间数据科学、全息数字云算法和全息3D捕获技术，以3D全息形式捕捉形状和物体[9] - 公司专注于量子计算和量子全息技术的开发，并计划在尖端技术领域投资超过4亿美元，投资领域包括比特币相关区块链开发、量子计算技术开发、量子全息技术开发以及人工智能和增强现实领域的衍生品与技术开发[9]