公司技术发布 - 公司发布了一项全新的、可扩展的量子傅里叶变换模拟器技术，该技术基于多FPGA和高带宽内存，为未来更大规模的量子算法模拟奠定了工程基础 [1] - 该模拟器平台的核心创新之一是将量子态的大规模复振幅存储在高带宽内存中，其读写速度远超DDR内存，解决了量子傅里叶变换中非连续、大宽度密集内存访问的需求 [2] - 模拟器的核心处理单元专为适应量子傅里叶变换的并行结构而设计，利用FPGA的可编程性直接构建与变换结构一致的硬件电路，以线性流水线方式更新量子态，最大化硬件资源利用率 [3] 技术核心突破 - 多FPGA可扩展性是该技术的关键突破，通过高效的域分解策略，根据量子傅里叶变换中的门依赖关系对振幅空间进行智能分组，以最小化跨FPGA通信量，并利用高速串行接口构建点对点数据传输通道，实现多FPGA的时钟同步协作 [4] - 该技术解决了多FPGA与高带宽内存结合时的系统级挑战，包括数据流调度、门操作映射和分布式通信开销抑制，系统内部引入基于定点或高精度浮点格式的复数计算模块，并设计了严格的同步协议，确保模拟结果与数学模型严格一致 [5] 战略意义与行业定位 - 此次技术发布不仅是一项工程突破，也象征着FPGA在加速量子软件栈中的重要作用正逐步确立，FPGA将成为连接经典模拟能力与未来真实量子设备的重要桥梁 [6] - 公司的技术路线图确定了进一步发展方向，包括支持更多FPGA节点的分布式量子电路模拟集群、支持任意变分量子电路的快速硬件加速器，以及针对大规模量子化学和量子机器学习算法的定制优化模块 [6] - 长期来看，该多FPGA量子傅里叶变换模拟器将服务于量子算法研究、量子编译器优化、量子芯片架构验证、量子教育平台构建及工业应用早期验证，填补了量子计算生态系统中低成本、高确定性评估量子算法复杂性的工具空白 [7][8] 公司背景与战略规划 - 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、全息数字孪生技术等，并向全球客户提供服务 [9] - 公司专注于量子计算和量子全息等前沿领域的发展，拥有超过30亿元人民币的现金储备，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 [9] - 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 [9]

公司技术发布 - 公司发布用于混合图神经网络的**可学习量子光谱滤波器技术** 提出了一种全新的量子-经典混合图神经网络基础架构 [1] - 该技术将图卷积和池化操作融合到一个完整的量子计算过程中 通过将图拉普拉斯算子映射到可训练的量子电路 使图信号处理获得指数级压缩能力和新的计算视角 [1] - 技术通过振幅编码或概率编码将输入信号加载到量子态 量子电路基于图结构执行光谱变换 输出态的测量结果自然形成一个n维概率分布向量 其中n = log(N) 实现卷积与池化的统一功能 [2] 技术原理与优势 - 量子测量过程本质上是一种结构化非线性映射 能够克服经典GNN池化操作中复杂的结构搜索问题 量子态坍缩自动实现了经典网络中难以模拟的非线性行为 [3] - 对于具有**一百万个节点**的网络 经典光谱卷积在内存和时间上几乎无法运行 而此量子电路仅需约**20个量子比特** 计算成本对于大型图仍可控 [4] - 技术采用基于对数编码的光谱近似方法 即使用 n = log(N) 个量子比特来表示原始的N维特征空间 所构建的希尔伯特空间维度为2^n 理论上能与N维空间进行一一映射 [7] 工程实现与算法基础 - 量子电路的训练通过**经典-量子混合优化**完成 经典优化器计算损失函数对电路参数的梯度 并通过参数移位规则计算量子电路的可微性 [8] - 公司证明 通过QFT结构的量子电路 可以近似图的特征空间 关键在于两个发现：1) 可在图的邻接矩阵与量子门之间构建有效映射 2) QFT中的分层旋转逻辑天然包含多尺度滤波结构 [6] - 整个系统形成一个端到端可训练的混合GNN 量子电路从编码的高维输入信号中提取光谱特征 输出可由经典网络进一步处理的低维特征 [8] 行业应用与前景 - 大规模图学习一直是工业领域的难题 社交媒体、交通流网络、互联网连接图等领域各有**数千万甚至数亿个节点** 经典GNN通常需要大量显存、长时间矩阵乘法、复杂稀疏矩阵管理和海量卷积滤波器参数 [9] - 量子光谱滤波器提供了一种颠覆性解决方案 随着节点数指数级增长 所需量子比特仅对数级增长 这使其成为未来量子-经典GNN的自然选择 [10] - 在当前量子硬件即将进入中等规模阶段之际 这种**量子比特需求低、结构利用率高**的方法提供了极佳的实现可能性 [10] 公司战略与资源 - 公司认为 与其等待量子硬件完全成熟 更重要的是提前构建量子前沿算法基础设施 此量子光谱滤波器建立了完整的研究路线 为未来硬件发展奠定了算法基础 [11] - 公司致力于全息技术的研发与应用 业务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 [14] - 公司专注于量子计算和量子全息等发展 拥有超过**30亿元人民币**的现金储备 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等前沿技术领域的衍生和技术开发 [14]

公司新产品发布 - 公司MicroCloud Hologram Inc (NASDAQ: HOLO) 于2026年1月2日发布了一款名为Q-DPC Accelerator的创新工具 [1] - 该工具基于量子增强密度峰值聚类算法，旨在提升策略评估效率 [1] - Q-DPC Accelerator通过量子计算技术精确识别策略集中的聚类结构，显著降低了策略评估的复杂性 [1] Q-DPC Accelerator核心功能 - 该工具具备三大核心功能：策略集预处理、量子聚类分组和智能策略匹配 [2] - 策略集预处理阶段通过量子数据清洗、量子特征提取和量子数据转换等步骤，使策略数据更适应密度峰值聚类分析 [2] - 量子聚类分组阶段利用量子增强密度峰值聚类算法对策略集进行分组，通过评估策略间的密度和距离关系，精确识别聚类结构，将策略划分为不同集群 [2] - 智能策略匹配阶段利用量子聚类结果实现快速匹配，当发起访问请求时，工具将请求信息与预生成的策略集群进行比较分析，通过在每个集群内精确搜索最匹配的策略，快速确定满足请求的策略集 [3] 产品优势与应用价值 - Q-DPC Accelerator通过三大核心功能的协同运作，为企业提供高效、精确的策略评估解决方案 [4] - 该工具实现了在大规模复杂策略集场景下的快速匹配，有效降低了评估过程的时间成本和计算复杂度，显著提升了系统运行效率 [4] - 作为量子技术与密度峰值聚类算法深度融合的创新成果，Q-DPC Accelerator在各行业领域具有广泛的应用价值，可帮助企业构建稳健的安全防护体系 [4] - 随着量子计算技术的持续发展和工具的不断完善，Q-DPC Accelerator将进一步提升策略评估的性能与准确性 [4] 公司业务与财务概况 - MicroCloud Hologram Inc 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提供服务 [6] - 公司向全球客户提供全息技术服务，并拥有专有的全息数字孪生技术资源库 [6] - 公司专注于量子计算和量子全息等前沿领域的发展，现金储备超过30亿元人民币 [7] - 公司计划从现金储备中投入超过4亿美元，用于区块链开发、量子计算技术开发、量子全息技术开发以及人工智能AR等前沿技术领域的衍生与技术开发 [7] - 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 [7]

文章核心观点 - MicroCloud Hologram Inc (HOLO) 发布了一款基于串并行架构的全新FPGA量子计算模拟框架 该框架通过创新的硬件级数据路径设计和重新定义量子门操作的执行模式 实现了资源利用率的线性降低 标志着公司在量子计算硬件加速方向迈出的关键一步 [1][2][12] 技术突破与架构创新 - 新框架采用串并行组合模式 将量子门操作分解和调度 使其能在时间维度上复用执行 而非在空间维度上刚性扩展 从而解决了多量子比特门操作带来的指数级资源开销问题 [4][5] - 在逻辑层面 该架构将量子态向量作为数据流在硬件内串行处理 并通过严格控制数据路径 使每个量子比特接受门操作时能共享大量资源 在需要并行执行的关键步骤则使用适度并行模块加速 以平衡性能与资源消耗 [6][7] - 该串并行架构的核心思想是：并行用于关键数据吞吐 串行用于门级复用 共同实现线性资源节省 这是硬件量子模拟架构的一项重要技术突破 [7] - 该框架执行全链优化 从数据流控制、寄存器布局到定点量化策略 使资源使用量随量子比特数量近似线性增长 而非指数增长 [8] 性能验证与应用潜力 - 该技术已在量子傅里叶变换和Grover搜索等核心量子算法上得到验证 为未来模拟数百至数千量子比特级别的量子电路提供了可扩展的路径 [2] - 实验表明 在处理Grover算法时 该框架在保持低硬件占用率的同时 相比传统软件模拟器实现了数量级的速度提升 使FPGA模拟成为未来量子算法调试的重要工程工具 [10] - 量子傅里叶变换是许多量子算法的核心 在经典系统中需要处理大量受控相移门和交换操作 导致巨大的硬件开销 新框架为此类算法提供了高效模拟方案 [9] 产品定位与公司战略 - 此次发布的成果不仅是一个FPGA量子算法模拟器 更是一个完整的基线框架 为未来所有基于硬件的量子模拟研究提供了可扩展的基础 [11] - 该框架提供了完整的硬件模板 包括量子态读写模块、量子门执行模块、复数运算单元、数据路径管理器和高层控制器 可基于此快速构建新的算法模拟模块 [11] - 该框架为未来大规模量子算法的验证提供了一个工程化、可扩展且低成本的解决方案 [12] - 公司认为 该框架将成为学术界和工业界共同使用的标准量子算法模拟平台之一 加速量子计算真正进入工程实现和大规模应用的时代 [13] - 公司致力于全息技术研发与应用 同时专注于量子计算和量子全息等前沿技术发展 其目标是成为全球领先的量子全息和量子计算技术公司 [14] - 公司拥有超过30亿元人民币的现金储备 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等前沿技术领域的衍生和技术开发 [14]

公司技术发布 - 微美全息创新性地推出了量子增强深度卷积神经网络图像3D重建技术系统 [1] - 该系统首先利用量子卷积神经网络完成输入图像的特征提取 然后通过量子全连接层生成3D模型的核心参数 最后将这些参数导入量子优化的3D模型完成重建 [1] - 该技术系统包含六个核心模块 分别是量子优化数据集准备 量子辅助特征提取 量子增强参数生成 量子加速3D重建 量子精度模型评估以及交互应用接口 [2] 技术模块详解 - 量子优化数据集准备模块是技术基础 负责3D模型数据的收集与准备 并运用量子计算技术进行数据预处理和清洗 显著提升数据集质量和可用性 [3] - 量子辅助特征提取模块使用量子卷积神经网络对输入图像进行特征提取和表示 利用量子叠加和量子纠缠特性高效提取更深层次的特征 [4] - 量子增强参数生成模块通过量子全连接层或量子优化回归算法 将特征向量精确映射到三维空间 以灵活控制3D模型的形状、大小、姿态等关键属性 [5] - 量子加速3D重建模块通过融入量子反卷积层和量子上采样层 利用量子计算的并行处理能力 快速将特征向量映射到三维空间 显著提高重建效率和模型精度 [6] - 量子精度模型评估模块通过量子计算技术精确测量生成模型与原模型的差异和误差 并据此优化算法参数和改进训练数据集 [7] - 应用接口模块负责3D重建模型的可视化呈现 构建便捷的用户交互界面 支持用户实时调整模型属性和参数 [7] 技术优势与应用前景 - 相比传统3D重建算法 该技术系统凭借量子计算与深度学习的深度融合 具有精度更高、适应性更强的显著优势 [8] - 在医疗领域 该技术可用于实现病例的精准分类与诊断 [9] - 在机器人领域 该技术可提升机器人避障精度 [10] - 在制造业 该技术可实现高效精准的物品建模 [10] - 未来 该技术还可与增强现实、虚拟现实等技术深度融合 结合量子计算的持续突破 拓展更丰富的应用场景 [10] 公司背景与战略 - 微美全息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 [11] - 公司为全球客户提供全息技术服务 同时也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 [11] - 公司聚焦量子计算和量子全息等发展 现金储备超过30亿元人民币 [11] - 公司计划从现金储备中投入超过4亿美元 用于参与区块链开发、量子计算技术开发、量子全息技术开发以及人工智能AR等前沿技术领域的衍生和技术开发 [11] - 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 [11]

公司股价与交易表现 - 2025年12月17日，盟云全息股票开盘上涨2.15%，报3.136美元/股 [1] - 当日成交额为6.0万美元，公司总市值为4568.31万美元 [1] 公司财务业绩 - 截至2025年06月30日，公司收入总额为1.6亿人民币，同比增长24.04% [1] - 同期归母净利润为2.38亿人民币，同比增长297.04% [1] 公司背景与业务 - 公司前身为Golden Path Acquisition Corporation，于2018年5月9日在开曼群岛注册成立 [1] - 公司专注于全息技术的研发和应用，致力于为全球客户提供领先的全息技术服务 [1] - 公司业务还包括为客户提供全息数字孪生技术服务，并建立了全息数字孪生技术资源库 [1]

公司股价与交易表现 - 2025年12月16日，盟云全息盘中上涨3.01%，报收于3.029美元/股 [1] - 当日成交额为16.11万美元 [1] - 公司总市值为4411.71万美元 [1] 公司财务业绩 - 截至2025年06月30日，公司收入总额为1.6亿人民币，同比增长24.04% [1] - 同期归母净利润为2.38亿人民币，同比增长297.04% [1] 公司背景与业务 - 公司前身为Golden Path Acquisition Corporation，于2018年5月9日在开曼群岛注册成立 [1] - 公司专注于全息技术的研发和应用，致力于为全球客户提供领先的全息技术服务 [1] - 公司业务包括为客户提供全息数字孪生技术服务，并建立了全息数字孪生技术资源库 [1]

公司技术产品发布 - 公司MicroCloud Hologram Inc (NASDAQ: HOLO) 开发了一款量子驱动的3D智能模型，该系统深度融合了量子计算与人工智能技术，用于3D建模和图像处理 [1] - 该模型利用量子深度学习技术精确分析海量数据，高效提取核心特征，并能在无需过多人工干预的情况下自动生成满足用户需求的高精度3D模型和图像 [1] 模型架构与核心优势 - 模型采用量子优化的分布式架构，由多个功能子系统协同组装而成，该设计能灵活实现子系统的扩展与升级，并利用量子计算的并行处理能力提升整体系统的稳定性和可扩展性 [2] - 相比传统3D自动生成系统，该模型具备三大核心优势：利用量子智能算法与分布式计算技术高效处理海量数据；通过量子深度学习算法精确提取特征以生成高质量3D模型和图像，实现参数化自动生成，减少人工干预和时间成本；依靠量子优化分布式架构实现快速、灵活、稳定的系统扩展，并配有多层量子安全技术保障用户数据安全与隐私 [7] 核心子系统功能 - 量子增强数据采集子系统负责从各类数据源收集、整理和存储原始数据，并通过量子数据预处理技术完成数据清洗，支持3D建模数据和图像数据等多种类型和格式，利用量子计算将数据转换为统一格式进行存储管理 [3] - 量子加速模型训练子系统作为模型核心，采用量子深度学习算法对收集的数据进行深度分析，精确提取数据特征并自适应优化模型参数，以完成模型验证和性能评估 [4] - 量子智能自动生成子系统集成了复杂的量子计算机视觉算法、3D建模技术和量子数据流处理技术，利用训练成熟的模型根据用户需求和输入参数快速生成符合标准的3D模型和图像 [4] - 量子安全数据管理子系统负责协调管理收集的数据、模型参数、生成结果等信息，涵盖量子加密存储、备份、恢复、版本控制和访问控制等功能 [5] - 量子赋能数据可视化子系统通过图形界面直观呈现生成的3D模型和图像，并利用量子计算提升可视化渲染效率 [5] - 量子强化系统安全子系统采用量子加密通信、量子访问控制和安全日志量子脱敏记录等技术手段，为数据安全、隐私保护和系统稳定运行提供全方位保障 [5] 子系统协同与部署 - 子系统间通过量子加密接口实现通信，高效共享数据和资源 [6] - 每个子系统部署在独立的容器中，可实现独立部署和升级，并依赖量子分布式架构来增强系统的并发处理能力和整体性能，同时减少单个子系统故障对整体模型的影响范围 [6] 公司业务与战略规划 - 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 [8] - 公司还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，该资源库结合了全息数字孪生软件、数字内容、空间数据驱动的数据科学、全息数字云算法和全息3D捕获技术 [8] - 公司重点关注量子计算和量子全息等领域的开发，拥有超过30亿元人民币的现金储备，并计划从现金储备中投入超过4亿美元用于区块链开发、量子计算技术开发、量子全息技术开发以及人工智能AR等前沿技术领域的衍生和技术开发 [8] - 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 [8]

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]