文章核心观点 公司引入DeepSeek模型在数字模拟量子计算领域取得重大突破，解决传统数字模拟方法瓶颈，为量子算法设计优化提供新工具思路，加速量子计算从实验室走向工业应用，对科研和产业应用影响深远 [1][10][11] 分组1：量子计算现状与挑战 - 量子计算利用量子比特特性实现特定问题计算加速，但硬件实现面临技术挑战，数字模拟量子计算成研究开发量子算法重要工具 [2] - 数字模拟量子计算用经典计算机模拟量子系统，随系统规模增大，模拟所需计算资源呈指数增长，模拟大规模量子系统困难 [3] - 量子系统状态由波函数描述，含n个量子比特的系统波函数规模为2^n，直接模拟大规模量子系统极难 [4] 分组2：公司技术突破 - 公司通过DeepSeek模型优化数字模拟量子计算算法，自动学习张量网络结构和参数，处理大规模量子系统时将计算资源消耗降低超50% [5][8] - 公司利用DeepSeek模型深度学习技术提高数字模拟量子计算准确性，优化算法使模拟精度提升超30%，处理复杂量子系统表现出色 [9] - 公司用DeepSeek模型和深度学习技术优化张量网络构建和更新过程，利用神经网络自动学习结构和参数，降低计算资源消耗并确保模拟精度 [5] - 公司开发“量子张量网络神经网络”（QTNNN）新型神经网络架构，由多层含多个量子张量节点组成，节点按特定方式互连形成复杂网络结构 [6] - DeepSeek模型训练分预训练和微调两阶段，预训练用大量量子系统数据学习张量网络基本结构和参数，微调针对特定量子系统优化，提高模拟准确性和效率 [7] 分组3：技术突破意义 - 公司引入DeepSeek模型的突破标志量子计算研究与深度学习技术深度融合，为量子算法设计优化提供新工具思路，加速量子化学等领域研究 [10][11] - 从技术实现看，公司利用DeepSeek模型和QTNNN架构将深度学习与量子系统模拟成功结合，降低计算资源消耗、提高模拟准确性，加速量子计算技术实际应用 [12] - 公司技术突破在量子计算领域意义重大，对科研和产业应用影响深远，为科研提供强大工具，为产业带来新机遇，促进全球科技合作创新 [13] 分组4：公司业务介绍 - 公司致力于为全球客户提供领先全息技术服务，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等，还提供全息数字孪生技术服务并建立资源库 [14]

文章核心观点 公司计划调用最多2亿美元购买比特币或其他数字货币及其相关证券衍生品并纳入资本储备策略，这有助于增强公司在数字货币领域实践能力，促进前沿技术与数字货币应用融合，提升整体资产质量和风险承受能力，为未来业务拓展、转型和升级创造机会 [1][7] 公司计划 - 公司计划调用最多2亿美元用于购买比特币或其他有市场影响力和增长潜力的数字货币及其相关证券衍生品，并将这些资产纳入资本储备策略 [1][2] 公司现状 - 公司目前现金储备约2.57亿美元 [2] 计划目的 - 购买比特币或数字货币衍生品是公司在数字货币领域探索实践的重要举措，可让公司深入了解数字货币市场运行机制、价格波动和投资策略，为未来业务拓展和资本运作积累经验 [3] - 投资计划与公司推广全息AI和量子计算等数字货币综合应用的愿景紧密相连，有助于把握数字货币市场发展机遇，促进前沿技术与数字货币深度融合，增强公司在该领域核心竞争力 [4][5] 未来展望 - 公司将密切关注数字货币市场波动和发展趋势，积极研究更多潜在数字货币资产及其衍生品，加强与合作伙伴沟通协作，共同推动数字货币市场健康、稳定和可持续发展 [6] 公司业务 - 公司致力于为全球客户提供领先全息技术服务，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、突破性全息成像解决方案、全息激光雷达传感器芯片设计和全息车辆智能视觉技术等，还提供全息数字孪生技术服务并建立了专有资源库 [9]

文章核心观点 MicroCloud Hologram公司宣布集成DeepSeek大模型API应用取得重大技术突破，提升全息数字人GPT的智能交互能力，改善用户体验，未来将继续研发全息技术推动AI发展 [1][3][9] 技术突破 - 公司宣布集成DeepSeek大模型API应用，为用户提供更自然无缝交互体验和更主动服务，推动全息数字人技术发展和AI对话系统人性化 [1] DeepSeek大模型API特点 - 基于Transformer架构，经大量语料数据预训练和微调，具备强大语言理解和生成能力 [2] - 支持对话生成和完成，广泛应用于文本生成、问答系统和文本摘要等领域，表现出色且应用前景广阔 [2] 集成目的 - 提升全息数字人GPT的智能交互能力，使其更准确理解用户意图并提供精确有价值信息 [3] 技术实现 - 对DeepSeek API进行深度定制和优化，调整接口参数和配置，实现与大模型无缝集成，确保信息准确传输和高效处理 [4] - 引入先进语义理解技术，结合大模型语义分析能力，使全息数字人GPT更深入理解用户输入文本，识别关键信息和意图，提供准确响应和贴心服务 [5] - 利用大模型强大生成能力，让全息数字人GPT具备更丰富表达能力，可根据用户需求生成高质量文本内容 [6] 安全隐私保护 - 采用先进加密技术和严格数据访问控制机制，确保用户数据安全和保密 [7] - 建立完善的错误处理和日志系统，快速定位和解决问题 [7] 集成效果与规划 - 全息数字人GPT在交互体验和服务质量上显著提升，用户可享受更自然无缝对话体验，获得及时准确响应和贴心服务 [8] - 计划将全息数字人GPT技术应用于更多领域和行业，为更多用户提供智能便捷服务 [8] 公司业务 - 致力于为全球客户提供领先全息技术服务，包括高精度全息激光雷达解决方案、独家算法架构设计、突破性全息成像解决方案等 [11] - 提供全息数字孪生技术服务，建立了专有全息数字孪生技术资源库 [11]

文章核心观点 - 微云全息公司宣布采用DeepSeek R1模型用于全息AI应用，以提升技术实力，为用户提供更好体验，推动公司和全息AI应用发展 [1][6][7] 公司业务 - 公司是技术服务提供商，为全球客户提供领先全息技术服务，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等，还提供全息数字孪生技术服务并建立了相关资源库 [1][8] DeepSeek R1模型优势 - 通过多阶段循环训练方法增强大模型深度思考能力，在数学、代码和自然语言推理等任务上表现出色 [2] - 强化学习取得突破，能在无大量标记数据情况下通过自我博弈和进化自发学习复杂推理策略 [2] 采用原因及计划 - 因DeepSeek R1在推理能力和自主学习方面的优势，公司选择其作为全息AI应用基础 [3] - 计划将其集成到全息数字内容生成和交互系统，利用其推理能力优化全息图像生成过程，更准确捕捉和重建3D对象信息以生成更逼真详细的全息图像 [4] - DeepSeek R1的开源特性为公司提供协作和创新机会，公司可基于其开源代码进行二次开发和定制以满足不同需求 [5] 未来展望 - 采用DeepSeek R1是公司技术升级重要一步，未来将继续增加在AI和全息技术领域的研发投入，推出更多创新实用产品和服务 [6] - 随着计划推进，有望看到更逼真、生动和智能的全息数字内容，为生活和工作带来便利和乐趣，也为公司和全息AI应用发展注入动力 [7]

文章核心观点 公司在量子系统研究上取得重大突破，其创新研究方法和先进技术为量子系统发展应用奠定基础，未来有望在量子领域发挥重要作用 [1][6] 量子系统研究突破 - 公司提出通过与检测场相互作用研究量子比特逻辑状态和物理相互作用参数值的特性，成功制备适用于量子系统研究的检测场 [1] 量子轨迹模拟方法 - 公司采用量子轨迹模拟方法，通过模拟随机测量记录获取大量数据，清晰呈现量子系统状态的条件演化，助于准确掌握量子系统变化规律 [2] - 模拟过程为确定量子系统初始状态和检测场参数，计算相互作用过程，获取并处理分析量子系统状态数据，最后基于结果进一步研究优化 [3] 分析方法特点 - 公司分析方法适用于不同测量策略和任意输入量子态的检测场脉冲，具有广泛适用性 [4] 计量优势 - 公司通过确定性计算平均判别误差理论下限，验证其方法在测量精度上的优越性，平均判别误差理论下限低于平均推断误差 [5] 公司业务范围 - 公司致力于为全球客户提供领先全息技术服务，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等，还提供全息数字孪生技术服务并建立相关资源库 [7]

文章核心观点 公司提出将Wasserstein距离扩展到量子态的新理论，为量子态研究分析提供新视角和工具，其研究为量子信息科学和量子物理学发展注入新活力，未来将继续深入研究该领域 [1][7] 量子态Wasserstein距离理论创新 - 公司将经典概率分布中的Wasserstein距离概念创新扩展到量子态领域，量子态描述和操作比经典概率分布更复杂，该方法是重大创新 [1][2] - 揭示量子态传输计划与量子通道的自然对应关系，使量子信息传输过程可从物理操作角度理解，为量子通信和计算等应用优化奠定理论基础 [3] 理论证明及应用意义 - 证明修改后的三角不等式，其有效性丰富量子态Wasserstein距离理论框架，可用于量子纠错码设计，评估量子信息传输误差和失真，设计更高效可靠纠错方案 [4] - 证明量子态与其自身距离与量子态流形上的Wigner - Yanase度量密切相关，揭示两者内在联系，为从几何角度研究量子态提供新方法，支持量子信息处理和计算优化 [5] - 发现半经典极限下，提出的量子态Wasserstein距离可恢复为经典Wasserstein距离，揭示两者内在联系，为量子与经典技术结合提供理论支持，促进量子技术应用发展 [6] 公司业务范围 - 公司致力于为全球客户提供领先全息技术服务，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、突破性全息成像解决方案等 [8] - 提供全息数字孪生技术服务，建立专有全息数字孪生技术资源库，利用多种技术以3D全息形式捕捉形状和物体 [9]

量子随机数生成器技术 - 公司推出基于量子行走的量子随机数生成器（QRNG），利用量子叠加和纠缠特性，显著提升随机数生成的效率和灵活性 [1][2] - 量子行走技术能够从单个量子比特生成多个比特，突破了传统随机数生成方法的限制 [2] - 尽管量子行走在实际应用中存在实验步骤数量的限制，但公司通过深入分析和数值模拟，发现其仍能显著增强粒子初始状态的随机性 [3] 量子系统的随机性量化 - 公司研究了量子系统中的固有随机性，特别是测量中的相干测量，进一步明确了量子相干性的操作特性 [4] - 量子相干性是区分量子系统与经典系统的关键特性，对其操作特性的深入理解有助于更好地利用量子特性生成随机数 [4] 量子行走的理论框架 - 公司的QRNG协议完全基于离散时间量子行走（DTQW）动力学，要求在位置空间和硬币空间中引入良好的随机性指标 [5] - 硬币空间类似于经典随机过程中的概率分布，而位置空间描述了粒子在空间中的位置状态 [5] 随机性评估方法 - 公司通过从密度矩阵中追踪与位置空间相关的部分，计算硬币空间中的随机性 [6] - 通过追踪硬币空间，公司可以计算与位置空间结合的随机性，从而全面评估量子行走QRNG的随机性质量 [7] 与传统方法的对比 - 与传统随机数生成方法相比，基于量子行走的QRNG具有显著优势，能够生成真正随机的数字，不受经典算法的限制，提供更高的安全性和可靠性 [8] 应用前景 - 在密码学领域，QRNG可以为加密算法提供高质量的随机密钥，增强加密系统的安全性 [9] - 在科学计算和模拟领域，高质量的随机数可以提高计算结果的准确性和可靠性，为科学研究提供有力支持 [10] 公司背景 - 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（LiDAR）解决方案、全息数字孪生技术服务等 [11] - 公司建立了专有的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、空间数据驱动的数据科学等技术，捕捉3D全息形式的形状和物体 [11]

技术突破 - 公司开发了量子卷积神经网络（QCNN）技术，旨在克服传统卷积神经网络（CNN）的计算瓶颈，并通过量子计算的优势实现性能提升 [1] - QCNN 不仅完全复制了经典 CNN 的输出，还克服了量子计算中常见的非线性操作实现难题 [1] - 通过精心设计的量子电路，公司成功在量子框架内实现了非线性激活函数和池化操作，为量子深度学习开辟了新途径 [1] 技术实现 - QCNN 的输入方法基于量子态编码，将高维数据映射为量子态，利用量子态的叠加和纠缠特性，显著降低了计算复杂度 [2] - 公司开发了一套量子卷积核，作为酉操作实现，能够高效提取输入数据的局部特征，并在量子速度下完成卷积过程 [2] - 非线性激活函数的实现通过基于测量的非线性操作完成，既实现了非线性映射，又保持了量子叠加态 [3] - QCNN 还支持通过量子态的缩减测量实现池化操作，使特征降维过程更加高效 [3] 训练与性能 - 公司提出了一种基于量子梯度计算的优化算法，结合量子态的参数化表示和梯度下降法，实现了网络参数的高效更新 [4] - 在相关数据集上的分类任务数值模拟显示，QCNN 在分类精度上与经典 CNN 相当，但在计算速度和资源利用效率上具有显著优势 [4] - 特别是在处理大规模数据集和高维输入时，QCNN 的潜力得到了充分体现 [4] 应用前景 - QCNN 在图像识别领域表现出色，能够处理更复杂的任务，例如在医学图像分析中快速准确地检测异常病变 [5] - 在自动驾驶领域，QCNN 的高效计算能力使其能够实时处理车辆周围的环境信息，提升驾驶安全性 [5] - QCNN 在自然语言处理和金融数据分析等领域也具有潜在应用价值 [5] 未来挑战与机遇 - 未来研究方向包括进一步优化量子电路以处理更大数据集和更复杂任务 [6] - 量子计算硬件的限制，如噪声和量子比特数量的约束，仍然是技术发展的主要瓶颈 [6] - 需要继续探索更稳健的量子算法设计，并密切关注量子硬件的发展，以确保技术的实际可行性 [6] 行业影响 - QCNN 作为创新的深度学习框架，为量子计算的实际应用提供了新思路，并为深度学习的未来发展带来了无限可能 [7] - 该技术的突破不仅在于解决当前的计算瓶颈，还在于为深度学习领域带来了新的视角 [8] - QCNN 的高效处理高维数据的能力使其在医疗、交通、金融和基础科学等领域有望发挥不可替代的作用 [8] 公司背景 - 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（LiDAR）解决方案和全息数字孪生技术服务 [10] - 公司拥有专有的全息数字孪生技术资源库，通过结合全息数字孪生软件、数字内容、空间数据驱动的数据科学和全息 3D 捕捉技术，捕捉 3D 全息形式的形状和物体 [10]

文章核心观点 - 公司凭借强大技术基础和创新精神推出QHE和QPQ协议，实现技术突破并为量子隐私保护发展铺路，未来将继续优化协议、拓展应用边界并与各方合作应对大数据时代隐私保护挑战 [1][6] 公司创新协议介绍 QHE协议 - 公司引入基于量子比特旋转的单三元量子同态加密（QHE）协议 [1] - 传统加密方法处理大数据时存在安全漏洞和灵活性局限，QHE协议引入量子比特旋转机制，利用量子比特特性，以经典角度为密钥简化密钥管理、降低操作门槛，且加密和解密不受传统顺序约束，灵活性高 [2] - QHE协议可用于电商用户数据和企业敏感商业数据加密，保障数据隐私安全 [3] QPQ协议 - 公司基于对隐私查询需求的洞察提出量子隐私查询（QPQ）协议，打破传统查询方案在隐私和效率间的两难困境 [4] - QPQ协议用同态加密发送查询请求，与独立于数据库的预言机通信一轮即可获准确结果，缩短查询等待时间、提高系统响应效率，可用于医疗和金融领域 [5] 公司业务范围 - 公司致力于为全球客户提供领先全息技术服务，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、突破性全息成像解决方案、全息激光雷达传感器芯片设计和全息车辆智能视觉技术，服务于全息高级驾驶辅助系统（ADAS） [8] - 公司提供全息数字孪生技术服务并建立专有资源库，通过结合多种技术以3D全息形式捕捉形状和物体 [8][9]

公司动态 - MicroCloud Hologram Inc 正在接受 Wolf Haldenstein Adler Freeman & Herz LLP 的调查 调查涉及公司及其某些高管和/或董事是否涉嫌证券欺诈 [1] - MicroCloud 是中国领先的全息数字化技术服务提供商 在收入和知识产权总数方面处于领先地位 [2] - 2025年1月8日 Nvidia CEO Jensen Huang 表示"实用的量子计算机"至少还需要20年时间 此言论导致 MicroCloud 股价当日下跌30% [2] 律所背景 - Wolf Haldenstein Adler Freeman & Herz LLP 是一家全国知名的股东权利诉讼律师事务所 在证券集体诉讼和衍生诉讼方面经验丰富 [3] - 该律所在纽约 芝加哥 纳什维尔和圣地亚哥设有办公室 在复杂证券 多地区和合并诉讼中多次被法院任命担任重要职位 [3]