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]

技术突破 - 公司成功克服了量子计算中的技术挑战，实现了在复杂量子振荡场景下的精确量子计算，为量子电路的深度优化和广泛应用注入了新动力 [1] - 公司创新性地将量子费希尔信息（QFI）与希尔伯特-施密特速度（HSS）结合，创建了强大的量子估计工具集，QFI作为高精度“探测器”，能够精确量化量子系统中参数估计的极限 [2] - HSS作为量子系统动态演化的“速度计”，通过监测量子状态变化的梯度，揭示系统对外部干扰的适应和响应机制 [3] 实验与优化 - 公司对固定电容耦合的双超导量子比特系统进行了全面“扫描”，通过“网格化”调谐脉冲技术参数，模拟真实复杂环境中的量子状态波动，并利用高灵敏度量子状态检测设备实时收集数据 [4] - 在量子振荡严重的恶劣条件下，量子估计的精度仍实现了显著提升，以量子傅里叶变换为例，优化后的算法计算错误率降低，计算效率显著提高 [5] 未来展望 - 公司将继续优化QFI和HSS技术工具，扩展其在多样化量子系统中的应用边界，推动量子技术更快进入公众视野，重塑人类科技生活的新范式 [6] 公司业务 - 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LiDAR点云算法架构设计、突破性全息成像解决方案、全息LiDAR传感器芯片设计以及全息车辆智能视觉技术 [7] - 公司还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，通过全息数字孪生软件、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捕捉技术，以3D全息形式捕捉形状和物体 [8]

量子非线性光学全息技术 - 公司开发并应用了量子非线性光学全息技术（QNOH），通过自发参量下转换（SPDC）过程直接生成空间纠缠的高维量子态（qudits），突破了传统光学的限制，为量子密钥分发（QKD）和基于空间自由度的量子计算提供了前所未有的应用前景 [1] - QNOH技术结合了量子光学、非线性光学和全息技术的优势，通过非线性光学过程直接塑造量子光子的空间特性，传统非线性光学全息技术已在经典光学领域广泛应用，但在量子领域的应用较少 [2] - 该技术的核心创新在于通过SPDC过程直接生成空间纠缠的qudits，克服了传统量子光学技术的限制，qudit相比传统的量子比特（qubit）具有更高的自由度，能够存储更多信息，在量子计算和量子通信中具有更大的潜力 [3][7] 技术实现与优势 - QNOH技术的实现依赖于SPDC过程，高能光子进入非线性光学介质（如BBO晶体）后分裂为两个低能光子（信号光子和闲频光子），这两个光子表现出量子纠缠特性 [4] - 与传统量子光学技术不同，QNOH技术使用二维图案化非线性光子晶体，通过控制晶体的图案结构，精确调控纠缠光子对的空间量子关联，从而生成所需的量子态 [5] - QNOH技术无需复杂的泵浦光整形，通过控制非线性光子晶体的结构和材料特性，直接操纵纠缠光子对的空间特性，使过程更加高效和稳定 [6] 高维量子态的应用 - QNOH技术能够生成空间纠缠的qudits，通过精确控制光子晶体的设计，赋予光子对在二维空间内的多个自由度，使其超越传统的二进制状态，扩展至高维量子态，显著提升量子系统的容量和多样性 [8] - 该技术在量子密钥分发（QKD）领域具有重要突破，高维纠缠qudits能够提供更高的密钥传输速率和更强的抗干扰能力，从而提升量子通信网络的安全性和效率 [14] - 在量子计算领域，qudits的生成将大幅提升量子计算的并行性和效率，高维量子态能够存储更多信息并执行更复杂的计算任务，加速量子算法的执行 [15] 未来发展与潜力 - QNOH技术为量子通信、量子计算和量子信息处理等领域提供了新的可能性，未来随着技术的不断完善，可能在量子网络、量子加密和量子模拟等领域得到更广泛的应用 [16] - 未来研究的重点将集中在优化二维光子晶体的设计，进一步提升空间纠缠qudits生成的效率和稳定性，同时该技术有望与量子传感、量子成像等其他量子技术结合，开拓更多应用场景 [17] - QNOH技术的成功标志着量子光学领域的重大进展，随着量子技术的成熟，未来的量子网络和量子计算机有望进入更高效率和更强安全性的新时代 [18] 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，并建立了专有的全息数字孪生技术资源库 [20][21]