文章核心观点 - 微美全息云公司提出了一种全新的精益经典-量子混合神经网络框架，旨在以尽可能小的量子电路结构实现最大化的学习效率，这标志着量子神经网络从理论可行性迈向实际部署的关键一步[1] - 该技术通过结合经典稳定性优化策略与量子特征放大，在有限量子资源下实现了出色的学习性能，不仅在图分类任务上取得突破性进展，也为未来量子智能系统的设计提供了新范式[11] 技术架构与核心设计 - 框架核心思想是围绕量子特征放大，结合经典稳定性优化策略，建立两种计算范式间高效的信息交互机制[2] - 网络架构分为两部分：负责初步特征提取和数据预编码的经典前端，以及利用变分量子电路完成非线性映射和分类决策的量子后端[2] - 经典部分使用轻量级卷积层和全连接层作为数据预处理通道，其输出结果被嵌入量子态空间，并通过参数化量子门操作进行特征变换，这相当于将高维经典特征映射到多维量子希尔伯特空间[3] - 量子部分设计了一个仅包含四层变分量子电路的结构，由参数化旋转门、受控门和纠缠操作组成[4] - 实验表明，四层电路可实现与甚至优于深度变分量子电路的性能，从而显著降低量子硬件的资源消耗和误差累积风险[4] 工作流程与关键技术 - 数据预处理与经典编码：原始图像首先经过轻量级卷积层提取局部特征，随后进行归一化和压缩操作以形成中维向量表示，这些向量随后被映射为由量子振幅或相位编码的输入态[5] - 量子态制备与纠缠结构构建：编码完成后，系统进入量子部分，公司采用受控旋转门和CNOT门构建纠缠结构以增强不同量子比特间的关联[6] - 研究表明，适当的纠缠层数是模型性能的关键决定因素之一，在精益经典-量子混合神经网络中，四层变分结构设计恰好平衡了性能与可实现性[6] - 参数化量子演化与可测量读出：量子电路的每一层都包含可调参数θ，系统通过对量子态的多次演化和测量来收集测量结果的统计分布，从而构建可用于梯度反向传播的损失函数[7] - 公司采用了一种基于参数移位规则改进的梯度估计方法，显著减少了每次参数更新所需的量子测量次数，提高了整体训练速度和稳定性[7] - 经典反馈与混合优化：优化过程中，经典部分的反向传播算法与量子部分的参数更新协同运行，经典优化器负责调整量子电路参数θ以使测量结果最小化分类误差[8] - 分类决策与特征可视化：最终的量子测量结果被解码回经典域，用于输出图像所属类别，表征分析发现，该模型能在训练过程中形成明显的特征簇分布，这些簇对应量子空间中不同的量子态分布区域，表现出很强的类间可分离性[9] 未来发展规划 - 该框架的成功为构建通用量子智能框架奠定了坚实基础[10] - 未来研究方向包括：将模型扩展到多模态学习场景，以实现图像、语音和文本的联合量子特征学习；探索与量子支持向量机和量子卷积网络的协同集成，以构建端到端的量子深度学习系统；推动在量子硬件上的原型部署，以验证模型在真实噪声环境下的性能稳定性；以及结合量子并行优化与联邦学习框架，以构建安全、高效、分布式的量子智能系统[10] - 公司将继续致力于量子算法的工程化和产业化推广，推动量子人工智能从实验室走向现实应用场景[11] 公司业务背景 - 微美全息云是一家全球领先的全息增强现实技术提供商，专注于全息云服务[1][12] - 公司业务主要集中于专业领域，包括车载AR全息HUD、3D全息脉冲激光雷达、头戴式光场全息设备、全息半导体、全息云软件、全息汽车导航、元宇宙全息AR/VR设备以及元宇宙全息云软件[12] - 其技术覆盖车载全息AR技术、3D全息脉冲激光雷达技术、全息视觉半导体技术、全息软件开发、全息AR虚拟广告技术、全息AR虚拟娱乐技术、全息AR SDK支付、交互式全息虚拟通信、元宇宙全息AR技术以及元宇宙虚拟云服务等多个方面[12] - 公司是一家综合性的全息云技术解决方案提供商[12]