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]

核心技术发布 - 公司发布了一项重大技术进展——多类量子卷积神经网络，其核心目标是利用量子计算的独特优势，将经典数据的多类分类能力推向新维度[1] - 该技术通过将量子算法与卷积神经网络结构相集成，不仅实现了对经典数据的高效处理，而且在类别数量增加的复杂分类任务中，展现出超越传统神经网络的性能潜力[1] - 此项成就标志着量子计算在大规模机器学习中的应用，从理论探索转向实际可行的工业化[1] 技术背景与行业需求 - 多类分类问题在信息检索、图像识别、语音处理和自然语言处理等多种应用场景中扮演关键角色，其分类器能力直接决定了系统的可靠性和效率[2] - 随着数据维度和类别数量的持续增加，经典卷积神经网络面临计算成本、能耗和泛化性能瓶颈等问题[2] - 公司开发的多类量子卷积神经网络技术旨在利用量子计算在并行性和高维空间表示方面的固有优势，以突破经典卷积神经网络的局限性[2] 技术实现细节 - 在技术实现层面，公司的量子卷积神经网络设计并非简单地对卷积层进行量子化，而是通过构建参数化量子电路来模拟卷积神经网络的核心操作[3] - 该技术利用量子态的张量积结构对输入数据进行编码，从而在指数级大的希尔伯特空间中展开特征表示[3] - 量子卷积层通过量子门操作和量子比特的纠缠态形成，在并行量子演化过程中提取跨区域相关性，这使得该技术能更高效地对多类分类任务中的复杂特征分布进行建模[3] 训练与优化方法 - 在经典神经网络中，反向传播算法及其梯度下降机制是训练的核心，而在量子卷积神经网络中，这一逻辑被转移到参数化量子电路的优化上[4] - 公司采用交叉熵损失函数作为目标函数，并利用PennyLane框架对电路参数进行自动微分[4] - 公司的优化方法分为两类：基于精确高阶导数计算的多项式近似法，以及基于有限差分法的采样近似法，两种方法的结合不仅加速了训练收敛，而且有效避免了量子电路优化中的梯度消失问题[4] 计算效率优势 - 经典卷积神经网络在处理大规模数据集时常常面临内存和算力瓶颈，而量子卷积神经网络通过利用量子叠加和并行演化，在一定程度上缓解了这一问题[5] - 在参数相对较少的情况下，量子卷积神经网络在收敛速度上表现出更高的效率，这不仅意味着更短的训练时间，也预示着未来大规模量子硬件可用时，该方法将在能耗和成本控制方面具备固有优势[5] 战略意义与应用前景 - 公司开发多类量子卷积神经网络技术是迈向量子计算工业化的重要战略举措，量子机器学习有望成为继深度学习之后的下一次技术革命[6] - 随着量子硬件的持续进步，包括量子比特数量的增加和纠错能力的改善，量子卷积神经网络等技术将在语音识别、医疗诊断、金融风控和自动驾驶等领域发挥重要作用[6][7] - 该技术是公司量子智能战略的关键基石，公司旨在通过持续的研发投入，推动该技术走向工业化应用，构建未来的智能计算平台[8] 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，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[10] - 公司专注于量子计算和量子全息技术的开发，并计划在包括比特币相关区块链开发、量子计算技术开发、量子全息开发以及人工智能和增强现实领域的衍生技术开发等前沿技术领域投资超过4亿美元[10]

核心技术突破 - 公司宣布对变分量子算法中的多维池化优化技术进行了深入研究 [1] - 通过引入量子哈尔变换（QHT）和量子部分测量，为多维数据池化提供了新颖解决方案 [1] - 量子哈尔变换利用量子态的叠加和纠缠特性，在量子计算框架内高效转换多维数据 [1] 技术实现机制 - 通过量子哈尔变换将多维数据映射到量子态空间，每个量子位代表数据的一个维度或特征，既保留数据的全局结构，又增强局部特征的表达 [2] - 量子部分测量技术可选择性从量子态中提取关键信息，实现多维数据的池化操作，以概率形式保留最重要的特征信息，而非直接丢弃部分数据 [2] - 该过程在降低数据维度的同时，保留了数据的局部性和关键特征，为后续量子分类或回归任务提供高质量输入 [2] 算法优势与应用 - 变分量子算法是结合量子计算和经典优化的混合算法，在优化过程中使用参数化量子电路和梯度下降等技术，迭代调整量子态以最小化损失函数 [3] - 算法框架具有高度可扩展性，可适应从一维音频数据到二维图像数据乃至三维高光谱数据等各种类型的多维数据处理需求 [3] - 量子并行性和纠缠特性的利用使得变分量子算法在处理大规模多维数据时能显著加速计算，提高模型训练和推理效率 [3] 行业影响与前景 - 该技术为量子机器学习处理复杂多维数据任务提供了新解决方案，克服了传统池化方法处理高维数据的局限性 [4] - 随着量子计算技术的发展和成熟，该技术有望在更多领域展示其巨大的应用潜力和价值 [4] - 未来随着量子硬件改进和算法优化，该技术有望为构建更高效、更精确的量子机器学习模型提供有力支持 [4] 公司业务背景 - 公司是全息云综合技术解决方案提供商，专注于汽车HUD软件、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、全息汽车导航等专业领域 [5] - 其服务和技术涵盖全息AR汽车应用、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广告技术、全息AR娱乐技术等多个方面 [5]

公司动态 - Spectral Capital Corporation在2025年已开发出100多项混合计算创新技术，其正在申请的专利总数超过500项，这些创新主要集中在混合量子-经典算法领域[1] - 公司CEO Jenifer Osterwalder表示这些混合创新技术可应用于电信、反欺诈和客户互动等AI核心业务领域，能降低云计算成本并提升学习速度[5] - 公司计划在2025年剩余时间内继续扩大创新组合，重点是将关键技术商业化并应用于现有及计划中的收购项目[5] 技术突破 - 混合量子-经典算法通过将工作负载分配给经典计算机和量子计算机来运作，经典系统处理数据准备和优化任务，量子处理器执行计算密集型子程序[3] - 该协作计算架构是新兴量子机器学习(QML)模型的核心，经典AI系统预处理输入数据，量子子程序从复杂数据集中提取高维洞察，结果再整合回经典模型以提高预测准确性和加速学习周期[4] - 这些技术创新旨在提高计算效率并降低运营成本，适用于训练大规模AI模型或部署计算密集型AI工作负载的公司[2] 业务应用 - 公司技术可广泛应用于消息传递、预测分析和智能基础设施等领域，目前正积极收购这些领域的高潜力资产[2] - 公司拥有近500项专利的强大的知识产权组合，专注于在AI和量子技术交叉领域收购、开发和授权变革性创新[7] - 公司与主要研究型大学合作推动前沿研究和商业化，并将专有技术整合到收购的运营公司中以显著提升增长、效率和盈利能力[7] 公司背景 - Spectral Capital Corporation成立于2000年，总部位于西雅图，在加速新兴技术方面拥有20多年的经验，包括十多年的人工智能解决方案开发经验[6] - 公司是一家深度技术公司，专注于AI技术和量子计算的交叉领域[6]

文章核心观点 SEALSQ宣布瑞士金融机构通过与Wecan合作尽早采用量子技术可获得战略优势，且双方正共同开发量子就绪的网络安全解决方案，推动金融行业向量子时代安全过渡 [1][4] 行业发展现状 - 量子计算正迅速成为重塑全球金融系统的基础技术，传统系统在风险建模、期权定价和欺诈检测等方面已达计算极限，量子算法有望大幅提升处理速度和分析能力 [3] - 金融欺诈行为模式动态多变且跨交易网络分布，传统模型难以应对 [5] 合作战略意义 - 量子技术可助力瑞士银行和保险公司维持全球最高标准，双方合作能在量子时代加强信任、隐私和合规基础 [4] - 瑞士金融机构提前投资量子技术可获先发优势，重新定义风险管理方式，增强网络弹性 [4] 量子技术应用领域 - 随机模拟领域，量子计算可加速衍生品定价、风险价值衡量和流动性需求预测等计算，可通过量子蒙特卡罗方法和量子振幅估计进行优化 [4] - 量子机器学习技术可将金融欺诈数据映射到高维空间，发现传统系统难以察觉的异常 [5] 合作具体举措 - SEALSQ与Wecan紧密合作，开发量子就绪的网络安全解决方案，将Wecan受超100家金融机构信赖的平台与SEALSQ的后量子加密芯片集成 [6] - Wecan通过Wecan Token推进代币化合规框架，将SEALSQ的量子弹性安全标准融入核心流程，为金融行业及其他领域提供新一代数字信任 [7] 公司简介 - Wecan是瑞士技术提供商，提供安全数据共享、消息传递和合规解决方案，其平台服务于瑞士和欧洲的私人银行、独立资产管理公司和受托人 [9] - SEALSQ是后量子技术软硬件解决方案领先创新者，集成半导体、公钥基础设施和供应服务，重点开发量子抗性加密和半导体，保护各行业敏感数据 [10][11]

文章核心观点 - 公司开发抗噪声深度量子神经网络架构，克服传统量子神经网络局限，实现高效分层训练和量子计算优化，为量子人工智能发展奠定基础，未来有望在多行业发挥重要作用 [13] 行业背景 - 深度神经网络在多领域能力显著，但随着量子计算发展，科学界探索利用其提升机器学习模型性能 [2] - 传统量子神经网络借鉴经典结构，受噪声影响且训练复杂度随网络深度增加而显著上升 [2] 公司创新架构介绍 - 提出以量子比特为神经元、任意酉运算为感知器的深度量子神经网络架构，支持高效分层训练，减少量子误差，克服深度可扩展性瓶颈 [3] - 架构核心是量子神经元构建，其以量子态表示，能存储更丰富信息，通过量子叠加和纠缠增强计算能力 [4] - 神经元通过酉运算更新状态，类似经典神经网络激活函数，保留量子态归一化特性，减少计算误差 [5] 优化策略 - 采用基于保真度的优化策略，训练时最大化当前状态与目标状态的保真度，减少训练所需量子资源 [6] - 该策略具强鲁棒性，能处理量子系统噪声和误差，在有噪声环境中保持稳定学习性能，适用于当前含噪声中等规模量子计算机 [7] 架构优势 - 优化量子态编码方法，使所需量子比特资源仅随网络宽度而非深度扩展，降低硬件需求，为大规模量子机器学习模型实现提供可行路径 [8][9] 测试结果 - 基准测试表明，架构能准确学习目标量子操作，具出色泛化能力，在有限训练数据和含噪声数据下仍保持稳定学习性能 [10][11] 应用前景与计划 - 深度量子神经网络实际应用前景广阔，公司架构推动量子机器学习领域发展，为各行业带来新可能 [12] - 公司计划进一步优化架构，探索其在更大规模量子计算机上的潜在应用 [12] 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、专属算法架构设计、全息成像解决方案、传感器芯片设计和车辆智能视觉技术等 [14] - 公司还提供全息数字孪生技术服务，建有专有全息数字孪生技术资源库 [14]

公司动态 - Unisys宣布第16届Unisys创新计划(UIP)获奖名单 该竞赛旨在为印度工程学生搭建学术与实践的桥梁 自2009年启动以来已促成年轻工程师与行业专家合作开发创新型技术解决方案[1] - 2025年UIP竞赛吸引12,760名参赛者提交890个项目 涵盖8个行业技术挑战主题[2] 获奖项目技术亮点 - 冠军项目"量子神经网络脑肿瘤MRI分类"采用量子ResNet和Q-attention混合模型 在1.5T低场强扫描中实现98%+诊断准确率 可降低资源受限地区的MRI分析成本[3] - 亚军项目"电动车电子差速器"通过AI实时预测轮速控制 替代传统机械差速器 提升牵引力/稳定性/能效 推动可持续电动出行发展[4] - 季军项目"耳塞式脑电图监测系统"采用干电极和AI癫痫检测技术 提供隐蔽的连续脑部监测方案 满足医疗和消费市场对无创神经监测工具的需求[5] 行业影响 - UIP评委基于可行性/创新性/技术卓越性和潜在影响力评选获奖团队 决赛环节要求入围者在闭幕式进行项目演示[6] - 该计划通过为期一个月的竞赛 帮助工程学生将最新技术理论知识转化为实际解决方案 培养职业所需的硬技能和软技能 参赛领域涵盖计算机科学/信息技术等相关专业[7] 公司背景 - Unisys作为全球科技解决方案公司 提供云服务/AI/数字工作场所/物流/企业计算等解决方案 助力客户突破创新边界 公司拥有150多年行业服务经验[8]

文章核心观点 - 公司提出量子监督学习方法，证明其在端到端分类问题中的量子加速能力，为量子机器学习发展提供理论基础，推动量子计算在人工智能中的应用 [1][11][15] 量子监督学习方法核心 - 构建分类问题，设计利用量子计算加速的量子核学习方法，证明在离散对数问题假设下量子方法优于经典算法，展示量子优势 [2] - 设计参数化酉量子电路，在容错量子计算机上高效实现，将数据样本映射到高维量子特征空间，通过量子态内积估计核条目，实现远超经典机器学习方法的分类准确率 [3] - 利用量子计算机计算经典计算机因计算复杂性无法高效计算的特定核函数，通过量子态内积实现数据点相似度测量 [4] - 提出参数化量子电路，将经典数据嵌入量子态，在量子计算机上计算内积估计量子核函数值，利用量子计算机强大计算能力，在有限采样统计下更具鲁棒性 [5] 方法具体步骤 数据集构建 - 设计数据集使经典计算机无法在多项式时间内找到有效分类方案，而量子计算机可利用量子核方法高效分类，基于离散对数问题的困难性，量子计算机可利用量子傅里叶变换提供高效解决方案 [6] 量子特征映射 - 采用参数化量子电路对数据样本进行特征映射，电路灵活可适应不同类型输入数据，能在量子计算机上有效执行，将经典数据转换为量子态，使不同类数据在量子特征空间尽可能可分，提高分类可行性和准确性 [7] 量子核计算与分类 - 利用量子计算机直接计算量子态之间的内积，构建量子核矩阵用于训练经典机器学习模型，如支持向量机，训练过程中量子计算机的高效核计算显著降低计算复杂度，实现量子加速 [8] 鲁棒性增强与误差处理 - 引入误差校正方法减轻量子计算中随机噪声的影响，确保结果稳定性，结合变分量子算法的优化策略，使量子分类器在受限量子资源下保持高分类准确率 [9][10] 研究意义与应用前景 - 证明端到端量子加速的可行性，为未来量子机器学习研究提供新方向，展示真正可行的量子优势方法，在监督学习中实现端到端加速 [11] - 可广泛应用于金融市场预测和生物医学领域，利用量子计算的加速能力实现金融数据的快速准确分类和预测，用于大规模基因数据分类以识别不同疾病模式，推动精准医学发展 [12] - 随着量子计算硬件发展，研究成果有望在未来容错量子计算机上进行更大规模验证和应用，量子监督学习方法将在机器学习领域发挥更重要作用，为复杂数据问题提供更高效解决方案 [13] 公司概况 - 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计算架构设计、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，还提供全息数字孪生技术服务并建立了专有资源库 [16]

文章核心观点 - 公司宣布将量子算法与机器学习深度融合，以探索量子加速的实际应用场景，其量子机器学习技术有独特优势和广泛应用前景 [1][6][7] 量子机器学习算法介绍 - 量子机器学习算法将量子计算原理应用于机器学习领域，利用量子比特特性实现并行数据处理和高效计算，相比经典算法在多方面有显著优势 [2] 公司技术开发流程 - 公司量子机器学习技术开发遵循“问题建模 - 量子电路设计 - 实验验证 - 优化迭代”闭环流程，针对具体任务对数据进行预处理、设计量子电路、运行并转换结果、验证和优化模型 [3] 技术优化策略 - 量子特征映射通过特定技术将经典数据嵌入量子态空间，增强数据可区分性 [4] - 量子电路优化采用自适应变分算法动态调整电路深度，平衡计算资源和模型表达能力 [4] - 混合量子 - 经典架构结合量子和经典计算优势实现高效协同训练 [5] - 噪声抑制技术通过引入量子纠错码和误差缓解策略解决当前量子硬件噪声问题，提高计算精度 [5] 算法优势 - 利用量子计算并行性和效率加速机器学习任务，能处理复杂数据集，提高模型训练速度和预测准确性，可处理高维数据和复杂模式，且具有强可扩展性和灵活性 [6] 应用领域 - 在金融领域可用于金融时间序列数据预测分析，提高交易决策准确性和效率 [7] - 在医疗领域可支持个性化医疗计划制定，准确预测治疗结果并提供定制医疗方案 [7] - 在物流领域可应用于供应链管理和物流优化，提供分析和决策支持 [7] - 还可用于网络安全、智能制造和能源管理等领域，提供高效数据分析和优化解决方案 [7] 公司概况 - 公司致力于定制中央处理算法的开发和应用，通过将算法与软硬件结合为客户提供综合解决方案，服务包括算法优化、提升算力、轻量级数据处理和数据智能服务等 [9][10]

文章核心观点 - 公司宣布开发基于量子纠缠的监督量子分类器训练算法，突破传统算法能力限制，虽量子计算面临挑战但该技术在机器学习领域潜力大 [1][12] 算法介绍 - 开发新型基于量子纠缠的监督量子分类器训练算法，引入基于贝尔不等式的成本函数，可同时编码多个训练样本误差 [1] - 算法核心是利用量子纠缠构建能同时处理多个训练样本及其标签的模型，可并行处理多个样本，提升训练效率 [2] - 用量子叠加将训练样本表示为量子比特向量，通过量子门操作将标签信息编码到量子态，利用纠缠关系同时处理多个样本 [3] - 基于贝尔不等式的成本函数可同时编码多个样本分类误差，优化过程考虑多个样本集体性能，克服传统算法局部优化问题 [4] 算法实现 - 依赖量子计算技术的量子比特、量子门操作和量子测量等核心组件处理输入数据 [5] - 算法初始阶段将输入训练样本转换为量子比特并初始化为特定量子态，对多个量子比特进行纠缠操作 [6] - 训练样本被安排成纠缠态，通过纠缠共享和处理信息，提高数据处理效率并加速训练收敛 [7] - 利用贝尔不等式构建成本函数以最小化分类误差，通过量子算法计算有效最小化成本函数 [8] - 算法通过量子测量输出分类结果，量子计算并行处理能力可在短时间内完成复杂分类任务 [8] 技术优势 - 利用量子纠缠特性并行处理多个训练样本，加速训练速度并提高分类准确率，可克服传统方法处理大数据集的计算瓶颈 [9] - 基于贝尔不等式的成本函数理论上更稳健，可避免传统方法的局部最优问题，在复杂分类任务中更有效 [10] 面临挑战 - 量子计算面临稳定性和计算规模等限制，量子比特数量和误差率影响算法实际性能，在现有平台实现高效算法需突破技术障碍 [11] 公司概况 - 公司致力于定制中央处理算法的开发和应用，通过将算法与软硬件结合为客户提供综合解决方案 [13] - 服务包括算法优化、加速计算能力、轻量级数据处理和数据智能服务等，高效交付软硬件优化是长期发展动力 [13]