技术研发 - 公司正在研究CV-QNN（连续变量量子神经网络）技术，旨在构建嵌入CV架构的变分量子电路，实现经典神经网络的量子化并设计各种专用量子模型，如卷积量子网络、递归量子网络和残差量子网络 [1] - CV-QNN的核心在于通过分层连续参数化量子门和非线性激活函数实现神经网络中的仿射变换和非线性映射，CV架构利用电磁场振幅和相位等连续自由度编码信息，与离散量子比特的DV架构相比更接近经典信息处理方法 [2] - 仿射变换通过高斯门实现，包括压缩门、位移门和旋转门，可精确控制量子态振幅和相位以模拟经典神经网络中的线性运算 [3] - 非线性激活函数通过非高斯门实现，如偏振光学非线性操作或非高斯光学晶体，增强模型表达能力 [4] - CV-QNN采用分层结构设计，每层由多个连续参数化量子门组成，理论上具有通用性可近似任何连续函数 [5] 技术优势 - CV-QNN利用量子叠加和纠缠特性，在处理大规模数据时具备指数级加速潜力，且CV架构信息编码方式使其与经典计算系统无缝对接 [6] - 该技术充分发挥连续变量量子计算的能效优势，通过高斯和非高斯门以较低资源成本实现复杂量子操作，在当前量子计算机硬件未成熟阶段提供实用解决方案 [6] 应用场景 - CV-QNN可应用于量子卷积网络提升图像分类、目标检测和语义分割效率，通过量子递归网络增强文本生成、情感分析和机器翻译性能 [7] - 在量子化学、材料科学和复杂系统模拟中提供更快解决方案，通过量子神经网络实现更精准的市场预测和风险评估 [7] - 该技术将经典神经网络结构与功能嵌入量子计算框架，显著提升模型计算效率并拓展跨领域应用边界，如图像处理、自然语言处理和科学计算 [8] 行业前景 - 量子技术正逐步改变世界，CV-QNN不仅是新型计算工具，更有潜力重新定义人工智能能力边界，成为下一代智能系统的核心驱动力 [11] - 在科学研究和工业领域，CV-QNN技术潜力将呈指数级放大，为揭示自然奥秘和解决复杂实际问题带来前所未有的机遇 [11] 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 [13] - 公司开发了全息数字孪生技术服务并建立专有资源库，通过全息数字孪生软件、数字内容、空间数据科学等技术以3D全息形式捕捉物体形状 [13]