核心观点 - 公司发布了一项名为QB-Net的突破性技术，该技术是一种基于参数高效量子模块的混合量子-经典深度学习技术 [1] - 该技术将轻量级量子计算模块嵌入经典的U-Net深度学习架构，在保持性能相当的同时，将瓶颈层的参数量减少了高达30倍 [1] - 这项成果不仅展示了混合量子-经典人工智能的前沿潜力，也为传统深度学习架构提供了全新的优化范式 [1] 技术原理与架构 - 量子计算的核心优势在于其通过量子比特的叠加态表达高维信息，并在指数级维度空间进行线性运算的能力 [2] - 公司采取了构建量子增强模块的路径，而非完全量化的AI模型，其理念源于瓶颈层本质是高维特征的高密度表达问题，而量子态天然适合表达极高维向量空间 [3] - 当经典网络需要数万个参数完成映射任务时，理论上仅需几十个量子比特的单个量子态就能实现相同甚至更高的表达能力 [4] - 公司设计了一个可插拔的量子瓶颈模块，以极少的参数量、结构稳定性、可训练性及与经典网络的集成能力为核心目标，并将其嵌入经典U-Net，形成QB-Net [4] QB-Net工作流程 - QB-Net保留了U-Net的整体结构，但在瓶颈层位置，用量子特征压缩-变换-重建模块取代了传统的多个卷积层 [5] - 第一步是将经典特征编码为量子态，编码模块使用线性投影或振幅编码等技术，将经典特征张量映射为适合进入量子电路的紧凑向量形式 [5] - 第二步是通过量子电路进行特征变换，这是整个系统的核心环节和参数效率的关键 一个传统的卷积瓶颈层可能包含数十万甚至数百万个参数，而一个量子电路仅需数十到数百个可调旋转参数即可实现同等的表达变换 [6] - 公司使用参数化量子电路，并通过层堆叠构建深度可控的量子态变换器，量子电路包含纠缠结构以确保量子比特间足够的信息流，形成比经典线性变换更高维的表示能力 [7] - 第三步是将量子态解码回经典张量，通过经典集成与校正模块重建量子测量结果，最终返回经典U-Net的解码路径 [8] - 整个流程可直接嵌入现有模型，无需修改U-Net架构或改变训练范式，实现了真正的“即插即用量子增强” [8] 技术意义与行业影响 - QB-Net的发布标志着公司在量子AI技术道路上迈出的关键一步，不仅证明了量子计算当下即可提供真实价值，也展示了量子技术与深度学习深度融合的巨大潜力 [9] - 未来，混合量子-经典架构将不再被视为过渡技术，而将在未来很长一段时间内成为AI的主流形式之一 [9] - QB-Net代表了一种全新的思维方式：让量子计算成为人工智能最有价值的部分，而非全部 [10] - 基于参数高效量子模块的混合深度学习框架，将为全球AI产业带来新的结构优化范式，并为企业级智能系统提供全新的性能提升路径 [10] 公司业务背景 - 公司专注于全息云服务，主要业务领域涵盖车载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设备及元宇宙全息云软件等 [11] - 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虚拟广告与娱乐技术、全息AR SDK支付、交互式全息虚拟通信、元宇宙全息AR技术及元宇宙虚拟云服务等多个方面 [11] - 公司是一家综合性的全息云技术解决方案提供商 [11]