公司技术突破 - 公司提出了一种新型混合量子-经典学习技术 该技术通过对量子卷积神经网络进行深入研究 创新性地回收利用被丢弃的量子比特状态信息 并与经典全连接层进行联合训练 从而在多类别图像分类任务中实现了显著的性能提升[2] - 该技术成果不仅优化了在含噪声中等规模量子设备条件下的量子网络效率 还展示了量子信息再利用的可能性 为混合量子-经典模型开辟了全新的发展路径[3] 行业背景与挑战 - 图像分类是人工智能的核心应用之一 深度卷积神经网络已成为主流 但随着模型深度增加 其训练时间与计算能耗呈指数级增长 对硬件算力的依赖日益增强 即使有GPU集群或TPU阵列支持 模型优化仍受瓶颈制约[4] - 数据安全、隐私保护和计算能效等问题 正迫使学术界和产业界重新思考智能计算的底层架构[4] - 量子计算利用量子叠加和纠缠效应 在指数级空间中并行处理信息 为复杂模式识别任务带来理论上的加速优势 量子机器学习被认为是人工智能发展的下一阶段[5] - 当前量子计算机仍处于含噪声中等规模量子阶段 量子比特数量有限且易受噪声干扰 如何在此硬件约束下实现稳定且可扩展的量子学习算法是亟待解决的核心问题[5] 传统技术局限与公司创新 - 传统量子卷积神经网络中的池化操作通常意味着被“丢弃”的量子比特将不再参与后续计算 这些被丢弃的量子比特与保留的量子比特间常存在纠缠关系 其内部仍包含潜在的关联信息 以往研究大多忽略了这部分“丢弃”的量子信息[6][8] - 公司设计的混合量子-经典学习架构 其核心创新在于同时利用保留量子比特和被丢弃量子比特的信息 从而在特征层面实现量子信息的最大化利用[7] - 在该架构中 所有被丢弃的量子比特在测量后 其测量结果被保留并输入一个独立的经典全连接分支 同时 保留量子比特的测量结果输入另一个全连接分支 两个分支分别进行非线性变换和特征压缩 随后在融合层进行向量级拼接与权重整合 最终由融合后的综合特征通过联合分类层完成最终预测[9] 技术意义与影响 - 该结构可被视为一个量子-经典双通道特征融合网络 它不仅弥补了量子卷积神经网络在池化阶段的量子信息损失 还能通过联合优化策略 实现量子参数与经典参数的协同演化 从而达到全局性能的自适应提升[10] - 此项技术重新定义了混合量子-经典学习模型中的信息利用方式 研究表明 在当前量子硬件条件下 量子与经典的协同融合反而是实现实用性能突破的关键 通过充分利用被丢弃量子比特的信息 打破了量子池化即意味着信息损失的固有假设 使量子计算在信息利用率和能效之间取得平衡[12] - 公司的这项多类别图像分类混合量子-经典学习技术代表了量子智能的一个新方向 它不依赖于理想化的量子硬件 而是在现实的含噪声中等规模量子约束下探索可行的最优路径 该成果展示了量子机器学习在图像理解、模式识别和跨领域特征融合方面的强大潜力 也为量子信息科学与人工智能的深度融合提供了实用的工程样本[13] 未来展望 - 在量子计算逐步走向实用化的未来 混合量子-经典模型将成为连接理论与产业的关键桥梁 通过对量子电路设计、信息回收策略及跨领域训练方法的持续优化 该技术将为智能视觉、医疗诊断和自动驾驶等领域带来颠覆性的创新力量[14] 公司业务概览 - 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专业领域 是一家综合性的全息云技术解决方案提供商[15]