公司技术突破 - 公司宣布其控股子公司Quantum Transportation成功开发并验证了首代基于Transformer架构的神经解码器原型 这是一项旨在推动可扩展量子纠错技术发展的先驱性、代码无关的解决方案 [1] - 该创新解码器利用先进的Transformer架构 提供了一种高度通用、机器学习驱动的方法 在全面的模拟中 其解码精度和效率优于主流的经典算法 如最小权重完美匹配和联合查找算法 [2] - 技术突破的亮点包括：专门为量子错误症候群复杂高维结构优化的专有Transformer架构设计与最终确定 对当前最先进量子纠错解码技术进行了深入的基准测试和对比分析 提供了跨多个代码距离、错误率和不同噪声分布的强大泛化能力证据 并完成了坚实的知识产权战略 [7] 子公司技术详情 - Quantum Transportation计划开发一款由获得专利的基于Transformer的通用解码器驱动的量子纠错模拟器 [4] - 该专利解码器利用深度学习技术 可跨量子代码泛化 从噪声模式中学习 并提供一种可扩展且与硬件无关的纠错方法 [4] - 其专利技术深度量子纠错Transformer引入了一种新颖的机器学习解码器 它使用基于Transformer的架构来预测和精炼量子错误 结合了从奇偶校验矩阵衍生的掩码层 并优化了综合逻辑错误率、比特错误率和噪声估计误差的损失函数 [4] - 该技术旨在精度和速度上均超越经典解码器 并能独特地处理故障测量场景 可适配多种代码 包括表面码、颜色码、自行车码和乘积码 [4] 公司业务与协作 - Rail Vision是一家处于发展阶段的科技公司 致力于革新铁路安全和数据相关市场 公司开发了基于人工智能的尖端行业领先技术 专门用于铁路领域 [5] - 公司开发铁路检测和系统的目的是拯救生命、提高效率 并为铁路运营商大幅降低开支 公司相信其技术将显著提升全球铁路安全 并为所有依赖铁路生态系统的各方创造显著效益和增值 [5] - 此次技术突破旨在支持Rail Vision与Quantum Transportation之间的持续合作 将Quantum Transportation基于量子人工智能的知识产权和创新 与Rail Vision先进的视觉及铁路安全技术相结合 [3] - 尽管该解码器目前专注于量子计算研究应用 但两家公司正在长期探索类似数据分析和计算方法可能适用于Rail Vision核心技术的潜在领域 [3] - 公司相信其技术有潜力将自动驾驶列车的革命性概念推向实用现实 [5]

文章核心观点 Viewbix Inc 宣布其拟收购的以色列量子科技集团 Quantum X Labs Ltd 旗下少数股权子公司 Quantum Transportation Ltd 在基于Transformer的量子解码器项目中成功完成了第一阶段里程碑 此举不仅巩固了其从特拉维夫大学技术转移办公室获得的关键知识产权许可 也为后续收购及量子计算实用化扫清了关键障碍[1][3] 公司业务与收购进展 - Viewbix Inc 是一家先进技术公司 通过其子公司 Gix Media Ltd 和 Metagramm Software Ltd 在数字广告和语法纠错软件领域开展业务[5] - Gix Media 开发用于互联网活动自动化、优化和货币化的技术软件解决方案 以获取用户流量并引导至其客户[5] - Metagramm 是语法纠错软件的开发商 提供集成了人工智能和机器学习技术的写作、审查、翻译及多语言词典工具[5][9] - 公司近期签署了最终协议 计划收购 Quantum X Labs Ltd 至少85%至最多100%的股权 收购范围包括其不断扩大的专利组合 其中包含先前的量子纠错知识产权[4] - 该收购预计在2025年12月15日最终协议签署后的90天内完成 前提是满足最终尽职调查、监管批准、公司股东批准以及惯常交割条件[4] - 2026年1月5日 公司宣布已通过多数股东的书面同意获得了必要的股东批准 并于2026年1月15日向美国证券交易委员会提交了最终信息声明[4] 技术突破详情 - Quantum Transportation Ltd 成功完成了其“基于Transformer的量子解码器”项目的第一阶段里程碑[1] - 该项目利用基于Transformer的机器学习技术来创建量子纠错解码器 其潜力在于：比传统方法更快、更准确；能够泛化适用于不同的量子代码和噪声类型；可随量子硬件规模扩展[3][7] - 第一阶段里程碑的完成满足了从特拉维夫大学Ramot获得关键知识产权许可的要求 该许可涉及一项机器学习驱动的量子纠错解码器的待批专利权利[3] - 第一阶段的工作内容包括：彻底的专利可行性评估；对量子纠错模型的深入研究；以及为解码量子错误而定制的Transformer架构的最终确定[6] - 量子计算机在药物发现、材料科学、优化、金融等领域具有解决经典计算机无法处理问题的潜力 但现实中的量子硬件存在噪声且容易出错 量子纠错被广泛认为是实现实用化、大规模量子计算的关键障碍之一[2] 后续计划与发展方向 - 完成第一阶段后 Quantum Transportation 正推进至第二阶段：系统概念验证[4] - 第二阶段将涉及：扩展模拟以测试性能；探索现实世界的实施路径；以及与潜在的设计合作伙伴和协作者进行早期讨论[8]

公司核心技术进展 - Viewbix Inc 旗下少数持股子公司 Quantum Transportation Ltd 已成功完成其量子解码器项目的里程碑1 标志着在开发通用、代码无关的量子纠错神经解码器方面取得重大进展 [1] - 里程碑1 包括专利可行性评估、全面的量子纠错模型研究以及Transformer架构的最终确定 其完成满足了与特拉维夫大学技术转移公司Ramot签订的分许可协议中的一项关键条件 确保了公司能够持续使用基于机器学习的量子纠错解码器的基础待批专利知识产权 [2] - 通过该里程碑 公司最终确定了其基于Transformer的初始解码架构 深入分析了主流量子纠错方法 并通过仿真验证该方法在效率、可扩展性及对不同噪声条件的适应性方面有超越传统解码方法的巨大潜力 项目已从早期研究阶段进入技术验证阶段 为原型设计和实际验证奠定了基础 [3] - 该进展推进了公司开发可扩展、由Transformer驱动的解码器的目标 该解码器能够泛化至多种量子代码和噪声模型 以解决在交通、安全等高可靠性领域实现容错量子计算的核心挑战 [4] 公司后续计划与战略 - 随着里程碑1的达成 Quantum Transportation 将进入里程碑2：系统概念验证阶段 该阶段将包括扩展仿真、探索实际实施路径以及与设计合作伙伴和潜在合作方进行初步接洽 [5] - 此次进展强调了Viewbix在量子技术领域的战略聚焦 公司已签署最终协议 计划收购Quantum X Labs Ltd最多100%且不低于85%的股权 收购范围包括其不断扩大的专利组合 其中包含先前的量子纠错知识产权 [6] - 该收购预计将在最终协议执行日期（2025年12月15日）后的90天内完成 但需满足最终尽职调查、监管批准、公司股东根据纳斯达克市场适用规则或法规的批准以及惯常交割条件 [6] 公司业务背景 - Viewbix Inc 是一家先进技术公司 通过其子公司Gix Media Ltd和Metagramm Software Ltd在数字广告领域运营 [7] - Gix Media开发多种技术软件解决方案 用于互联网广告活动的自动化、优化和货币化 目的是获取互联网用户流量并将其引导至客户 [7] - Metagramm是语法纠错软件的开发商 公司提供利用人工智能和机器学习技术的写作与审阅工具 具备语法、拼写、标点和风格检查功能 以及翻译和多语言词典 [7]

核心观点 - 铁路视觉有限公司宣布其控股子公司量子运输有限公司在量子纠错领域取得重大技术突破，成功开发并验证了首代基于Transformer架构的通用神经解码器原型，该解码器在解码精度和效率上均优于主流经典算法 [1][2] 技术突破详情 - 该创新解码器采用先进的Transformer架构，提供了一种高度通用、由机器学习驱动的方法，其性能超越了传统的解码方法 [2] - 在涵盖多种量子纠错码和真实噪声环境的全面模拟中，该系统相较于最小权重完美匹配和联合查找等领先经典算法，展现出了卓越的解码精度和效率 [2] - 技术亮点包括：专门针对量子错误症候群复杂高维结构优化设计的专有Transformer架构；与当前最先进的量子纠错解码技术进行了深入的基准测试和对比分析；有强有力的证据表明其在多种码距、错误率和不同噪声分布下具有良好的泛化能力；完成了扎实的知识产权战略，为这一变革性的神经量子纠错范式确立了可防御的地位 [6] 子公司技术介绍 - 量子运输有限公司致力于开发由获得专利的基于Transformer的通用解码器驱动的量子纠错模拟器 [4] - 该解码器利用深度学习技术，可跨量子代码通用，从噪声模式中学习，并提供一种可扩展且与硬件无关的纠错方法 [4] - 其获得专利的深度量子纠错Transformer引入了一种新颖的机器学习解码器，它使用基于Transformer的架构来预测和优化量子错误，整合了源自奇偶校验矩阵的掩蔽层，并优化了结合逻辑错误率、比特错误率和噪声估计误差的复合损失函数 [4] - 该技术旨在精度和速度上均超越经典解码器，并能独特地处理故障测量场景，可适配包括表面码、颜色码、自行车码和乘积码在内的多种编码 [4] 战略合作与展望 - 此次突破旨在通过结合量子运输公司的量子人工智能知识产权与创新，以及铁路视觉公司先进的视觉和铁路安全技术，来支持双方正在进行的合作 [3] - 尽管该解码器目前专注于量子计算研究应用，但两家公司正在长期探索类似的数据分析和计算方法可能适用于铁路视觉公司核心技术的潜在领域 [3] - 铁路视觉公司首席执行官表示，此次突破反映了量子运输公司的强大研究能力，并强化了公司在评估未来技术路径时投资的战略可选性 [4] 公司背景 - 铁路视觉有限公司是一家处于发展阶段的科技公司，旨在彻底改变铁路安全和数据相关市场 [5] - 公司开发了基于人工智能的尖端、行业领先的铁路专用技术，其铁路检测和系统旨在拯救生命、提高效率并为铁路运营商大幅降低开支 [5] - 公司相信其技术将显著提高全球铁路安全，并为所有依赖铁路生态系统的人创造显著效益和增值，此外，公司认为其技术有潜力将自动驾驶列车的革命性概念推向实用现实 [5][7]

公司技术突破 - 公司宣布其控股子公司Quantum Transportation成功开发并验证了其第一代基于Transformer架构的神经解码器原型 这是一个开创性的、与编码无关的解决方案 旨在推进可扩展的量子纠错技术 [1] - 该创新解码器利用先进的Transformer架构 提供了一种高度通用、机器学习驱动的方法 其性能优于传统的解码方法 [2] - 在涵盖多种量子纠错码和真实噪声环境的全面模拟中 该系统相较于领先的经典算法 如最小权重完美匹配和联合查找 展示了卓越的解码精度和效率 [2] 技术细节与优势 - 该解码器专为量子纠错综合征的复杂高维结构优化设计了专有的Transformer架构 [6] - 技术完成了深入的基准测试和对比分析 对比对象为当前最先进的量子纠错解码技术 [6] - 有强有力的证据表明 该技术能在多种编码距离、错误率和不同噪声分布下实现泛化 [6] - 该技术基于获得专利的深度量子纠错Transformer 引入了一种新颖的机器学习解码器 它使用基于Transformer的架构来预测和修正量子错误 整合了源自奇偶校验矩阵的掩码层 并优化了结合逻辑错误率、比特错误率和噪声估计误差的复合损失函数 [4] - 该技术旨在精度和速度上均超越经典解码器 并能独特地处理有缺陷的测量场景 它适用于多种编码 包括表面码、颜色码、自行车码和乘积码 [4] 战略合作与未来应用 - 此次突破旨在通过结合Quantum Transportation基于量子人工智能的知识产权与创新 以及公司的先进视觉和铁路安全技术 来支持双方正在进行的合作 [3] - 尽管该解码器目前专注于量子计算研究应用 但双方正在长期探索类似的数据分析和计算方法可能适用于公司核心技术的潜在领域 [3] - 公司首席执行官表示 此次突破反映了Quantum Transportation强大的研究能力 并强化了公司在评估未来技术路径时投资的战略可选性 [4] 公司背景 - 公司是一家处于早期商业化阶段的技术公司 旨在彻底改变铁路安全和数据相关市场 [1] - 公司是一家处于发展阶段的科技公司 致力于利用基于人工智能的行业领先技术革新铁路安全和数据相关市场 [5] - 公司开发的铁路检测和系统旨在拯救生命、提高效率 并为铁路运营商大幅降低开支 [5] - 公司相信其技术有潜力将自动驾驶列车的革命性概念推向实用现实 [7]

业绩总结 - 公司计划在2026年第一季度末交付108Q芯片组系统，目标是实现99.5%的中位2Q门保真度[2] - 预计在未来3-4年内实现1000+Q的系统，目标是99.9%的中位2Q门保真度和<50纳秒的门速[15] - 公司目前已部署18个量子系统，最新的84Q单片系统实现了99.0%的中位2Q门保真度和约70纳秒的门速[15] - 截至2025年11月6日，公司现金、现金等价物及可出售投资约为6亿美元[108] 用户数据与市场展望 - 量子计算预计到2040年将创造4500亿至8500亿美元的经济价值，硬件和软件提供商的市场规模将达到900亿至1700亿美元[15] - 预计到2030年，量子计算提供商的年价值将达到10亿至20亿美元，2030至2040年将达到150亿至300亿美元[49] - 预计未来将通过高价值合作伙伴关系实现收入增长，扩展量子计算即服务（QCaaS）[2] 新产品与技术研发 - 公司拥有281项已授予和待授予的专利，涵盖量子工程、制造和算法[15] - Rigetti的超导量子处理器在36量子比特(Q)时实现了99.6%的中位2Q保真度，9Q时为99.9%[40] - Rigetti的Cepheus-1-36Q处理器在中位2Q门保真度上实现了99.5%，较之前的Ankaa-3系统减少了2倍的错误率[71] - 公司在单芯片Ankaa-3系统上实现了2倍的错误率降低，展示了行业最大的多芯片量子计算机[109] 市场扩张与合作 - Rigetti的QCS®云服务被美国能源部、国防部及企业客户如Fermilab和NASA使用[43] - Rigetti与Quanta Computer的战略合作将各自投资2.5亿美元，推动超导量子计算技术的发展[89] - 公司与英国国家量子计算中心(NQCC)的合作，旨在增强超导量子计算机的量子误差校正能力[92] - 公司在量子计算生态系统内的合作不断增长，展示了AI在量子计算机校准中的潜力[100] 负面信息与挑战 - 公司在超计算领域的高性能计算（HPC）集成方面取得了初步进展[107] - 公司在超导量子计算市场具备强大的技术、专业知识和产品优势，预计将推动业务增长[108]

研究合作与成果 - BTQ Technologies Corp 与麦考瑞大学合作，在《Physical Review Research》上发表了经过同行评审的量子纠错研究成果 [1] - 该研究展示了一种实用方法，通过共享腔连接量子比特，对高性能量子低密度奇偶校验码进行量子纠错，无需物理移动量子比特 [1][2][4] - 研究成果于2025年9月15日由公司首席量子官Gavin Brennen博士在欧洲核子研究中心展示 [1][6] 技术方法与优势 - 该方法利用共享腔模式连接量子比特，以容错方式测量高性能量子纠错码中的非定域稳定子 [4][5] - 通过固定步骤数同时验证多个量子比特，使系统更易于控制和扩展，降低了控制复杂性 [1][6][7] - 该方法避免了量子比特的穿梭或交换，减少了操作过程中的错误点 [7] - 技术目标性能水平是领先实验室目前所能达到的，缩短了从论文到原型机的路径 [6][7] 硬件兼容性与性能 - 该研究提出的三层架构与中性原子平台兼容，而中性原子平台是构建大规模量子系统的有前景的路线 [7][10] - 目标硬件在腔协同性范围大约为一万到一百万之间运行 [10] - 包含泄漏和集体误差的电路级噪声模拟显示，超图乘积码具有令人鼓舞的阈值，提升乘积码显示出有前景的伪阈值 [10] 对公司战略的影响 - 该成果将一项困难的纠错任务转变为一种固定深度的实用方法，可与现有设备配合使用，加强了公司的研究和产品开发 [11] - 该方法降低了开发风险，支持公司在应用于安全通信和密码学的容错量子处理方面的路线图 [8][11] - 公司计划将这些技术纳入参考设计和模拟，与合作伙伴探索硬件路径，并目标在真实设备中进行近期演示 [6][11] - 成功将缩短量子安全通信和高级密码学可靠系统的开发路径，并指导公司平台工作中更简化的控制堆栈和接口 [11]

公司概况 * 公司为量子计算与量子网络公司IonQ (NYSE: IONQ) [1] * 公司宣称在量子计算领域拥有长达30年的技术领先历史，并计划在未来30年继续保持领先地位 [1][2] * 公司业务涵盖量子计算 (QC) 和量子网络 (QN) 两大产品家族 [10][11] 核心技术优势与路线图 * 公司在量子计算硬件性能上保持领先，拥有所有保真度 (Fidelity) 记录，两量子比特门保真度达到99.99% [7][60][61] * 公司技术路线图极为激进，计划在2026年实现256物理量子比特，2027年实现1万物理量子比特，2030年实现200万物理量子比特 [46][47] * 公司原型机AQ64系统的计算空间比IBM已公开的任何系统大36倍 [8][44] * 公司采用 trapped ions (囚禁离子) 技术和电子量子比特控制 (electronic qubit control) 技术，利用标准半导体供应链实现规模化生产，成本远低于竞争对手 [52][54][62][65] * 公司预计一个拥有200万物理量子比特的完全容错系统，其物料成本 (BOM) 低于3000万美元，而竞争对手的成本预计高达数十亿美元 [15][67] * 公司在量子纠错方面具有优势，因其硬件性能优异，所需纠错开销更少，在1万物理量子比特平台上可产生800个逻辑量子比特，而竞争对手同等硬件仅能产生约41个逻辑量子比特 [58][59] 量子网络与安全业务 * 量子网络业务是公司当前重要组成部分，提供量子密钥分发 (QKD) 等解决方案，其安全性是理论上和绝对安全的 [30][31] * 公司通过收购ID Quantique和LightSync等公司，增强了量子网络和互联能力，能够构建地面和空天一体化的量子安全网络 [30][31][75][101][106] * 公司量子网络产品已实现商业化部署，客户包括SK Telecom、Singtel等一级银行、电信运营商和政府客户，用于保护5G流量和数据中心互联等 [98][99][110] * 公司演示了将量子计算机连接到经典电信光纤的能力，并已部署商业量子纠缠分发网络 [109][110][131] 应用案例与商业合作 * 公司已两次演示量子优势 (Quantum Advantage)，合作伙伴包括NVIDIA、AstraZeneca和ANSYS [4][24] * 与NVIDIA、AstraZeneca和AWS的合作在计算药物设计方面实现了20倍的端到端加速，将一个月的工作缩短至一天 [25][151][152] * 公司推出量子微调 (quantum fine-tuning) 技术，可将量子层添加到大型AI模型 (如LLM) 中，在数据受限环境下实现更高的准确性，同时能耗远低于传统GPU方案 [154][155][156][158] * 客户群包括政府机构 (如美国空军研究实验室，合同价值超1亿美元)、知名企业 (如Hyundai、T-Mobile、Samsung、Cisco) 以及大学和研究机构 [6][165][178][183][184] 市场竞争与定位 * 公司认为其技术路线图领先任何竞争对手5年 [8][47] * 公司批评竞争对手 (如IBM、Microsoft) 的机器庞大、成本高昂 (需要足球场大小的空间和数十亿美元的成本，甚至需要小型模块化核反应堆供电)，且尚未真正启动运行 [12][16][17] * 公司强调其解决方案具有更低的功耗、更小的占地面积和更低的成本，符合主权系统 (sovereign systems) 的需求，地缘政治气候对公司有利 [13][14] 财务与资本 * 公司自称是该领域资本最充足的公司，拥有超过5亿美元的现金用于投资，这使其能够推动计算和网络领域的增长因子 [9][201] * 公司营收从2021年的160万美元开始呈现增长轨迹 [203] 人才与战略 * 公司吸引了众多顶尖人才加入，包括来自摩根大通、IARPA、国家地理空间情报局等机构的专家 [19][20] * 公司通过并购 (如Oxbryonics、LightSync、ID Quantique、Capella) 来加速技术发展和扩展业务范围 [5][75][87][106] * 公司的愿景是成为量子计算和量子网络领域的整合者，构建量子互联网的基础设施 [31][101][105][226]

公司表现 - D-Wave Quantum Inc (QBTS) 过去一年股价飙升1,343.6%，远超行业和基准指数，反映投资者对其量子退火技术的信心[1] - 公司量子退火技术已实现商业化应用，在物流、金融和制造业等领域解决复杂优化问题，提供实际商业价值[2] - Advantage2原型机展示量子优势，能在几分钟内完成传统超级计算机需数千年完成的任务[5] 技术优势 - D-Wave通过Leap云平台和福特Otosan、NTT DOCOMO等客户部署，展现实际商业落地能力[5] - 与IBM和Alphabet的基于门的量子系统不同，D-Wave专注于当前可用的量子退火技术路径[2] - Advantage2系统在优化和AI需求加速背景下，具备长期竞争力[5] 竞争对手动态 - IBM计划2029年推出首台容错量子计算机Quantum Starling，预计运行20,000倍于现有系统的操作，使用200个逻辑量子比特[6] - Alphabet的105量子比特处理器Willow在纠错技术上突破，完成传统超算需数万亿年任务的复杂计算[7][8] - Google预计未来五年在药物发现、电池设计等领域实现量子应用[8] 财务预测 - Zacks对D-Wave 2025年盈利共识预测显示同比增长72%[9] - 当前季度(6/2025)每股收益预估-0.07美元，同比改善30%，下一季度(9/2025)预估-0.06美元，同比改善45.45%[10] - 2025全年每股收益预估-0.21美元，较上年-0.75美元显著改善，2026年预估-0.25美元[10]

财务数据和关键指标变化 - 2025年第一季度营收为150万美元，2024年第一季度为310万美元 [12] - 2025年第一季度毛利率为30%，2024年第一季度为49%，同比下降因与英国NQCC的合同收入毛利率较低 [12] - 2025年第一季度总运营费用为2210万美元，2024年同期为1810万美元，增长因年薪增加、新员工入职、FICA税提高、工程时间减少和股票补偿费用增加 [13] - 2025年第一季度股票补偿费用为420万美元，2024年第一季度为300万美元 [13] - 2025年第一季度运营亏损为2160万美元，2024年同期为1660万美元 [13] - 2025年第一季度净收入为4260万美元，2024年同期净亏损为2080万美元，2025年净收入得益于衍生权证和或有负债公允价值的非现金变动 [14] - 截至2025年4月30日，现金、现金等价物和可供出售投资总计2.377亿美元 [14] 各条业务线数据和关键指标变化 - 与英国NQCC的合同交付24立方量子系统，该业务毛利率低于其他业务 [12] 各个市场数据和关键指标变化 无 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司参与DARPA的量子基准测试计划，目标是在未来七年内构建实用规模的量子计算机，公司需展示芯片技术、提高保真度以进入后续阶段 [26][27][30] - 公司与Riverlane合作，利用专有多芯片架构和可扩展量子纠错码设计和构建实用规模量子计算机 [5] - 公司获得AFOSR资助，领导548万美元的财团开发交替偏置辅助退火（ABAA）芯片制造技术 [5] - 公司获得三项英国创新量子使命试点奖，与RiverName和NQCC合作提升超导量子计算机的量子纠错能力，升级现有量子计算机 [5][7] - 公司与CQC、TRAC、QRUZ、QControl和Oxford IONIQs合作，开展量子计算相关项目 [8] - 公司认为芯片平铺是扩大超导量子比特数量的正确方式，行业内其他超导公司尝试的大型单片芯片效果不佳，其他模式在量子比特数量上落后 [18] - 公司计划从同轴电缆过渡到柔性电缆，再到光纤电缆，以满足未来量子计算机对物理空间和热负载的要求 [79][80][82] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 量子计算仍处于研发阶段，距离实现量子优势至少还需三到五年，目前销售主要由政府合同和学术研究推动，缺乏美国政府资金支持影响订单转化 [38][39][41] - 公司对NQI重新授权法案通过持乐观态度，但资金到位还需时间，法案通过后资金流向DOE实验室和学术机构需一到两个月 [21][48] 其他重要信息 - 公司与哈佛大学、麻省理工学院和芝加哥大学合作的论文在《自然物理学》上发表，展示了光对超导量子比特的相干控制，为扩展到更高量子比特数系统提供了有前景的方法 [8] - 公司利用量子预条件化算法解决南卡罗来纳州能源电网问题，提升了经典优化器性能，显示了量子预条件化在解决实际优化问题中的潜力 [9] - 公司完成Quanta Computer Inc.的3500万美元投资，Quanta将在未来五年内对非GPU硬件部分投资2.5亿美元 [10][91] 总结问答环节所有的提问和回答 问题1: 芯片平铺的进展及时间框架是否合理 - 公司对芯片平铺方法有信心，认为用四个九量子比特芯片在年中实现目标、年底超过100量子比特可行，相关数据有前景，且该方法对行业扩展量子比特数量很重要 [17][18] 问题2: NQI重新授权法案的新资金情况及获批时间 - 法案有两党支持但尚未通过，通过后资金拨款还需时间，预计至少几个月后资金才会流动，公司和许多量子计算公司期待法案通过 [21] 问题3: DARPA合同的进展、里程碑及各阶段收入情况 - DARPA项目目标是在未来七年内构建实用规模量子计算机，公司需展示芯片技术和提高保真度进入后续阶段，第一阶段有100万美元奖励，后续阶段奖励会增加 [26][27][34] 问题4: 客户对量子处理器的兴趣变化 - 量子计算处于研发阶段，距离量子优势还有三到五年，目前销售主要是政府合同和学术研究，受资金影响订单转化受限，公司关注技术里程碑 [38][39][41] 问题5: NQI重新授权法案的签署时间 - 法案本应一年前通过但未实现，有两党支持，总统也支持量子计算，预计通过后资金拨款需四到六周，资金流向相关机构还需一到两个月 [47][48] 问题6: UK Innovate奖项目的时间框架和36量子比特QPU的毛利率情况 - NQCC项目因成本分摊模式毛利率较低，但战略重要，升级到36量子比特有两种方式，理想情况是在下半年展示芯片平铺技术后进行升级 [51][53] 问题7: 提高QPU门速度的方法 - 公司目前84量子比特系统门速度约70纳秒，超导门基量子计算公司门速度在50 - 100纳秒，提高门速度可从固定耦合器技术转向可调耦合器技术，还与门类型、量子比特耦合等因素有关 [58][60][61] 问题8: ABA开发财团奖励的分配情况 - 公司不想透露具体分配细节，公司将获得大部分奖励，该项目对公司和行业战略重要 [68] 问题9: ABA技术对超导门性能的影响 - ABA用于频率靶向，可精确控制量子比特制造过程中的频率，减少频率分布的扩散，提高过程控制 [71] 问题10: 6月及以后的运营费用预期 - 第一季度运营费用因FICA税和股票补偿费用较高，未来有望降低 [75] 问题11: 光信号的重要性及进入路线图的时间 - 光信号对公司和行业路线图重要，目前使用同轴电缆，未来将过渡到柔性电缆和光纤电缆，预计三到四年后光纤电缆进入路线图 [78][80][82] 问题12: NQCC和空军合同收入的确认时间和金额 - NQCC合同收入预计在未来一年确认，空军合同未来一年约100万美元，合同为期三年 [84] 问题13: DARPA阶段A的具体要求 - 公司需执行公开披露的路线图，年中展示四个九量子比特芯片平铺技术和高保真度，年底展示超过100量子比特的类似技术，有望进入下一阶段 [87] 问题14: Quanta关系的后续里程碑 - Quanta将在未来五年对非GPU硬件部分投资2.5亿美元，目前公司与Quanta紧密合作，预计明年此时Quanta将承担大部分控制系统研发和其他硬件部分工作 [91][94][95]