公司技术公告 - 微美全息云公司于2025年9月15日宣布，正积极研发可扩展量子卷积神经网络（SQCNN）技术 [1] - 与现有量子神经网络模型相比，公司开发的可扩展量子卷积神经网络模型展现出更优越的性能，能显著提升分类准确率 [1] 技术性能优势 - 在处理复杂图像分类任务时，该模型通过优化利用量子比特和独特的网络架构设计，能更准确地提取图像关键特征，从而显著提高分类准确性 [2] - 在模型泛化能力方面，该模型能更好地适应不同数据集的特征，即使面对新数据也能实现准确分类，防止因数据微小变化而导致性能显著下降，应用更稳定可靠 [2] - 在训练效率方面，该模型通过量子算法优化，大幅减少了训练所需时间，并借助先进算法和高效量子计算架构，显著提升了应用效率 [2] 核心技术原理 - 量子电路依赖量子门的叠加和纠缠特性实现功能：量子门叠加使量子比特能同时存在于多种状态，相当于同时处理多个特征，显著提高处理效率 [3] - 量子比特间的纠缠建立了更复杂的关联，使量子电路能学习图像中更细微、更深层次的特征，为后续分类任务奠定坚实基础 [3] 系统架构创新 - 系统中多个独立的量子设备可并行提取特征，此设计具有高度创新性和实用性，显著加快了特征提取速度 [4] - 该设计允许灵活使用不同规模的量子设备，可根据实际任务复杂度和规模选择组合合适的量子设备，从而实现更大规模的机器学习任务 [4] 应用前景与影响 - 该技术实现了特征提取的并行化和多维化，并通过对量子设备规模的动态自适应，打破了计算资源与任务复杂度之间的矛盾 [5] - 该创新在提升图像分类准确性和效率的同时，在泛化能力与训练成本之间取得了平衡，为自动驾驶、医疗影像分析等高实时性、高复杂性场景提供了技术支持 [5] - 随着量子技术的持续发展，该技术将推动人工智能向更高维度的计算范式迈进 [5] 公司业务背景 - 微美全息云公司是一家全息云综合技术解决方案提供商，专业领域包括全息AR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 [6][7]