量子噪声里掘信号:他们靠老工厂的脏数据突围

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06-01 20:12

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1. 目前世界上最快的超级计算机,求解特定数学问题约需10的42次方年。由中国科学家最新研制成功的“九章四号”量子计算原型机只需要25微秒,比超算快超过亿亿亿亿亿亿倍。中国科学技术大学潘建伟、陆朝阳、张强、刘乃乐等组成的研究团队联合国内多家科研单位,成功研制出1024个量子压缩态输入、8176模式的可编程量子计算原型机“九章四号”,首次操纵和探测高达3050个光子的量子态,再度刷新光量子信息技术世界纪录。国际知名学术期刊《自然》13日发表了该成果。

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5. 【#我国量子纠错研究取得新进展# 量子计算机走向实用又近一步】财联社12月22日电,从中国科学技术大学获悉,基于超导量子处理器“祖冲之3.2号”,潘建伟院士团队在量子纠错方向上实现了“低于阈值,越纠越对”的重大进展,为量子计算机走向实用奠定了重要基础。相关成果22日在国际学术期刊《物理评论快报》发表。据介绍,实现“低于阈值”的量子纠错是全球量子计算领域长期追寻的核心目标,也是验证量子计算系统能否从原型机走向实用化的关键里程碑之一。这一新的技术路线,也为未来构建百万比特级量子计算机提供了一种更具优势的解决方案。 (央视新闻)

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8. 【#量子计算机模拟材料首次通过实验验证# 】美法两项独立研究证实:量子计算机对复杂磁性材料的模拟结果,与传统中子散射实验数据高度一致。研究分别使用中性原子和超导量子计算机,成功复现了稀土铥材料的热磁响应及铜基材料中的“分数量子电子”现象。这为量子计算充当“虚拟实验室”、指导新材料研发建立了关键信任基础。#科技新突破#

9. #阚清子孙怡还没和好吗# 央媒重磅点赞!中科曙光6万卡AI4S集群落地,全栈自研硬刚国际一线4月14日,中科曙光在郑州国家超算互联网核心节点发布的6万卡AI4S计算集群,迎来央媒集中点赞。这不是靠“国产替代”情怀加持的临时秀,而是一套实打实的全栈自研硬核方案,整体技术水平已达国际先进,标志着中国在AI4S算力基础设施领域,正式具备与国际一流掰手腕的能力。全栈自研硬实力,六大核心指标对标国际一线这套被央媒点名的“算力巨无霸”,核心亮点全是自主突破:• 芯片与架构:搭载6款自研核心芯片,构建超智融合全栈系统,从底层硬件到上层调度实现自主可控;• 高速互联:国内首款类InfiniBand 400G无损高速网络scaleFabric,交换延时仅260ns,打破海外厂商长期垄断,支持超10万卡无损组网;• 算力规格:双精度2.4 EFLOPS+半精度30 EFLOPS,覆盖8/16/32/64位全精度计算,兼顾科学工程与大模型训练双需求;• 存算协同:三层传输协同+五档加速设计,消除存储IO瓶颈,GPU计算效率提升55%;• 智能运维:数字孪生调度,并发作业效率超每秒万次,系统可用性达99.99%;• 绿色节能:浸没相变液冷技术加持,PUE低于1.12,长期运行更高效低碳。从实验室到国家平台,走出完整国产替代路径与普通“实验室展品”不同,这套6万卡集群已直接接入国家超算互联网平台,面向全国高校、科研院所与企业提供普惠算力服务。它不仅实现技术对标,更完成工程落地与规模化使用,用3万卡蛋白质折叠模拟加速1000倍、4.5万卡液态水分子动力学模拟效率提升3个数量级的实测成果,证明国产方案能跑大规模、跑高负载、跑真实科研场景。如今,国家超算互联网已链接超300万CPU核、20万GPU卡,这套集群的加入,进一步夯实“人工智能+科学研究”的国家战略底座。央媒点赞背后:全栈自研才是AI4S战略护城河AI4S是国家重点布局的“人工智能+”核心赛道,也是全球科技竞争焦点。中科曙光的突破,打破了以往高端算力依赖海外InfiniBand+特定架构的格局,验证了国产方案的可行性与竞争力。央媒的集中认可,本质是确认两大事实:一是中国已具备自主构建顶级AI4S算力集群的能力;二是全栈自研的完整掌控力,才是应对国际竞争、保障产业安全的真正护城河。对行业与投资的双重意义• 行业层面:为AI4S规模化落地提供核心算力支撑,加速生物制药、新材料、能源勘探等领域科研范式变革,助力“十五五”规划中“超大规模智算集群”目标落地;• 投资层面:标志着国产算力硬件、高速互联、液冷冷却、智能运维等细分赛道迎来长期成长逻辑,全栈自研的核心技术企业将持续受益。国产算力再攀高峰!中科曙光用6万卡AI4S集群,交出了一份从技术突破到产业落地的硬核答卷,也为中国AI4S产业发展筑牢了算力底座。

10. 量子科技位列六大未来产业之首,量子计算、量子通信、量子精密测量三大赛道,哪个会最先跑出「千亿级公司」?

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14. GPT5.5一个通用版本破解了Erdős1946年提出来的“平面单位距离问题”。在这篇AI4S表示战争里我说过:“求解 = 翻译 × 计算。顶级数学家未来最核心的能力,或许不再是‘解题’,而是‘翻译’——但这条分界线,正在移动。”Erdős单位距离问题这个案例,恰好把这条分界线的“移动”演示得非常具体:翻译:AI独立完成了一次跨域连接——把离散几何问题“翻译”进了代数数论(无限类域塔+Golod–Shafarevich理论)。这不是在给定框架内计算,而是自主发现了一种新的表示框架。这正是我的文章里说的最难被AI侵蚀的那部分:“‘换一种表示’本身需要一个天才花数年时间完成。”现在 AI 用125页思考过程做到了。解释:Gowers等人事后写了人类版解释论文——这件事本身很耐人寻味。AI完成了翻译+计算,但可传递的洞见仍然需要人类来重新整理和表述。我的文章里说的那道鸿沟:“如果AI给出的答案通过了形式验证,但没有人能说出背后的数学结构,那我们得到的是一个工具,而不是数学意义上的理解。”这道鸿沟在这个案例里依然存在——AI给出了可验证的构造,但“为什么这个塔结构能work”的直觉性理解,还是靠人类数学家来补全。求解 = 翻译 × 计算,理解 = 翻译 + 语言化

15. 央媒点赞!中科曙光6万卡AI4S集群,全栈自研硬刚国际一线4月14日,中科曙光在郑州国家超算互联网核心节点发布了6万卡AI4S计算集群,获得央媒集中点赞。不是靠“国产替代”的情怀牌,而是实打实的技术指标:6款自研核心芯片、国内首款类InfiniBand高速网络scaleFabric、EFLOPS双精度算力+EFLOPS半精度算力,浸没相变液冷、数字孪生运维……整套系统从芯片到网络到冷却到调度,全栈自研,整体达到国际先进水平。央媒的点名,本质上是在确认一个事实:中国在AI4S算力基础设施领域,已经具备了与国际一流掰手腕的能力。以前说起高端算力集群,业内第一反应是海外某厂商的InfiniBand+某架构。现在,中科曙光用6万卡的规模化交付证明,国产方案不仅能跑,而且能跑大规模、跑高负载、跑科研生产环境。更值得注意的是,这套集群不是“实验室展品”,而是直接接入国家超算互联网平台,向全国高校、科研院所、企业提供普惠算力服务。从技术对标到工程落地,再到投入使用,中科曙光走出了一条完整的国产算力替代路径。央媒的点赞是一面镜子,照出的是全栈自研的稀缺价值。在AI4S成为国家战略赛道的当下,这种“从芯片到网络到系统”的完整掌控力,才是真正的护城河。#国内最大科学智能计算集群在郑州发布##中科曙光在郑州建成发布AI4S计算集群##央媒点赞##中科曙光#

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17. 【量子科技赛道一季度融资总额超去年全年】今年以来,量子科技领域投融资持续升温。机构数据显示,今年一季度,国内量子赛道融资总额已超过2025年全年总量,其中单笔融资金额过亿的案例就超过7起。多位受访人士对记者表示,投融资高企反映出资本长期看好其底层技术突破与广阔应用前景,在政策与资本的助推下,量子科技将加速从实验室技术研发阶段,迈入商业化落地能力的综合竞争阶段。

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19. 英伟达开源量子AI模型Ising,计算革命加速到来 4月15日英伟达发布全球首个开源量子AI模型Ising,用于加速量子处理器校准和纠错,量子与AI融合迈出关键一步。这标志着量子计算从实验室走向实用化,AI将成为量子计算的“操作系统”。 Ising模型能解决量子计算中的核心难题——量子比特纠错,大幅提升量子计算机稳定性和计算精度。英伟达计划将Ising与CUDA生态整合,让开发者能在现有GPU上模拟量子计算,降低量子开发门槛。 量子与AI融合成科技发展新方向,两者相互赋能:AI优化量子计算,量子计算提升AI能力。未来3-5年将出现“量子AI一体机”,解决传统计算机无法处理的复杂问题,如药物研发、气候模拟和密码破解,人类计算能力将实现质的飞跃。#ai创造营##大V聊车#

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23. 【我国首款自主量子计算机操作系统「本源司南」开放线上下载】安徽省量子计算工程研究中心宣布,我国首款自主研发量子计算机操作系统「本源司南」正式开放线上下载,它是全球首个开放下载的量子计算机操作系统,将降低开发门槛,加速我国量子计算生态自主化建设。

24. #本源悟空180来了#【快讯!#我国第四代超导量子计算机上线#】总台记者今天(9日)从安徽省量子计算芯片重点实验室获悉,搭载单核180个计算比特自主超导量子芯片的“本源悟空-180”量子计算机已上线运行,今日起开始接收全球量子计算任务。第四代自主超导量子计算机“本源悟空-180”主要技术参数为:搭载单核180个计算比特超导量子芯片,在单芯片架构上实现百比特级量子计算,具备180个可直接投入实际运算的计算量子比特,单比特逻辑门保真度99.9%,双比特逻辑门保真度99%,读取保真度99%,另有251个耦合量子比特。第四代自主超导量子计算机“本源悟空-180”由我国自主研发,全链条自主可控。其搭载的量子计算芯片系统、量子计算测控系统、量子计算环境支撑系统及量子计算机操作系统等4个关键核心体系,均由本源量子全栈自主研制。(来源:央视新闻 )

25. #it那些事儿# 挺有意思的一个AI4S研究:阿里联手北大,Al for Science 登顶 Nature 正刊,看清全国几十万处新能源设施到底在哪,怎么跨省调度才能每年额外消纳近一千亿度电。这项研究是由 阿里达摩院 与 北京大学 合作完成,并发表于 Nature 的论文,核心主题可以概括为:利用多源遥感 + AI建模,构建全国级新能源设施的高精度空间分布图谱,并进一步用于跨区域电力调度优化。换句话说,它完成了三层跨越:观测层:从卫星遥感中识别风电、光伏等设施认知层:建立全国尺度的新能源空间数据库决策层:推导跨省调度策略,实现“额外消纳电量”的系统级优化如果我们剖开这项工作的技术内核,你会发现它并不是简单的“图像识别+优化”,而是一个高度耦合的四层系统:1. 空间感知(Perception)利用遥感影像 + 深度学习模型,对光伏板阵列、风机分布进行识别。这一步的难点不在模型,而在:尺度跨度极大(单体设备 → 全国级覆盖)目标高度同质化(光伏板几乎“视觉重复”)标注极其稀缺本质上,这是一个弱监督+结构先验驱动的视觉问题。2. 结构建模(Representation)识别只是起点,真正关键的是:把“离散的设施点”转化为“可计算的能源网络结构”。这一步隐含了一个极重要的转化:从 图像空间(pixel space)到 拓扑空间(grid network)也就是说,它在做一件和AlphaFold极其相似的事:AlphaFold:氨基酸序列 → 三维结构该工作:遥感像素 → 能源网络结构本质都是“从观测到结构”的逆问题。3. 系统优化(Optimization)在获得全国新能源分布之后,问题才真正进入工程核心:如何跨省调度,使得弃风弃光最小化?这里涉及的是典型的:多目标优化(消纳 vs 成本 vs 稳定性)大规模约束系统(电网物理约束)时序决策(负荷波动)4. 现实收益(Impact)论文给出的结论极具“工程重量级”:每年可额外消纳近 1000 亿度电(≈ 100 TWh)这不是一个学术指标,而是:相当于一个中型国家全年用电量或数千亿人民币级别的能源价值综上,这是一个典型的AI4S的问题。厉害了。

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