产业导读 | 量子计算与人工智能的碰撞

导读

人工智能，是一个以计算机科学为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。

 

人工智能领域行业速览
 

北京冬奥会通过人工智能技术诞生了首个AI助理裁判小冰，小冰AI评分系统在选手完成动作的瞬间，裁判板就会出现这位运动员的腾空轨迹，速度以及高度等精确信息，并在旁边附上一个可供参考的分数，甚至还能将这些信息实时的投射在赛场和我们观看比赛的设备屏幕上，方便大家了解这位选手刚刚完成的情况。

 

微软的一款人工智能产品—实时翻译工具Skype Translator将语音识别技术和微软所谓的“深度神经网络及微软已得到证明的静态机器翻译技术”结合在一起。能自动翻译不同语言的语音通话和即时通信消息。目前支持英语、西班牙语、意大利语和汉语普通话。此外，即时通信消息的翻译已支持50种语言，包括法语、日语、阿拉伯语、威尔士语，甚至克林贡语。

 

英国曼彻斯特皇家眼科医院已经成功实施了世界首例人工仿生机器眼移植治疗老年性视网膜黄斑变性(AMD)所导致失明的手术。这个人工智能仿生眼装置被称为Argus II，由两部分组成：1、体内植入部分和体外病人必须穿戴的部分。植入设备将植入到病人的视网膜上，设备中含有电极阵列，电池和一个无线天线。2、外部设备包含一副眼镜，内置前向的摄像头和无线电发射器以及一个视频处理单元。

现如今人工智能已经在虚拟助手、农业、制造与生产等领域不断突破，这是大众所熟知的，但在我们不熟知的量子计算领域，也正“悄悄地”给人工智能带来颠覆性的变化。

01量子计算与人工智能

近年来，人工智能在社会生活多领域广泛应用，其产业化成果显著，随着数据体量呈现爆发式增长，人工智能的算力需求激增，传统CPU芯片难以胜任海量异构数据的并行计算，而量子计算具有经典计算技术难以企及的并行计算能力和信息处理能力，恰好能够解决人工智能发展所需。在可预期的未来，尽管量子计算机不会完全取代经典计算机，但其在并行计算、量子行为模拟等方面的独特优势，可以在算力需求极高的特定场景中发挥作用。

02量子人工智能应用场景

量子机器学习：对一些传统的机器学习算法来进行优化，从而大幅提高计算的性能

模式匹配：使用量子傅里叶变换加速经典模式匹配算法；使用量子交换测试算法获得指数级的效率提升

量子神经网络与深度学习：利用量子神经网络完成语音、图像识别、图像处理等任务

2021年3月，剑桥量子计算（CQC）公司宣布在量子计算机上实现了有史以来最大的自然语言处理（NLP）任务，证明量子自然语言处理于我们而言，触手可及。

2021年11月，英伟达宣布使用其自主开发的cuQuantum工具包创建了有史以来最大规模的量子算法模拟来解决最大切割（MaxCut）问题。

 

2022年6月，来自加州理工大学、谷歌量子人工智能、微软、AWS和其他机构的研究人员通过对多达40个超导量子比特和1300个量子门进行实验，证明使用当今NISQ量子处理器可以实现实质性的量子优势，这种优势是指数级的。

 

 

03本源量子人工智能相关应用

图像识别：量子卷积神经网络应用于图像识别，通过量子数据加载器对经典数据进行量子态编码，然后利用含参量子线路来进行卷积核的计算并对输入数据进行卷积操作以完成算法的运行，有效提升了图像识别（二分类、多分类）的运行速度，并降低了资源消耗。

图像修复：利用混合量子经典生成网络，基于本源量子自主研发的量子机器学习框架VQNet，设计实现的量子生成对抗网络（QGAN），QGAN可以用于图像处理领域，实现图像修复

手写数字识别：该技术采用经典算法与量子算法混合，利用QPanda量子计算编程框架、VQNET量子机器学习框架实现QNN量子神经网络，确保该应用的落地，为后续量子算法加速计算机视觉量子化处理提供了可能。

机器学习框架VQNet：该机器学习框架首次将量子与经典统一，支持量子机器学习和经典机器学习模型的构建与训练、经典量子混合运算，可连接超导量子计算机本源悟源，为更多应用场景做底层支撑。VQNet2.0的上线将为开发人员提供一个更为全面统一、且高效易用的平台，开发人员利用VQNet2.0可更便捷开发和测试量子机器学习算法。

量子计算正在以惊人的速度发展，本源量子将持续发力量子人工智能，助力中国人工智能行业全面发展，并将运用量子计算尝试在不同行业领域解决对应的问题，研制出行业领域的专用量子计算机。相关回顾

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2021年2月，本源量子团队自主研发量子人工智能应用——量子图像识别应用，本源量子图像识别应用提供二分类识别与多分类识别两种功能，可识别手写数字0和1或多种常见动物。此前，本源量子还曾发布量子手写数字识别应用，并公开在其本源量子云平台上。

2021年8月，本源量子发布量子人工智能应用QGAN。该应用展示了量子计算机上的生成对抗网络在人像修复领域拥有相对于经典计算机的速度优势和空间优势，证明了基于超导量子比特技术的量子机器学习可行性。

2021年8月，本源量子团队基于自主研发的量子机器学习框架VQNet，设计实现的量子生成对抗网络（QGAN）可用于图像处理领域，比如人像的修复。与经典计算机相比，量子计算处理图像在时间上具有指数级提升，在空间上处理的数据量也将随之呈指数级增加。

2022年3月，由本源量子开发的新一代量子与经典统一的机器学习框架VQNet2.0正式上线，该机器学习框架首次将量子与经典统一，支持量子机器学习和经典机器学习模型的构建与训练、经典量子混合运算，可连接超导量子计算机本源悟源，为更多应用场景做底层支撑。VQNet2.0的上线将为开发人员提供一个更为全面统一、且高效易用的平台，开发人员利用VQNet2.0可更便捷开发和测试量子机器学习算法。