【ZiDongHua 之“会展品牌秀”标注关键词：图灵量子；TuringQ Gen3；量子计算；进博会；应用场景 】

　　

第九届进博会首发！图灵量子TuringQ Gen3量子计算四大应用场景发布

 

　　11月8日，第九届中国国际进口博览会创新孵化专区“张江孵创·对接进博”集中宣介活动在国家会展中心（上海）举行。张江集团董事长俞勇、张江集团总经理闫晓慧、张江科建办投资促进和未来产业处处长徐建等出席活动。作为张江创新企业代表，图灵量子正式发布面向第三代大规模芯片级可扩展光量子计算机TuringQ Gen3的四大前沿应用研究成果，聚焦大模型压缩、蛋白质设计、混沌流体预测及金融图分析，集中展示光量子计算与人工智能、生物医药、科学计算及金融科技融合创新的阶段性进展与广阔应用潜力。

　　从进博会中国馆第三代光量子计算机真机展示，到创新孵化专区四大应用研究成果发布，图灵量子进一步呈现了从核心光子芯片、量子计算整机到算法创新与行业应用的全栈技术布局。此次发布的四项研究成果，对应三篇arXiv预印本及一篇国际学术期刊《Chip》论文，展示了光量子计算从核心技术突破向应用算法创新、场景验证及产业生态协同延伸的新进展。

　　面向四大前沿应用，探索量子计算产业新可能

　　随着人工智能大模型快速迭代和科学计算复杂度持续提升，大模型优化、复杂组合搜索、高维科学模拟及生物分子设计等领域对计算能力提出更高要求。探索量子计算与经典计算协同发展的新型算力架构，正成为未来计算技术创新的重要方向。

　　图灵量子构建了覆盖光子芯片设计制造、量子计算整机、算法软件及量子—经典混合计算的全栈自主技术体系。2026年9月，公司正式推出第三代大规模芯片级可扩展光量子计算机TuringQ Gen3，通过高速可编程光子芯片与空时复用架构，实现万光子级、百万模式级计算资源扩展，为大规模光量子计算提供技术支撑。

　　在此基础上，图灵量子进一步探索光量子计算在复杂任务中的应用价值。本次发布的四项研究，分别从量子辅助模型优化、量子增强蛋白质设计、量子先验科学计算及量子采样图分析切入，通过算法研究、数值仿真、量子真机验证，为未来产业应用提供新的技术路径。

　　大模型压缩：QuLoC量子辅助优化，探索大模型高效部署新路径

　　随着人工智能大模型加速向行业应用和本地化部署演进，模型参数规模、显存占用及推理成本成为制约规模化应用的重要因素。传统低秩压缩方法虽能减少参数，却容易造成模型能力损失，如何兼顾压缩效率与任务性能成为关键挑战。

　　针对这一问题，图灵量子创新提出QuLoC光量子辅助大模型低秩压缩算法，将光量子响应引入模型训练，通过量子辅助门控优化、局部功能重建与知识蒸馏，提升压缩后的模型表现。其核心优势在于采用“量子辅助训练、经典硬件推理”的融合架构，微调训练完成后量子辅助参数可融入模型权重，仍可利用现有GPU等经典算力进行推理，无需额外调用量子计算设备。

　　在Qwen3.5-4B评测中，相同20.05%参数压缩比例下，QuLoC六项任务平均准确率达到54.03%，较Swift-SVD提升4.79个百分点。在光量子硬件实测响应验证中，平均准确率达到53.23%，较相同配置下的经典Optimized SVD方法提升4.69个百分点，初步验证了量子辅助优化的技术潜力。

　　该研究为量子计算赋能人工智能提供了新的技术思路，未来有望拓展至行业专用模型、边缘智能及本地化AI部署等场景，为大模型轻量化与低成本应用探索新路径。

　　蛋白质设计：量子计算融合生成式AI，探索生命科学研发新方案

　　蛋白质设计是创新药物研发、工业酶开发及生物制造的重要技术方向。传统方法需要在庞大的氨基酸序列空间中反复筛选，如何兼顾蛋白质结构、可溶性与生物活性，是提升研发效率的重要挑战。

　　针对这一问题，图灵量子研发DiffSequence-Q量子辅助蛋白质设计模型，将生成式AI与量子神经网络（QNN）、量子Kolmogorov-Arnold网络（QKAN）相结合，通过量子辅助性质学习与经典扩散模型协同，实现蛋白质结构与可溶性目标共同约束下的候选序列生成，为蛋白质设计提供新的计算方法。

　　在单胺氧化酶（MAO）约束重设计任务中，采用QKAN的K=6配置，候选序列平均可溶性预测评分由0.6088提高至0.7471，相对提升22.7%。研究团队还对部分生成的候选分子开展了生物功能湿实验：植物防御素候选表现出对黑曲霉的抑菌作用，木聚糖酶候选的比活性达到1.92-2.21 U/mg，短链脱氢酶候选也表现出可测量的酶活性，初步展现了量子辅助蛋白质设计从计算筛选向功能实验验证延伸的潜力。

　　该研究为量子计算与生成式AI赋能生命科学提供了新的技术思路，未来有望进一步拓展至工业酶优化、功能蛋白设计及药物研发早期筛选等领域，为提升蛋白质设计效率、缩短研发周期探索新的技术路径。

　　混沌流体预测：量子先验赋能科学计算，探索复杂系统长期预测新方法

　　流体动力学广泛应用于航空航天、能源工程及气象预测等领域。复杂流体系统具有高度非线性和混沌特征，微小误差可能随预测时间持续累积，导致传统机器学习模型难以准确刻画系统的长期演化规律。

　　针对这一挑战，图灵量子提出条件量子先验（Conditional Quantum Prior）方法，利用量子生成模型学习不同物理条件下的统计分布，并将其引入经典预测模型，在改善短期预测表现的同时，更好地保持系统长期演化的统计特征。该方法通过共享模型参数适配不同工况，为复杂动力系统预测提供新的计算思路。

　　在Kolmogorov流场基准测试中，经过318步滚动预测，引入量子先验后的均方误差由196.34降至66.74，降幅达到66.0%；在洛伦兹系统500步预测中，误差同样下降32.9%。研究团队还利用光量子硬件实测响应开展条件统计先验的拟合验证，初步展示了量子计算与经典科学计算融合的可行性。

　　该研究为量子计算赋能复杂科学模拟提供了新的技术方向，未来有望进一步拓展至航空航天流体仿真、能源系统分析、气象预测及工业过程优化等领域，探索量子计算在高复杂度科学计算中的应用潜力。

　　金融图分析：高斯玻色采样赋能复杂网络，探索金融科技新场景

　　随着金融业务数字化发展，账户、交易及资金流转形成的关联网络日益复杂。在反洗钱、异常交易筛查及合成身份欺诈等场景中，如何高效识别密集账户群组、复杂交易链路等潜在风险线索，成为金融图计算的重要挑战。

　　针对这一需求，图灵量子探索将高斯玻色采样（GBS）与经典图算法相结合，利用光量子采样对特定图结构的概率偏好，筛选具有目标关联特征的候选子图，再通过经典算法进行核验与分析，为社区识别、稠密子图搜索及异常交易模式发现提供新的计算思路。

　　研究团队进一步设计空间—时间复用光量子计算架构，探索利用有限光学资源实现更复杂的图计算任务。通过4个空间模式和10个时间步，实现20×20目标酉矩阵映射，矩阵拟合保真度达到99.08%。 相关成果已发表于国际学术期刊《Chip》，为光量子计算与金融图分析的融合提供了研究依据。

　　在金融科技领域，图灵量子还与招商银行围绕资产配置和投资组合优化开展合作，探索分布式量子近似优化算法（DQAOA），为量子计算参与金融复杂优化提供另一条研究路径。未来，随着量子算法、硬件与真实业务数据进一步融合，有望在复杂交易网络分析、异常关联模式发现及金融组合优化等领域释放应用潜力。

　　构建量子-经典融合生态，携手产业伙伴拓展应用新空间

　　此次四大应用研究成果的发布，进一步展现了图灵量子从核心光子芯片、计算系统向算法创新与行业应用延伸的发展路径。通过探索量子计算与CPU、GPU等经典算力的优势互补，图灵量子正推动光量子计算融入现有研发流程，拓展量子-经典融合计算的应用空间。

　　围绕产业应用与开发者生态建设，图灵量子已构建覆盖异构互联、算法开发、计算服务及行业应用的软件体系。其中，XLINK支持量子与经典算力互联，DeepQuantum提供量子算法开发与仿真能力，量擎量子云平台支持算力资源接入与任务运行，QAgent探索行业任务编排与算法算子复用，为科研机构、开发者及行业用户开展量子应用创新提供技术支撑。

　　从进博会中国馆TuringQ Gen3真机展示，到创新孵化专区四大前沿应用研究成果发布，图灵量子集中呈现了中国光量子计算从核心技术突破向产业应用探索延伸的创新进展。图灵量子算法总监赵翔在发布中表示：“我们希望通过这些具体工作，说明量子计算如何参与现有研发流程，并邀请更多行业用户共同开发应用。”

　　四大应用只是起点，产业潜力仍有广阔的探索空间。 面向未来，图灵量子将依托自主光量子计算技术与软硬件平台，携手科研机构、开发者及产业伙伴，持续探索人工智能、生物医药、科学计算及金融科技等领域的高价值应用，推动量子计算与产业需求深度融合，共同构建开放协同的量子计算应用生态。