技术溯源与行业痛点
2015 年，NVision 联合创始人伊莱・施瓦茨为革新医学影像技术开展相关研究，最初利用金刚石极化注入人体组织的分子示踪剂磁场以增强 MRI 成像信号，后续改用极化分子将成像信号最高提升十万倍，团队也由此发现这套磁共振极化装置本质上是一台简易量子计算机，进而萌生改造研发分子量子计算设备的想法；经典计算机依靠仅有 0、1 两种状态的比特存储信息，量子计算机依托可同时叠加 0 和 1 的量子比特实现高速运算，目前中性原子、离子、超导电路等多种量子比特载体都难以实现实用化运算，量子比特极易受环境噪声干扰失效，即便采用超低温屏蔽环境也无法避免，金刚石缺陷量子比特虽抗干扰能力强、相干时间更长且适配更高工作温度，但无法精准定点排布缺陷，难以搭建大规模量子系统；2014 年鲁本团队借助微型导线读取镧系分子的核自旋，却无法规模化相干传输量子信息，2020 年芝加哥大学萨姆・贝利斯团队实现通过分子发光读取电子自旋，更便于量子比特读取与纠缠，但实验信号来自数百万有机金属分子组成的集群，仅能检测分子群体的平均量子行为，无法对单个分子完成量子态初始化、操控与读取，研究人员也表示芯片不会杂乱堆砌晶体管，量子计算研发必须先实现单分子独立操控。
重磅突破：人类首次用光操控单个分子存储量子信息
NVision 公司完成 5500 万美元新一轮融资并在 arXiv 发布预印本论文，公布分子量子计算机的初步研发成果，研究人员将前驱分子嵌入酮类主体晶体，降温后通过激光照射生成带有可编程自由电子自旋的卡宾分子，首次实现单分子内量子信息的光编码、操控与读取，这套实验装置虽距离可用量子计算机仍有较大差距，但证明人工定制分子能够对标现有成熟量子计算技术路线，该卡宾分子被团队称作各项性能均衡的理想分子，在 4 K低温下自旋相干寿命超过 2 毫秒，优于相干寿命仅 1 毫秒的超导量子比特，还能持续发射频率精准、亮度稳定的光信号，不同于在晶体上刻蚀缺陷，人工合成分子可通过调整原子排布与化学键强度定制量子比特发光频率、亮度等各类性能，制药行业全套合成工艺均可复用，还能制备分子薄膜印制在芯片上调控光路、简化多量子比特纠缠，分子自身结构可屏蔽噪声，可供开发的分子合成空间几乎没有上限；深耕超导量子比特领域的普林斯顿大学学者娜塔莉・德・莱昂肯定该成果是行业十年来持续追寻的实质性进展，但指出团队仍需攻克多量子比特电路纠缠、逻辑运算与系统容错两大核心难题，需要做到纠错速度快于错误扩散速度，她将本次成果比喻为完成飞行器升空，而行业还需要能够跨洋飞行的成熟客机；NVision 团队看好这套分子 - 光混合系统的规模化潜力，计划后续改用原子核自旋存储量子信息以提升比特稳定性，测算表明多量子比特片上集成并实现纠缠后，该体系运算速度有望超越中性原子等技术路线，远距离光子互联结构也比超导量子比特更易实现量子纠错，现任职格拉斯哥大学的贝利斯认为分子体系的高可调性有望突破现有量子技术的各类发展瓶颈，即便该类分子无法成为理想量子比特，也可应用于量子磁力探测、高安全分布式量子通信网络等其他量子技术领域，鲁本也提出研发不必局限于量子计算机单一方向，探索技术的过程本身具备重要价值。
总结概述
本文基于《Science》2026 年前沿科研报道，聚焦德国 NVision 公司研发的分子型量子比特技术，完整梳理了该技术的研发缘起、行业现存技术短板与突破性实验成果。团队最初研发 MRI 信号增强极化分子时，发现这套设备具备量子计算潜力；当前超导、金刚石色心、中性原子等主流量子计算方案均存在易受噪声干扰、难以规模化集成等缺陷，此前 2014 年、2020 年两代分子量子相关研究也仅能操控大量分子集群，无法实现单分子独立量子调控。NVision 团队通过 5500 万美元融资支撑相关研究，在预印本中公布核心突破：首次利用激光对嵌入酮晶体的卡宾单分子完成量子信息光写入、操控与读取，该分子在 4 K 低温下自旋相干寿命超 2ms，性能优于超导量子比特，且依托有机合成手段可自由定制分子量子特性、便于芯片集成与多比特纠缠。业内专家认可该成果为领域里程碑式进展，但指出仍需攻克多比特纠缠、量子容错等关键难题；研究团队规划后续改用核自旋提升比特稳定性，测算证实该分子光耦合体系在运算速度、纠错难度上具备竞争优势，即便不用于量子计算，这类分子也可落地量子探测、保密量子通信等场景，同时文章也提出，技术探索过程本身具备多元科研价值。
文章信息
这篇题为《Designer molecules could power quantum computers》的科研新闻于 2026 年 5 月 21 日发表于《Science》，撰稿人为科学记者 Zack Savitsky，文章围绕德国 NVision Imaging Technologies 团队发布的卡宾单分子量子比特预印本成果展开报道，文中引用 Ilai Schwartz、Martin Plenio、Nathalie de Leon、Mario Ruben、Sam Bayliss 等多位领域学者的研究观点与实验数据。
原文链接：
https://www.science.org/doi/10.1126/science.aej0205
撰稿：陈力源
编辑：周弘毅