在人工智能技术席卷各行各业的当下，其颠覆性影响力正悄然渗透到量子计算这一前沿科技领域。量子计算凭借独特的量子叠加与纠缠特性，被视为有望突破经典计算算力瓶颈的下一代计算范式，但从嘈杂中等规模量子（NISQ）器件到容错量子计算（FTQC）的跨越，面临着硬件设计、算法优化、误差校正等一系列复杂挑战。
12月2日，英伟达、英国牛津大学、多伦多大学、Quantum Motion、滑铁卢大学等组成的团队在《Nature Communications》发表题为“Artificial intelligence for quantum computing”（量子计算的人工智能）的综述文章，Yuri Alexeev为论文第一作者，Mark E. Wolf为论文通讯作者。文章系统梳理了AI技术在量子计算全链路中的应用与突破，为两大前沿领域的融合发展描绘了清晰蓝图。
算力困局下的“破局者”：AI为何成为量子计算的关键助力
量子计算的理论潜力早已被证实。无论是破解复杂密码体系、模拟生物大分子结构，还是优化大规模工业流程，其算力优势都无可替代。但在实际落地过程中，量子计算面临着“理想丰满、现实骨感”的困境。
从硬件层面看，当前量子比特普遍存在噪声干扰、相干时间短等问题，即便是实现基础的容错运算，也需要更高效的量子纠错编码和译码算法；从软件层面而言，量子电路的编译、优化与参数调优，会随量子比特数量增加呈现指数级复杂度，经典算法已难以应对。
而AI技术，尤其是深度学习的高维模式识别与数据驱动学习能力，恰好能适配量子计算的非线性复杂特性。本文指出，AI与量子计算的结合并非偶然：量子系统的数学模型具有高维度、强耦合的特点，传统解析方法难以精准刻画，而基于神经网络的AI模型可通过海量数据训练，自主挖掘量子系统的潜在规律，为量子计算的全链路升级提供技术支撑。同时，AI技术也能缓解量子计算的“算力焦虑”，通过生成式模型简化量子电路设计、用强化学习优化量子器件控制，实现“以智提质”。
全栈渗透：AI重塑量子计算的六大核心环节
本篇综述将AI在量子计算中的应用，按照量子计算机的运行流程拆解为六大核心环节，覆盖从硬件设计到结果解读的全生命周期，展现了AI技术的全方位赋能。
（一）硬件研发与设计：从“经验驱动”到“智能迭代”
量子硬件的研发是典型的高投入、长周期工程，传统模式依赖科研人员的经验积累和反复实验，效率极低。AI技术的介入，让量子器件设计实现了从“试错”到“预判”的转变。
在器件设计阶段，AI模型可通过学习超导量子电路、半导体量子点等不同架构的物理特性，自主生成优化的量子比特几何结构。例如，基于深度学习的模型已成功设计出超越传统transmon、fluxonium架构的新型量子电路，还能优化多量子比特门的性能，自动适配半导体量子器件的制造偏差。在量子系统建模层面，AI可实现哈密顿量学习和林德布拉德主方程拟合，精准刻画封闭系统与开放系统的量子动力学，甚至能通过迁移学习，将成熟系统的模型迁移到新型量子体系中，大幅缩短研发周期。不过论文也指出，当前AI模型的预测能力受限于硬件仿真数据的精度，真实量子系统的复杂性仍会导致模型“失真”，这是亟待突破的瓶颈。
（二）预处理阶段：让量子算法“轻装上阵”
量子算法的实际运行，需要先完成电路编译、优化与参数初始化等预处理工作，这直接决定了量子计算的效率与成本。AI技术在此环节的核心价值，是实现量子电路的“瘦身”与“提速”。
在量子电路编译方面，AI解决了传统方法难以应对的高维难题：强化学习可将幺正矩阵分解转化为序列决策问题，自动生成逼近目标运算的量子门序列；扩散模型则能通过U-Net架构，完成3-5量子比特的电路合成，且支持连续参数调优。谷歌DeepMind推出的AlphaTensor-Quantum更是行业标杆，它通过张量分解技术，将量子电路中昂贵的非克利福德T门数量降至最低，实现了电路资源的极致优化。
图：GPT-QE工作流程
此外，生成式AI还能直接产出紧凑型量子电路。GPT-QE模型通过预训练的Transformer架构，从算子池中自主采样生成量子电路，并通过损失函数迭代优化，可快速得到适配量子本征求解的高效电路；QAOA-GPT则针对组合优化问题，生成即插即用的QAOA电路，大幅降低了算法部署的门槛。而基于图神经网络的参数迁移技术，还能复用已有量子电路的最优参数，有效缓解变分量子算法中的“贫瘠高原”问题，让量子算法的训练效率提升一个量级。
（三）器件控制与优化：自动化校准的“智能管家”
量子器件的控制与校准曾是“人力密集型”工作，一套完整的量子比特调谐流程，往往需要量子物理学家团队耗费数天时间。AI技术的到来，让这一过程实现了全自动化。
在量子动力学调控上，传统的GRAPE算法依赖精准的量子系统模型，而基于无模型强化学习的方法，可将量子系统视为“黑箱”，通过硬件反馈直接学习最优控制策略，已成功实现超导量子比特的门操作和3D超导腔的量子纠错。针对半导体量子点这类复杂体系，贝叶斯优化、卷积神经网络（CNN）等技术可完成从粗调到精调的全流程自动化，甚至能跨平台适配硅基与锗基量子器件，实现“一次训练、多端复用”。
值得关注的是，大语言模型（LLM）也已介入量子器件校准。基于LLM和视觉语言模型（VLM）的AI代理，能像人类科学家一样解读量子器件的实验数据、判断校准状态，其性能已可媲美专业团队，大幅降低了量子器件运维的人力成本。
（四）量子纠错：攻克容错计算的“核心壁垒”
量子纠错是实现大规模容错量子计算的必经之路，传统的最小权重完美匹配（MWPM）译码算法，在面对高维度、强关联噪声时，存在时延高、适配性差的问题。AI技术为量子纠错提供了全新的译码范式。
目前，多种AI架构已应用于量子纠错译码：CNN可通过3D卷积捕捉量子错误的时空关联，为4D环面码实现7.1%的噪声阈值；LSTM循环神经网络能适配实验噪声数据，精准识别比特翻转与相位翻转的关联错误；Transformer模型则凭借强大的序列建模能力，实现了表面码的高效译码，其逻辑错误率显著低于传统算法，还能通过迁移学习快速适配更大码距的量子纠错码。此外，AI还能助力新型量子纠错码的发现——强化学习代理可在高维码空间中自主搜索，找到适配特定噪声模型的最优纠错码，其搜索效率比随机探索提升65倍，为容错量子计算筑牢技术根基。
图：Transformer模型
（五）后处理阶段：让量子数据“物尽其用”
量子计算的输出结果往往伴随噪声干扰，如何从海量原始数据中提取有效信息，是发挥量子计算价值的关键。AI技术在此环节的作用，是实现量子数据的“降噪”与“解读”。
在量子态判别层面，AI模型可精准解析不同量子体系的读取信号：针对超导量子比特的微波时域信号，前馈神经网络能有效降低读取串扰；对于中性原子量子计算机的灰度图像，CNN可将单量子比特读取误差降低56%；隐马尔可夫模型还能捕捉量子态的跃迁事件，实现非破坏测量，满足容错计算的严苛要求。在量子态层析与可观测量估计上，AI大幅降低了数据采集成本，ShadowGPT通过阴影层析数据训练，可预测多体哈密顿量的基态性质；CNN层析方案仅需传统方法1/10的数据量，就能实现高精度量子态重构，而基于RNN的自适应层析技术，可动态优化测量策略，适配大规模量子系统。
图：大多数量子设备架构需要特定的调谐和控制协议才能作为量子比特运行
（六）误差缓解：为NISQ时代“保驾护航”
在容错量子计算实现之前，量子误差缓解（QEM）是提升NISQ器件性能的核心手段。传统QEM技术如零噪声外推，依赖人工设定超参数，泛化性较差。AI技术则为QEM提供了更灵活的解决方案。
基于随机森林、图神经网络的模型，可直接输入不同规模量子电路的含噪期望值，输出无噪预测结果，其性能全面优于线性零噪声外推。研究表明，这类AI模型可在100量子比特的硬件上实现高效误差缓解，还能通过融合实验数据优化模型，降低实际应用的采样成本。不过论文也强调，AI辅助的QEM仍无法突破 “噪声规模与采样开销正相关”的底层限制，且缺乏严格的统计误差边界，难以满足高精度计算需求。
机遇与挑战：AI与量子计算融合的未来图景
尽管AI已在量子计算领域展现出强大潜力，但两大技术的融合仍面临多重挑战。从技术层面看，AI模型的训练需要海量高质量数据，而真实量子器件的数据采集成本极高，依赖经典仿真又会受限于算力；量子纠错译码的AI模型，其训练数据量会随纠错码距指数级增长，码距达到25时需10¹³-10¹⁴量级样本，这对存储与算力都是巨大考验；同时，经典AI的本质限制了其对大规模量子系统的仿真能力，只能作为量子硬件的“辅助工具”，而非“替代品”。
从产业生态层面，论文提出了三大破局方向：一是构建“量子-AI超级计算平台”，将量子处理器与AI超算深度融合，打通低时延的量子-经典互联链路，同时开发AIcopilots降低量子应用的开发门槛；二是扩充高质量数据集，通过GPU加速的量子仿真生成合成数据，弥补真实数据的不足；三是加强跨学科协作，推动AI领域的扩散模型、高级强化学习等前沿技术与量子计算结合，甚至探索AI驱动的新型量子算法设计，解锁更多未被发掘的算力场景。
结语：从“协同”到“共生”的下一代计算革命
AI与量子计算的融合，本质上是两大前沿科技的“双向赋能”。AI为量子计算扫清技术障碍，加速其从实验室走向产业化；量子计算未来也有望突破经典AI的算力瓶颈，催生量子机器学习等全新范式。这篇综述的价值，不仅在于系统梳理了现有技术成果，更在于为行业指明了融合方向：未来的量子计算，将是“AI驱动设计、AI优化控制、AI解读结果”的全智能体系，而AI技术也将在与量子计算的协同中，开拓出更广阔的应用边界。
对于量子科技领域而言，这场融合不是简单的技术叠加，而是下一代计算范式的重塑。随着AI技术的持续渗透，量子计算有望提前跨越NISQ时代的局限，早日实现从“理论潜力”到“实际价值”的转化，为密码学、材料科学、生物医药等领域带来颠覆性变革。
https://www.nature.com/articles/s41467-025-65836-3
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