量子计算走上桌面!“小盒子”跑通端到端,数据全程不出门

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量子计算走上桌面!“小盒子”跑通端到端,数据全程不出门
7802点击    2026-09-28 09:50

量子计算大概是眼下最难上手的前沿技术之一。


想跑通一个量子算法,你得先懂量子线路,会写专用代码,用量子模拟器配合GPU加速运算或者连接真机平台计算。数据要不要传到云上,也需要额外考量。这么高的门槛,把大多数开发者挡在了外面。


9月20日,上海漕河泾会议中心,酉术量子举办了一场发布会,主题叫“酉核有术·叠加万象”。这家公司由上海交通大学的科研团队孵化,当天全球首发了异构计算硬件底座UnitarySpark,同时上线了UnitaryLab 2.5公测版,一个用自然语言驱动的量子科学计算平台。


它想做的事其实很朴素:你用大白话把一个科学问题讲清楚,剩下的交给机器,让它替你去跑量子计算。


量子计算走上桌面!“小盒子”跑通端到端,数据全程不出门


量子计算为什么“用不起来”


这几年,量子计算的新闻几乎都围着“比特数”转。


可对真想拿它解决问题的人来说,卡住他们的往往不是比特数,而是“到底怎么用”。


工程和科学里的真实问题,如流体、热传导、电磁场仿真、分子模拟、金融建模,多半是连续型的复杂计算,光靠量子一种算力很难搞定,需要量子算力与经典模拟算力(GPU/CPU)协同求解。


更大的难点不在于算力平台互通,而是大量实际场景的问题,很难直接转化为适配量子计算的数学表达,需要研究者自行完成问题映射、模型重构,门槛很高。


此外,云上“量超智”融合是一种可行路线,但很多实验参数、模型配置这些核心数据一旦离开本地,安全和合规就成了绕不过去的坎。更何况不少端侧场景,本来就要求本地部署。


说白了,行业缺的是一个能把这些异构算力统一管起来、提供量子解决方案的载体,UnitarySpark就是奔着这个来的。


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说句话,就能跑量子计算


这次发布最有意思的地方,是人和机器打交道的方式变了。


UnitarySpark和UnitaryLab里都内置了AI Agent。


你不用先变成量子专家,把问题用自然语言说清楚就行:想解一个什么样的偏微分方程,想跑哪一类量子算法,想做什么工程仿真。


Agent会接着把这些话翻译成数学问题、算法参数和能执行的任务,再调度底层算力,一步一步把结果跑出来。


NVIDIA官网2026年9月的一则成功案例,给了个直观的数字:原本大概要12步的手动编码,现在压缩成约3句自然语言描述,交互频次少了大约75%。


所以这里的Agent并不是一个聊天窗口。它更像是站在你和底层算力之间的调度中枢:听懂问题、补齐参数、选对算法,最后再把结果解释给你听,一整套都自动走完。


“量子计算的下一个瓶颈不只是算力本身,更在于如何让用户真正用好这些算力。”酉术量子联合创始人张镭教授说。


在他看来,有了Agent,科研人员只要把问题描述出来,系统就能自动跑完从参数生成到仿真执行的全流程,量子计算的使用门槛被大幅拉低了。


一台桌面机器,提供端到端量子解决方案


“自然语言驱动”管的是好不好上手。UnitarySpark这台机器要管的,是在哪儿跑、跑得安不安全。


它的定位是“异构计算第一代底座产品”,把量子模拟、GPU加速、Agent交互和真机互联塞进同一台工作站。量子计算软件有了专属一体化底座,不必再手动搭建、组合各类通用计算环境。


数据留在本地是第一位的。推理、算法执行、数据存储,全都在本地工作站里完成,实验参数和模型配置不用上云。


对金融建模、药物设计这类碰不得敏感数据的场景来说,“数据不出门”已经不只是个加分项,而是合规的硬要求。


真机互联是另一头。UnitarySpark预留了真机接口,用一套统一的Circuit API把模拟器和真实量子处理器连起来。算法在模拟器上调好了,直接切到真机上跑,代码不用改,工具也不用换。


酉术量子已经和国盾量子等几家量子硬件头部企业合作,正在把“从模拟到真机”这条链路验证跑通。


至于夹在中间的那层Agent交互,前面已经讲过,它就是把使用门槛拉低的那把钥匙。


“UnitarySpark不是简单的本地设备,而是可以放在桌面的量子计算工作台。”酉术量子CTO胡俊鹏博士这么形容。


桌面级部署守住数据安全,Agent交互降低门槛,真机互联打通从模拟到实验的最后一公里,“我们希望把异构算力拧成一股绳,交付到科研人员手里。”


真正的地基,是一套叫“薛定谔化”的原创算法


硬件和Agent之外,酉术量子真正压箱底的东西,是一套叫“薛定谔化”的原创算法框架,出自上海交通大学量子科学计算团队。


量子计算的应用研究,过去大多盯着组合优化这类离散问题。


可科学和工程里更多的是连续型问题,它们一直缺一条有效的量子化求解路径。


“薛定谔化”的巧劲在于一次数学变换:把原本“非酉”的微分方程问题,转成量子系统能直接处理的“酉演化”形式。


这么一来,很多看上去和量子毫不相干的科学计算问题,就有了一条统一的量子执行路径。碰上高维、多尺度这类复杂场景,理论上相比经典方法,有机会拿到代数级甚至指数级的加速。


这套算法的分量,看一个背书就够了:它进了国家自然科学基金委“十四五”优秀成果选编,是2024年数学领域唯一的代表性成果,还被纳入了上海交通大学2030计划。


酉术量子这家公司,就是围着这套算法长出来的。2025年,上海交大的顶尖科研团队发起成立了这家公司,想做的就是把量子计算从实验室推到产业里。


在“薛定谔化”之上,团队搭起了UnitaryLab平台,把算法设计、量子模拟、线路构建、真机执行、智能任务组织和结果验证串成一条线,从科学问题建模一直走到量子实验验证,形成一个完整的研究闭环。


从NVIDIA官网成功案例,到一整条产业链


原创算法到底能不能落地,最后还是得看产业界认不认。


眼下,基于UnitarySpark底座的本地推理和量子计算AI Agent工作流,落地实践已经验证跑通。UnitaryLab基于NVIDIA DGX Spark的实践,入选了NVIDIA官网的成功案例。它还进了“AI for Industry”首批能力清单,拿下了“2026优秀国产自主工业仿真软件”典型案例。


发布会当天也签了一批新合作。酉术量子和上海国盾量子、上海玻色元培量子、上海中器无量量子达成战略合作,接下来会一起做软硬件适配、硬件互联和场景验证,把“从算法开发到真机执行”这条链路打通。


除此之外,还有一批企事业单位签了产业和场景合作意向,覆盖金融、气象、生物医药、人工智能、量子教育教学等领域。


到这一步,酉术量子“算法+平台+底座”的全栈布局算是拼齐了。量子计算,也确实正在从遥远的云端,挪到开发者的桌面上。


量子计算走上桌面!“小盒子”跑通端到端,数据全程不出门


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招募首批UnitaryLab产品体验官,一起做量子实验


对酉术量子来说,这次发布只是个开头。他们更想做的,是把量子计算递到更多开发者手上。


你不用成为量子专家,就可以直接上手:把科学问题用自然语言讲清楚,就能调用量子算力,在本地把想法真的跑一遍。


酉术量子即将发起“UnitaryLab产品体验官”计划,邀请一批希望“尝鲜”的开发者使用UnitaryLab,一起把更多真实课题搬上量子平台做实验,并在社交平台分享量子计算实验。


文章来自于微信公众号 “量子位”,作者 “量子位”

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