本報記者近日從安徽省量子計算工程研究中心獲悉，中國第三代自主超導量子計算機“本源悟空”再次刷新紀錄，其全球訪問量已突破3000萬次大關，累計完成超54萬個全球量子計算任務，應用領域持續拓展並取得實質性突破。繼成功完成全球首個十億級參數人工智能大模型微調任務后，“本源悟空”研發團隊正依托其自主算力優勢，聯合多方深化量子人工智能應用合作，加速技術成果從“實驗室驗証”向“產業落地”轉化。

　　“量子計算與人工智能的融合，被視為下一代計算革命的重要方向。人工智能在處理高維數據、復雜優化問題時，常面臨計算復雜度指數級增長的瓶頸﹔而量子計算憑借疊加態與糾纏態特性，在並行計算、全局優化等任務中具備天然優勢，二者的互補性為突破傳統算力限制提供了全新路徑。”“本源悟空”研制團隊總負責人、安徽省量子計算工程研究中心主任郭國平進一步揭示了量子人工智能的本質：“量子人工智能不是簡單的技術疊加，而是通過底層邏輯重構，為復雜問題提供新的解決范式。”

　　在蚌埠醫科大學第一附屬醫院放射科的一次診療實踐中，醫生將一位50歲女性患者的雙側乳腺鉬靶影像，上傳至由蚌埠醫科大學與本源量子聯合研發的“乳腺癌鉬靶健康檢測真機應用”系統。令人驚嘆的是，短短幾十秒，系統便精准完成了影像分析：不僅清晰標注出微小鈣化灶，更以高亮方式突出顯示——這些正是傳統算法極易忽略且在臨床中難以界定的早期乳腺癌潛在征象，為及時診斷提供了關鍵助力。

　　實現這種微小病灶精准識別的重要力量，正是“本源悟空”自主量子算力與人工智能的深度融合。安徽省量子計算工程研究中心副主任趙雪嬌表示：“量子計算與人工智能的深度融合，為醫療人工智能領域開創了量子加速的全新范式。”她告訴記者，團隊研發的這套系統依托“本源悟空”提供的強勁量子算力支撐，憑借復雜影像的高效解析、多模態數據的協同研判以及持續進化的智能診斷模型這三大優勢，實現了早期診斷的精准化飛躍，顯著提升了乳腺鉬靶圖像的篩查精度，有效輔助臨床醫生提高篩查效率，並大幅降低了誤診與漏診的風險。

　　目前，本源量子開發的量子神經網絡圖像識別算法，因其在復雜圖像識別任務中展現的遠超傳統模型的效率與穩定性，已被國內多個研究院所採用。以此技術積累為基礎，本源量子正積極向醫療健康領域拓展量子人工智能應用場景。除了“乳腺癌鉬靶健康檢測真機應用”的成功落地，國內某三甲醫院近期也與團隊達成合作，以“本源悟空”為計算后端，重點攻關量子人工智能在MRI（核磁共振）圖像重建領域的應用，旨在利用量子經典混合神經網絡架構，高效重構MRI原始數據，提升圖像重建精度，解決傳統MRI成像速度慢、圖像質量與加速效率難以平衡的臨床痛點。

　　從大模型微調的技術驗証，到圖像識別、醫療影像的場景落地，中國第三代自主超導量子計算機“本源悟空”正在撬動量子計算與人工智能融合的產業生態。

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