文章核心观点 - MicroCloud Hologram Inc (HOLO) 发布了一款基于串并行架构的全新FPGA量子计算模拟框架 该框架通过创新的硬件级数据路径设计和重新定义量子门操作的执行模式 实现了资源利用率的线性降低 标志着公司在量子计算硬件加速方向迈出的关键一步 [1][2][12] 技术突破与架构创新 - 新框架采用串并行组合模式 将量子门操作分解和调度 使其能在时间维度上复用执行 而非在空间维度上刚性扩展 从而解决了多量子比特门操作带来的指数级资源开销问题 [4][5] - 在逻辑层面 该架构将量子态向量作为数据流在硬件内串行处理 并通过严格控制数据路径 使每个量子比特接受门操作时能共享大量资源 在需要并行执行的关键步骤则使用适度并行模块加速 以平衡性能与资源消耗 [6][7] - 该串并行架构的核心思想是：并行用于关键数据吞吐 串行用于门级复用 共同实现线性资源节省 这是硬件量子模拟架构的一项重要技术突破 [7] - 该框架执行全链优化 从数据流控制、寄存器布局到定点量化策略 使资源使用量随量子比特数量近似线性增长 而非指数增长 [8] 性能验证与应用潜力 - 该技术已在量子傅里叶变换和Grover搜索等核心量子算法上得到验证 为未来模拟数百至数千量子比特级别的量子电路提供了可扩展的路径 [2] - 实验表明 在处理Grover算法时 该框架在保持低硬件占用率的同时 相比传统软件模拟器实现了数量级的速度提升 使FPGA模拟成为未来量子算法调试的重要工程工具 [10] - 量子傅里叶变换是许多量子算法的核心 在经典系统中需要处理大量受控相移门和交换操作 导致巨大的硬件开销 新框架为此类算法提供了高效模拟方案 [9] 产品定位与公司战略 - 此次发布的成果不仅是一个FPGA量子算法模拟器 更是一个完整的基线框架 为未来所有基于硬件的量子模拟研究提供了可扩展的基础 [11] - 该框架提供了完整的硬件模板 包括量子态读写模块、量子门执行模块、复数运算单元、数据路径管理器和高层控制器 可基于此快速构建新的算法模拟模块 [11] - 该框架为未来大规模量子算法的验证提供了一个工程化、可扩展且低成本的解决方案 [12] - 公司认为 该框架将成为学术界和工业界共同使用的标准量子算法模拟平台之一 加速量子计算真正进入工程实现和大规模应用的时代 [13] - 公司致力于全息技术研发与应用 同时专注于量子计算和量子全息等前沿技术发展 其目标是成为全球领先的量子全息和量子计算技术公司 [14] - 公司拥有超过30亿元人民币的现金储备 并计划从现金储备中投入超过4亿美元用于区块链、量子计算技术、量子全息技术以及人工智能AR等前沿技术领域的衍生和技术开发 [14]

公司技术发布 - 微美全息创新性地推出了量子增强深度卷积神经网络图像3D重建技术系统 [1] - 该系统首先利用量子卷积神经网络完成输入图像的特征提取 然后通过量子全连接层生成3D模型的核心参数 最后将这些参数导入量子优化的3D模型完成重建 [1] - 该技术系统包含六个核心模块 分别是量子优化数据集准备 量子辅助特征提取 量子增强参数生成 量子加速3D重建 量子精度模型评估以及交互应用接口 [2] 技术模块详解 - 量子优化数据集准备模块是技术基础 负责3D模型数据的收集与准备 并运用量子计算技术进行数据预处理和清洗 显著提升数据集质量和可用性 [3] - 量子辅助特征提取模块使用量子卷积神经网络对输入图像进行特征提取和表示 利用量子叠加和量子纠缠特性高效提取更深层次的特征 [4] - 量子增强参数生成模块通过量子全连接层或量子优化回归算法 将特征向量精确映射到三维空间 以灵活控制3D模型的形状、大小、姿态等关键属性 [5] - 量子加速3D重建模块通过融入量子反卷积层和量子上采样层 利用量子计算的并行处理能力 快速将特征向量映射到三维空间 显著提高重建效率和模型精度 [6] - 量子精度模型评估模块通过量子计算技术精确测量生成模型与原模型的差异和误差 并据此优化算法参数和改进训练数据集 [7] - 应用接口模块负责3D重建模型的可视化呈现 构建便捷的用户交互界面 支持用户实时调整模型属性和参数 [7] 技术优势与应用前景 - 相比传统3D重建算法 该技术系统凭借量子计算与深度学习的深度融合 具有精度更高、适应性更强的显著优势 [8] - 在医疗领域 该技术可用于实现病例的精准分类与诊断 [9] - 在机器人领域 该技术可提升机器人避障精度 [10] - 在制造业 该技术可实现高效精准的物品建模 [10] - 未来 该技术还可与增强现实、虚拟现实等技术深度融合 结合量子计算的持续突破 拓展更丰富的应用场景 [10] 公司背景与战略 - 微美全息致力于全息技术的研发与应用 其全息技术服务包括基于全息技术的全息激光雷达解决方案、全息激光雷达点云算法架构设计、技术全息成像解决方案、全息激光雷达传感器芯片设计以及全息车辆智能视觉技术 [11] - 公司为全球客户提供全息技术服务 同时也提供全息数字孪生技术服务 并拥有专有的全息数字孪生技术资源库 [11] - 公司聚焦量子计算和量子全息等发展 现金储备超过30亿元人民币 [11] - 公司计划从现金储备中投入超过4亿美元 用于参与区块链开发、量子计算技术开发、量子全息技术开发以及人工智能AR等前沿技术领域的衍生和技术开发 [11] - 公司的目标是成为全球领先的量子全息和量子计算技术公司 [11]

公司股价与交易表现 - 2025年12月17日，盟云全息股票开盘上涨2.15%，报3.136美元/股 [1] - 当日成交额为6.0万美元，公司总市值为4568.31万美元 [1] 公司财务业绩 - 截至2025年06月30日，公司收入总额为1.6亿人民币，同比增长24.04% [1] - 同期归母净利润为2.38亿人民币，同比增长297.04% [1] 公司背景与业务 - 公司前身为Golden Path Acquisition Corporation，于2018年5月9日在开曼群岛注册成立 [1] - 公司专注于全息技术的研发和应用，致力于为全球客户提供领先的全息技术服务 [1] - 公司业务还包括为客户提供全息数字孪生技术服务，并建立了全息数字孪生技术资源库 [1]

公司股价与交易表现 - 2025年12月16日，盟云全息盘中上涨3.01%，报收于3.029美元/股 [1] - 当日成交额为16.11万美元 [1] - 公司总市值为4411.71万美元 [1] 公司财务业绩 - 截至2025年06月30日，公司收入总额为1.6亿人民币，同比增长24.04% [1] - 同期归母净利润为2.38亿人民币，同比增长297.04% [1] 公司背景与业务 - 公司前身为Golden Path Acquisition Corporation，于2018年5月9日在开曼群岛注册成立 [1] - 公司专注于全息技术的研发和应用，致力于为全球客户提供领先的全息技术服务 [1] - 公司业务包括为客户提供全息数字孪生技术服务，并建立了全息数字孪生技术资源库 [1]

公司技术产品发布 - 公司MicroCloud Hologram Inc (NASDAQ: HOLO) 开发了一款量子驱动的3D智能模型，该系统深度融合了量子计算与人工智能技术，用于3D建模和图像处理 [1] - 该模型利用量子深度学习技术精确分析海量数据，高效提取核心特征，并能在无需过多人工干预的情况下自动生成满足用户需求的高精度3D模型和图像 [1] 模型架构与核心优势 - 模型采用量子优化的分布式架构，由多个功能子系统协同组装而成，该设计能灵活实现子系统的扩展与升级，并利用量子计算的并行处理能力提升整体系统的稳定性和可扩展性 [2] - 相比传统3D自动生成系统，该模型具备三大核心优势：利用量子智能算法与分布式计算技术高效处理海量数据；通过量子深度学习算法精确提取特征以生成高质量3D模型和图像，实现参数化自动生成，减少人工干预和时间成本；依靠量子优化分布式架构实现快速、灵活、稳定的系统扩展，并配有多层量子安全技术保障用户数据安全与隐私 [7] 核心子系统功能 - 量子增强数据采集子系统负责从各类数据源收集、整理和存储原始数据，并通过量子数据预处理技术完成数据清洗，支持3D建模数据和图像数据等多种类型和格式，利用量子计算将数据转换为统一格式进行存储管理 [3] - 量子加速模型训练子系统作为模型核心，采用量子深度学习算法对收集的数据进行深度分析，精确提取数据特征并自适应优化模型参数，以完成模型验证和性能评估 [4] - 量子智能自动生成子系统集成了复杂的量子计算机视觉算法、3D建模技术和量子数据流处理技术，利用训练成熟的模型根据用户需求和输入参数快速生成符合标准的3D模型和图像 [4] - 量子安全数据管理子系统负责协调管理收集的数据、模型参数、生成结果等信息，涵盖量子加密存储、备份、恢复、版本控制和访问控制等功能 [5] - 量子赋能数据可视化子系统通过图形界面直观呈现生成的3D模型和图像，并利用量子计算提升可视化渲染效率 [5] - 量子强化系统安全子系统采用量子加密通信、量子访问控制和安全日志量子脱敏记录等技术手段，为数据安全、隐私保护和系统稳定运行提供全方位保障 [5] 子系统协同与部署 - 子系统间通过量子加密接口实现通信，高效共享数据和资源 [6] - 每个子系统部署在独立的容器中，可实现独立部署和升级，并依赖量子分布式架构来增强系统的并发处理能力和整体性能，同时减少单个子系统故障对整体模型的影响范围 [6] 公司业务与战略规划 - 公司致力于全息技术的研发与应用，其全息技术服务包括基于全息技术的激光雷达解决方案、全息激光雷达点云算法架构设计、技术全息成像解决方案、全息激光雷达传感器芯片设计以及全息车辆智能视觉技术，为提供全息高级驾驶辅助系统的客户服务 [8] - 公司还提供全息数字孪生技术服务，并拥有专有的全息数字孪生技术资源库，该资源库结合了全息数字孪生软件、数字内容、空间数据驱动的数据科学、全息数字云算法和全息3D捕获技术 [8] - 公司重点关注量子计算和量子全息等领域的开发，拥有超过30亿元人民币的现金储备，并计划从现金储备中投入超过4亿美元用于区块链开发、量子计算技术开发、量子全息技术开发以及人工智能AR等前沿技术领域的衍生和技术开发 [8] - 公司的目标是成为全球领先的量子全息和量子计算技术公司 [8]

核心观点 - 公司创新性地提出“量子度”概念，为量子系统同步特性研究建立了全新理论框架 [1] 理论基础 - 研究基于对量子系统基本特性的深刻理解，其与经典系统的本质区别在于独特的量子特性，如量子叠加和量子纠缠 [2] - 技术框架基于量子信息技术理论基础，以同步的非对易观测量数量作为量子度的度量标准，突破了经典同步理论的局限 [2] - 该理论框架不仅与现有同步测量方法保持兼容，更能精确捕捉量子系统的独特物理属性 [2] 技术实现 - 选择由两个弱相互作用的腔量子比特系统组成的量子系统作为实验平台，这些系统通过腔之间的玻色子激发交换进行耦合 [3] - 在具体操作过程中，重点关注泡利算符期望值的同步特性，通过精确测量和数据分析验证量子度的有效性和可靠性 [3] 应用前景 - 量子度概念在量子计算机同步控制、量子传感器精度提升、量子通信系统性能优化等多个领域展现出广阔应用前景 [4] - 在超导量子电路系统中，量子度的精确测量为量子比特同步控制提供了新技术路径 [4] - 随着量子技术的持续发展，量子度的测量精度和应用范围将进一步扩大 [4] 公司概况与战略 - 公司致力于全息技术的研发与应用，业务范围包括基于全息技术的激光雷达解决方案、全息激光雷达点云算法架构设计、全息成像解决方案等 [5] - 公司提供全息数字孪生技术服务，并拥有专有的全息数字孪生技术资源库 [5] - 公司重点关注量子计算和量子全息等前沿领域发展，现金储备超过30亿人民币，并计划从现金储备中投入超过4亿美元用于区块链、量子计算技术、量子全息技术以及人工智能AR等前沿技术领域的开发 [5] - 公司目标是成为全球领先的量子全息和量子计算技术公司 [5]

技术发布核心 - 公司发布了一项基于混合量子-经典学习的量子卷积神经网络多类分类方法 [1] - 该技术展示了量子计算在图像识别和复杂分类任务中的巨大潜力 [1] - 此项技术为后摩尔时代人工智能的发展提供了新路径 [1] 技术研发背景 - 深度学习在计算机视觉、语音识别等领域快速普及，但经典神经网络在算力、能耗和模型复杂度上遇到瓶颈 [2] - 数据规模持续扩大和分类任务类别增加的趋势下，传统计算架构的局限性日益明显 [2] - 量子计算利用叠加和纠缠等特性，在组合优化、矩阵运算等方面与机器学习需求高度契合 [2] 技术核心架构 - 核心技术是多类分类模型，结合了量子卷积神经网络与混合量子-经典优化框架 [3] - 基于TensorFlow Quantum平台构建，整合了量子电路和经典优化器的训练机制 [3] - 使用MNIST数据集中的四类手写数字图像作为训练和验证对象，数据通过8个量子比特完成编码，并辅以4个辅助量子比特 [3] 模型设计创新 - 提出全新的量子感知器模型，以量子态演化和测量为核心，将卷积神经网络的特征提取概念引入量子电路结构 [4] - 量子感知器利用量子门的叠加和纠缠效应自然形成高维特征映射，在更小的参数空间内具备复杂函数表达能力 [4] - 进行了电路优化，包括减少冗余门操作、改进层间纠缠结构，并引入参数化旋转门以增强非线性特征提取 [4] 训练过程与机制 - 采用混合量子-经典学习机制，量子电路负责量子态编码和演化，输出测量结果作为量子概率分布 [5] - 经典计算单元通过softmax激活函数进行归一化，形成分类概率，并使用交叉熵损失函数衡量预测与真实标签的差距 [5] - 通过经典优化器迭代更新量子电路参数，结合了量子计算在特征建模和经典计算在优化算法上的优势 [5] 实验结果与性能 - 在四分类任务场景中，该量子卷积神经网络的准确率与相同参数规模下的经典卷积神经网络相当 [6] - 实验结果证明了量子神经网络在实际任务中的可行性，强化了量子机器学习作为未来技术方向的价值 [6] 技术实现逻辑 - 技术实现包含三个核心阶段：数据编码采用振幅编码将MNIST图像映射到8个量子比特 [7] - 量子卷积模块通过量子门排列和纠缠实现局部特征提取和全局特征组合，类似于经典卷积网络中的卷积核和池化操作 [7][8] - 分类输出阶段，量子测量得到的概率分布进入softmax层，通过混合优化框架持续调整量子门旋转参数，逐步逼近最优解 [8] 行业应用背景与意义 - 多类分类任务广泛存在于计算机视觉、医疗图像分析、语音识别、自然语言处理、金融风控等场景 [10] - 传统深度学习方法面临高能耗、长训练时间和强计算资源依赖等制约因素 [10] - 该量子卷积神经网络方法通过将经典卷积结构移植到量子计算框架，降低了模型训练的计算复杂度，为未来算力突破提供了可能性 [10] 未来发展规划 - 该技术为量子机器学习在更复杂、更广泛任务中的应用奠定了基础 [11] - 随着量子硬件进步，模型有望扩展至大规模图像识别、实时视频处理等前沿场景 [11] - 公司计划在后续研发中进一步优化量子电路的可扩展性，探索多层量子卷积网络与深度残差结构的结合 [11] 公司战略与资源 - 公司致力于全息技术的研发与应用，业务范围包括基于全息技术的激光雷达解决方案、全息数字孪生技术服务等 [13] - 公司拥有专有的全息数字孪生技术资源库，并专注于量子计算和量子全息等领域的开发 [13] - 公司现金储备超过30亿元人民币，并计划从现金储备中投入超过4亿美元用于区块链、量子计算技术、量子全息技术及人工智能AR等前沿技术领域的开发 [13]

公司财务与战略 - 公司预计2025年全年净利润将超过人民币3.5亿元 而去年同期为净亏损 [1] - 公司在2024年全年录得约人民币6300万元的净亏损 [1] - 公司目前持有的现金、现金等价物以及短期投资合计超过人民币30亿元 [1] - 公司计划从其现金储备中拨出逾4亿美元 积极投资于量子计算、区块链以及量子全息技术 [1] - 在上述最新积极消息催化下 公司股价在美股盘前一度涨超17% [2] 行业动态与市场表现 - 近期美股市场量子计算板块表现非常强劲 受益于消息面诸多积极动态 [2] - 有报道称美国政府考虑以联邦资金换取相关量子计算公司股权 引发IonQ、Rigetti、D-Wave、QCI等量子计算热门股票集体跳涨 量子主题ETF亦跟涨 [2] - 行业预期溢价得到强化 市场形成"国家级赛道"的预期 [2] 技术进展与行业前景 - IonQ宣布实现99.99%的门保真度突破 [2] - 美国科技巨头IBM宣布将关键的量子纠错算法在常规AMD FPGA上实时跑通 [2] - 业内普遍认为距离"量子优势"及"量子霸权"等关键量子拐点仅剩三至五年 [2] - 技术临界点的迫近 正将量子计算从学术话题转变为国家安全紧迫议题 [2] - 量子计算系统利用量子叠加与量子纠缠特性 提供全新计算范式 理论上能在特定领域极大超越传统二进制计算机能力 [3] - 根据谷歌声明 Willow量子芯片在基准测试中能在不到5分钟内完成一个"标准基准计算" 而传统超级计算机完成同样任务需要10-25年 [3] - 行业领军者IonQ首席执行官表示量子计算领域重大突破与变革正在迅速逼近 "量子霸权时代"即将到来 [3]

财务业绩展望 - 公司预计2025年全年将实现显著盈利，净收入将超过3.5亿元人民币，而2024年同期为净亏损约6300万元人民币，实现大幅的同比扭亏为盈 [1] - 强劲的2025年全年业绩预计将对公司2025年全年的现金状况产生积极贡献 [2] 现金状况与战略投资 - 截至当前日期，公司持有的现金、现金等价物及短期投资总额超过30亿元人民币 [3] - 公司计划从其现金储备中动用超过4亿美元，用于积极投资量子计算、区块链和量子全息技术领域 [3] - 公司期望通过投资在量子计算和量子全息技术领域建立领先地位 [3] 业务与技术介绍 - 公司致力于全息技术的研发与应用，其全息技术服务包括基于全息技术的全息激光雷达解决方案、全息激光雷达点云算法架构设计、技术全息成像解决方案、全息激光雷达传感器芯片设计以及全息车辆智能视觉技术，为提供全息高级驾驶辅助系统的客户服务 [4] - 公司向全球客户提供全息技术服务，并同时提供全息数字孪生技术服务，拥有专有的全息数字孪生技术资源库 [4] - 公司的目标是成为全球领先的量子全息和量子计算技术公司 [4]

技术突破核心 - 公司提出一种基于混合量子-经典学习的量子卷积神经网络，并成功应用于MNIST数据集的多类别分类问题，其准确率可与经典卷积神经网络相媲美 [1] - 该成就在嘈杂中等规模量子时代为应用探索提供了新途径，并展示了量子计算在机器学习任务中的实际可行性 [1] 技术方法与架构 - 该方法基于混合量子-经典学习框架，结合经典优化器和量子电路，量子组件负责特征提取和高维映射，经典组件负责损失函数优化和最终分类预测 [4] - 在输入层使用8个量子比特进行数据编码，并引入4个辅助量子比特以增强电路表达能力和非线性建模能力 [5] - 技术实现包含四个主要步骤：数据编码、量子卷积、量子池化以及输出与优化 [7][8][9][10] 创新点与优势 - 公司设计了一种新的量子感知器模型，能为量子卷积层提供更强的非线性映射能力 [11] - 提出的优化量子电路结构充分利用了辅助量子比特，在有限资源下提升了模型性能 [11] - 混合框架通过整合softmax和交叉熵函数，成功实现了量子电路参数的优化，解决了纯量子训练的收敛难题 [11] - 量子计算凭借其指数级加速和高维信息处理能力，为解决人工智能领域的问题提供了新方法，理论上可通过叠加和并行计算优势显著提升特定问题的计算效率 [3] 应用前景与行业意义 - 该技术为量子机器学习在现实场景中的应用奠定了基础，未来可应用于更复杂的数据集和任务，例如自动驾驶中的实时多类别交通标志识别、医疗影像中的病变多类别分类等 [12] - 该研究提供了一种新颖的人工智能算法解决方案，通过融合量子计算与经典学习，未来企业可在模型训练的能效、参数效率和计算加速方面获得显著优势 [13] - 该混合模型为NISQ时代的实际应用提供了一条可行路径，有助于企业在量子技术与人工智能融合的前沿领域获得竞争优势 [13] 公司背景与战略 - 公司致力于为全球客户提供领先的全息技术服务，业务范围包括高精度全息激光雷达解决方案、全息数字孪生技术服务等 [15] - 公司专注于量子计算和量子全息技术的开发，并计划在尖端技术领域投资超过4亿美元，这些领域包括比特币相关区块链开发、量子计算技术开发、量子全息开发以及人工智能和增强现实领域的衍生技术开发 [15]