量子计算与人工智能融合应用 - 公司依托中国第三代自主超导量子计算机"本源悟空"，与相关单位合作拓展量子人工智能场景应用，加速技术成果从实验室验证向产业落地转化 [1] - 量子计算与人工智能的融合被视为下一代计算革命的重要方向，量子计算的叠加态与纠缠态特性在并行计算、全局优化等任务中具备天然优势，可突破传统算力限制 [1] 量子人工智能技术突破 - 公司研发的量子神经网络图像识别算法在复杂图像识别任务中的效率与稳定性显著优于传统模型 [1] - 科研团队重点攻关量子人工智能在核磁共振(MRI)图像重建领域的应用，通过量子经典混合神经网络架构提升MRI图像重建精度，解决传统成像技术速度慢、质量与效率难以平衡的痛点 [1] 医疗健康领域应用案例 - 量子计算与人工智能深度融合技术可提升乳腺钼靶图像筛查精度，辅助医生提高乳腺癌筛查效率，降低误诊率和漏诊率 [2] - "本源悟空"已实现人工智能大模型微调、图像识别、医疗影像分析等量子人工智能场景应用 [2] 未来发展规划 - 科研团队将加速构建量子计算与人工智能融合的产业应用生态 [2]

量子计算与玻色子采样技术突破 - 玻色子采样被视为证明量子计算优于经典计算的重要里程碑，但实际用途长期未明确 [1] - 日本研究团队首次将玻色子采样应用于图像识别任务，为量子AI现实应用开辟新路径 [1] - 仅用三个光子和线性光学网络即构建出图像分类系统，展示低能耗混合量子方法的潜力 [1] 玻色子采样原理与实验设计 - 光子因波动性产生干涉效应，在光学网络中形成超级计算机难以预测的复杂分布 [2] - 实验将灰度图像数据压缩后编码至单光子量子态，通过光学网络干涉形成高维模式 [2] - 系统通过探测器记录光子输出位置，采样形成概率分布后结合线性分类器完成识别 [2] 技术性能与应用前景 - 系统在所有测试图像数据集上准确率显著超越同规模传统机器学习方法 [2] - 该技术可应用于刑侦分析、医学诊断等图像识别关键领域 [1] - 混合量子架构为量子AI落地提供可行方案，突破经典计算瓶颈 [1][2]