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]