e休的技術(shù)人生exiu@victorlamp.com煤油燈科技

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生

exiu@victorlamp.com2025年~2026年行業(yè)趨勢(shì)洞察報(bào)告目錄總括：這又是一個(gè)最好的時(shí)代......................................................................................................................2一、量子計(jì)算穩(wěn)步發(fā)展，首批量子計(jì)算上市公司財(cái)報(bào)發(fā)布，商用進(jìn)一步加大.........................................2二、人形機(jī)器人，供應(yīng)鏈逐步成熟，開源活躍，2025年有望成為量產(chǎn)元年........................................

20三、AI在物理化學(xué)基礎(chǔ)科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用--標(biāo)志著AI已成為新的基礎(chǔ)學(xué)科............................................

28五、區(qū)塊鏈與數(shù)字貨幣，區(qū)塊鏈技術(shù)正處于3.0時(shí)代，懷疑和熱衷都趨于平靜和理性

........................

33五、衛(wèi)星通信，衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)“競(jìng)賽”全面開啟.............................................................................................

41六、自動(dòng)駕駛，到2025年，高速NOA將成為標(biāo)配，城市NOA逐步普及，競(jìng)爭(zhēng)白熱化

.................

46七、全球博弈的大環(huán)境下，專業(yè)無人機(jī)技術(shù)與產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展

..................................................................

54八、低空經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，消費(fèi)級(jí)無人機(jī)技術(shù)走向普及和多元化，類PC時(shí)代趨勢(shì)明顯.........................

61九、AI引領(lǐng)顯示與交互技術(shù)革新，手勢(shì)識(shí)別將開啟空間智能交互時(shí)代..................................................

66十、數(shù)字猿人逐步走入人們的生活中，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代數(shù)字人時(shí)代

........................................................

71十一、AI數(shù)字健康，長(zhǎng)壽解決方案，既是醫(yī)生助手，也是私人醫(yī)生.....................................................

72十二、AI+互聯(lián)網(wǎng)正在深刻改變教育和教師崗位......................................................................................

79十三、面向未來的AI操作系統(tǒng)OS

...........................................................................................................

83十四、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字內(nèi)容的草根時(shí)代，草根“好萊塢”的誕生

......................................................................

86十五、芯片的核心是生態(tài)，生態(tài)的核心是應(yīng)用，應(yīng)用的根本是完整的人口基數(shù)....................................

91附：美國(guó)對(duì)于中國(guó)的芯片管制....................................................................................................................

93煤油燈科技發(fā)布12025年~2026年行業(yè)趨勢(shì)洞察報(bào)告by煤油燈科技煤油燈科技由中國(guó)大陸、美國(guó)硅谷、以色列專家組成專業(yè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)，致力于提供深度技術(shù)洞察和行業(yè)思考?？偫ǎ哼@又是一個(gè)最好的時(shí)代“這是最好的時(shí)代，這是最壞的時(shí)代；這是智慧的年代，這是愚昧的年代；這是信仰的時(shí)期，這是懷疑的時(shí)期；這是光明的季節(jié)，這是黑暗的季節(jié)；這是希望之春，這是失望之冬

……

”這段話出自查爾斯

·狄更斯的《雙城記》，是世界文學(xué)中的經(jīng)典開篇之一。它描繪了法國(guó)大革命時(shí)期的動(dòng)蕩、矛盾與復(fù)雜性。這段話里透露出的對(duì)時(shí)代和未來的不確定感，希望與憂慮混雜的情緒，跟我們當(dāng)下的感受如此相似。過去幾年，國(guó)際局部沖突持續(xù)、大國(guó)博弈、房?jī)r(jià)下跌、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)變緩、互聯(lián)網(wǎng)公司裁員、高校畢業(yè)生就業(yè)困難“畢業(yè)即失業(yè)”、………,給人感覺我們遇上了一個(gè)糟糕的時(shí)代。任何大時(shí)代來臨之前，總會(huì)有幾年的靜默醞釀期，甚至帶有幾分的悲觀和失望，經(jīng)過幾年之后的創(chuàng)新“靜默”期，我們已經(jīng)感受到了又一個(gè)最好的時(shí)代，今天出現(xiàn)的物理化學(xué)諾貝爾獎(jiǎng)發(fā)給AI

科學(xué)家、量子計(jì)算公司、深度求索(DeepSeek)、宇樹科技、微短劇井噴之勢(shì)等是在不經(jīng)意間冒出，總是超出了大家的設(shè)想，這不是偶然，而是一個(gè)大趨勢(shì)，大發(fā)展的時(shí)代正在徐徐開啟！我們認(rèn)為，2025

年必然是這個(gè)新技術(shù)大發(fā)展時(shí)代的開始！一、量子計(jì)算穩(wěn)步發(fā)展

，首批量子計(jì)算上市公司財(cái)報(bào)發(fā)布

，商用進(jìn)一步加大1）量子計(jì)算機(jī)

QuantumComputer

是不是已經(jīng)到來？美國(guó)計(jì)算機(jī)科學(xué)家

ScottJoelAaronson“如果有人認(rèn)為我們即將獲得個(gè)人

QuantumComputer（注：量子計(jì)算機(jī)），這將加快我們所做的一切，則需要告訴他們“QuantumComputer時(shí)代”還沒有到來（事實(shí)上，可能永遠(yuǎn)不會(huì)到來）。另一方面，如果有人認(rèn)為

QuantumComputer完全是騙局或誤解，并且量子糾錯(cuò)在現(xiàn)實(shí)世界中永遠(yuǎn)行不通，那么他們需要被告知“QuantumComputer

時(shí)代”已經(jīng)到來。

”煤油燈科技發(fā)布22）Google

最新的量子芯片“Willow”到底有多厲害？2024

年

12

月

10日，谷歌重磅推出量子計(jì)算芯片“Willow”，馬斯克送上了“Wow”，奧特

曼也發(fā)來了賀電。Willow

是一款擁有

105

個(gè)物理量子比特的量子芯片，亮點(diǎn)在于其驚人的計(jì)算速度和錯(cuò)誤校正能力。Willow

能在不到

5

分鐘的時(shí)間內(nèi)完成一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算任務(wù)，而這個(gè)任務(wù)如果交給全球最快的超級(jí)計(jì)算機(jī)，可能需要超過1025

年，這個(gè)數(shù)字甚至超過了宇宙的年齡。Willow

的另一個(gè)成就是其指數(shù)級(jí)減少錯(cuò)誤率的能力。隨著量子比特?cái)?shù)量的增加，錯(cuò)誤率通常會(huì)指數(shù)增長(zhǎng)，但

Willow

通過先進(jìn)的量子糾錯(cuò)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了錯(cuò)誤率的指數(shù)級(jí)降低。每當(dāng)晶格從

3*3

增加到

5*5，再到

7*7

時(shí)，編碼錯(cuò)誤率就會(huì)以

2.14

的倍率降低。這種對(duì)邏輯錯(cuò)誤的潛在抑制為運(yùn)

行有糾錯(cuò)的大規(guī)模量子算法奠定了基礎(chǔ)。3）量子計(jì)算的教主和旗手

ScottJoelAaronson

的對(duì)

Google“Willow

”的反饋量子計(jì)算的教主和旗手，美國(guó)計(jì)算機(jī)科學(xué)家

ScottJoelAaronson

在他的博客也做了一些點(diǎn)

評(píng)。Aaronson

明確

Willow

進(jìn)步大體上符合多數(shù)人的預(yù)期：“對(duì)于過去五年一

直在關(guān)注實(shí)驗(yàn)量子計(jì)算的人來說（比如說，從

2019

年谷歌的原始

量子霸權(quán)里程碑開始），這里沒有什么特別的震驚。自

2019

年以來，谷歌在其芯片上的

量子比特?cái)?shù)量大約翻了

一

番，更重要的是，將量子比特的相干時(shí)間提高了

5

倍。與此同

時(shí)，他們的

2

量子比特門保真度現(xiàn)在大約是

99.7%（對(duì)于受控-Z

門）或

99.85%（對(duì)于“iswap”門），相比之下

2019

年是~99.5%。”他談到最重要的是量子容錯(cuò)跨過了門檻，但離“真正的”容錯(cuò)量子比特還有距離：“從科學(xué)上講，最重要的

是，隨著他們?cè)黾颖砻娲a的大小，從

3×3

到

5×5

到7×

7

，谷歌發(fā)現(xiàn)他們的編碼邏輯量子比特存活時(shí)間變長(zhǎng)而不是變短。所以，這是

一個(gè)非常重

要的門檻，現(xiàn)在已經(jīng)被跨越了。正如

Dave

Bacon

對(duì)我說的，“現(xiàn)在形成了漩渦”——或

者，換個(gè)比喻，30

年后，我們終于開始觸及量子容錯(cuò)的龍尾，這條龍（

一旦完全喚醒）將允許邏輯量子比特被保存和操作幾乎任意長(zhǎng)的時(shí)間，允許可擴(kuò)展的量子計(jì)算。量子計(jì)算理論首席科學(xué)家

Sergio

Boixo

告訴我，谷歌只有在能夠以10?6

的錯(cuò)誤進(jìn)行

容錯(cuò)的兩量子比特門（因此，在遭受

一個(gè)錯(cuò)誤之前，大約可以進(jìn)行一百萬次容錯(cuò)操作）煤油燈科技發(fā)布3時(shí)，才會(huì)認(rèn)為自己創(chuàng)造了

一

個(gè)“真正的”容錯(cuò)量子比特。我們還離這個(gè)里程碑有

一段距離：畢竟，在這個(gè)實(shí)驗(yàn)中，谷歌只創(chuàng)建了

一

個(gè)編碼量子比特，甚至沒有嘗試在其上進(jìn)行編

碼操作，更不用說在多個(gè)編碼量子比特上了?！盇aronson

談到了谷歌這次秒殺超算1025年的“量子霸權(quán)實(shí)驗(yàn)”：“谷歌還宣布了在其

105

量子比特芯片上進(jìn)行新的量子霸權(quán)實(shí)驗(yàn)，基于

40

層門的隨

機(jī)電路采樣。值得注意的是，如果你使用目前已知的最佳模擬算法（基于

Johnnie

Gray

的優(yōu)化張量網(wǎng)絡(luò)收縮），以及

一

臺(tái)百億億次超級(jí)計(jì)算機(jī)，他們的新實(shí)驗(yàn)如果不考慮內(nèi)存問

題，需要大約

3

億年才能在經(jīng)典計(jì)算機(jī)上模擬，或者如果考慮內(nèi)存問題，需要大約

1025

年

（注意，自大爆炸以來只過去了大約1010

年）。

”他指出這里“1025年”結(jié)果的最大問題，也就是谷歌量子芯片的計(jì)算結(jié)果沒有直接的驗(yàn)證。他擔(dān)心谷歌沒有給予足夠的關(guān)注：“

由于同樣的原因，經(jīng)典計(jì)算機(jī)模擬這

一量子計(jì)算將花費(fèi)約1025

年，因此經(jīng)典計(jì)算機(jī)直接驗(yàn)證量子計(jì)算結(jié)果也需要約1025

年?。ɡ?，通過計(jì)算輸出的“線性交叉熵”得分）。因此，谷歌的新量子霸權(quán)實(shí)驗(yàn)的所有驗(yàn)證都是間接的，基于較小電路的外推，而這

些電路是經(jīng)典計(jì)算機(jī)可以實(shí)際檢查結(jié)果的。需要明確的是，我個(gè)人沒有理由懷疑這些外推

結(jié)果。但是，對(duì)于那些奇怪為什么我多年來

一

直癡迷于設(shè)計(jì)高效驗(yàn)證的近期量子霸權(quán)實(shí)驗(yàn)

的原因：這就是原因！我們現(xiàn)在深陷于我之前警告過的不可驗(yàn)證的領(lǐng)域。

”以色列數(shù)學(xué)家和計(jì)算機(jī)科學(xué)家，量子計(jì)算懷疑論者

GilKalai

則在博客上寫道：“我們還沒有研究

Google

Quantum

AI

的這些特定聲明，但我的一般結(jié)論適用于它

們：應(yīng)謹(jǐn)慎對(duì)待

Google

Quantum

AI

的聲明（包括已發(fā)布的聲明），尤其是那些具有特

殊性質(zhì)的聲明。這些說法可能源于重大的方法論錯(cuò)誤，因此，可能更多地反映了研究人員

的期望，而不是客觀的科學(xué)現(xiàn)實(shí)。

”GilKalai

還在這篇博文中談到了量子計(jì)算炒作和比特幣的問題：煤油燈科技發(fā)布4“當(dāng)

2019

年谷歌的量子霸權(quán)主張發(fā)布（或者更確切地說是泄露）時(shí)，有很多說法認(rèn)為這意味著量子計(jì)算機(jī)就在附近，因此比特幣所需的密碼學(xué)將是可破解的，比特幣將失去

其價(jià)值。我通常不介意“炒作”，因?yàn)樗从沉丝茖W(xué)家對(duì)他們工作的熱情和公眾對(duì)科學(xué)努力的興奮。然而，就谷歌而言，需要謹(jǐn)慎行事。例如，在

2019

年宣布“霸權(quán)”之后，比特

幣的價(jià)值在短短幾天內(nèi)（2019

年

10

月24

日左右，經(jīng)過一段時(shí)間的穩(wěn)定）從大約

9,500

美元跌至約

8,500

美元，給投資者帶來了超過

100

億美元的損失。比特幣今天的價(jià)值約為

100,000

美元。此外，谷歌的斷言可能對(duì)其它量子計(jì)算工作提出了不切實(shí)際的挑戰(zhàn)，并鼓

勵(lì)了不受歡迎的科學(xué)方法的文化。

”4）什么是跨越量子糾錯(cuò)的門檻？正如

Aaronson

所說，Willow

這次值得稱道的，不是無法直接驗(yàn)證的“量子霸權(quán)”實(shí)驗(yàn)，而

是量子容錯(cuò)跨過了門檻。上世紀(jì)

90

年代，研究人員為克服這些錯(cuò)誤奠定了理論基礎(chǔ)，稱為量子糾錯(cuò)。關(guān)鍵思想是誘使一組物理量子比特協(xié)同工作，作為一個(gè)單一的高質(zhì)量“邏輯量子比特”。然后計(jì)算機(jī)將使用許多這樣的邏輯量子比特進(jìn)行計(jì)算。他們通過冗余將許多有缺陷的組件轉(zhuǎn)化為較少的可靠組件來制造

那臺(tái)完美的機(jī)器。物理量子比特太容易失敗，糾錯(cuò)反而會(huì)適得其反。也就是增加更多的物理量子比特會(huì)使邏輯量子比特變得更糟，而不是更好。但如果錯(cuò)誤率低于特定閾值（當(dāng)前，量子硬件差錯(cuò)平衡閾值估

計(jì)為

1000

次運(yùn)算中約有

1

次錯(cuò)誤），平衡就會(huì)傾斜：你增加的物理量子比特越多，每個(gè)邏輯量子

比特就變得越有彈性。煤油燈科技發(fā)布5這次谷歌團(tuán)隊(duì)終于跨越了這個(gè)閾值。他們將一組物理量子比特轉(zhuǎn)化為一個(gè)邏輯量子比特，隨著他們向該組添加更多的物理量子比特，邏輯量子比特的錯(cuò)誤率急劇下降?？紤]一臺(tái)經(jīng)典計(jì)算機(jī)，信息表示為一串比特，0

或

1。任何隨機(jī)的故障，如果翻轉(zhuǎn)了比特的

值，都會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤。為了防范錯(cuò)誤，可以將信息分散到多個(gè)比特上，每個(gè)

0

重寫為

000，每個(gè)

1重寫為

111。如果一組中的三個(gè)比特不是全部具有相同的值，你就會(huì)知道發(fā)生了錯(cuò)誤，多數(shù)投票將修復(fù)錯(cuò)誤的比特。但如果三元組中的兩個(gè)比特同時(shí)出錯(cuò)，多數(shù)投票將返回錯(cuò)誤的答案。如果增加每個(gè)組中的比特?cái)?shù)量，比如五比特，雖然這種更大的代碼可以處理更多的錯(cuò)誤，你也引入了更多可能出錯(cuò)的方式。只有當(dāng)每個(gè)單獨(dú)比特的錯(cuò)誤率低于特定閾值時(shí)，凈效應(yīng)才是有益

的，比如五比特版本可以容忍每個(gè)組中的兩個(gè)錯(cuò)誤。在量子世界中，情況更加棘手。量子計(jì)算中的每一步都是另一個(gè)錯(cuò)誤源，糾錯(cuò)過程本身也是如此。更重要的是，沒有辦法在不可逆地干擾它的情況下測(cè)量量子比特的狀態(tài)。所以，起初許多

研究人員認(rèn)為量子糾錯(cuò)是不可能的。目前，最具前景的糾錯(cuò)碼是表面碼（拓?fù)浯a的一種），這種糾錯(cuò)碼理論上能夠使得誤差閾值

達(dá)到

1/100（現(xiàn)在硬件能夠?qū)崿F(xiàn)的是1/1000），這對(duì)現(xiàn)在的設(shè)備非常友好。5）什么是量子糾錯(cuò)表面碼（surfacecode）？量子計(jì)算機(jī)得以實(shí)現(xiàn)，是利用了物質(zhì)在最小尺度下的獨(dú)特特性，如疊加和糾纏，以遠(yuǎn)少于經(jīng)典計(jì)算機(jī)的步驟解決某些類型的復(fù)雜問題。量子比特是支撐量子計(jì)算的信息單位。它可以利用量子干涉篩選出大量可能性中的答案。然而，量子比特的自然量子態(tài)是脆弱的，可能受到多種因素的干擾：硬件中的微觀缺陷、熱量、振動(dòng)、電磁干擾，甚至是無處不在的宇宙射線。因此，業(yè)界提出了使用邏輯信息冗余的量子糾錯(cuò)方案——量子糾錯(cuò)碼（Quantumerror-correctioncode）。也就是，將多個(gè)量子比特組合成一個(gè)邏輯量子比特，并定期對(duì)其進(jìn)行校驗(yàn)。解碼器通過使用這些校驗(yàn)來識(shí)別并糾正邏輯量子比特中的錯(cuò)誤，從而保護(hù)量子信息。其中，最有前途的策略之一是，基于表面碼的量子糾錯(cuò)。表面碼網(wǎng)格示意圖，黃色為數(shù)據(jù)量子比特，其他顏色為測(cè)量量子比特。煤油燈科技發(fā)布6圖源：GoogleResearch，黃色為數(shù)據(jù)量子比特，其他為測(cè)量用的輔助量子比特量子比特糾錯(cuò)的核心約束是量子比特只允許一次讀取，不可以復(fù)制，所以此前經(jīng)典的二進(jìn)制計(jì)算機(jī)的冗余糾錯(cuò)監(jiān)測(cè)技術(shù)不可行。幸運(yùn)的是，量子計(jì)算科學(xué)家根據(jù)量子計(jì)算的特點(diǎn)發(fā)明了表面

碼技術(shù)，根據(jù)量子比特如下特點(diǎn)發(fā)明了表面碼錯(cuò)誤檢測(cè)技術(shù)：1）量子比特雖然不可以多次讀取，但是可以進(jìn)行多次運(yùn)算操作，意思就是說操作是可以重復(fù)的；2）區(qū)域故障相通性原則，在硬件實(shí)現(xiàn)過程中，故障總是在某個(gè)區(qū)域具有聚集性或者相通性；3）量子計(jì)算的翻轉(zhuǎn)

X

門和相位

Z

門操作，可以通過兩次連續(xù)的操作回到原本的量子比特。4）通過量子糾纏可以使兩個(gè)或多個(gè)量子比特狀態(tài)關(guān)聯(lián)。這一點(diǎn)并不是必須?！氨砻娲a”（Surfacecode）是一種高效的量子糾錯(cuò)糾錯(cuò)方式，還是像經(jīng)典計(jì)算機(jī)一樣以“少數(shù)服從多數(shù)”的冗余糾錯(cuò)方式。一個(gè)量子位上不僅僅會(huì)存儲(chǔ)

0

和

1

的疊加態(tài)，還會(huì)存儲(chǔ)量子位的波動(dòng)態(tài)相位我們可以理解為-和+，因此一個(gè)量子位的存儲(chǔ)會(huì)是兩對(duì)：0、1

和-、+，這樣我們要存儲(chǔ)糾錯(cuò)狀態(tài)的時(shí)候就需要先存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的糾錯(cuò)三個(gè)位，也就是

111，然后再用少數(shù)服從多數(shù)的方式存儲(chǔ)-、+也是

3

個(gè)位，3*3

這樣就形成了九個(gè)量子位的存儲(chǔ)方式。也就是說利用九個(gè)量子

位才可以確保數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性。但是，對(duì)于量子比特來說，并不是可以直接復(fù)制

9

個(gè)量子比特，能后針對(duì)每個(gè)進(jìn)行測(cè)量，必須要有變通的方法，這個(gè)變通的方法就是把多個(gè)比特做成上下兩層，數(shù)據(jù)比特在一層，檢測(cè)用的輔助比特在另外一層，數(shù)據(jù)比特和檢測(cè)比特可以是一樣，也可以是某種確定的初始關(guān)聯(lián)性，然后煤油燈科技發(fā)布7Surfacecode

的結(jié)構(gòu)如上圖所示，所有的量子比特只能兩兩相連，而不能出現(xiàn)遠(yuǎn)程的連接。主體分為三個(gè)部分：（1）黃色面板,黃色面板是由

4

個(gè)

Z門組成，數(shù)學(xué)上表示為，其中

表示四個(gè)量子比特包圍一個(gè)面板，黃色面板是不存在與外界任何連接的。（2）藍(lán)色面板,而藍(lán)色面板由

4

個(gè)

X門組成，數(shù)學(xué)上表示為

，其中s(v)

表示四個(gè)量子比特分別包圍黃色面板的

4

個(gè)晶格頂點(diǎn)（分別占據(jù)

4

條邊）。（3）空心圓。這里空心圓就是數(shù)據(jù)量子比特。通過檢測(cè)輔助量子比特以及對(duì)數(shù)據(jù)量子比特進(jìn)行偶數(shù)次的

X

或者

Z

操作，根據(jù)操作結(jié)果確定量子比特是否發(fā)生了錯(cuò)誤。煤油燈科技發(fā)布8如圖所示，因?yàn)槲覀兛紤]原始晶格，因此假設(shè)這里發(fā)生了

X

錯(cuò)誤，即比特翻轉(zhuǎn)錯(cuò)誤。我們?nèi)ニ伎?/p>

A

算符如何發(fā)現(xiàn)這個(gè)錯(cuò)誤，并糾正這個(gè)錯(cuò)誤?，F(xiàn)在存在三種不同的比特翻轉(zhuǎn)錯(cuò)誤：1）假設(shè)連續(xù)兩個(gè)相鄰的紅色方塊只存在一個(gè)翻轉(zhuǎn)錯(cuò)誤。此時(shí)連續(xù)兩個(gè)方塊的測(cè)量結(jié)果會(huì)出現(xiàn)相反的情況，因?yàn)?/p>

X

與Z

不對(duì)易。我們發(fā)現(xiàn)，這種錯(cuò)誤的發(fā)現(xiàn)是通過測(cè)量紅色方塊來發(fā)現(xiàn)的。2）假設(shè)錯(cuò)誤存在間隔的紅色方塊，如(b)所示。此時(shí)我們還是去測(cè)量，此時(shí)發(fā)現(xiàn)紅色方框?qū)?huì)出現(xiàn)翻轉(zhuǎn)，實(shí)際上中間的紅色方塊（未畫出）檢測(cè)到偶數(shù)比特的翻轉(zhuǎn)，這樣最終還是抵消掉了。因此中間的未畫出的紅色方塊實(shí)際上檢測(cè)不到錯(cuò)誤。3）連續(xù)的

3

個(gè)錯(cuò)誤。此時(shí)發(fā)現(xiàn)中間的量子比特?zé)o法檢測(cè)到錯(cuò)誤，其他的兩個(gè)都能被紅色方塊檢測(cè)到錯(cuò)誤。因?yàn)橹虚g的量子比特的紅色方塊總能檢測(cè)到偶數(shù)個(gè)翻轉(zhuǎn)，此時(shí)測(cè)量的特征值還是1，沒有變化。很顯然，對(duì)于某些情況錯(cuò)誤是無法檢測(cè)到的。6）量子糾錯(cuò)表面碼（surfacecode）發(fā)展和突破1995

年，俄羅斯物理學(xué)家阿列克謝

·基塔耶夫聽到了量子計(jì)算的重大理論突破的報(bào)告。前一

年，美國(guó)應(yīng)用數(shù)學(xué)家彼得

·

肖爾設(shè)計(jì)了一個(gè)量子算法，可以將大數(shù)分解成它們的質(zhì)因數(shù)。基塔耶夫無法獲得肖爾論文的副本，所以他從頭開始自己設(shè)計(jì)了一個(gè)版本——結(jié)果比肖爾的更通用。加要注意這里的區(qū)別，兩個(gè)面板之間總是互易的，因?yàn)槊姘逯g要么共享

2

個(gè)或

0

個(gè)量子比特。對(duì)于黃色面板而言，圍繞這黃色面板的

4

個(gè)量子比特是算符的本征值為

1

的

本征態(tài)。而

4

個(gè)量子比特占據(jù)的4

個(gè)頂點(diǎn)而構(gòu)成的藍(lán)色面板同樣存在類似的性質(zhì)，即4

個(gè)量子比特是算符的本征值為+1

的本征態(tài)。另外，這個(gè)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)非常特殊，就是如果將晶格

沿著對(duì)角線移動(dòng)一個(gè)

cell，那么所有的

A

將變成

B，所有的

B

變成

A。我們將原圖所示的晶格稱

之為原始晶格，而將移動(dòng)后的晶格稱之為對(duì)偶晶格。由于對(duì)

X

錯(cuò)誤的保護(hù)是通過檢測(cè)Z

穩(wěn)定器的特征值翻轉(zhuǎn)來實(shí)現(xiàn)的，反之亦然，這兩個(gè)交錯(cuò)晶格分別對(duì)應(yīng)于對(duì)

X

和Z

錯(cuò)誤的錯(cuò)誤校正。因此，現(xiàn)在假定我們只用來檢測(cè)

X

錯(cuò)誤，在原始晶格中討論中就可以。煤油燈科技發(fā)布9俄羅斯物理學(xué)家阿列克謝

·基塔耶夫基塔耶夫首次提出了一個(gè)有希望的理論方法，稱為量子糾錯(cuò)的表面碼。1997

年春天的短暫訪問成果非凡?；蚋嬖V普雷斯基爾他一直在追求的兩個(gè)新想法：一種“拓?fù)洹绷孔佑?jì)算方法，根本不需要主動(dòng)糾錯(cuò)，以及一種基于類似數(shù)學(xué)的量子糾錯(cuò)碼，表面碼。起初，他不認(rèn)為那個(gè)表面碼對(duì)量子計(jì)算有用。普雷斯基爾樂觀地說服基塔耶夫，他最初想法的輕微變化值得追求。這個(gè)表面碼，基于兩個(gè)重疊的物理量子比特網(wǎng)格。第一個(gè)網(wǎng)格中的是“數(shù)據(jù)”量子比特，這些共同編碼一個(gè)單一的邏輯量子比特。第二個(gè)網(wǎng)格中的是“測(cè)量”量子比特，這些允許研究人員間接地尋找錯(cuò)誤，而不會(huì)干擾計(jì)算。表面碼有很多優(yōu)勢(shì)。其錯(cuò)誤檢查方案比競(jìng)爭(zhēng)的量子碼簡(jiǎn)單得多。它還只涉及相鄰量子比特之間的相互作用。2006

年，兩位研究人員展示了優(yōu)化版本的表面碼錯(cuò)誤閾值約為

1%，是早期量子碼

閾值的

100

倍，也就是對(duì)錯(cuò)誤率寬容了

100

倍。雖然通過足夠巧妙的工程手段，科學(xué)家預(yù)計(jì)最終能夠?qū)⑽锢砹孔颖忍氐腻e(cuò)誤率降低到

0.1%，遠(yuǎn)低于表面碼的閾值，但建造一臺(tái)全尺寸量子計(jì)算機(jī)并不容易。粗略估計(jì)表明，實(shí)際應(yīng)用肖爾的因數(shù)分解算法需要數(shù)萬億次操作。任何一個(gè)未校正的錯(cuò)誤都會(huì)破壞整個(gè)計(jì)算。因此，需要將每個(gè)邏輯量子比特的錯(cuò)誤率降低到遠(yuǎn)低于一萬億分之一。每個(gè)邏輯量子比特可能需要數(shù)千個(gè)物理量子

比特。如此巨大的物理量子比特需求就太嚇人了。谷歌團(tuán)隊(duì)花費(fèi)了多年時(shí)間改進(jìn)他們的量子比特設(shè)計(jì)和制造過程，他們采用超導(dǎo)量子比特，這是由超導(dǎo)金屬在硅芯片上制成的微小電路，一個(gè)單獨(dú)的芯片可以容納許多排列成網(wǎng)格的量子比特，這正是表面碼所要求的布局。谷歌決定將表面碼付諸實(shí)驗(yàn)。谷歌要做的第一項(xiàng)工作是，驗(yàn)證增多邏輯量子比特所包含的物

理量子比特是否會(huì)降低錯(cuò)誤率。2023

年，他們完成了驗(yàn)證。州理工學(xué)院理論物理教授兼量子信息和物質(zhì)研究所所長(zhǎng)約翰普雷斯基爾（JohnPreskill）對(duì)這個(gè)結(jié)果感到興奮，并邀請(qǐng)基塔耶夫訪問他在加州理工學(xué)院的團(tuán)隊(duì)。煤油燈科技發(fā)布10當(dāng)時(shí)，谷歌公司用他們開發(fā)的懸鈴木（Sycamore，即美國(guó)梧桐）量子芯片做了3X3（再加上

8個(gè)測(cè)量量子比特，共

17

個(gè)量子比特）和

5X5（再加上

24

個(gè)測(cè)量量子比特，共

49

個(gè)量子比特）的網(wǎng)格。沒有辦法做更大的網(wǎng)格，因?yàn)檫@款芯片只有

53

個(gè)量子比特。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，大網(wǎng)格的錯(cuò)誤率略低于小網(wǎng)格。確實(shí)是略低，將邏輯量子比特的出錯(cuò)率從

3.028%降低到了

2.914%。進(jìn)步雖小，但令

人鼓舞。谷歌繼續(xù)改進(jìn)硬件。谷歌宣布將懸鈴木量子芯片升級(jí)為柳木芯片，有

105

個(gè)量子比特，并做了

3X3、5X5

和

7X7

三種網(wǎng)格，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)格每增大一步，錯(cuò)誤率減小一半，即錯(cuò)誤率雖網(wǎng)格增大而指

數(shù)衰減。更重要的是，谷歌將邏輯量子比特出錯(cuò)率降低到物理量子比特出錯(cuò)率之下，即突破了糾錯(cuò)的“盈虧平衡點(diǎn)”?！斑@項(xiàng)研究展示了量子糾錯(cuò)碼確實(shí)能極大壓制錯(cuò)誤，實(shí)驗(yàn)中糾錯(cuò)碼的碼距從

5

提升到

7，每層錯(cuò)誤率大約下降為原來的二分之一。他們還進(jìn)一步測(cè)試了碼距

29

的糾錯(cuò)碼，錯(cuò)誤率進(jìn)一步下降

到10?10

量級(jí)。這意味著容錯(cuò)量子計(jì)算的實(shí)驗(yàn)可行性得到驗(yàn)證?！绷孔佑?jì)算機(jī)要走向?qū)嵱?，量子比特就要夠多。該研究證明可以將量子計(jì)算機(jī)變大，同時(shí)使得錯(cuò)率指數(shù)下降。根據(jù)柳木芯片的結(jié)果外推，要讓錯(cuò)誤率降到百萬分之一，需要的網(wǎng)格大小是

27X27，即需要1457

個(gè)物理量子比特。目前，量子比特?cái)?shù)最多的量子計(jì)算機(jī)來自美國(guó)原子計(jì)算（AtomComputing）公司，誕生于

2023

年

10

月，有

1180

個(gè)量子比特，距離

1457

還很遠(yuǎn)。但是，量子比特本身的擴(kuò)展本身就是極具挑戰(zhàn)的。而且，量子計(jì)算機(jī)對(duì)于量子糾錯(cuò)本身，依然有很多工程上的挑戰(zhàn)，例如對(duì)系統(tǒng)精準(zhǔn)的控制，精確協(xié)調(diào)整個(gè)量子比特陣列的控制信號(hào)。量子計(jì)算機(jī)若要擴(kuò)展到更多量子比特，運(yùn)行更長(zhǎng)的時(shí)間，對(duì)控制的要求只會(huì)變得更加苛刻。值得注意的是，這個(gè)實(shí)驗(yàn)還顯示，當(dāng)加上糾錯(cuò)碼之后等效的錯(cuò)誤率可以下降到10?10

量級(jí)，再

往下就飽和了。之所以會(huì)飽和，是因?yàn)檫@時(shí)關(guān)聯(lián)噪聲占了主導(dǎo)作用，而量子芯片中之所以有關(guān)聯(lián)噪聲，人們認(rèn)為是來自于宇宙射線對(duì)它的轟擊。前幾年有一個(gè)實(shí)驗(yàn)，也證實(shí)了這一點(diǎn)。因此，未來要用超導(dǎo)量子計(jì)算機(jī)來做可靠的大規(guī)模量子計(jì)算，可能得把它放到一個(gè)幾百米深的山洞里面，把宇宙射線

給屏蔽掉。構(gòu)建單個(gè)物理量子比特，其錯(cuò)誤率低于表面碼閾值，這并不難，關(guān)鍵是看看這些量子比特是否能夠協(xié)同工作，制造出一個(gè)比部分之和更好的邏輯量子比特。也就是擴(kuò)展代碼時(shí)，通過使用更大的物理量子比特網(wǎng)格區(qū)域來編碼邏輯量子比特，錯(cuò)誤率會(huì)降低。煤油燈科技發(fā)布11從可能的最小表面碼開始，這叫“距離

3”碼，使用

3

乘

3

的物理量子比特網(wǎng)格來編碼一個(gè)邏輯量子比特（另外還有八個(gè)量子比特用于測(cè)量，總共

17

個(gè)）。向上升級(jí)是距離

5

的表面碼，總

共有

49

個(gè)量子比特。（只有奇數(shù)的碼距離才有用。）在

2023

年的一篇論文中，團(tuán)隊(duì)報(bào)告說，距離

5

碼的錯(cuò)誤率比距離

3

碼略低。在

2024

年初，他們有了一塊全新的

72

量子比特芯片，代號(hào)為

Willow，進(jìn)行測(cè)試。進(jìn)一步的實(shí)驗(yàn)表明，距離

5碼的錯(cuò)誤率不是比距離

3

碼略低，而是降低了

50%，代碼距離的一步提升將邏輯量子比特的錯(cuò)誤

率減半。但是距離

7

碼需要

97

個(gè)量子比特，超過了他們芯片上的總數(shù)。直到今年八月，一批新的

105量子比特

Willow

芯片問世。團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，從距離

5

碼到距離

7

碼再次將邏輯量子比特的錯(cuò)誤

率減半。盡管有很多挑戰(zhàn)，但這一研究已經(jīng)表明，通用容錯(cuò)量子計(jì)算是可行的。歷史也讓我們有理由樂觀。想想經(jīng)典的計(jì)算機(jī)，集成電路從幾個(gè)晶體管擴(kuò)展至今天上百億個(gè)晶體管，僅僅用了不到

60

年的時(shí)間。7）如何理解量子糾錯(cuò)表面碼（surfacecode）的碼距表面碼是利用紀(jì)錄拓?fù)湫螒B(tài)進(jìn)行糾錯(cuò)的，所以你看

Willow

芯片的發(fā)布會(huì)中最重要的那張圖，其實(shí)就是把表面碼的原理圖旋轉(zhuǎn)了

45

度。它才真正的揭示了Willow

芯片的核心價(jià)值。簡(jiǎn)單理解，大家拿起自己的手機(jī)仔細(xì)看屏幕中的像素點(diǎn)，手機(jī)屏幕的像素點(diǎn)越多顯示的圖像就越細(xì)致。表面碼也是如此，當(dāng)“表面點(diǎn)

”越多就越能顯示（表現(xiàn)）更細(xì)致的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。因此在表面碼的加持下理論上量子比特位越多，糾錯(cuò)的能力就越強(qiáng)。而且由于是拓?fù)溆?jì)算，因此在達(dá)到了一定的“像素

”密度下驗(yàn)證正確與否的開銷就會(huì)趨近于下降的趨勢(shì)。例如我們做個(gè)試驗(yàn)，下面

的圖形的大小都是一樣的。煤油燈科技發(fā)布12第一張圖的像素是

10

個(gè)像素的，因此你只可以看到藍(lán)綠灰色的色塊，第二張圖是

100

像素，你可以看到海邊的椰子樹，到了第三張圖

500

像素的時(shí)候你可以看清海邊椰子樹下有一張?zhí)梢?，到了第四張圖

1000

像素的時(shí)候你卻不會(huì)從圖像中再發(fā)現(xiàn)更多細(xì)節(jié)了。其實(shí)到

500

像素的時(shí)候你的“拓?fù)渥R(shí)別

”就固定到了一個(gè)開銷平衡的水準(zhǔn)。這就是大家能理解的表面碼算法。你的眼睛看所

有圖形的時(shí)間也只是

0.1

秒就能識(shí)別到圖形上的大部分信息——開銷趨近于平衡。Willow

芯片的最大驗(yàn)證價(jià)值就是驗(yàn)證了在量子計(jì)算領(lǐng)域內(nèi)，我們可以利用表面碼技術(shù)完成量子計(jì)算的糾錯(cuò)，并且在一定數(shù)量的量子數(shù)量下實(shí)現(xiàn)了驗(yàn)證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性（糾錯(cuò)）比計(jì)算任務(wù)本身的的開銷更低的可能性，也就是說，從這一刻起真正可能不存在錯(cuò)誤的量子計(jì)算成為一種可能。8）如何理解

Willow

芯片用不到

5

分鐘能夠解決經(jīng)典超級(jí)計(jì)算機(jī)1025才能解決的問題煤油燈科技發(fā)布13問題來源于這個(gè)數(shù)據(jù)在隨機(jī)電路采樣（randomCircuitSampling，RCS）測(cè)試中，Willow

芯片用了

5

分鐘的時(shí)間完成了地球上現(xiàn)有的超級(jí)計(jì)算機(jī)1025

年的計(jì)算量。前提是先要了解一下什么是隨機(jī)電路取樣（RCS），

是一種量子計(jì)算的基準(zhǔn)算法，用于驗(yàn)證量子計(jì)算機(jī)是否能完成經(jīng)典計(jì)算機(jī)無法處理的復(fù)雜任務(wù)。它通過在一組量子比特上運(yùn)行隨機(jī)生成的量子邏輯門，讓比特進(jìn)入高度糾纏和疊加的狀態(tài)，然后測(cè)量輸出結(jié)果，生成一個(gè)復(fù)雜的概率分布。經(jīng)典計(jì)算機(jī)在模擬這種分布時(shí)需要記錄所有可能的量子態(tài)，其數(shù)量隨著比特?cái)?shù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)（例如53個(gè)比特需記錄2?3個(gè)狀態(tài)）。此外，隨機(jī)電路的深度增加會(huì)顯著提升計(jì)算復(fù)雜度，使經(jīng)典算法無法找到有效的近似方法。這使得RCS成為驗(yàn)證“量子優(yōu)越性

”的重要工具，也是量子計(jì)算機(jī)展示潛力的核心實(shí)驗(yàn)之一。2024

年

12

月，谷歌的研究人員在《自然》雜志上發(fā)表了一篇名為《隨機(jī)電路采樣中的相變》的論文，介紹了他們最新研發(fā)的隨機(jī)電路采樣（RCS）算法。該算法的核心思想是通過隨機(jī)采樣的方式，從一個(gè)由大量量子比特組成的電路中獲取輸出結(jié)果。這一算法的突破性在于，它使得量子電路的體積在相同保真度下增加了一倍，為量子計(jì)算的發(fā)展樹立了新的里程碑。與傳統(tǒng)的量子計(jì)算方法相比，RCS

算法具有以下幾個(gè)特殊之處：1）優(yōu)化量子關(guān)聯(lián)速度：RCS

算法通過使用

iSWAP

類門來優(yōu)化量子關(guān)聯(lián)的速度，從而最大限度地利用量子系統(tǒng)的計(jì)算能力。iSWAP

類門是一種特殊的量子門，它可以在兩個(gè)量子比特之間快速

建立關(guān)聯(lián)，從而加速量子計(jì)算的過程。2）防止經(jīng)典簡(jiǎn)化：RCS

算法的設(shè)計(jì)還考慮了如何防止經(jīng)典算法對(duì)量子計(jì)算結(jié)果進(jìn)行簡(jiǎn)化。通過特定的電路設(shè)計(jì)，RCS

算法使得經(jīng)典算法難以對(duì)量子計(jì)算的結(jié)果進(jìn)行有效的模擬，從而保證了

量子計(jì)算的優(yōu)越性。3）相變現(xiàn)象的利用：RCS

算法還利用了量子系統(tǒng)中的相變現(xiàn)象。研究人員發(fā)現(xiàn)，在特定的噪聲水平下，量子系統(tǒng)會(huì)經(jīng)歷一個(gè)相變過程，從一個(gè)可被經(jīng)典算法模擬的狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€(gè)具有更高計(jì)算復(fù)雜性的狀態(tài)。RCS

算法通過控制噪聲水平，使得量子系統(tǒng)能夠進(jìn)入這個(gè)具有更高計(jì)算復(fù)雜

性的狀態(tài)，從而實(shí)現(xiàn)更高效的量子計(jì)算。只不過要注意的一點(diǎn)是，RCS

僅是驗(yàn)證量子優(yōu)越性的重要工具而已，并不具備真正的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。說個(gè)大家都理解的概念——如果一臺(tái)計(jì)算機(jī)被設(shè)計(jì)成

3DMark

的專用跑分機(jī)器，而不能

玩任何游戲，那么這臺(tái)計(jì)算機(jī)就除了跑分之外沒有了任何意義。也就是說，RCS

只能是驗(yàn)證有這樣一種情況，經(jīng)典計(jì)算機(jī)被量子計(jì)算機(jī)超越，證明量子計(jì)算

機(jī)在某種情況下是具有優(yōu)越性的。煤油燈科技發(fā)布149）人造量子和天然量子陣營(yíng)的進(jìn)展人工制造量子比特的陣營(yíng)包括谷歌、IBM、Rigetti、IQM

等公司，它們正在構(gòu)建運(yùn)用超導(dǎo)量子比特的計(jì)算機(jī)。在

Willow

公告中，谷歌介紹了其位于加州圣巴巴拉的專門制造超導(dǎo)量子比特的

設(shè)施，以及該設(shè)施如何大幅提高了其量子比特處于量子態(tài)的時(shí)長(zhǎng)。另一陣營(yíng)是利用原子或光子等天然粒子創(chuàng)建量子比特的公司。他們認(rèn)為基于半導(dǎo)體技術(shù)進(jìn)步的量子比特制造方法將面臨技術(shù)瓶頸，無法實(shí)現(xiàn)所需的制造精度和連接能力。此陣營(yíng)包括制造受控離子計(jì)算機(jī)的

IonQ

和

Quantinuum

等公司，他們通過激光捕捉、控制和操縱原子（有初創(chuàng)公司選擇了光子）。超導(dǎo)陣營(yíng)指出，用激光移動(dòng)原子等粒子會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤并降低計(jì)算速度。對(duì)于用天然粒子制造的計(jì)算機(jī)來說，擴(kuò)展能力是個(gè)大難題，而制造量子比特的公司能依靠半導(dǎo)體行業(yè)已有的擴(kuò)展能力。量子比特之間也存在差異。這是真實(shí)粒子與人造粒子的比拼，或許這兩種路徑都將在市場(chǎng)上占有一席之地。行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)可能會(huì)著重于明確提供給程序員的糾錯(cuò)或邏輯量子比特的數(shù)量。在Willow

公告中，谷歌宣稱已超越“

門檻以下

”水平，能夠增加量子比特并減少錯(cuò)誤。這一點(diǎn)至關(guān)重要，因?yàn)榱孔佑?jì)算機(jī)需要加入備用量子比特來糾正和維持邏輯或糾錯(cuò)量子比特的數(shù)量。傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)也會(huì)糾錯(cuò)，但晶體管出錯(cuò)的概率本就微乎其微。Quantinuum、IonQ、AtomComputing

等基于原子的計(jì)算機(jī)制造商自認(rèn)為在這場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中處于領(lǐng)先地位，因?yàn)樗麄兊牧孔颖忍氐腻e(cuò)誤率相對(duì)較低。今年

4

月，Quantinuum

與微軟聯(lián)合發(fā)表了一篇論文，詳細(xì)闡述了如何使用

30

個(gè)物理量子比特構(gòu)建

4

個(gè)邏輯量子比特。這里需要提醒一下，研究人員曾表示，即使一臺(tái)只有

100

個(gè)糾錯(cuò)量子比特的計(jì)算機(jī)，也可以實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)無法比擬的計(jì)

算能力。10）IBM量子計(jì)算進(jìn)展IBM

量子計(jì)算在整個(gè)

2024

年進(jìn)展符合預(yù)期，也沒有特別的驚喜，從一個(gè)側(cè)面也可以說明量子

計(jì)算產(chǎn)業(yè)可能已經(jīng)逐步進(jìn)入產(chǎn)品研發(fā)正軌。煤油燈科技發(fā)布15IBM

量子計(jì)算開發(fā)路標(biāo)在商業(yè)方面，IBM

并沒有公布具體的量子計(jì)算銷售數(shù)據(jù)，確定了量子計(jì)算機(jī)在超算領(lǐng)域發(fā)力，規(guī)劃

2025

年要交付量子計(jì)算的超級(jí)計(jì)算機(jī)商用產(chǎn)品，非常值得期待！如果在

2025

年真能夠

達(dá)成這個(gè)目標(biāo)，那對(duì)整個(gè)行業(yè)就是震撼性的進(jìn)展。從研發(fā)的角度

IBM

在

2024

年完成了全部得預(yù)設(shè)目標(biāo)，雖然在一年前行業(yè)認(rèn)為他們?cè)O(shè)定的目標(biāo)過于樂觀，但是一年過去之后確實(shí)達(dá)成了，在某些方面并且稍微有超出預(yù)期。具體參考下面這個(gè)進(jìn)展圖。煤油燈科技發(fā)布16來源：/roadmaps/quantum.pdf兩個(gè)非常值得關(guān)注的進(jìn)展：1）2024

年，IBM

完成了位于美國(guó)紐約州波基普西（Poughkeepsie）的量子數(shù)據(jù)中心的最新擴(kuò)建工程。該中心現(xiàn)已成為全球擁有最多可用量子計(jì)算機(jī)的單一設(shè)施。同時(shí)，這些設(shè)備是其通過云向全球客戶提供的十幾臺(tái)量子計(jì)算機(jī)中的一部分。煤油燈科技發(fā)布172023

年底，IBM

首次推出了量子蒼鷺（Heron）處理器，現(xiàn)已在波基普西的量子數(shù)據(jù)中心投入使用?；谏n鷺處理器的系統(tǒng)通過云端提供服務(wù)，其性能較兩年前的量子計(jì)算機(jī)提升了

16倍，速度提高了25倍。包括兩臺(tái)基于蒼鷺處理器的計(jì)算機(jī)在內(nèi)，其量子數(shù)據(jù)中心內(nèi)的系統(tǒng)都是“實(shí)用級(jí)

”的。所謂實(shí)用級(jí)，是指量子計(jì)算機(jī)運(yùn)行量子電路的準(zhǔn)確性已經(jīng)超過了經(jīng)典計(jì)算機(jī)的模擬能力。這為全球用戶開辟了探索新的計(jì)算領(lǐng)域的可能性，推動(dòng)了能夠釋放量子優(yōu)勢(shì)的新型量子算法

的發(fā)現(xiàn)。2）Qiskit

已經(jīng)成為業(yè)界通用的量子計(jì)算平臺(tái)，同時(shí)接入其它廠家的量子計(jì)算機(jī)，成為通用

的平臺(tái)。IBM

開啟量子計(jì)算+傳統(tǒng)計(jì)算的混合超算平臺(tái)，主攻科學(xué)發(fā)現(xiàn)和超大數(shù)據(jù)計(jì)算。截至

2025

年

2

月，美國(guó)量子計(jì)算上市公司的市值情況如下：RigettiComputing：市值約為

28

億美元。QuantumComputingInc.：市值約為

12

億美元。D-WaveQuantum：市值約為

11

億美元。IonQ：市值約為

65

億美元。這些公司的市值合計(jì)約為

116

億美元。11）IonQ量子計(jì)算進(jìn)展IONQ

是當(dāng)前市值最高的量子計(jì)算公司之一，與阿斯利康（AstraZeneca）和安世亞太

（Ansys）等公司合作，展示了量子計(jì)算在藥物研發(fā)和工程模擬中的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值；技術(shù)優(yōu)勢(shì)：IONQ

的核心技術(shù)是基于離子阱的量子計(jì)算，具備較高的量子比特保真度和穩(wěn)定性，在處理復(fù)

雜計(jì)算任務(wù)時(shí)優(yōu)勢(shì)明顯；財(cái)務(wù)情況：量子計(jì)算行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)

IonQ

發(fā)布了其截至

2024

年9

月

30日的第三季度財(cái)務(wù)報(bào)告。根據(jù)其發(fā)

布的季度財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)，該季度總營(yíng)收為

1240

萬美元，預(yù)訂額達(dá)到了

6350

萬美元（這其中包括與美

國(guó)空軍研究實(shí)驗(yàn)室簽訂的

5450

萬美元合同），凈虧損為

5250

萬美元，調(diào)整后

EBITDA

虧損為2370

萬美元。它已將全年收入預(yù)期上調(diào)至

3850

萬至

4250

萬美元之間。截至

2024

年9

月

30日，

該公司現(xiàn)金、現(xiàn)金等價(jià)物和投資總額為

3.828

億美元。煤油燈科技發(fā)布18IonQ

走向合作共贏的商業(yè)模式。它與主要的云平臺(tái)合作，包括

Amazon

的

AWS，Microsoft

的Azure

和

Google

的

Cloud。通過這些合作，IonQ

使得沒有深厚量子技術(shù)背景或巨額研發(fā)預(yù)算的公

司也能實(shí)驗(yàn)并部署量子解決方案。這種定位非常重要，因?yàn)榱孔佑?jì)算正在從一個(gè)小眾領(lǐng)域快速發(fā)展成為一個(gè)可以解決實(shí)際商業(yè)問題的領(lǐng)域，尤其是在優(yōu)化、提升效率方面——這是一個(gè)量子技術(shù)能顛覆的市場(chǎng)。IonQ的未來發(fā)展：目前，IonQ

從政府合同正向更廣泛的企業(yè)應(yīng)用過渡，準(zhǔn)備在市場(chǎng)中占據(jù)越來越大的份額，準(zhǔn)備在

AI

驅(qū)動(dòng)的世界中重新定義解決復(fù)雜問題的方式，比如醫(yī)藥、物流路線、金融等。IonQ

估計(jì)其總可服務(wù)市場(chǎng)（TAM）為

8500

億美元。隨著

AI

的興起，強(qiáng)大且節(jié)能的計(jì)算需求也在不斷增長(zhǎng)。最近在離子光子糾纏和鋇量子位保真度方面的突破，使得

IonQ

在該領(lǐng)域處于領(lǐng)先

地位。12）RigettiComputing(RGTI)，打造類似英偉達(dá)的CUDA平臺(tái)財(cái)務(wù)情況：RigettiComputing(RGTI)發(fā)布

Q3

財(cái)報(bào)，2024

財(cái)年前三財(cái)季累計(jì)收入

851.60

萬美元，去年同期累計(jì)收入為

863.20

萬美元，同比減少

1.34%。2024

財(cái)年前三財(cái)季累計(jì)凈虧損4802.70

萬美元，去年同期累計(jì)凈虧損為

6253.50

萬美元，同比縮小

23.20%。RGTI

手中現(xiàn)金約為

9200

萬美元。公司估值已達(dá)到

2025

年預(yù)期收入的

100

倍，伴隨較高風(fēng)

險(xiǎn)，包括可能的股權(quán)稀釋。技術(shù)與平臺(tái)：RGTI

生產(chǎn)量子計(jì)算機(jī)和處理器，并打造了

Forest

云平臺(tái)，為開發(fā)者提供專門工具，幫助構(gòu)建基于自家硬件的量子算法，類似于英偉達(dá)的

CUDA

技術(shù)。13）D-WaveQuantum(QBTS)，第一個(gè)商用的量子計(jì)算機(jī)公司財(cái)務(wù)情況：D-WaveQuantum發(fā)布

Q3

財(cái)報(bào)，2024

財(cái)年前三財(cái)季累計(jì)收入

651.80

萬美元，去

年同期累計(jì)收入為

585.20

萬美元，同比增長(zhǎng)

11.38%。2024

財(cái)年前三財(cái)季累計(jì)凈虧損

5780.20

萬

美元，去年同期累計(jì)凈虧損為

6670.10

萬美元，同比縮小

13.34%。QUBT

的財(cái)務(wù)狀況仍處于早期發(fā)

展階段，2024

年第三季度運(yùn)營(yíng)成本同比下降

18%，降至

540

萬美元，但收入仍較低，未來

2~3

年

預(yù)計(jì)無法盈利，需依賴外部融資支撐運(yùn)營(yíng)。QBTS

的量子計(jì)算即服務(wù)（QCaaS）收入同比增長(zhǎng)

41%，并占公司總收入的

84%以上，表明公司

在商業(yè)模式轉(zhuǎn)型方面取得了成功。煤油燈科技發(fā)布19技術(shù)與創(chuàng)新：QBTS

專注于量子退火技術(shù)的開發(fā)與應(yīng)用，通過其

Leap~QCaaS

平臺(tái)提供量子計(jì)算服務(wù)，其量子退火系統(tǒng)在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中得到企業(yè)客戶使用。QUBT

專注于將量子技術(shù)變得更經(jīng)濟(jì)且可操作，推出的

Dirac

系統(tǒng)是一款便攜式、室溫運(yùn)行的低功耗量子計(jì)算設(shè)備，廣泛應(yīng)用于人工智能、網(wǎng)絡(luò)安全和遙感等領(lǐng)域。14）QuantumCorp(QMCO)，量子計(jì)算配套公司產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)：QMCO

專注于提供數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理解決方案，通過其新一代混合數(shù)據(jù)保護(hù)設(shè)備DXi9200

引起了市場(chǎng)的高度關(guān)注，提供更高水平的網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)壓縮能力以及自適應(yīng)擴(kuò)展功

能。財(cái)務(wù)情況：QMCO

在

2024

財(cái)年第二季度調(diào)整后的

EBITDA

實(shí)現(xiàn)盈虧平衡，非

GAAP

非美國(guó)通用會(huì)計(jì)準(zhǔn)則運(yùn)營(yíng)支出下降了

9%，表明公司在成本控制和運(yùn)營(yíng)效率上的積極進(jìn)展。點(diǎn)燃投資者情緒的，仍然是預(yù)期。以

QuantumComputing

為例。根據(jù)財(cái)報(bào)，今年三季度，QuantumComputing

產(chǎn)生了

10.1

萬美元的收入，這個(gè)數(shù)字看起來微不足道，卻比去年同期

5

萬美元翻番。而預(yù)計(jì)

2025

財(cái)年該公司收入將至少增長(zhǎng)

200%。除了與霍普金斯大學(xué)的合作，三季度它

還拿到了

NASA

的第五個(gè)合同，合同內(nèi)容是使用其熵量子優(yōu)化機(jī)

Dirac~3

來支持

NASA

的高級(jí)成像和數(shù)據(jù)處理需求，特別是解決相位展開問題，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量和準(zhǔn)確性，并大幅降低星載激光雷達(dá)的成本。此外，該公司還在加緊建設(shè)量子計(jì)算相關(guān)硬件平臺(tái)。二、人形機(jī)器人，供應(yīng)鏈逐步成熟，開源活躍，2025年有望成為量產(chǎn)元年美國(guó)《時(shí)代周刊》發(fā)表了封面文章，匯集并篩選了

200

項(xiàng)“2024

年最佳發(fā)明

”。其中，人形機(jī)器人登上封面，被稱為

2024

年最偉大發(fā)明之一。人形機(jī)器人作為科技領(lǐng)域的新興力量，正逐漸從科幻走向現(xiàn)實(shí)。目前，市場(chǎng)上已有超過50種人形機(jī)器人處于研發(fā)階段，其中特斯拉的Optimus更是備受矚目?；ㄆ烊蚨床斓姆治鰩燁A(yù)測(cè)，到2050年，人形機(jī)器人的市場(chǎng)規(guī)模有望達(dá)到7萬億美元之巨。2024年

10月17

日，Tesla在

X（Twitter）上發(fā)布了人形機(jī)器人

Optimus

的最新進(jìn)展，

展示了其在技術(shù)和應(yīng)用方面的進(jìn)一步突破。自主行動(dòng)與任務(wù)執(zhí)行。煤油燈科技發(fā)布20在新一波人形機(jī)器人的推動(dòng)下，全球勞動(dòng)力也正處于變革邊緣，這些機(jī)器人為倉庫、餐館、家庭甚至工廠車間帶來了類似人類的適應(yīng)性和智能。在海外，包括英偉達(dá)、Argon國(guó)內(nèi)行業(yè)領(lǐng)先公司宇樹科技機(jī)器人發(fā)展歷程煤油燈科技發(fā)布21Mechatronics、波士頓動(dòng)力、Apptronik、FigureAI、Unitree、AgilityRobotics

和特斯拉在內(nèi)的公司正在重塑下一波智能自動(dòng)化的可能性?？萍季揞^英偉達(dá)一位高管表示，將于

2025

年上半年將其為人形機(jī)器人提供動(dòng)力的新技術(shù)JetsonThor

推向市場(chǎng)，目的是在快速增長(zhǎng)的機(jī)器人領(lǐng)域占有一席之地。不過，英偉達(dá)并不直接參與機(jī)器人制造，類似于谷歌向手機(jī)制造商提供安卓平臺(tái)，英偉達(dá)將自身定位為技術(shù)供應(yīng)商。英偉達(dá)副總裁

DeepuTalla

表示，英偉達(dá)的目標(biāo)是服務(wù)“數(shù)十萬家”機(jī)器人制造商，形成一個(gè)分散

的市場(chǎng)環(huán)境。2024

年

11

月

28日，特斯拉機(jī)器人官方賬號(hào)發(fā)布新動(dòng)態(tài)，視頻中

Optimus

穩(wěn)穩(wěn)地接住迎面拋來的網(wǎng)球并放下，手指可相對(duì)靈活地彎曲。特斯拉

Opti-mus

工程師將最新展示的靈巧手稱為“里程碑式的成就”。特斯拉

CEO

馬斯克此前曾表示，預(yù)計(jì)特斯拉人形機(jī)器人“Optimus”將在

2025年底前進(jìn)行少量生產(chǎn)，用于特斯拉工廠內(nèi)部，到

2026

年可能會(huì)增加產(chǎn)量，面向外部客戶銷售。特斯拉機(jī)器人產(chǎn)品迭代迅速，有望給全球機(jī)器人市場(chǎng)帶來“鲇魚效應(yīng)”，激發(fā)人形機(jī)器人玩家的活力。在車端與機(jī)器人端零部件共通性較高的前提下，疊加大廠入局+技術(shù)迭代+政策催化的加持，人形機(jī)器人發(fā)展有望持續(xù)推進(jìn)，2025

年有望成為量產(chǎn)元年。人形機(jī)器人在家庭服務(wù)領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的潛力，如折疊衣物、修剪草坪等家務(wù)勞動(dòng)，以及為老年人提供照護(hù)服務(wù)等方面，預(yù)計(jì)將迎來顯著增長(zhǎng)。此外，包裹遞送、建筑施工和食品遞送等領(lǐng)域也是人形機(jī)器人的重要應(yīng)用場(chǎng)景。11

月

29日，特斯拉發(fā)布了其人形機(jī)器人

Optimus-Gen2

的最新視頻，展示了其

22

個(gè)自由度的靈巧手，Optimus

的機(jī)械手也取得了重大突破。手部有22個(gè)自由度，手腕和前臂有3個(gè)自由度，靈活度接近人類。這種接近人類的靈活度預(yù)示著Optimus可應(yīng)用于更廣泛且復(fù)雜的多用途場(chǎng)景，包括自動(dòng)化倉庫到老年人護(hù)理。這幾乎達(dá)到了人類

27

個(gè)自由度的水平，標(biāo)志著人形機(jī)器人技術(shù)的巨大進(jìn)步。特斯拉

Gen2，

人形新篇章！特斯拉人形機(jī)器人Optimus在多個(gè)方面展現(xiàn)出了巨大的潛力。它可以和觀眾互動(dòng)，玩石頭剪刀布，為客人調(diào)酒倒咖啡。馬斯克表示，隨著未來規(guī)模鋪開，成本會(huì)隨著時(shí)間的推移而降低，未來兩三萬美元就能買到一個(gè)人形機(jī)器人。這意味著人形機(jī)器人有望走進(jìn)千家萬戶。特斯拉的創(chuàng)始人麥斯克明確表示，他們計(jì)劃在

2024

年底進(jìn)行小批量試產(chǎn)，并在

2025

年底全

面量產(chǎn)銷售。這一時(shí)間表表明，人形機(jī)器人的時(shí)代正在加速到來。煤油燈科技發(fā)布22不僅特斯拉，智元機(jī)器人也在人形機(jī)器人領(lǐng)域取得了顯著成果。智元發(fā)布了“遠(yuǎn)征

”

和“靈犀

”

兩大系列、共5款商用人形機(jī)器人新品。2024年，智元機(jī)器人預(yù)估發(fā)貨

量將達(dá)到300

臺(tái)左右。同時(shí)，復(fù)旦大學(xué)研發(fā)的“光華一號(hào)

”

人形機(jī)器人也在2024世界人工智能大會(huì)亮相。它是一種情感高度仿人的柔性精巧作業(yè)機(jī)器人，聚焦養(yǎng)老護(hù)理需求，旨在打造老年人身邊的“保

健醫(yī)生

”?？傊诵螜C(jī)器人市場(chǎng)前景廣闊，未來有望在家庭服務(wù)、工業(yè)環(huán)境、勞動(dòng)力等多個(gè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。主要應(yīng)用領(lǐng)域：1）工業(yè)領(lǐng)域人形機(jī)器人在工業(yè)領(lǐng)域是當(dāng)前應(yīng)用最廣的領(lǐng)域。人形機(jī)器人已在汽車制造等工廠中參與生產(chǎn)環(huán)節(jié)，例如優(yōu)必選的WalkerS1

已“入職

”

比亞迪工廠，執(zhí)行搬運(yùn)任務(wù)。在汽車制造工廠，人形機(jī)器人可以進(jìn)行“擰螺絲

”

等工作，像WalkerS1能通過視覺精準(zhǔn)識(shí)別料箱，并將其搬運(yùn)到料車上，最大負(fù)載達(dá)15千克。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，人形機(jī)器人在工業(yè)領(lǐng)域?qū)⒊袚?dān)更多重復(fù)、危險(xiǎn)的活兒，干活兒的效率和精準(zhǔn)度也會(huì)不斷提高。人形機(jī)器人在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，不僅提高了生產(chǎn)效率，還為員工提供了安全高效的工作環(huán)境。此外，人形機(jī)器人使用六軸力感知觸覺技術(shù)，可以在生產(chǎn)線上精確控制抓取力度和搬運(yùn)路徑，避免因力度過大或過小而造成的生產(chǎn)事故，大大提高生產(chǎn)效率。2）極端環(huán)境的特種領(lǐng)域人形機(jī)器人成為極端環(huán)境下執(zhí)行科研探索、搶險(xiǎn)救災(zāi)、安防巡檢等任務(wù)的重要力量。工業(yè)和信息化部印發(fā)的《人形機(jī)器人創(chuàng)新發(fā)展指導(dǎo)意見》明確指出，要服務(wù)特種領(lǐng)域需求，加快人形機(jī)隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，人形機(jī)器人在未來的應(yīng)用場(chǎng)景中將變得更加廣泛和多樣化。這不僅將改變工業(yè)生產(chǎn)，還可能對(duì)日常生活帶來深遠(yuǎn)影響。機(jī)器人相關(guān)的產(chǎn)業(yè)鏈也逐漸成熟，部件成本相

對(duì)于兩年前下降了好幾倍。煤油燈科技發(fā)布23器人在特種環(huán)境應(yīng)用，面向惡劣條件、危險(xiǎn)場(chǎng)景作業(yè)等需求，強(qiáng)化復(fù)雜環(huán)境下本體控制、快速移動(dòng)、精確感知等能力，打造特種應(yīng)用場(chǎng)景下高可靠人形機(jī)器人解決方案。面向要地警戒守衛(wèi)場(chǎng)景，強(qiáng)化人形機(jī)器人在復(fù)雜地形高機(jī)動(dòng)魯棒行走能力、態(tài)勢(shì)感知與智能決策能力。面向民爆、救援等特殊環(huán)境，強(qiáng)化人形機(jī)器人本體安全防護(hù)能力、復(fù)雜任務(wù)智慧生成與高精度操作能力，降低

作業(yè)人員危險(xiǎn)性。3）民生領(lǐng)域人形機(jī)器人全面融入人們生活，從提供家政服務(wù)到參與醫(yī)療輔助等，成為不可或缺的存在。在民生領(lǐng)域，人形機(jī)器人可以折疊衣物、修剪草坪、為老年人提供照護(hù)服務(wù)等。2024世界機(jī)器人大會(huì)上，27款最新亮相的人形機(jī)器人集中亮相，展現(xiàn)出在家政服務(wù)上的巨大潛力。消費(fèi)級(jí)全尺寸通用移動(dòng)仿人機(jī)器人Wanda能制作漢堡、疊放衣物、洗滌衣服等。此外，人形機(jī)器人在醫(yī)療、養(yǎng)老、導(dǎo)盲等垂直領(lǐng)域也有廣泛應(yīng)用。大艾外骨骼機(jī)器人適用于各種類型下肢功能障礙患者早期中期康復(fù)訓(xùn)練，只要設(shè)定好程序，機(jī)器人會(huì)自動(dòng)帶著患者以自然步態(tài)行走。上海交通大學(xué)的具身智能導(dǎo)盲助手——六足機(jī)器人“慧伴

”，具備較為完備的視覺和力覺感知系統(tǒng)，能為視障人士提供服務(wù)。工業(yè)和信息化部印發(fā)的《人形機(jī)器人創(chuàng)新發(fā)展指導(dǎo)意見》提出，要拓展人形機(jī)器人在醫(yī)療、家政等民生領(lǐng)域服務(wù)應(yīng)用，滿足生命健康、陪伴護(hù)理等高品質(zhì)生活需求，推動(dòng)人形機(jī)器人在農(nóng)業(yè)、物流等重點(diǎn)行業(yè)應(yīng)用落地，提升人機(jī)交互、靈巧抓取、分揀搬運(yùn)、智能配送等作業(yè)能力。機(jī)器人

2025

年發(fā)展的驅(qū)動(dòng)因素：1）相關(guān)的技術(shù)發(fā)展推動(dòng)當(dāng)前，人工智能等技術(shù)的飛速發(fā)展為人形機(jī)器人帶來了前所未有的機(jī)遇。一方面，融合語音、圖像、文本、傳感信號(hào)、3D點(diǎn)云等多模態(tài)信息，為人形機(jī)器人的感認(rèn)知和決策規(guī)劃提供了更強(qiáng)的多模態(tài)理解、生成和關(guān)聯(lián)能力。例如，深度學(xué)習(xí)算法能讓機(jī)器人快速識(shí)別物體和場(chǎng)景，使機(jī)器人更好地適應(yīng)各種復(fù)雜環(huán)境和任務(wù)。同時(shí)，機(jī)械結(jié)構(gòu)和材料的改進(jìn)，如新型輕量化材料的應(yīng)用，讓機(jī)器人動(dòng)作更靈活、更穩(wěn)定高效，且自身重量變輕、續(xù)航變長(zhǎng)。關(guān)鍵零部件的技術(shù)突破和大量生產(chǎn)，如高爆發(fā)電機(jī)、精密減速器等，降低了生產(chǎn)成本，使人形機(jī)器人在價(jià)格上更具競(jìng)爭(zhēng)力。另一方面，隨著人工智能技術(shù)的不斷創(chuàng)新，人形機(jī)器人的智能化程度不斷提高。以人形機(jī)器人“大腦

”

為例，黨中央、國(guó)務(wù)院高度重視未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展，工信部印發(fā)的《人形機(jī)器人創(chuàng)新發(fā)展指導(dǎo)意見》明確了產(chǎn)業(yè)發(fā)展目標(biāo)和重點(diǎn)任務(wù)，為人形機(jī)器人技術(shù)創(chuàng)新指明了方向。在技術(shù)進(jìn)煤油燈科技發(fā)布24步的推動(dòng)下，人形機(jī)器人不僅能在復(fù)雜環(huán)境中進(jìn)行自主決策，還能與人類進(jìn)行自然的交流，具備了感知、學(xué)習(xí)和適應(yīng)的能力，能夠有效執(zhí)行各類任務(wù)。2）機(jī)器人開源活躍國(guó)內(nèi)首個(gè)開源人形機(jī)器人——青龍集成

GPT-4o

技術(shù)的全能具身機(jī)器人

ReKep，ReKep

是由李飛飛團(tuán)隊(duì)提出的機(jī)器人操作框架，旨在通過關(guān)系關(guān)鍵點(diǎn)約束（RelationalKeypointConstraints）來提升機(jī)器人的空間智能。這種方法通過將任務(wù)表示為一系列關(guān)系關(guān)鍵點(diǎn)，使得機(jī)器人能夠理解和執(zhí)行復(fù)雜的操作任務(wù)，如疊衣

服、倒茶和打包鞋子等。ReKep

的核心思想是將環(huán)境中的三維關(guān)鍵點(diǎn)映射到數(shù)值成本，這些關(guān)鍵點(diǎn)不僅具有任務(wù)語義，還具有空間意義。通過這種方式，ReKep

能夠定義機(jī)器人操作中的約束條件，優(yōu)化機(jī)器人的動(dòng)作。例如，在倒茶任務(wù)中，ReKep

不僅考慮了對(duì)齊壺口與杯口的中間目標(biāo)，還包括了保持茶壺

直立的過渡狀態(tài)，這些約束共同決定了機(jī)器人的動(dòng)作。論文地址：https://rekep-robot.github.io/rekep.pdf項(xiàng)目網(wǎng)站：https://rekep-robot.github.io代碼地址：/huangwl18/ReKep機(jī)器人集群項(xiàng)目

KKSwarmKKSwarm

是一個(gè)由易科機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室和阿木實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合開發(fā)的開源機(jī)器人集群項(xiàng)目，為研究

人員提供一個(gè)高效、易用的集群研究平臺(tái)，結(jié)合了

ROS

的強(qiáng)大開源生態(tài)。KKSwarm

的核心特點(diǎn)包括：1、全局視覺定位系統(tǒng)：提供了一個(gè)低成本、高精度的定位服務(wù)，適用于大規(guī)模機(jī)器人集群。2、MATLAB/Simulink

仿真與算法開發(fā)環(huán)境：提供了基于

Simulink

的仿真和算法開發(fā)環(huán)境，

以及可以一鍵生成

ROS

代碼的

KKSwarmSimulink

模板。3、KKDeep

深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)Simulink

模板：簡(jiǎn)化了環(huán)境配置，允許訓(xùn)練后的控制器一鍵生成代碼并部署到機(jī)器人集群。4、ROSrviz

在線可視化功能：提供了直觀展示集群運(yùn)行情況的可視化工具。煤油燈科技發(fā)布255、MatlabROS日志分析功能：方便采集數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提高研發(fā)效率。6、虛擬雷達(dá)支持：低成本實(shí)現(xiàn)復(fù)雜分布式算法的測(cè)試。代碼地址：/kkswarm/kk-robot-swarm最大規(guī)模的開源機(jī)器人工具包

LeRobotLeRobot

是由

HuggingFace

推出的一個(gè)開源項(xiàng)目，LeRobot

的核心功能包括：1、預(yù)訓(xùn)練模型：提供大量預(yù)訓(xùn)練的

AI

模型，幫助用戶快速啟動(dòng)機(jī)器人項(xiàng)目。2、數(shù)據(jù)集共享：包含人類收集的演示數(shù)據(jù)集，支持機(jī)器人學(xué)習(xí)現(xiàn)實(shí)世界的動(dòng)作。3、模擬環(huán)境：與物理模擬器無縫集成，支持用戶在虛擬環(huán)境中測(cè)試

AI

模型，無需物理硬

件。4、多功能庫：不僅是軟件包，還提供共享、可視化數(shù)據(jù)和訓(xùn)練先進(jìn)模型的工具。5、硬件適應(yīng)性：設(shè)計(jì)用于處理各種機(jī)器人硬件，從簡(jiǎn)單機(jī)械臂到復(fù)雜人形機(jī)器人。技術(shù)原理方面，LeRobot

采用了模仿學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法，通過觀察和模仿專家（如人類操作者）的行為來訓(xùn)練機(jī)器人。它還可能結(jié)合視覺、觸覺等多種傳感器數(shù)據(jù)，使機(jī)器人能更全面地理解其工作環(huán)境。此外，LeRobot

的設(shè)計(jì)允許它與各種類型的機(jī)器人硬件配合工作，從簡(jiǎn)單的

機(jī)械臂到復(fù)雜的人形機(jī)器人。代碼地址：https://huggingface.co/lerobot首個(gè)開源的視覺-語言操作大模型RoboFlamingoRoboFlamingo

是由字節(jié)跳動(dòng)研究團(tuán)隊(duì)基于開源的多模態(tài)語言視覺大模型

OpenFlamingo，開發(fā)的一個(gè)創(chuàng)新的機(jī)器人操作框架。它這個(gè)框架旨在通過簡(jiǎn)單的微調(diào)，將視覺語言模型（VLM）轉(zhuǎn)化為適用于機(jī)器人操作任務(wù)的模型，特別是那些涉及語言交互的任務(wù)。RoboFlamingo

的核心優(yōu)勢(shì)在于其能夠利用少量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，在機(jī)器人操作任務(wù)上實(shí)現(xiàn)出色的性能。在

CALVIN

數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，即使只使用了

1%的帶語言標(biāo)注的數(shù)據(jù)，RoboFlamingo

也能在一系列機(jī)器人操作任務(wù)上達(dá)到最先進(jìn)的性能水平。這表明了它在多任務(wù)學(xué)習(xí)、零樣本學(xué)習(xí)以及實(shí)時(shí)響應(yīng)方面的強(qiáng)大潛力。該框架包含的主要組件有：1、VisionEncoder：將視覺觀測(cè)輸入到

VisionTransformer（ViT）中，并通過

resampler

進(jìn)行下采樣處理。2、FeatureFusionDecoder：將文本

token

作為輸入，與

VisionEncoder

的輸出進(jìn)行交叉注意力操作，然后進(jìn)行自注意力操作，以完成視覺與語言特征煤油燈科技發(fā)布26的融合。3、PolicyHead：根據(jù)

FeatureFusionDecoder

的輸出，直接輸出機(jī)器人的相對(duì)動(dòng)作，包括機(jī)械臂末端位姿和夾爪的開閉狀態(tài)。代碼地址：/RoboFlamingo/RoboFlamingo論文地址：/pdf/2311.01378專為

RL_Locomotion

而生的全開源雙足人形機(jī)器人AlexBotminiAlexbot_mini

是一款擬打算全開源的雙足機(jī)器人（包含機(jī)械，硬件，控制，算法），重點(diǎn)在于研究步態(tài)算法以及輕松部署步態(tài)降低

RealityGap

而設(shè)計(jì)的，整機(jī)Alexbotmini

下半身長(zhǎng)度700mm，上半身長(zhǎng)度

500mm，整體符合人體比例設(shè)計(jì)。3）政策支持國(guó)內(nèi)外多地紛紛出臺(tái)政策支持人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展。國(guó)內(nèi)如北京、上海、深圳、重慶、南京、四川天府新區(qū)等地，明確加速人形機(jī)器人布局，籌建產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新中心或制造業(yè)創(chuàng)新中心等服務(wù)平臺(tái)，從資金、產(chǎn)業(yè)園區(qū)建設(shè)、人才引進(jìn)等方面給予支持。例如，重慶市發(fā)布《重慶市支持具身智能機(jī)器人產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展若干政策措施》，加大金融支持力度，鼓勵(lì)產(chǎn)業(yè)投資母基金和產(chǎn)業(yè)資本等共同出資組建產(chǎn)業(yè)投資基金，為企業(yè)提供知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資、股權(quán)融資等服務(wù)，并對(duì)企業(yè)實(shí)施技術(shù)改造及擴(kuò)大再投資項(xiàng)目給予貼息支持。杭州發(fā)布《杭州市人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃

(2024—2029年)》，從

15個(gè)方面提出重點(diǎn)任務(wù)舉措，賦能機(jī)器人產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。南京出臺(tái)相關(guān)產(chǎn)業(yè)

政策，提出到2026年，南京市機(jī)器人產(chǎn)業(yè)總體發(fā)展水平要居全國(guó)前列，“機(jī)器人+”

創(chuàng)新示

范應(yīng)用成為國(guó)內(nèi)標(biāo)桿，并明確要聚力打造“1+N+1”整機(jī)體系，包括前瞻布局人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)等。此外，江蘇省科技廳大力推動(dòng)人形機(jī)器人的研發(fā)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程，鼓勵(lì)領(lǐng)軍企業(yè)牽頭組建創(chuàng)新聯(lián)合體，整合產(chǎn)業(yè)鏈上下游創(chuàng)新資源，協(xié)同攻關(guān)關(guān)鍵共性技術(shù)，推動(dòng)人形機(jī)器人在安防、智能制造、民生、服務(wù)等領(lǐng)域創(chuàng)新應(yīng)用，同時(shí)產(chǎn)業(yè)基金也對(duì)人形機(jī)器人領(lǐng)域給予支持。4）市場(chǎng)需求逐步釋放，產(chǎn)品價(jià)格逐步下探人形機(jī)器人市場(chǎng)需求增長(zhǎng)迅猛。2023年國(guó)內(nèi)人形機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模約30億元，全世界各家機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)中國(guó)在全球市場(chǎng)的占有率將有望達(dá)到30%左右。隨著全球人口總體增速放緩，老齡化現(xiàn)象尤為突出，“機(jī)器替人

”

需求激增。人形機(jī)器人的發(fā)展，為解決制造業(yè)勞動(dòng)力短缺和家庭消費(fèi)煤油燈科技發(fā)布27需求（如老年人護(hù)理）提供了新的解決方案。商業(yè)交互服務(wù)場(chǎng)景相對(duì)比較簡(jiǎn)單，任務(wù)難度較低，人形機(jī)器人能夠較快應(yīng)用，并且相繼進(jìn)入工廠實(shí)訓(xùn)，加速智能制造落地進(jìn)展。同時(shí)，隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人口老齡化的加劇，人們對(duì)于服務(wù)型機(jī)器人的需求越來越迫切。而人形機(jī)器人作為服務(wù)型機(jī)器人的代表之一，其應(yīng)用場(chǎng)景和范圍不斷得到拓展和延伸，從家庭服務(wù)、醫(yī)療護(hù)理到工業(yè)生產(chǎn)、軍事等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用前景。到2035年，全世界人形機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模可能達(dá)到10000億元左右，中國(guó)人形機(jī)器人規(guī)模將達(dá)到3000億元左右，未來十年有望出現(xiàn)100倍的增長(zhǎng)。當(dāng)前，人形機(jī)器人的價(jià)格仍然較高，但為了實(shí)現(xiàn)降價(jià)目標(biāo)，機(jī)器人廠商們正在積極努力。一方面，在技術(shù)研發(fā)上尋求突破，通過技術(shù)的進(jìn)步降低成本。例如，隨著生產(chǎn)技術(shù)的改進(jìn)和材料的選擇豐富，關(guān)鍵零部件如伺服電機(jī)的成本已有一定幅度的下降。同時(shí)，開放生態(tài)系統(tǒng)，鼓勵(lì)更多企業(yè)參與核心部件的研發(fā)與生產(chǎn)，形成更大的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，促使價(jià)格下降。另一方面，尋求增加國(guó)產(chǎn)化器件替代率。中國(guó)的機(jī)器人安裝量已經(jīng)位居世界首位，世界上大多數(shù)人工智能專利也都來自中國(guó)。隨著國(guó)產(chǎn)化器件替代率的提高，成本有望進(jìn)一步降低。例如，行星滾柱絲杠、六維力矩傳感器、無框力矩電機(jī)等核心零部件價(jià)值量占比在

10%

以上，國(guó)產(chǎn)化提升空間較大，這些核心環(huán)節(jié)的技術(shù)壁壘較高，但也意味著一旦實(shí)現(xiàn)國(guó)產(chǎn)化，將帶來較大的成本下

降空間。三、AI在物理化學(xué)基礎(chǔ)科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用--標(biāo)志著AI已成為新的基礎(chǔ)學(xué)科隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和成熟，特別是大數(shù)據(jù)、AI

和量子計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，基礎(chǔ)物理和基礎(chǔ)化學(xué)領(lǐng)域?qū)⒂瓉硎兰o(jì)發(fā)展，最近核聚變、化學(xué)制藥、基因技術(shù)的突破都離不開計(jì)算機(jī)技術(shù)的應(yīng)用。19

世紀(jì)，基礎(chǔ)物理和基礎(chǔ)化學(xué)大量的研究突破進(jìn)展，帶來了人類近一百多年的科技突飛猛

進(jìn)。很多人也在抱怨，20

世紀(jì)怎么了，基礎(chǔ)理論突破明顯慢了下來，其實(shí)

20

世紀(jì)是應(yīng)用發(fā)展的世紀(jì)，人類的生活品質(zhì)大幅提升，生產(chǎn)效率大幅提升，甚至到了今天同質(zhì)化的生產(chǎn)過剩問題越顯

嚴(yán)重。疫情以及世界高科技供應(yīng)鏈的博弈，加劇了科技應(yīng)用和生產(chǎn)過剩的矛盾，新一代的硬核科技會(huì)越發(fā)受到重視，主要的經(jīng)濟(jì)體在硬核科技領(lǐng)域會(huì)前所未有的加大投資，大家已經(jīng)意識(shí)到半導(dǎo)體硅芯片改變了過去幾十年的世界競(jìng)爭(zhēng)格局，從工業(yè)角度看歐洲的衰退和美國(guó)的崛起核心就是半導(dǎo)體硅芯片的主導(dǎo)權(quán)的問題，在過去幾十年的半導(dǎo)體應(yīng)用興起歐洲的工業(yè)領(lǐng)域逐步成為過去。因煤油燈科技發(fā)布28此，新技術(shù)的出現(xiàn)可以改變一個(gè)國(guó)家或者經(jīng)濟(jì)體的整體競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)，所以誰也不會(huì)放棄，誰能夠在基礎(chǔ)物理和基礎(chǔ)化學(xué)領(lǐng)域占據(jù)技術(shù)的話語權(quán)，誰就能夠主導(dǎo)下一代工業(yè)體系?；A(chǔ)物理和基礎(chǔ)化學(xué)研究都是期待著微觀和宏觀兩個(gè)方向的突破，微觀上探索原子、分子和電子層面的現(xiàn)象和性質(zhì)，宏觀上面從宇宙、太空和大量分子聚集的藥物和化學(xué)特性的研究，幾乎所有這些微觀和宏觀的研究，都有一個(gè)特點(diǎn)就是需要探索大量的數(shù)據(jù)和模型，已經(jīng)超出了人體大腦和可感知的范圍。從現(xiàn)在行業(yè)技術(shù)看，計(jì)算機(jī)技術(shù)在基礎(chǔ)物理和基礎(chǔ)化學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用呈現(xiàn)加速趨勢(shì)，利用計(jì)算機(jī)的大數(shù)據(jù)處理、人工智能

AI

技術(shù)、量子模擬和量子計(jì)算技術(shù)進(jìn)行相關(guān)的基礎(chǔ)物

理和基礎(chǔ)化學(xué)問題突破已經(jīng)是大勢(shì)所趨。2024

年的諾獎(jiǎng)，除了首日的醫(yī)學(xué)/生理學(xué)獎(jiǎng)，接下來的物理獎(jiǎng)和化學(xué)獎(jiǎng)不約而同地都給了人工智能領(lǐng)域，這兩個(gè)獎(jiǎng)項(xiàng)的授予是前無古人，但不一定是后無來者的決定。物理獎(jiǎng)給了普林斯頓大學(xué)的

Jo