正文目录
量子计算：中国重点发展超导+光量子两条技术路线，未来大有可为 5
传统计算已显出疲态，政策助力下量子计算大有可为 5
量子计算带动算力指数级提升，中国目前重点发展超导+光量子两种技术路线 6
量子计算的原理：量子比特代替经典比特，储存能力及维度提升 6
量子计算算法：参考经典比特，增加“操作门”维度，目前已有多款开发平台 9
量子计算硬件：六种路径各具优劣势，中国已建成超导及光量子两种技术路径的量子计算机 11
量子纠错技术是决定商业应用前景关键一环，2024年取得一定突破 16
如能实现商业化，全球2035年量子计算机市场空间有望达到近500亿元
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量子计算赋能AI4S：深度学习助力科研突破传统框架 19
AI4S：神经交互增加，更好模拟人脑，奠定科研基础 19
量子计算赋能AI4S：算力升级助力界限突破，知识归纳变为知识创造.21
AI4S已在科研实践中取得成就，未来发展空间广阔 23
金属有机框架（MOFs）：量子计算+AI4S重要应用场景之一，未来商业化可期
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金属有机框架：吸附分离、储存能力强，应用前景广阔 25
案例：量子计算用于MOFs上的碳捕捉研究——解决过往捕捉及计算精确度难点 26
MOFs商业化：目前大部分处于测试阶段，应用前景广阔 27
配置建议 30
志特新材 30
晶泰控股 32
国盾量子 35
风险提示 36
图表目录
图表1：摩尔定律及芯片性能提升 5
图表2：我国支持量子计算政策 5
图表3：量子计算概念演化过程 7
图表4：量子比特示意图 7
图表5：经典比特VS量子比特（电压信号视角） 8
图表6：半导体三量子比特Toffoli逻辑门 8
图表7：量子计算能力可以随量子比特数量上升而指数级上升 8
图表8：经典计算VS量子计算，迷宫视角 9
图表9：几种常见的量子门示意图 9
图表10：量子逻辑门示意图 10
图表11：主流量子计算云平台硬件技术对比 11
图表12：主流量子计算硬件技术各方面性能对比打分（5分为满分） 12
敬请阅读本报告正文后各项声明图表13：各主要量子计算参与企业及其技术路线 12
敬请阅读本报告正文后各项声明
敬请阅读本报告正文后各项声明图表14：基于Xmon的超导量子计算实现方案 13
敬请阅读本报告正文后各项声明
图表15：基于镱-钡混合离子阱系统的量子系统演化过程多点成像原理 13
图表16：光量子芯片 14
图表17：基于单光子的量子计算机原型机结构 14
图表18：中性单原子量子计算的概念架构 14
图表19：中性单原子量子计算硬件示意图 15
图表20：AtomComputing公司中性原子量子计算机Phoenix 15
图表21：“祖冲之三号”芯片示意图 16
图表22：2024年主要量子纠错研究进展 16
图表23：量子计算科研及融资呈现增长趋势 17
图表24：量子计算当前主要潜在应用领域及关键环节、经济价值 18
图表25：全球量子计算机市场规模预测（亿美元） 18
图表26：传统AI识别图像“马” 19
图表27：局部干扰可以显著干扰识别结果 19
图表28：第三代AI4S下识别过程示意 20
图表29：深度学习模拟过程示意 20
图表30：一次典型的使用深度学习技术提取图片特征的过程，途中节点即神经元 20
图表31：深层神经网络技术逐渐完善并开始应用于科学研究体系 20
图表32：深度学习为代表的人工智能技术赋能当代科学的方式及典型案例21
图表33：原子动力研究示意图（高度代表势能） 22
图表34：AI4S及量子力学计算在原子力场当中推演研究示意图 22
图表35：AF2预测复合物结构模型示意图 23
图表36：2024年诺贝尔化学奖 23
图表37：蛋白质折叠 23
图表38：药物研发中的应用：基于传统人工智能方法VS基于量子物理+AI4S的方法 24
图表39：量子计算和经典方法处