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圆桌：量智共振·多元路径：共筑中国量子产业下一个十年 | 36氪 2026产业未来大会

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2026年，产业投资迈入深水期，资本、技术与产业加速交织，旧有投资逻辑逐渐失效，新共识正在凝聚。2026产业未来大会聚焦新周期机遇，共同探索产业未来与“中国之光”的崛起。9月9日至10日，由36氪主办的2026产业未来大会以“深水之上，共振新生”为主题，在北京亦庄举行。来自国资平台、产业投资基金、企业CVC、创新企业及专家学者齐聚一堂，聚焦量子科技等未来产业的产业化进程。大会深入探讨了前沿技术与产业视角，集中展示了超导、光量子、离子阱等技术路线的突破，并分享了大量具体产业场景、产业体系构建及异构计算前景，共同探讨科技产业投资的未来。

以下对话由36氪整理编辑：

主持人：
36氪作者 彭丽

嘉宾：
正则量子 创始人&CEO 黄蕾蕾
矩量光启 创始人&CEO 于文龙
玻色量子 董事会秘书 弓超

彭丽： 现场和线上的朋友们，大家下午好，我是36氪的作者彭丽，很高兴主持今天的圆桌论坛。
如果说过去几年我们谈论量子计算更多聚焦于实验室里的概念验证，那么在2026年的今天，正如圆桌主题所说，我们感受到了前所未有的量智共振。
今天我们更关注的是，不同路线各自有哪些特点，未来如何发展，又将进入哪些产业场景。现在，让我们聊聊量子产业的下一个十年。
首先，现场请来三位嘉宾，他们来自不同企业，代表不同技术路线。请各位先做自我介绍，并阐述所代表路线的原理和特点。黄总，请开始。

黄蕾蕾： 大家好，我是来自正则量子的黄蕾蕾。我们公司专注于全栈式软硬算一体光量子技术路线。光量子本质上以光子作为量子信息的核心载体。光的优势在于它相对稳定，能在常温下运行，与现有通信网络及未来量子网络兼容。劣势则在于大规模纠缠和损耗方面存在一些挑战。
我们公司目前基于自研核心底层光芯片，以及专用光量子计算机和通用光量子计算机双线并行的策略，积极推动量子计算在各产业上的落地应用。谢谢！

于文龙： 各位嘉宾下午好，我是来自上海矩量光启计算技术有限公司的于文龙。矩量光启是一家从事超导量子计算机整机的企业。超导量子计算在产业化和工程化方面已进入快速发展阶段。我们矩量光启从芯片研发制造到整机集成，再到后续产业应用解决方案的落地，提供全栈式技术服务。

弓超： 大家好，我是玻色量子的董秘，弓超。玻色量子成立于北京市，以“实用化量子计算”为核心，坚持“专用量子计算先行、通用量子计算长期布局”的双线战略。我们采用相干光量子计算路线。这条路线的特点是不依赖通用量子逻辑门电路完成计算，而是将适合的问题映射为相应物理模型，再通过物理演化过程求解。
其主要特点包括计算规模的可扩展性，以及利用物理系统演化进行求解。同时，设备可在室温条件下运行，降低了对运行环境的要求，因此部署成本和整机能耗相对较低。总体而言，我们认为这是一条面向实用化的技术路线。

彭丽： 谢谢三位介绍。第一个问题想从行业视角聊聊：站在今天的时间节点，三位如何看待中国量子计算目前所处的产业化阶段？如果需要用一个核心指标衡量量子计算未来3-5年的发展，你们的回答会是什么？

黄蕾蕾： 从2026年来看，量子产业已从原先的科研实验向工程化，特别是特定专用落地应用场景转变。举个简单例子，去年年底前，与客户聊量子或量子计算，百分之八九十的客户觉得概念不错但太前沿，不能用。
今年一个积极变化是，许多客户愿意尝试，会主动找来说虽然不懂量子计算，但希望我们帮看看业务与量子有何结合点。所以，这是一个非常好的时机，尤其对原先偏科研应用的公司来说，能真正与产业落地融合。
关于指标，我认为最重要的是不再单纯看物理比特等数字，而应转向量子算力能为客户当前需求带来多少效率提升。未来3-5年，核心指标是能否找到几个点，哪怕只有1-2个客户场景应用落点，证明它相对于经典计算有性能提升，且这种解决方案在某个垂直领域可复制、大规模推广。

彭丽： 明白，于总怎么看？

于文龙： 进入2026年以来，我们感觉整个中国量子计算机产业进入起步阶段并快速发展。今年上半年一级市场非常火热，推动因素是技术越来越成熟，从实验室走向产业化落地。
未来3-5年，尽管发展迅速，但仍有很多挑战。判断一个量子计算机系统是否真正进入应用，要看它是否有解决实际问题的能力，而非单纯指标。目标很明确，所有从业人员都冲着将量子计算机应用到实际中，解决商业问题。毕竟量子计算机本质上是计算机，生态中已逐渐认可这一点。客户比我们更懂自己在现有算力生态中的瓶颈，因此他们也在积极寻求新计算范式，如量子计算。
整个行业从上游产业链到整机企业，再到下游应用方案和客户需求，都在积极推动发展。

弓超： 我认为量子计算行业，对头部参与者而言，无论中美，普遍处于从实验室向产业过渡的阶段。
具体要分开看：通用量子计算现在处于通过工程化解决纠错问题的阶段，已看到积极进展。今年我们期待通用量子计算能实现一些高质量逻辑比特，并在真实商业应用POC方面看到进展。
专用量子计算，如“十五五”规划所述，这5年核心指标或任务是可扩展性。过去几年已在一些真实应用场景和商业问题上验证了小规模应用，能否扩展到更大规模，更好满足客户需求并创造商业价值，是未来3-5年应实现的目标。

彭丽： 感谢三位回答。听上去共识是接下来要往产业化、真实场景方向走。
下面想问黄总，光量子路线常被认为在量子通信、量子网络上有优势。您认为未来10年量子计算真正进入产业化阶段，光量子可能率先在哪个阶段建立优势？是计算本身、量子网络，还是其他尚未充分意识到的场景？

黄蕾蕾： 未来10年，可能后期会出现早期未预料的场景。就目前而言：
第一，光在计算上，专用方面有先天优势，针对特定图论、优化问题求解，近期内专用光量子相对能先落地。
第二，除计算外，光在网络，尤其是分布式量子计算上，无论超导、离子阱还是中性原子，都离不开光量子核心技术，如好的光源、光量子线路芯片和探测器，这点很确定。
第三，光在量子感知上也有先天优势。
所以，未来在这些层面，产业落地会形成体系化互动，这可能是光相对其他路径的优势所在。

彭丽： 刚刚聊了光的优势，您认为决定光量子路线最终能否跑出来的最关键因素是什么？

黄蕾蕾： 在我看来，其一，光和超导目前是唯二实现量子优越性的路线，能否证明在一些特定有用问题上比经典方法好。其二，在通用光路径上，能否解决大规模纠缠光子对产生和减少光损耗的问题。这两点非常核心。

彭丽： 感谢黄总。下面问于总，超导路线目前被认为工程化最成熟。在半导体和硬科技领域，有“中等技术陷阱”概念，即技术出来了，但离高良率和规模化量产还有距离。
请您聊聊：第一，今天半导体产业有哪些能力可复用到量子计算？第二，如果超导路线要走向规模化，最需解决的工程化问题还有哪些？

于文龙： 超导量子计算在工程化和产业化上走在前列，得益于其产业链非常成熟完备。例如超导量子芯片高度依赖先进半导体设备和产线工艺。超导量子计算从实验室走向工程化和产业化，专业半导体设备和产线能力在量子芯片产业发展中越来越重要。
许多芯片加工先进技术会极大促进超导量子芯片发展，从而推动超导量子计算机进步。尽管超导量子计算机产业化看似领先，但面临大规模商用的问题，如提升芯片良率、稳定性、均匀性及降低成本等挑战。
稀释制冷机用于保证量子芯片稳定运行，其规模化制造和模块化制造虽有突破，但还需产业链伙伴拓展。
最后，分布式计算和大规模集成能力，需要算法和系统集成能力。每个环节都是挑战，整个系统有效运行需保证各环节无明显短板，这与半导体数字计算机有较大区别。

彭丽： 下一个问题问弓总，玻色量子提出专用量子计算先行、通用量子计算长期布局的路线。您也提到玻色量子在商业化方向有多个案例落地，请聊聊商业模式目前大概是什么样的？

弓超： 专用量子计算的商业模式，有点像早期IDC状态，即算力基础设施部署阶段。它在生物制药、金融、交通物流等行业已看到应用探索。我们积极与新药研发和新材料发现的终端用户或中间服务商，如CRO或AIDD公司，形成联合成果。
但单个科研机构或创业公司投入量子计算机硬件部署成本挑战较大。因此，出现许多平台方，如地方政府国资平台、大型科研机构、大型国央企或上市公司。他们作为算力基础设施建设或运营主体，部署量子计算硬件，再以算力形式提供给终端用户。
我们公司的商业模式一是整机销售，面向平台方或基础设施建设方；二是面向终端用户提供算力服务和专业技术支持。在探索进展较快的领域，也与合作伙伴共同推动应用成果建设。
未来，我们希望能探索联合成果的商业转化及收益分配机制，这是现有业务外的进一步方向。

彭丽： 从公司实践看，您认为专用量子计算目前最大挑战是算力本身不足，还是找到持续产生商业价值的场景？

弓超： 我认为很明确，面向更大规模应用需求，现阶段的算力供给还需提升。设备稳定性和连续运行能力还需改善，以满足客户需求。
另一方面，应用探索生态也处于初期。过去几年，专用量子计算已回答了一些真实商业问题的解决能力，并与经典方法或人工智能方法对比。在大规模组合优化问题上，结合机器学习能力，如量子玻尔兹曼采样，在求解分析设计或新材料问题上已取得明确优势。
但问题在于这些优势能否扩展到更大规模，适配生产环境所需的问题规模和使用要求，这需要更大规模算力支撑。客户已向我们提出更高要求，推动我们围绕具体需求提升能力。

彭丽： 如果把时间拉长到十年维度，各位站在公司角度，认为量子计算最终会走向一条主流路线，还是长期保持多条路线并行？

黄蕾蕾： 我曾看过一句话：我们永远会高估现在，低估未来。从10年角度，没人能回答这个问题。如果回答，所有路线会快速聚焦到一个方向，不会像现在这么分散。
行业共识是未来相当长一段时间内，多种技术路径会长期并存。每个方向都有优势和劣势，如超导门控速度快、离子阱精度高、中性原子规模大、光能常温稳定运行且对噪声不敏感。所以，在通用量子计算实现前，很长一段时间内几条技术路径会并行，有点像CPU、GPU、NPU的异构融合。
现在许多大型量子计算云平台已融合光量子、超导、离子阱和中性原子，针对具体问题调用不同量子硬件资源，这可能是未来几年的趋势。

于文龙： 10年内，我们希望所有量子计算从业者努力推动产业落地，解决行业问题。
量子计算生命周期非常长，行业都在努力。最近3年能看到真正商业化落地，5-10年阶段能看到中等规模甚至小规模容错量子计算机解决部分材料问题、密码问题或组合性问题。
美国等各国都在积极推动抗量子密钥研发部署。人类对算力需求持续增长。以半导体产业为例，第一个晶体管发明时，没人能预测10年后发展，也没预测到60年后信息技术如此先进。
半导体芯片领域不断涌现新芯片和算力芯片。量子计算如果类似发展，10年后可能还会出现新范式，如拓扑量子计算。长期未来中，人类会有新计算方式涌现，只要在商业社会找到应用场景、解决实际问题，都会有发展空间。

弓超： 我也同意两位老师意见。10年周期很难确定性判断。我倾向于相信多条技术路线会长期并存。从底层科学角度，各技术路线各有优势和局限，目前难以判断哪条路线能占优势。
我认为应鼓励各取技术路线之长，利用优势部分，探索不同路线间优势互补，提升整体效率。不同类型计算芯片服务不同需求，量子计算也可能类似。CPU通用性强，但具体使用什么硬件看任务特点和效率要求。
未来需求多样化，针对不同需求，不仅要考虑某路线量子计算机能否解决问题，还要考虑效率或经济性。例如大规模组合优化或模拟类问题，可根据问题特点发挥计算架构优势；但涉及复杂逻辑运算的问题，需考虑通用性和可编程能力。不同任务对规模、保真度等指标要求不同。因此，我认为未来会形成多路线并行、各展所长的发展格局。

彭丽： 就是要找到具有自己特色的场景。下一个问题是商业化问题，各企业对商业化的定义会不会不同？比如认为需要把量子计算机整机卖出去，还是提供云服务，或解决某个具体行业问题？您对商业化的定义是怎样的？

黄蕾蕾： 在我看来，量子计算商业化标准不是单一的，而是分层的。
第一层，产品商业化，即硬件或云算力服务可标准化交付。
第二层，解决方案商业化，整合垂直领域核心应用，提供特定场景的解决方案。
第三层，真正商业化闭环，是结合硬件产品交付的方案，能在特定场景下产生比现有更好的效益，实现10倍、20倍甚至上万倍提升，客户愿意复购并形成正向循环。
我想强调，商业化不是一蹴而就，而是分步走的过程。现在越来越多量子公司有标准化产品和解决方案，并逐步提升解决现实问题的效率。相信商业化能逐步实现。
例如光，可专用和通用并行，两三年内专用落地场景可能有应用，但通用量子计算需长期发展，至少5到10年持续技术迭代。

于文龙： 关于量子计算机商业化，它不是一个结果，也不是一蹴而就，而是持续发展的过程。
个人认为，商业化与整机算力相关，有多大算力，就能触达多少客户、解决多少问题。随着算力提升，包括量子比特数增加、逻辑比特保真度提升、主频运行速度增加，能解决的问题越来越多，触达更多行业并带来价值。
量子计算机行业刚进入产业化发展阶段，性能正从含噪声量子计算机转向通过纠错实现通用量子计算机。算力未达理想需求。行业客户在发展早期也积极提出场景，尝试新方案，这有益于生态发展。
2016年IBM量子计算机上线时只有几个比特，主要用于应用探索和验证，但全球用户排队使用。今天IBM的量子舰队有十数台高性能量子计算机运行，供不应求。整个过程伴随技术进步和行业需求，共同推动行业发展。

弓超： 我很同意于总观点，商业化是一个过程。可评估的一点是客户的成功，即客户使用量子计算机后获得了什么。对高校、科研院所，可能是取得有价值科研成果或后续商业转化；对B端，简单判断方式是，哪一天量子计算公司赚的是终端用户的营业成本而非研发费用，可能是有代表性的商业化标志。
我们希望大家对量子计算商业化保持期待和耐心。作为未来产业，量子计算发展需要持续投入和探索，需要硬件厂商、中间件团队和下游生态不断努力，用现有和未来资源做更多领域应用尝试，形成有价值成果，带动产业链和生态链商业化。

彭丽： 我们都非常认可量子计算未来有巨大产业价值，但一个产业真正形成，除了技术能否实现，还要看谁愿意买单。
几位提到专用量子计算未来2-3年会有场景落地。请各位聊聊，未来几年中国最有可能出现的付费客户是谁？最先能规模化落地的场景是什么？

黄蕾蕾： 现在付费用户也分三层。
第一层，国家科研类项目或高校研究所项目，已非常成熟，体量不小。随着量子产业飞速发展，越来越多学校开展基础量子教育，有大量设备采购和算力平台服务需求，是成熟付费方向。
第二层，大型国央企或成熟工业平台，如国家电网、五矿集团、石油、中电信、中车等。很多早期从国家需求牵引做项目落地应用，完成第一批原理验证后，发现某些点有优势，集团内部会针对性拓展，产生付费意愿。我们公司也有案例，一开始是国家项目，后来集团觉得某些点可再拓展。
第三层，传统意义上希望付费的客户，如化学材料、仿真模拟、生物制药、AI算力等团队。大家认为这才是大规模产业化。国外公司对前沿技术探索付费意愿更高，国内公司更倾向技术稳妥后再用，但我们已向这个方向前进。
未来5年，会有越来越多这类客户愿意付费，前提是体现出价值。

于文龙： 量子计算作为一种算力，所有用算力的场景未来都可能有量子算力加持或补充，最终走向行业客户。现在全球500强公司中超过300家使用IBM服务，涵盖几乎所有行业。
在超导量子计算领域，共识应用在光谱、材料等量子体系问题，如材料计算、生物医药、催化剂等对算力要求较小的领域。随着算力提升，会打开更多应用行业，如组合优化问题，甚至人工智能问题，最终实现通用人工智能或超级人工智能。
还有领域涉及国家安全，国家支持量子计算机与国家安全和科技竞争有关，涉及军队、情报、公共安全。最终量子计算机服务于To B和To G。量子计算机的使命是解决超算解决不了的问题，注定解决大问题。
既然量子计算机从实验室走向产业化，就要服务于经济社会、人类健康、能源和智力问题，走向各行各业，创造更大经济价值。

弓超： 从长期看，量子计算发展需要终端用户实际需求和付费支撑。过程中，平台方承担了新型建设和大型投入。长期看，终端用户的需求可能分场景，通过分散需求消纳算力。
比例会随时间变化。现在多数成本由中间平台方承担，包括公共投入和大型企业利润。长期看，一旦量子计算解决方案优势在下游验证，客户成功后，有望带动他们基于实际业务需求持续付费。
我们期待后续终端用户付费比例越来越高，来自更多领域。当然，这个过程需要外部支持让他们完成前期工作。量子计算硬件厂商也在提供支持，最终靠生态共同努力，提升终端用户付费比例和频率。

彭丽： 谢谢弓总。最后想听各位对未来的展望。弓总刚才聊到一些，您觉得未来量子计算10年内会发生什么？作为自己，最希望看到什么变化？

黄蕾蕾： 从我角度看：
第一，大家反复强调

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