1.2 相干光量子计算机
CIM优势及应用场景
与超导、离子阱等其他量子计算技术相比，相干光量子计算机具有显著的竞争优势：量子比特数规模大、室温稳定运行、比特全连接以及低功耗等，使其成为当前阶段商用化量子计算机的最佳路径之一，最有希望在3-5年内率先实现商业化应用。
| 光量子 | 超导 | 离子阱 | |
|---|---|---|---|
| 硬件形态 | 小微型商用化服务器+大型云服务装备 | 大型科学装置 | 大型科学装置 |
| 集成化趋势 | 光集成产业链下逐渐集成化，小型化 | 芯片外设备随比特数增加而快速扩张 | 芯片外设备随比特数增加而快速扩张 |
| 相干时间 | 无退相干问题 | ~1ms | ~50+s |
| 比特规模 | 专用型10000+ | 物理比特1000+ | 物理比特30+ |
| 连接性 | 任意节点间全连接 | 仅能实现近邻相互作用 | 单阱内可实现全连接 |
| 环境要求 | 室温下操控，无需低温环境 | 使用稀释制冷机接近绝对零度 | 真空加上激光冷却 |
| 工艺成熟度 | 成熟：基于光通信和半导体工艺制备 | 成熟：能与现有的微纳制造技术结合 | 设备小型化难度大 |
CIM最擅长解决的是NP-hard的组合优化问题，这类问题的复杂度随变量个数的增长呈指数增长，经典计算机在解决这些问题时会面临以下挑战：
- 计算复杂度高：穷举搜索不可行，启发式算法可能陷入局部最优；
- 资源消耗大：对大规模问题（如数百节点的网络），经典优化算法效率极低。
相干光量子计算机CIM通过制备所有可能组合的量子叠加态，然后让该叠加态在耗散系统内演化，最终得到能量耗散最低的最优组合来求解这类问题，从而克服了经典计算机随问题复杂程度指数级增长的求解时间和容易陷入局部最优解的短板。
目前相干伊辛机已经在以下场景进行探索实践：
人工智能领域
与高校合作，将相干伊辛机（CIM）应用于深度学习训练加速，重点解决高维复杂优化问题。
传统计算机在处理多层神经网络的激活函数（如ReLU、Sigmoid）和损失函数（如IoU、Focal）优化时效率低下，CIM通过光量子与经典计算的混合架构，可实现并行搜索和全局优化。通过构建量子优化数学模型，将分段线性函数的优化问题映射为伊辛模型，可显著提升训练速度和模型精度。实验结果显示，CIM在特定任务中可将优化时间从小时级缩短至分钟级，同时保持更高的收敛稳定性。
金融领域
（1）金融投资组合优化
通过构建QUBO模型，将资产配置问题转化为相干伊辛机可求解的优化问题，CIM可在毫秒级别内完成多资产相关性分析，输出风险收益比更优的投资策略，从而解决经典算法在动态市场数据下的滞后性问题。
（2）客户信用评分特征筛选
针对信贷业务中的特征筛选难题，利用CIM的并行计算能力，可从海量原始特征中快速筛选出关键非相关特征，提升信用评分模型的准确率与泛化能力。实验显示，通过量子计算机所筛选出的特征，在训练集与测试集上均表现出更好的准确率，能够有效发掘数据中的非相关性。
案例解析：基于相干光量子计算的信用评分特征筛选方法
（3）反洗钱业务
量子社区发现算法旨在重构传统聚类模型，用于识别金融交易网络中的异常社区（如洗钱团伙），CIM的快速求解能力可使算法在毫秒级内完成高精度聚类，较经典算法提升一个数量级的效率。
能源领域
与高校研究机构合作，将CIM应用于虚拟电厂资源调度优化。通过QUBO模型整合分布式发电、储能和负荷数据，动态制定经济性最优的电力分配方案。测试结果显示，CIM的求解效率超越传统优化工具（如Gurobi），尤其在处理非线性约束（如削峰填谷）时，计算速度可提升达3个数量级，体现在电网实时优化中的可行性。
生物制药领域
（1）分子对接
分子对接是基于配体受体识别的锁钥模型提出的技术方法，通过计算配体受体之间的空间互补以及能量匹配来寻找其复合物模式，是药物发现的重要技术手段，其巨大的搜索空间和计算要求对于传统算力充满挑战，量子算法可有效加速这一过程。分子对接是一个经典的NP-Hard问题，通过构建FAM和GPM方法，仅以毫秒为单位完成精确计算，相较于经典计算机至少有3个数量级的提升。
案例解析：基于量子计算的分子对接-QDOCK（Quantum Docking）
（2）蛋白质结构预测
通过CIM加速能量最小化搜索，解决传统方法在构象空间遍历中的计算瓶颈，为靶点药物设计提供高效工具。
通信领域
（1）MIMO波束赋形
与中国移动研究院合作，聚焦5G网络优化。MIMO通过改变扇区内各个小区波束部署模式，实时适配扇区内用户分布，从而获取空间复用增益和波束赋形增益，采用更合理的模式分配策略，可以获得更好的干扰抑制和空间多用户复用能力，显著提升系统容量。
将天线模式分配问题建模为QUBO模型，CIM实时生成干扰更小、容量更高的波束策略，相比传统优化算法，量子计算机可在毫秒级时间内求出更优的波束模式策略，并且随着问题规模提升，其计算效率始终稳定。
（2）算力调度
图像渲染的算力调度任务是云计算中的一个实际场景，即在满足约束的同时，用尽可能少的服务器数量完成渲染，从而找到调度计算资源的最佳方案。
在云计算任务分配中，CIM可实现毫秒级资源调度方案，相比于传统经典算力，其计算效率及结果均有大幅提升。
多项实验结果证明，相干光量子计算机能在毫秒内完成问题的求解，且解的质量优于模拟退火等经典优化算法，并且随着问题规模的逐渐增大，量子计算机的求解时间基本保持稳定不变。