想象一下你正在安排一场只有二十位客人的晚宴。为了避免尴尬，你必须确保每一个坐在一起的人都能聊得来，或者至少不会打起来。这听起来像是一个微不足道的社交难题，但在数学的深渊里，这被称为“最大割问题”（Max-Cut Problem）或组合优化。如果客人的数量增加到一百位，可能得座次排列组合数量就会超过可观测宇宙中原子的总数。

这就是我们这个世界的真相：它被一种令人窒息的复杂性所包裹。从蛋白质如何折叠成拯救生命的药物形状，到银行如何从数百万个变量中判断一个人的信用风险，再到物流卡车如何规划穿过拥堵城市的路线，这些本质上都是同一个问题——如何在无限的可能性中找到那个唯一的、能量最低的“最优解”。

半个世纪以来，我们的硅基数字计算机一直试图通过蛮力来攻克这座堡垒。它们不知疲倦地检查每一个选项，直到摩尔定律的物理极限让它们撞得头破血流。然而，在这一片算力的迷雾中，一组物理学家并没有试图制造更快的计算器，而是把目光投向了光的本质。为了听到宇宙边缘的耳语，他们意外地发明了一种工具，现在正用来教导制药公司如何设计分子，以及告诉银行该借钱给谁。

这是一种被称为“相干伊辛机”（Coherent Ising Machine, CIM）的设备。2026年，来自中国的科学家团队通过引入飞秒（femtosecond）激光技术，让这台机器的性能跨越了一个新的临界点，将其从实验室的奇观变成了现实世界的解题者。

 

自然的懒惰与伊辛的幽灵

要理解这台机器，我们必须首先理解大自然的“懒惰”。在物理学中，并没有什么复杂的算法，只有一个简单的原则：万物皆倾向于能量最低的状态。水往低处流，热气球往上飞，磁铁的南北极相互吸引。大自然不需要计算所有的路径就能找到河床的流向，它只是遵循最小作用量原理。

1925年，物理学家恩斯特·伊辛（Ernst Ising）提出了一个模型来描述磁铁内部的原子行为。在这个模型中，每一个原子都是一个小小的磁针（自旋），它们只有两个选择：向上指，或者向下指。每一个原子都想和它的邻居“唱反调”——如果邻居向上，我就向下，这样系统的整体能量最低。这种相互作用形成了一个巨大的、相互关联的网络。

当这个网络变得复杂时，比如每一个原子都与所有其他原子相连，就会出现一种被称为“挫折”（Frustration）的现象。想象一下三个人手拉手围成一圈，每个人都想和旁边的人不一样，这在逻辑上是不可能的。整个系统会陷入一种混乱的震荡，拼命寻找一种让大家都稍微满意一点的妥协方案，这就是“基态”（Ground State）。

传统的数字计算机在模拟这种寻找过程时显得极其笨拙。但斯坦福大学的山本喜久教授提出了一个激进的想法：如果我们不再模拟它，而是建造一个物理系统，让它自己去演化呢？如果我们能用光脉冲来代替磁铁的自旋，让这些光脉冲在光纤的跑道上奔跑，通过相互干涉来模拟原子的“争吵”，那么当光最终稳定下来时，它的状态不就是我们要找的答案吗？

这就是“耗散量子计算”（Dissipative Quantum Computing）的核心。不同于那些试图将量子比特隔离在绝对零度真空中的脆弱的量子计算机，CIM拥抱环境，拥抱损耗。它利用系统从量子混沌向经典秩序的坍缩过程来进行计算。

 

飞秒的暴力美学

直到最近，CIM虽然在理论上极其优雅，但在实际操作中却像是一匹难以驯服的野马。它对环境极其敏感，温度的微小波动就能摧毁计算结果。而且，为了维持光脉冲的运转，需要消耗巨大的能量。

2026年，Hai Wei等人发表在《Light: Science & Applications》上的研究改变了这一格局。他们的突破在于改变了这把“光之剑”的锋利程度。

在以往的实验中，科学家们通常使用皮秒（picosecond，万亿分之一秒）激光。这已经非常快了，但对于量子世界来说，这还不够“暴力”。Wei的团队转而使用了飞秒（femtosecond，千万亿分之一秒）激光。

这是一个关于时间密度的概念。通过将能量压缩在如此难以置信的短时间内释放，飞秒激光创造了极高的峰值功率。

这里我们需要一个比喻： 天下武功，唯快不破。

想象你想在墙上穿一个洞。如果你用手掌按在墙上推一整天（连续波或长脉冲），墙壁可能纹丝不动。但如果你把同样的能量集中在针尖大小的点上，并在瞬间击打（飞秒脉冲），你就能轻易穿透墙壁。

这种高峰值功率在光学晶体中引发了更强烈的“非线性效应”。在量子光学的语境下，这意味着产生了更纯粹的量子噪声。在CIM启动的瞬间，正是这种量子噪声（压缩真空态）在探索所有可能的解。飞秒脉冲就像是一个更敏锐的侦察兵，它能更有效地利用量子效应来嗅探出通往能量最低点的路径，同时——这才是最关键的——它所需的平均泵浦功率反而更低。这意味着机器发热更少，更稳定。

Wei的团队通过这种方法，在处理100个节点的“莫比乌斯梯”（Möbius Ladder）问题时，将寻找最优解的成功率从之前的20%惊人地提升到了55%。这不仅仅是数字的提升，这是从“偶尔猜对”到“值得信赖”的质变。

 

从量子涨落到信用评分

这篇论文最引人入胜的部分，不在于它如何操纵光子，而在于它如何将这种如同神迹般的技术应用到了最世俗的领域。

文章展示了两个截然不同的应用场景，完美诠释了技术从“崇高”到“平凡”的跨越。

第一个场景是分子对接（Molecular Docking）。 这是药物研发中的圣杯。想象一种新病毒爆发了，它的表面有一种特殊的蛋白质结构，像一把复杂的锁。科学家需要找到一种小分子药物（钥匙），能完美地卡在那个锁孔里，阻止病毒复制。这在本质上是一个几何形状的匹配问题，但考虑到原子间相互作用力的复杂性，其计算量是天文数字级的。

Wei的团队将这个问题转化为了伊辛模型。每一个原子与其潜在位置的匹配关系，被编码成了光脉冲的相位。飞秒CIM在短短几百微秒内就完成了搜索，成功找到了与真实晶体结构偏差极小（RMSD < 2Å）的结合姿态。这意味着，未来的救命药可能不再是在试管中一次次试错试出来的，而是在光的干涉中被“算”出来的。

 

第二个场景是信用评分（Credit Scoring）。 如果说分子对接还是高科技的象徴，那么银行决定是否给你发信用卡的逻辑则是纯粹的资本主义算法。银行拥有申请人的无数数据：年龄、收入、居住地、甚至你上次在便利店买了什么。但在建立预测模型时，如果把所有特征都扔进去，不仅计算慢，还会引入噪声。 这被称为“特征选择”问题。你需要挑选出一组最具代表性、彼此又不重复的特征。

令人惊讶的是，这在数学上等同于让磁铁自旋寻找能量最低态。通过将特征的相关性映射为光脉冲之间的耦合强度，CIM能够瞬间筛选出那些最关键的变量。实验显示，经过CIM辅助挑选特征后的XGBoost模型，其预测准确度（KS统计量）显著超越了传统方法。当你下一次在手机上秒批贷款时，你可能不会想到，这个决定的背后，可能是一束飞秒激光在光纤环路中经历了一次量子相变的洗礼。

 

穿越“量子-经典”的迷雾

如果不深入探讨山本喜久教授的哲学，我们对CIM的理解就是不完整的。在Wei等人的这篇论文背后，站着山本教授多年建立的理论大厦。

传统的量子计算（如谷歌或IBM的超导量子计算机）追求的是“幺正性”（Unitarity）——它们试图构建一个绝对纯净的、与世隔绝的系统，利用量子纠缠进行可逆的演化。但这种系统极其脆弱，外界的一个热光子就能让一切崩塌。

山本喜久则走了另一条路。他认为，我们不应该害怕与环境的接触，而应该利用它。他将CIM定义为一种“量子-经典交叉设备”（Quantum-to-Classical Crossover Device）。

设想一下： 传统的量子计算就像是在真空中走钢丝，任何微风都会导致跌落。而CIM的计算过程更像是一个滚下山坡的球。 在山顶（阈值下方），系统处于量子状态，球的位置是不确定的，它像一团云雾一样同时探索所有的下山路径（量子并行搜索）。随着能量注入（泵浦增强），球开始滚下山坡（阈值上方），系统迅速发生“自发对称破缺”，那团量子的云雾坍缩成一个实实在在的球，滚向了能量最低的山谷（最优解）。

在这个过程中，能量的耗散（摩擦力）不是敌人，而是向导。它帮助系统“忘记”那些高能量的错误路径，稳定在正确的答案上。这就是为什么Wei的实验中，即使光纤受到了环境温度的干扰，通过精密的反馈控制系统，CIM依然能稳定运行超过8个小时。这种鲁棒性是传统量子计算机梦寐以求的。

 

总结

2026年的这项研究，标志着相干伊辛机正走出青春期。它不再仅仅是物理学家用来验证量子力学奇特性的玩具，而是变成了一台精密的仪器。

通过引入飞秒脉冲，科学家们实际上是在时间和能量的维度上对光进行了雕刻，使其成为更锋利的计算工具。从分子层面的药物设计，到社会层面的金融风控，这种基于物理原理的新型计算范式正在悄然重塑我们的世界。面前的光量子时代，是一片概率的海洋。在这里，计算不再是枯燥的指令执行，而是一种物理系统的自然演化。相干伊辛机让我们开始利用光的相位和量子的涨落。

---

想象一下你正在安排一场只有二十位客人的晚宴。为了避免尴尬，你必须确保每一个坐在一起的人都能聊得来，或者至少不会打起来。这听起来像是一个微不足道的社交难题，但在数学的深渊里，这被称为“最大割问题”（Max-Cut Problem）或组合优化。如果客人的数量增加到一百位，可能得座次排列组合数量就会超过可观测宇宙中原子的总数。

这就是我们这个世界的真相：它被一种令人窒息的复杂性所包裹。从蛋白质如何折叠成拯救生命的药物形状，到银行如何从数百万个变量中判断一个人的信用风险，再到物流卡车如何规划穿过拥堵城市的路线，这些本质上都是同一个问题——如何在无限的可能性中找到那个唯一的、能量最低的“最优解”。

半个世纪以来，我们的硅基数字计算机一直试图通过蛮力来攻克这座堡垒。它们不知疲倦地检查每一个选项，直到摩尔定律的物理极限让它们撞得头破血流。然而，在这一片算力的迷雾中，一组物理学家并没有试图制造更快的计算器，而是把目光投向了光的本质。为了听到宇宙边缘的耳语，他们意外地发明了一种工具，现在正用来教导制药公司如何设计分子，以及告诉银行该借钱给谁。

这是一种被称为“相干伊辛机”（Coherent Ising Machine, CIM）的设备。2026年，来自中国的科学家团队通过引入飞秒（femtosecond）激光技术，让这台机器的性能跨越了一个新的临界点，将其从实验室的奇观变成了现实世界的解题者。

 

自然的懒惰与伊辛的幽灵

要理解这台机器，我们必须首先理解大自然的“懒惰”。在物理学中，并没有什么复杂的算法，只有一个简单的原则：万物皆倾向于能量最低的状态。水往低处流，热气球往上飞，磁铁的南北极相互吸引。大自然不需要计算所有的路径就能找到河床的流向，它只是遵循最小作用量原理。

1925年，物理学家恩斯特·伊辛（Ernst Ising）提出了一个模型来描述磁铁内部的原子行为。在这个模型中，每一个原子都是一个小小的磁针（自旋），它们只有两个选择：向上指，或者向下指。每一个原子都想和它的邻居“唱反调”——如果邻居向上，我就向下，这样系统的整体能量最低。这种相互作用形成了一个巨大的、相互关联的网络。

当这个网络变得复杂时，比如每一个原子都与所有其他原子相连，就会出现一种被称为“挫折”（Frustration）的现象。想象一下三个人手拉手围成一圈，每个人都想和旁边的人不一样，这在逻辑上是不可能的。整个系统会陷入一种混乱的震荡，拼命寻找一种让大家都稍微满意一点的妥协方案，这就是“基态”（Ground State）。

传统的数字计算机在模拟这种寻找过程时显得极其笨拙。但斯坦福大学的山本喜久教授提出了一个激进的想法：如果我们不再模拟它，而是建造一个物理系统，让它自己去演化呢？如果我们能用光脉冲来代替磁铁的自旋，让这些光脉冲在光纤的跑道上奔跑，通过相互干涉来模拟原子的“争吵”，那么当光最终稳定下来时，它的状态不就是我们要找的答案吗？

这就是“耗散量子计算”（Dissipative Quantum Computing）的核心。不同于那些试图将量子比特隔离在绝对零度真空中的脆弱的量子计算机，CIM拥抱环境，拥抱损耗。它利用系统从量子混沌向经典秩序的坍缩过程来进行计算。

 

飞秒的暴力美学

直到最近，CIM虽然在理论上极其优雅，但在实际操作中却像是一匹难以驯服的野马。它对环境极其敏感，温度的微小波动就能摧毁计算结果。而且，为了维持光脉冲的运转，需要消耗巨大的能量。

2026年，Hai Wei等人发表在《Light: Science & Applications》上的研究改变了这一格局。他们的突破在于改变了这把“光之剑”的锋利程度。

在以往的实验中，科学家们通常使用皮秒（picosecond，万亿分之一秒）激光。这已经非常快了，但对于量子世界来说，这还不够“暴力”。Wei的团队转而使用了飞秒（femtosecond，千万亿分之一秒）激光。

这是一个关于时间密度的概念。通过将能量压缩在如此难以置信的短时间内释放，飞秒激光创造了极高的峰值功率。

这里我们需要一个比喻： 天下武功，唯快不破。

想象你想在墙上穿一个洞。如果你用手掌按在墙上推一整天（连续波或长脉冲），墙壁可能纹丝不动。但如果你把同样的能量集中在针尖大小的点上，并在瞬间击打（飞秒脉冲），你就能轻易穿透墙壁。

这种高峰值功率在光学晶体中引发了更强烈的“非线性效应”。在量子光学的语境下，这意味着产生了更纯粹的量子噪声。在CIM启动的瞬间，正是这种量子噪声（压缩真空态）在探索所有可能的解。飞秒脉冲就像是一个更敏锐的侦察兵，它能更有效地利用量子效应来嗅探出通往能量最低点的路径，同时——这才是最关键的——它所需的平均泵浦功率反而更低。这意味着机器发热更少，更稳定。

Wei的团队通过这种方法，在处理100个节点的“莫比乌斯梯”（Möbius Ladder）问题时，将寻找最优解的成功率从之前的20%惊人地提升到了55%。这不仅仅是数字的提升，这是从“偶尔猜对”到“值得信赖”的质变。

 

从量子涨落到信用评分

这篇论文最引人入胜的部分，不在于它如何操纵光子，而在于它如何将这种如同神迹般的技术应用到了最世俗的领域。

文章展示了两个截然不同的应用场景，完美诠释了技术从“崇高”到“平凡”的跨越。

第一个场景是分子对接（Molecular Docking）。 这是药物研发中的圣杯。想象一种新病毒爆发了，它的表面有一种特殊的蛋白质结构，像一把复杂的锁。科学家需要找到一种小分子药物（钥匙），能完美地卡在那个锁孔里，阻止病毒复制。这在本质上是一个几何形状的匹配问题，但考虑到原子间相互作用力的复杂性，其计算量是天文数字级的。

Wei的团队将这个问题转化为了伊辛模型。每一个原子与其潜在位置的匹配关系，被编码成了光脉冲的相位。飞秒CIM在短短几百微秒内就完成了搜索，成功找到了与真实晶体结构偏差极小（RMSD < 2Å）的结合姿态。这意味着，未来的救命药可能不再是在试管中一次次试错试出来的，而是在光的干涉中被“算”出来的。

 

第二个场景是信用评分（Credit Scoring）。 如果说分子对接还是高科技的象徴，那么银行决定是否给你发信用卡的逻辑则是纯粹的资本主义算法。银行拥有申请人的无数数据：年龄、收入、居住地、甚至你上次在便利店买了什么。但在建立预测模型时，如果把所有特征都扔进去，不仅计算慢，还会引入噪声。 这被称为“特征选择”问题。你需要挑选出一组最具代表性、彼此又不重复的特征。

令人惊讶的是，这在数学上等同于让磁铁自旋寻找能量最低态。通过将特征的相关性映射为光脉冲之间的耦合强度，CIM能够瞬间筛选出那些最关键的变量。实验显示，经过CIM辅助挑选特征后的XGBoost模型，其预测准确度（KS统计量）显著超越了传统方法。当你下一次在手机上秒批贷款时，你可能不会想到，这个决定的背后，可能是一束飞秒激光在光纤环路中经历了一次量子相变的洗礼。

 

穿越“量子-经典”的迷雾

如果不深入探讨山本喜久教授的哲学，我们对CIM的理解就是不完整的。在Wei等人的这篇论文背后，站着山本教授多年建立的理论大厦。

传统的量子计算（如谷歌或IBM的超导量子计算机）追求的是“幺正性”（Unitarity）——它们试图构建一个绝对纯净的、与世隔绝的系统，利用量子纠缠进行可逆的演化。但这种系统极其脆弱，外界的一个热光子就能让一切崩塌。

山本喜久则走了另一条路。他认为，我们不应该害怕与环境的接触，而应该利用它。他将CIM定义为一种“量子-经典交叉设备”（Quantum-to-Classical Crossover Device）。

设想一下： 传统的量子计算就像是在真空中走钢丝，任何微风都会导致跌落。而CIM的计算过程更像是一个滚下山坡的球。 在山顶（阈值下方），系统处于量子状态，球的位置是不确定的，它像一团云雾一样同时探索所有的下山路径（量子并行搜索）。随着能量注入（泵浦增强），球开始滚下山坡（阈值上方），系统迅速发生“自发对称破缺”，那团量子的云雾坍缩成一个实实在在的球，滚向了能量最低的山谷（最优解）。

在这个过程中，能量的耗散（摩擦力）不是敌人，而是向导。它帮助系统“忘记”那些高能量的错误路径，稳定在正确的答案上。这就是为什么Wei的实验中，即使光纤受到了环境温度的干扰，通过精密的反馈控制系统，CIM依然能稳定运行超过8个小时。这种鲁棒性是传统量子计算机梦寐以求的。

 

总结

2026年的这项研究，标志着相干伊辛机正走出青春期。它不再仅仅是物理学家用来验证量子力学奇特性的玩具，而是变成了一台精密的仪器。

通过引入飞秒脉冲，科学家们实际上是在时间和能量的维度上对光进行了雕刻，使其成为更锋利的计算工具。从分子层面的药物设计，到社会层面的金融风控，这种基于物理原理的新型计算范式正在悄然重塑我们的世界。面前的光量子时代，是一片概率的海洋。在这里，计算不再是枯燥的指令执行，而是一种物理系统的自然演化。相干伊辛机让我们开始利用光的相位和量子的涨落。

---