国际团队在《ACS Energy Letters》发表《Harnessing Quantum Computing for Energy Materials: Opportunities and Challenges》，阐述量子计算在能源材料领域的应用进展。通过量子退火、VQE 等算法与混合框架，已实现多项突破：量子设计的透明辐射冷却材料通过实验验证，高熵合金晶格优化效率提升，MOFs 材料 CO₂吸附模拟精度提高。当前 NISQ 设备可处理小分子（如 SrVO₃）与 2D 结构优化，未来容错量子计算机将实现 3D 材料与强关联体系的规模化模拟，为能源材料研发提供高效新路径。

能源材料的性能直接决定新能源技术的效率与可持续性，但传统研发方法面临 “计算复杂度高、设计空间庞大” 的瓶颈。量子计算凭借叠加、纠缠特性，为解决这类经典计算机难以应对的问题提供了全新思路。国际团队在《ACS Energy Letters》发表前瞻性研究，系统阐述量子计算在能源材料领域的应用机遇与挑战，通过混合量子 - 经典框架，已在光热材料、高熵合金、金属有机框架等领域实现突破，为能源材料研发按下 “加速键”。

  一、能源材料研发的 “经典困境”

从太阳能电池材料到储能电池电极、催化材料，能源材料的研发始终面临多重挑战：

量子特性难模拟：材料的电子结构、分子相互作用本质是量子现象，经典计算机需通过近似算法模拟，导致强关联体系（如过渡金属化合物）的计算精度不足；

设计空间庞大：高熵合金、光子超材料等的成分与结构组合呈指数级增长，经典优化算法易陷入局部最优，难以找到全局最优解；

研发周期漫长：传统 “实验试错 + 经典模拟” 模式往往需要数年时间，无法满足新能源技术快速迭代的需求。

以透明辐射冷却材料为例，其像素化结构与多层堆叠的优化涉及海量组合，经典方法难以高效探索最优方案。

图1 科学发现方法演化示意图

  二、量子计算的 “破局之道”：核心技术与算法

图2 量子计算与经典计算对比及混合量子 - 经典工作流

量子计算通过两大核心方向赋能能源材料研发，搭配混合框架适配当前硬件水平：

2.1 核心量子技术路径

绝热量子计算（量子退火）：将优化问题编码为量子哈密顿量，通过系统缓慢演化找到基态（最优解），适合组合优化问题（如材料成分、结构优化）；

门基量子计算：通过量子门构建电路，模拟分子哈密顿量，精准计算电子结构，适合量子化学模拟（如分子能量、反应路径预测）。

当前主流硬件包括超导量子比特、离子阱、中性原子等，各有优势 —— 超导比特运算速度快，离子阱相干时间长，为不同场景提供适配选择。

2.2 关键量子算法

变分量子本征求解器（VQE）：混合量子 - 经典算法，用量子电路制备试探态，经典计算机优化参数，已成功模拟 SrVO₃等过渡金属氧化物的电子结构；

量子近似优化算法（QAOA）：用于组合优化，通过交替应用问题哈密顿量与混合哈密顿量逼近最优解，可优化材料结构配置；

自适应算法（ADAPT-VQE/QAOA）：动态构建量子电路，减少冗余门操作，提升噪声环境下的计算效率。

2.3 混合量子 - 经典框架

核心逻辑是 “量子处理瓶颈任务，经典处理辅助任务”：

1.经典计算机负责数据预处理、特征提取、数值模拟验证；

2.量子计算机聚焦组合优化（如结构设计）或哈密顿量模拟（如电子关联）；

3.通过主动学习迭代优化，逐步提升模型精度，减少量子资源消耗。

  三、落地应用：能源材料的量子赋能实践

量子计算已在多个能源材料领域实现突破性应用：

光子与热功能材料：通过量子退火优化透明辐射冷却材料的像素化结构，设计出的材料能量节省能力显著，且已通过实验验证；量子计算还优化了太阳能吸收器的多层结构，提升光热转换效率；

图3 量子计算辅助能源材料优化实例

高熵合金：利用量子退火辅助晶格优化，高效探索原子配置与成分组合，获得力学性能更优异的合金材料；

催化与气体捕获材料：用量子算法模拟 CO₂在金属有机框架（MOFs）中的吸附过程，精准计算结合能与反应路径，为碳捕获材料设计提供精准指导；

图4 量子哈密顿量模拟能源材料实例

能源系统优化：拓展至能源网格布局、储能调度等系统层面，通过量子优化提升能源利用效率。

  四、挑战与未来蓝图

尽管潜力巨大，量子计算在能源材料领域的规模化应用仍面临三大挑战：

硬件限制：当前 NISQ（含噪声中等规模量子）设备的 qubit 数量有限、相干时间短，难以处理大规模材料系统；

算法瓶颈：量子电路设计（ansatz）易出现 “barren 平台”，导致优化难以收敛；高阶相互作用的问题编码难度大；

跨学科融合不足：需材料科学、量子计算、计算机科学等领域深度协作，才能将实际问题转化为量子可解形式。

未来发展分为三大阶段：

图5 量子计算赋能能源材料发展路线图

1.近中期（0-5 年）：基于 NISQ 设备，通过混合框架实现中小型分子模拟、低维结构优化（如 1D-2D 超材料）；

2.中期（2-5 年）：结合误差缓解技术，实现更大分子（如 C₆H₆）、2D 材料的精准模拟与优化；

3.长期（5 年以上）：容错量子计算机成熟，实现 3D 超材料、强关联催化材料（如 FeMo 辅因子）的规模化模拟与优化，展现量子优势。

  五、总结：量子赋能能源材料的未来

量子计算并非取代经典计算，而是通过混合框架互补长短 —— 经典计算机处理大规模数据与数值模拟，量子计算机突破组合优化与量子模拟的瓶颈。目前已在透明辐射冷却材料、高熵合金等领域验证其潜力，随着硬件迭代与算法优化，有望在 10 年内成为能源材料研发的核心工具。

从高效太阳能材料到高性能储能电极、环保催化材料，量子计算正逐步解锁能源材料的研发新范式，为新能源技术的高效、可持续发展提供核心支撑。

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原文链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsenergylett.5c04009

国际团队在《ACS Energy Letters》发表《Harnessing Quantum Computing for Energy Materials: Opportunities and Challenges》，阐述量子计算在能源材料领域的应用进展。通过量子退火、VQE 等算法与混合框架，已实现多项突破：量子设计的透明辐射冷却材料通过实验验证，高熵合金晶格优化效率提升，MOFs 材料 CO₂吸附模拟精度提高。当前 NISQ 设备可处理小分子（如 SrVO₃）与 2D 结构优化，未来容错量子计算机将实现 3D 材料与强关联体系的规模化模拟，为能源材料研发提供高效新路径。

能源材料的性能直接决定新能源技术的效率与可持续性，但传统研发方法面临 “计算复杂度高、设计空间庞大” 的瓶颈。量子计算凭借叠加、纠缠特性，为解决这类经典计算机难以应对的问题提供了全新思路。国际团队在《ACS Energy Letters》发表前瞻性研究，系统阐述量子计算在能源材料领域的应用机遇与挑战，通过混合量子 - 经典框架，已在光热材料、高熵合金、金属有机框架等领域实现突破，为能源材料研发按下 “加速键”。

  一、能源材料研发的 “经典困境”

从太阳能电池材料到储能电池电极、催化材料，能源材料的研发始终面临多重挑战：

量子特性难模拟：材料的电子结构、分子相互作用本质是量子现象，经典计算机需通过近似算法模拟，导致强关联体系（如过渡金属化合物）的计算精度不足；

设计空间庞大：高熵合金、光子超材料等的成分与结构组合呈指数级增长，经典优化算法易陷入局部最优，难以找到全局最优解；

研发周期漫长：传统 “实验试错 + 经典模拟” 模式往往需要数年时间，无法满足新能源技术快速迭代的需求。

以透明辐射冷却材料为例，其像素化结构与多层堆叠的优化涉及海量组合，经典方法难以高效探索最优方案。

图1 科学发现方法演化示意图

  二、量子计算的 “破局之道”：核心技术与算法

图2 量子计算与经典计算对比及混合量子 - 经典工作流

量子计算通过两大核心方向赋能能源材料研发，搭配混合框架适配当前硬件水平：

2.1 核心量子技术路径

绝热量子计算（量子退火）：将优化问题编码为量子哈密顿量，通过系统缓慢演化找到基态（最优解），适合组合优化问题（如材料成分、结构优化）；

门基量子计算：通过量子门构建电路，模拟分子哈密顿量，精准计算电子结构，适合量子化学模拟（如分子能量、反应路径预测）。

当前主流硬件包括超导量子比特、离子阱、中性原子等，各有优势 —— 超导比特运算速度快，离子阱相干时间长，为不同场景提供适配选择。

2.2 关键量子算法

变分量子本征求解器（VQE）：混合量子 - 经典算法，用量子电路制备试探态，经典计算机优化参数，已成功模拟 SrVO₃等过渡金属氧化物的电子结构；

量子近似优化算法（QAOA）：用于组合优化，通过交替应用问题哈密顿量与混合哈密顿量逼近最优解，可优化材料结构配置；

自适应算法（ADAPT-VQE/QAOA）：动态构建量子电路，减少冗余门操作，提升噪声环境下的计算效率。

2.3 混合量子 - 经典框架

核心逻辑是 “量子处理瓶颈任务，经典处理辅助任务”：

1.经典计算机负责数据预处理、特征提取、数值模拟验证；

2.量子计算机聚焦组合优化（如结构设计）或哈密顿量模拟（如电子关联）；

3.通过主动学习迭代优化，逐步提升模型精度，减少量子资源消耗。

  三、落地应用：能源材料的量子赋能实践

量子计算已在多个能源材料领域实现突破性应用：

光子与热功能材料：通过量子退火优化透明辐射冷却材料的像素化结构，设计出的材料能量节省能力显著，且已通过实验验证；量子计算还优化了太阳能吸收器的多层结构，提升光热转换效率；

图3 量子计算辅助能源材料优化实例

高熵合金：利用量子退火辅助晶格优化，高效探索原子配置与成分组合，获得力学性能更优异的合金材料；

催化与气体捕获材料：用量子算法模拟 CO₂在金属有机框架（MOFs）中的吸附过程，精准计算结合能与反应路径，为碳捕获材料设计提供精准指导；

图4 量子哈密顿量模拟能源材料实例

能源系统优化：拓展至能源网格布局、储能调度等系统层面，通过量子优化提升能源利用效率。

  四、挑战与未来蓝图

尽管潜力巨大，量子计算在能源材料领域的规模化应用仍面临三大挑战：

硬件限制：当前 NISQ（含噪声中等规模量子）设备的 qubit 数量有限、相干时间短，难以处理大规模材料系统；

算法瓶颈：量子电路设计（ansatz）易出现 “barren 平台”，导致优化难以收敛；高阶相互作用的问题编码难度大；

跨学科融合不足：需材料科学、量子计算、计算机科学等领域深度协作，才能将实际问题转化为量子可解形式。

未来发展分为三大阶段：

图5 量子计算赋能能源材料发展路线图

1.近中期（0-5 年）：基于 NISQ 设备，通过混合框架实现中小型分子模拟、低维结构优化（如 1D-2D 超材料）；

2.中期（2-5 年）：结合误差缓解技术，实现更大分子（如 C₆H₆）、2D 材料的精准模拟与优化；

3.长期（5 年以上）：容错量子计算机成熟，实现 3D 超材料、强关联催化材料（如 FeMo 辅因子）的规模化模拟与优化，展现量子优势。

  五、总结：量子赋能能源材料的未来

量子计算并非取代经典计算，而是通过混合框架互补长短 —— 经典计算机处理大规模数据与数值模拟，量子计算机突破组合优化与量子模拟的瓶颈。目前已在透明辐射冷却材料、高熵合金等领域验证其潜力，随着硬件迭代与算法优化，有望在 10 年内成为能源材料研发的核心工具。

从高效太阳能材料到高性能储能电极、环保催化材料，量子计算正逐步解锁能源材料的研发新范式，为新能源技术的高效、可持续发展提供核心支撑。

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原文链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsenergylett.5c04009