在2025浦江创新论坛专题论坛上，一场关于“AI量子：量子智能”的深度探讨引发广泛关注。中国科学院院士、上海期智研究院院长姚期智在会上指出，人工智能与量子计算机的融合发展，正推动计算能力迈向人类认知的新极限，量子智能所激发的潜能将实现指数级增长。不过他也强调，当前量子人工智能尚处起步阶段，其效果显现仍需依赖量子计算机技术的进一步突破。
随着人工智能技术的快速发展，算力需求持续攀升。经典计算受摩尔定律限制，算力瓶颈日益凸显。而量子计算凭借其指数级并行处理能力，展现出突破现有算力限制的巨大潜力。姚期智介绍，去年11月谷歌推出的AlphaQubit正是这一领域的典型实践——这款专为量子纠错设计的AI解码器，通过神经网络采集数千个量子模拟样本，经机器学习训练而成，直接支撑了谷歌“垂柳”量子计算芯片的研发。
量子计算的发展也给现有密码体系带来严峻挑战。为应对量子计算对密码安全的威胁，美国自2016年起便启动“后量子密码”设计计划。经过多轮评估，源于机器学习领域的LWE（Learning with Error）问题在后量子密码标准遴选中脱颖而出。姚期智认为，破解“LWE能否被算法攻破”这一难题，将成为量子算法、机器学习与密码学三个领域协同创新的重大突破口。
“AI赋能量子计算将是未来关键方向。”姚期智表示，AI技术的引入将显著提升量子计算机的比特数量与计算准确率，推动量子计算与人工智能形成良性互动。他以量子导航、量子雷达等应用场景为例指出，量子科技的发展不必等待量子计算机完全成熟，可在技术演进过程中通过“沿途下蛋”的方式，推动现有产业升级。
在产业发展路径上，姚期智强调需平衡长期布局与短期效益。他以量子计算为例说明，这一领域的发展得益于数十年来物理学领域的原始创新，尽管这些成果在诞生初期看似缺乏经济价值，却为后续技术突破奠定了基础。“几乎所有诺贝尔奖级成果，最初都不是以产业化为目标的。”他指出，颠覆性技术的诞生往往源于科学家在未知领域的探索，量子人工智能目前虽已有理论基础，但仍需大量基础研究支撑。
针对人才培养，姚期智提出差异化发展理念。他认为，中国在人工智能应用领域已跻身世界前列，未来产业发展潜力巨大，但在源头创新方面仍存在人才缺口。“原始创新人才贵精不贵多，需要选出真正适合从事基础研究的人才。”他以2004年辞去美国普林斯顿大学教职、回国创办清华学堂计算机科学实验班（“姚班”）的经历为例，20年来已培养出一批顶尖人才，“曾经被视为奢望的目标，如今正在逐步实现”。
姚期智特别指出，创新人才培养不应追求“全民科学家”模式。他表示，“从0到1”的探索过程充满艰辛，只有真正热爱基础研究的人才能乐在其中。“不同的人才需要不同的培养路径，我们既要为有志于原始创新的学生提供土壤，也要为应用型人才创造发展空间。”这种分层培养的理念，正为中国科技创新注入持久动力。
