当ChatGPT、Deepseek为代表的AI大模型强势“出圈”，网友们借机探索出无数“新玩法”——创意写作、AI学习、情感疏导、代码生成、论文降重……AI应用正以迅雷不及掩耳之势席卷着各行各业。从单模态到多模态，从单一智能到通用智能，AI的未来充满了无限可能。当我们惊叹于它日新月异的进化时，一个关键问题逐渐浮现：支撑AI无限进化的“算力引擎”，是否即将触碰天花板？

当AI算法在数据洪流中奋力时，量子计算凭借其独特的计算优势，或能成为助力AI突破算力“瓶颈”的新路径。尤其在机器学习、优化问题和大规模数据处理等方面，量子计算为AI提供了全新的计算范式，极大提升了处理效率和精度。在此方面，中电信量子集团推出的“天衍”量子计算云平台，正积极探索量子计算与AI技术融合的新方向，助力拓展AI行业应用。

机器学习 量子计算助力手写数字识别

在人工智能的应用中，机器学习一直是不可忽视的重要方向，尤其是在计算机视觉领域，手写数字识别作为经典的入门级任务，长期以来一直是AI应用研究的重点之一。

“天衍”量子计算云平台在机器学习领域的应用，首先体现在手写数字识别上。通过量子计算与经典优化技术的结合，平台采用了变分量子线路（VQC）技术，在量子神经网络中实现了图像识别任务。

在这一应用中，输入的图片被缩放并规范化，经过特征提取和降维后，通过量子线路进行编码，最终完成数字识别任务。得益于量子计算的并行计算和量子纠缠特性，量子神经网络能够更高效地处理数据，提高识别准确率，也从侧面展示了量子计算在AI领域应用的巨大潜力。

气象预测 量子计算提升预测效率与准确性

作为一个典型的数据密集型领域，传统的气象预报主要依赖于复杂的数值模拟和大规模计算资源，长期以来一直面临着计算资源消耗大、预测准确性提升难度大的问题。随着量子计算的崛起，气象预测的计算效率和准确性正在得到显著提升。

“天衍”量子计算云平台通过将经典深度学习模型SmaAtUNet与量子计算相结合，开发了混合量子经典神经网络模型。这一新型混合模型提升了气象预测的准确性，实现了在灾害性天气监测、预报和预警方面更加快速、准确的预测。

量子神经网络在气象预测中的应用，利用量子计算的并行能力提升了时间序列预测和模型识别的效率，为气象学领域的创新提供了强有力的技术支持。这不仅显著提升了气象预测的精度，也推动了气象业务流程的集约化建设，帮助相关部门做出更加及时和准确的决策。

从量子机器学习到量子优化，从量子神经网络的应用到大规模数据处理中的潜力，量子计算与AI技术的结合正在不断提升人工智能的计算能力和处理效率。

通过量子计算与AI的深度融合，中电信量子集团正不懈探索量子计算与AI技术结合为更多行业带来的多样可能性。随着量子计算技术的不断进步，无论是从提升计算效率，还是从拓展应用领域，相信量子计算算力将成为AI技术发展的强大引擎，推动智能时代的到来。