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      量子智能 + 具身智能:共塑未來信息新生態【2025浦江創新論壇】

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      新一代信息技術的飛速發展,正深刻重塑人類對計算邊界的認知與智能系統的落地形態。量子智能融合了量子計算與人工智能兩大先進技術,通過量子物理特性突破經典計算瓶頸,為人工智能發展提供全新范式。具身智能作為人工智能與物理實體深度融合的新興領域,已經開始改變人類的生產生活方式。二者都是引領未來科技革命的重要前沿方向,也是全球科技競爭的新高地。

      圍繞未來信息議題,今年浦江創新論壇專門設置了“AIQC:量子智能”和“具身智能前沿技術和標準創新論壇”兩場專題活動。量子智能專題論壇上,來自中國、美國、荷蘭、盧森堡、新加坡等國的專家,探討人工智能與原子量子計算、量子信息科學、量子線路優化、量子算法應用的交叉融合,研判量子人工智能領域當下亟需解決的關鍵科學問題和近期發展機遇。具身智能論壇以“科技之光:具身智能前沿技術和標準創新”為題,邀請來自全球的頂尖科學家和創新領軍人物,共同深入探討人形機器人、人工智能、交叉智能等前沿科學與技術。

      PUJIANG INNOVATION FORUM

      01

      量子智能突破算力邊界

      1.量子智能作為新興領域,需要量子計算和人工智能相互賦能,加速突破技術瓶頸。

      中國科學院院士、清華大學交叉信息研究院院長姚期智認為,在前沿領域,AI能夠通過量子糾錯賦能量子計算,降低引力波探測系統噪聲,擴大人類對宇宙的觀察范圍,在后量子密碼標準遴選中脫穎而出的LWE(Learning with Errors)正是源于機器學習。

      中國科學院院士、復旦大學教授龔新高認為,量子力學是物質科學的基礎,計算物理就是將無法顯式求解的量子力學問題通過計算方法求解,而人工智能可以在其中發揮巨大作用。他以人工智能求解Kohn-Sham方程自洽迭代為例,展示了機器學習的高效性。

      清華大學交叉信息研究院副教授鄧東靈總結了谷歌、IBM、祖沖之號、歐洲ETH等公司和機構在量子糾錯和量子網絡方面的進展。他闡釋了量子計算、人工智能以及物理三者相互促進發展的底層邏輯。圍繞量子人工智能發展所面臨的規模化擴展與量子神經網絡訓練的挑戰,他提出了以量子自動學習為核心的解決方案,該方案無需計算梯度,可有效規避“貧瘠高原”效應。


      2.量子計算可突破傳統計算極限,為人工智能發展提供前所未有的算力支持。

      新加坡量子技術中心教授Dimitris G. Angelakis提出,通過特定量子計算平臺設計量子映射并編碼于量子線路,對現階段量子計算的應用非常重要,因為編碼可大幅降低優化問題對量子資源的需求,如大規模交通路徑優化、資產優化配置等組合優化問題。

      荷蘭烏得勒支大學教授Cristiana Morais Smith認為,自旋軌道耦合拓撲材料是一類具有重要前景的量子體系,分數量子態是其形成的關鍵,可視為一種近乎自然的選擇。實驗室中可通過單原子操控或二維材料堆疊等維度調控方式實現此類拓撲物態。

      匹茲堡大學物理系教授、美國物理學會會士W. Vincent Liu介紹了高軌量子模擬相關工作,其應用范圍可涵蓋從微觀尺度的玻色愛因斯坦凝聚態研究到宏觀尺度的宇宙引力波探測。

      盧森堡大學教授、美國物理學會會士Adolfo del Campo提出,量子控制可極大加速信息處理。傳統量子態制備通常需要緩慢的絕熱演化以保持低能態,而量子控制可通過高維捷徑實現反絕熱演化,以逼近處理速度極限,有助于發現新的物態和相變。


      3.量子科技是第四次工業革命中的顛覆性力量,需要進一步夯實學科基礎、加快科研攻關、積極培育人才與產業生態。

      中國科學院院士、深圳國際量子研究院院長俞大鵬認為量子科技發展任重道遠,需要全社會共同努力,為未來量子科技發展儲備核心力量,以極致追求推動量子科技實用化發展。

      上海市未來產業基金總經理魏凡杰表示,當前國際背景下,量子、人工智能等未來科技競爭日益激烈,量智融合是跨學科的協同創新,從科技發展的規律來看,學科的交叉融合對突破現有技術瓶頸、搶占未來科技制高點有重要作用。

      中國科學院院士、清華大學交叉信息研究院院長姚期智認為,AI和量子信息具有廣泛的應用場景和強大賦能效應,值得大力推動。我國在這些方向有著優良基礎,應當積極培養人才,加大攻關力度,確保立于領先地位。

      02

      具身智能:AI與物理世界的交互新范式

      1.提升機器人和具身智能的自主性、通用性和泛化能力是未來趨勢,應當加速神經形態計算、多模態感知和大模型融合等方向探索。

      阿聯酋哈里發大學教授Jorge Dias指出,神經形態計算可以解決現有的高耗能問題,助力具身智能實現低功耗的實時環境響應能力,是具身智能產業化的關鍵技術。

      清華大學教授、人工智能研究院智能機器人中心主任孫富春認為,具身智能的核心在于讓AI模型通過與物理世界交互來學習、感知和行動。智能本體、具身感知、具身行為和環境交互是具身智能的四要素。具身智能的未來不是“大模型”或“小模型”,而是“大與小的協同”。大模型提供認知高度,小模型保障執行效率,共同構建安全、通用的物理世界智能體。

      上海傅利葉智能科技股份有限公司創始人兼首席執行官顧捷指出,參考自動駕駛發展歷程,人形機器人廠家應當注重機器人本體的收斂,只有在大量同形態機器人日常工作任務中采集到的共同數據,才能促進人形機器人泛化能力的提升。

      深圳逐際動力科技有限公司聯合創始人、浙江大學助理教授諶驊認為,硬件和算法是人形機器人主要的兩類技術。在算法層面,人類動作獲取、動作遷移和強化學習等是較為重要的模塊。


      2.構建科學、完善、前瞻的具身智能標準體系,不僅是技術創新的“加速器”,更是產業健康可持續發展的“壓艙石”。

      ISO/TC299/JWG9工作組的聯合召集人Gurvinder S Virk教授指出,機器人技術正不斷應用于新領域,在醫療和非醫療場景中都出現了新挑戰。機器人天生具有自主性/人工智能特性,這意味著需要對其安全性、性能和互操作性的影響展開研究。然而,目前并沒有專注于機器人自主性/人工智能相關標準化項目的工作團隊。當前急需關于“如何在不同類型的機器人中實現自主性/人工智能”的新建議。

      國際電工委員會電氣運輸設備技術委員會(IEC/TC125)主席吳小東認為,具身智能技術增強了電動載具的性能,同時也在安全性、交互、通信以及電磁兼容性等領域提出了新的標準化要求。新興市場對標準化的需求也在不斷增長,呼吁更多的機構和專家投入具身智能標準化制定工作。

      上海開普勒機器人有限公司CEO胡德波指出,除了要注重機器人采集數據的范圍,還要注重數據本身質量和數據多樣性。數據集應達到類似于人形機器人“百科全書”的效果,既要包含怎么做、為什么做,也要包含行為意圖和適用場景等內容。

      上海人工智能實驗室雙聘研究員、上海交通大學教授張偉楠教授指出,無論人形機器人在模擬環境還是真實環境中收集數據,只要想實現機器人在現實里長久工作,最終都需要使用自身在物理世界中交互產生的經驗數據來進一步完善性能。


      03

      叩響未來信息之門

      量子智能和具身智能是搭載人類駛向未來信息社會的兩列時代列車。本屆“量子智能”和“具身智能”論壇匯聚全球科技專家,探討了量子智能從實驗室走向真實場景的落地實踐——在材料研發、藥物設計和工程優化等領域突破真實問題的算力天花板,也聚焦具身智能在現實世界的試錯與進化路徑——智能體通過與物理環境的動態交互持續完善能力。兩場科技盛宴的熱烈討論和系列成果,將為各自領域的持續創新和全球科技共同體的開放合作提供極具價值的實踐參考。



      本文由上海市科學學研究所產業創新研究室助理研究員孫煜、李航祺執筆。文章觀點不代表主辦機構立場。

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