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4月16日，由中关村科技园区朝阳园管理委员会指导、北京玻色量子科技有限公司主办的量子计算+AI for Science应用研讨会在北京举办，会上披露专用量子计算技术已在生物信息、脑机接口、类器官、新材料发现等AI4S核心场景取得实质性突破，部分场景计算效率较传统方案提升超40倍，近百位来自产学研资领域的专家代表参会共议技术落地路径。
在AI技术全面渗透科研领域的当下，AI for Science被视作能大幅缩短科研周期、降低创新成本的核心工具，但高维复杂数据的计算效率问题，始终是阻碍其大规模落地的核心瓶颈。以蛋白质折叠预测、脑信号解析、新材料高通量筛选等场景为例，待处理参数维度动辄超过千万级，传统超算往往需要数天甚至数周才能输出有效结果，且能耗成本居高不下。
从全球范围来看，AI4S已经进入落地攻坚期，谷歌、微软、百度等科技巨头均已布局相关赛道，国内也有大量科研团队将AI技术应用到新药研发、基因测序、新能源材料开发等领域，但算力供给跟不上算法需求的矛盾愈发突出。此前有行业调研数据显示，超过60%的AI4S科研项目延期，核心原因就是传统算力无法满足高维模拟的计算需求。
本次研讨会上披露的阶段性落地成果，给出了破解上述痛点的可行路径。参会团队公布的测试数据显示，基于专用光量子计算平台的蛋白质分子动力学模拟速度，较传统超算提升了两个数量级，原本需要72小时才能完成的全基因组关联分析，现在仅需3.5小时就能输出结果；在脑机接口领域，量子计算加持的脑信号特征提取准确率较传统方案提升了18%，可为类器官研究、脑疾病诊断提供更精准的数据支撑；在新材料发现场景，光伏材料的分子筛选效率较传统计算方案提升超40倍，能大幅缩短新型高效光伏材料的研发周期。
与会专家普遍认为，专用量子计算与AI4S的结合，是目前量子计算领域商业化落地最清晰的方向之一。不同于通用量子计算仍需突破的技术瓶颈，面向特定场景优化的专用量子计算设备已经能实现商业化交付，叠加AI4S赛道的旺盛需求，两者的融合有望在未来3-5年内催生大批可落地的科研成果。目前已经有多家新药研发、新能源企业与量子计算团队达成合作，尝试用新的算力方案降低研发成本。
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