本文来自钛媒体（www.tmtpost.com），来源 | AI科技组2025，作者 | 林志佳。

7月21日，量子计算公司“量旋科技”今天宣布已完成B系列轮次数亿元融资，投资方包括建信股权、梁溪科技城发展基金等政府基金，以及星空投资、华强资本、九颂基金等多家机构。

量旋科技创始人兼CEO项金根对笔者表示，公司的主要融资来自政府基金与产业资本等多元化机构支持。本轮融资的资金用于扩大超导量子计算机技术研发和生产，扩充科研团队等方面。

项金根指出，公司产品及服务已覆盖全球五大洲40余国家和地区超过200所高校、企业与科研机构。未来，量旋科技将继续聚焦技术迭代与商业场景拓展，同时加速业务全球化布局，推动更多生态领域的合作与落地。

量旋科技创始人兼CEO项金根（左一）

据悉，量子科技是通过对微观量子系统及其量子态进行观测及精准操控，利用量子纠缠、量子叠加等物理现象赋能信息产业。当前研究主要聚焦在量子计算、量子通信和量子精密测量三大领域。

据麦肯锡统计，2025年，全球量子计算营收规模超过10亿美元；到2035年，量子计算的市场规模可能达到280亿美元至720亿美元，量子通信的市场规模可能达到110亿美元至150亿美元，整个量子科技（QT）产业总规模将接近1000亿美元；到2040年，量子科技市场规模将达到1980亿美元。

其中，量子计算是以量子比特为基本单元，通过量子态的受控演化实现数据的存储计算，具有经典计算无法比拟的巨大信息携带和超强并行处理能力，以实现计算机算力指数级增长。与传统计算相比，量子计算能够带来更强的并行计算能力和更低的能耗，同时量子计算的运算能力根据量子比特数量指数级增长，有望颠覆经典计算架构，在AI算力领域具有较大潜力。

目前，量子计算路线主要包括低温超导、离子阱、中性原子等方向。

作为超导和核磁量子方向领先的头部技术企业，量旋科技成立于2018年，是一家致力于量子计算产业化和普惠化的一站式解决方案服务商，依托实用型超导量子计算机、桌面型核磁量子计算机、量子计算云平台和应用软件进行产业布局，赋能科研教学、药物研发、金融科技、人工智能等诸多前沿领域。

量旋科技创始人、CEO项金根博士于1999年在清华大学取得物理学学士学位，2005年于清华大学取得物理学博士学位，2013年于加拿大滑铁卢大学取得计算机硕士学位。在2005年至2011年期间项金根博士曾在哈佛大学担任博士后和副研究员。

融资方面，量旋科技成立至今已完成五轮融资，投资方包括明势资本、深圳高新投资集团、深圳湾天使基金、正轩投资、上海衡盈资本等机构。

技术产品层面，量旋科技致力于技术研发和商业落地“双轮驱动”，提供教育级核磁量子计算机产品服务、产业级超导量子计算机产品服务，以及量子计算云平台和软件产品服务等，并建设覆盖量子芯片系统、测控系统、低温系统的全栈式产品体系，实现了从芯片设计到整机制造全链条自主可控。

2023年，量旋科技发布纯自研、可标准化量产的超导芯片“少微”，具有高Qi值、长比特寿命、高稳定性等特点，同期发布的测控系统实现更便捷可靠的量子比特操控体验、更高的测控精度、更快速的比特标定和产品交付。产品推出当年即实现首枚中国超导芯片出口中东，并于次年完成中国首台超导量子计算机整机海外交付。

项金根透露，目前核磁量子和超导量子业务收入比例分别为一半（50%），两个业务的销售额差不多，产品主要满足教育、科研等场景需求。

“我们在超导量子产品系列提供三类模块：一、整机，大熊座超导量子计算机；二是超导量子芯片少微，从设计、加工、封装等层面都是自研且一体化打造；三是提供测控系统。而销售流程和其他公司差不多，提供直销、经销商等销售模式。”项金根称。

与笔者近90分钟的对话中，项金根还深聊了关于量子技术发展，全球量子计算竞争等多个关键性话题。

项金根表示，对于发展通用量子计算机来说，扩展量子比特（Qubit）、提高量子比特门的保真度两个指标非常重要，尤其这两个指标需要同时实现。

他认为，相比离子阱等其他路线，超导量子计算具有比特数目易扩展、量子门保真度高、多比特间耦合可控等优势，是目前发展最快、产业化程度最高的量子计算技术路线。

具体来说，超导量子计算有以下三点优势：

• 一、对于量子纠错计算机来说，超导、离子阱、中性原子这三种路径都有可能实现，但是，超导量子目前跑得最快；
• 二、整个量子计算行业当中，超导量子计算的参与度最多。只有几个初创公司或科研团队来解决一个产业性的问题是不现实的，必须前面有一些大的公司跑在前面，而IBM、谷歌、亚马逊等国内外大公司都在发力超导量子路线。因此，超导量子计算产业投入的规模要比其他路线增多数倍；
• 三、超导量子计算最大的优势在于，计算机的核心在于超导量子芯片，而这类量子芯片的制造和传统半导体芯片制造很像，工艺、设备、人员都可以借鉴传统计算机芯片产业链，复用现有的产业体系，所以超导量子计算路线发展更快一些。

项金根表示，超导量子计算应该是当前最主流的路线，也是有望实现商业性量子计算的技术路线。其中，IBM已经成为全球超导量子计算领域的头部企业。

他透露，量旋科技正在快速追赶全球量子计算技术发展，2025年，公司将在材料工艺、芯片设计、操控精度、读取效率、系统集成等核心技术环节实现迭代和突破，同步提升全产业链工程能力，推进百比特级芯片设计和加工，第二代量子测控系统产品研发，向中等规模量子处理器（NISQ）和实用化量子计算机迈进。

据悉，预计到2025年底，量旋科技会推出百比特级超导量子计算机产品。

展望未来，项金根认为，如果想实现容错超导量子计算机，需要两个时间节点、10年以上的时间：

第一是未来5-6年，即2029年左右，解决量子计算的纠错问题之后，行业能实现几千量子比特、0.999高保真度的可编程通用量子计算机，研发投入规模超过数亿元；

第二是预计到2035年左右，实现用逻辑量子比特来做计算，行业实现百万级量子比特的容错通用量子计算机，投入规模要超过10亿元人民币。

英伟达创始人兼CEO黄仁勋曾提到，逻辑量子比特的数量将像摩尔定律一样，5年增加10倍，10年增加100倍。但项金根表示，这个预测还是保守了一些，按照“量子摩尔定律”，量子体积每年至少翻一番，那么10年会增长数1000倍。即便是逻辑量子比特，10年后也会达到千级逻辑量子比特。

项金根表示，对于量旋科技来说，短期内超导量子计算机做不到完全的实用化，主要用于科研探索，但未来会持续投入大量资金，推动超导通用量子计算机实现商业落地，有望颠覆经典计算架构，成为解决AI算力瓶颈的颠覆性力量，或成为发展新质生产力的重要抓手。

“未来，公司将重点聚焦三方面工作：在技术上，持续推进超导量子计算机、桌面型量子计算硬件及量子计算云平台等软件的升级，提升算力水平；在应用场景上，深入金融、生物医药、人工智能等行业，推动量子计算技术与实际需求的结合；在全球化布局上，系统拓展国际市场，促进技术交流与合作。”量旋科技表示。

项金根强调，“从资金量上来说，引进社会资本融资，数亿元投入量子计算机研发；二是研发过程中，需要把一些技术落地成产品对外销售，形成自己的销售收入和现金流，可以保证持续研发超导量子计算机。对于初创公司来说，我们还是立足自己，把自己的技术基础打好、团队建设做好，形成更高效的研发氛围，我们还是希望能够做好自己的事情。”

以下是项金根博士对话整理（有删减）：

问：目前行业出现的专用量子计算机、通用量子计算机有何区别？如何看待扩展量子比特规模和实用性量子计算之间的关系？

项金根：无论是实用型量子计算机，还是增加量子比特形成通用量子计算机，这两个方向不冲突。

即使不是基于门电路模型的专用量子计算机，在有些场景可以使用，但它只能完成某个计算任务。

而我们做的超导、核磁，以及离子阱、中性原子这些路线，整体技术是叫基于门电路模型的可编程量子计算机，这类量子计算机可以做实用型量子计算，而且适配性、性能会更好。

事实上，基于门电路模型的可编程量子计算机的硬件达到一定水准后，它可以通过算法和软件的编写，就是算法软件功能，实现不同场景的应用。比如，我的硬件产品都是一样的，但是我利用不同的APP就可以实现不同的计算功能，就像我们的电脑一样，这类量子计算机正在迈向实用性阶段，当然现在它这个阶段还没有到来，但它并不是说量子计算机在现有的规模条件下还不能实现或者解决实际应用场景的问题，现在其实很多的计算任务在原理上是可以实现。

但是，为什么还没到实用型的阶段？因为实用型量子计算机阶段的定义比较严格。

它是指，一个工业应用场景下在量子计算机上进行计算，它的性价比要比在超级计算机上计算的性价比更高，才能叫做实用型量子计算机。所以，它对标或挑战的是我们现在传统的超级计算机，拥有比较高的算力标准。

而算力是由基础的量子比特、并具有高保真度的量子比特来支撑的。

再回到原来的问题，量子比特是非常重要的。特别是对于这种门电路模型的可编程的量子计算机来说，量子比特的提升，意味着比特数量越高，算力肯定就会越强，达到一个标准以后，我们才能往实用型量子计算机阶段发展。

但是，只有量子比特也是不够的，除了量子比特本身的数量以外，它的保真度也是很重要的。如果没有一定的保真度的话，整个计算过程就会有很多的错误。所以对于量子计算机来说，现在最重要的其实就是扩展量子比特，并且提高量子比特的保真度。数量、质量都要达到。

问：为什么量旋科技选择自研超导量子芯片“少微”，而非从其他科研机构中采购？量子芯片如何迭代？

项金根：我们是在做“少微”的迭代，我们有自己的加工中心制造量子芯片。未来量子芯片迭代有两个路径目标：一是我们要做更多的量子比特，现在做的就是百比特级量子芯片；第二个目标是我们在单双比特门的保真度上有一定规划，每年需要提高多少，这个是我们内部正在迭代的技术。

回答第二个问题，为什么量旋科技选择自研并且自己制造超导量子芯片？主要有以下三个原因：

一、从技术的角度来讲，量子芯片是整个量子计算机最核心的产品，性能直接决定或者它基本上就决定了整个量子计算机的性能，所以这是一个很关键的部件。

二、至少稍微大一些的量子计算机公司，现在都会自己制造量子芯片。而对于我们来说，虽然量子计算芯片用到的工艺，和我们现在传统半导体芯片制造工艺有些类似，都会用到像光刻、镀膜、刻蚀等工艺，但它用到的材料以及里面的芯片结构和创新能力，与传统半导体有很大差异，整个工艺流程、工艺材料、工艺参数都有区别。所以，目前国内没有一个像传统半导体那样的晶圆代工厂，来加工量子芯片，所以我们要自己去加工和制造量子芯片。

三、采买或直接通过科研机构的公共平台加工量子芯片，问题在于量子芯片整个工艺流程很长，一块量子芯片可能需要大几十道工序，一般公共平台的实验室没有这种完备的设备，可以一次性加工完所有芯片的。即使能够一次性加工出来芯片，设备的使用也是需要提前预约，并且有可能几道工序之间都无法预约上。所以，在公共平台上加工芯片，整个周期流程会很长，比如大概需要两个月的时间才能完成一款芯片的制造。

但是在我们自己的实验室里可以加快流程，大概只需要5天就能从设计开始到把整个芯片制造出来，从而加速我们的芯片迭代。

问：最近英伟达CEO黄仁勋等人频繁提到“量子纠错”问题，那么，量子纠错的实用化路径与时间表有哪些？

项金根：首先，我先解释一下什么叫量子纠错。

量子纠错这个词，跟纠错是相对应的。在传统计算机或传统通讯当中经常会碰到“纠错”。比如，CPU、GPU计算的时候会出错，之后就需要用一个纠错的算法把它“纠”回来。如今，很多纠错的算法都固化在硬件里面，所以都是在计算机里面纠错；另外，通讯数据传输过程中也会出错，它会带有一些冗余的信息，那些信息能够帮助我们把数据错误纠回来，用冗余的信息/比特来做纠错，使得数据错误能够被纠正回来。

在经典计算机里，最小的单元就是比特，而量子计算就是量子比特。不同的算法，纠错方式不太一样，一般来说有“纠错码”，就是纠错的算法里面含有一个纠回来的编码。经典计算机、通讯传输中，纠错码也在广泛应用。

那么在量子计算机里面，也会出错，而且出错的概率比经典计算机还高。所以，如果量子计算机进行大规模计算，比如发展到几万个量子比特的时候，其实是需要有类似“量子纠错”这样一种技术，使得我们的量子比特的错误率下降，而背后需要量子的纠错码、量子的纠错算法，使得我们的量子计算机量子比特错误降低，这就是“量子纠错”。

需要说明的是，量子计算的纠错码复杂性，会比经典计算机的纠错码高很多个量级。因为实现真正量子纠错的意思是，量子比特错误率为0，所以，目前我们还没有实现真正的“量子纠错”。

但是，去年谷歌发布的实验论文已经证明，量子纠错在实验上也是可行的，当然前提条件是量子纠错的理论是可行的。

我们在量子纠错方面研究了很多年，大家也发明出了很多理论的纠错码，也证明了很多种纠错码，都是可以实现量子纠错以及达到容错量。去年底，谷歌在量子纠错层面达到了一个里程碑阶段，就是随着冗余的量子比特越来越多，被纠错的量子比特的保真度越来越好，错误率越来越低，并且这个错误率的降低曲线和趋势，与理论是相吻合的。

根据目前整个量子纠错的状况，要实现真正的量子纠错的可编程量子计算机，可能至少还需要5-6年时间，IBM认为2029年就可以实现。

容错量子计算机则更加复杂。

纠错的本质在于，量子比特放在那里可能自己就会出错，因为它会受环境的影响而出错。但容错在于，在门电路之间，需要让一个被纠错的量子比特，和另外一个被纠错的量子比特之间连接操作，即需要两个逻辑量子比特之间互相有电路操作，复杂度就要高很多。至少需要未来10年时间。

问：最近有行业人士提到，量子技术产业化发展存在梗阻，其中之一是不切实际的宣传，称部分企业出于商业利益或生存需求，过度宣传尚未成熟的技术，比如企业的量子计算云平台被宣称具备特殊能力，实际上与传统计算机能力相差不大。那么，在您看来，量子计算云领域如何健康发展？

项金根：目前来看，量子计算云平台肯定还没那么大的作用。然而，它可以让那些想用量子计算机，但又买不起量子计算机的人用上这一技术，这个作用是可以实现的。

但是，用量子计算云去解决实际产业级问题，我觉得现在都还达不到，所以从宣传角度来讲，我们还只能说有无的问题，不能把它宣传成可以实现产业化应用的作用。

如果再展开一点说，全球量子云这个赛道当中，IBM的技术水准、储备、云平台的稳定性、量子计算机硬件的稳定性都是全球最好的。从技术储备上来看，IBM还是比谷歌好一些。

问：英伟达为什么会去做量子计算？

项金根：我觉得有以下四点。

第一，英伟达是做AI算力芯片的，所以英伟达涉足量子，就是开拓另外一个算力体系架构，或者算力芯片，你可以把量子计算作用也看作是量子QPU（量子处理器），所以这其实是自然而然的事情。

第二，英伟达其实就是靠算力起家，特别是现在AI对算力需求增多，而英伟达至少在算力领域最有发言权，所以英伟达投整个量子计算或者进军量子计算的话，对行业有带动性。

第三，目前我们没有看到英伟达进军量子计算的路径，但它肯定会离不开AI和量子计算的结合，比如AI可以辅助量子计算的制造和研发等。

第四，英伟达内部有一个量子计算团队，当然这个组比较小，主要是做量子模拟器，即用GPU模拟量子计算机。

问：国内阿里、百度等大厂之前都投入大量资金探索量子计算业务，但后来都停了，如今很多大公司都投向了AI大模型和算力基础设施层面。那么，大公司都断了量子计算业务，为什么您要坚持瞄准通用量子计算机研发？AI对于量子计算是否有促进作用？

项金根：AI对于量子计算肯定是有一个比较大的促进作用。

随着量子比特数量越来越多，整个量子计算机的控制和复杂度也会越来越高，AI可以做很多控制、驱动或脉冲优化，用AI来辅助量子计算。

去年12月谷歌做的量子纠错实验，就是通过AI学习和生成一些脉冲的优化算法及处理最终结果。未来，随着比特数量越来越多，复杂度还会增加，需要用AI来辅助，因为人力总是有上限的。

同时，未来量子计算机的算力达到一定水准后，可以反哺AI需要的算力，也就是量子计算机可以给AI提供很多算力。

那么，对于我们公司来说，有两大优势——团队建设、研发技术产品可以实现销售，这对于整个公司来说是一个良性循环。

技术层面看，我们对标不是国内公司，而是IBM、IQM Quantum Computers等海外公司，当然相对来讲，我们还处在追赶阶段，但我们还是希望通过中国人的努力，把技术差距缩短。

我们未来最终目标是非常明确的，就是要利用超导路线实现自主可控的容错的通用量子计算机。所以这也是我们在超导上投入很多资金的原因。