圆桌：探路·产业分工的新图谱，看到新未来——国家力量如何转化为产业价值 | 36氪 2026产业未来大会

2026年，产业投资进入深水区，资本、技术与产业加速融合，旧的投资逻辑不再使用，新的共识正在诞生。2026产业未来大会聚焦新周期机遇，共探产业未来与“中国之光”的诞生。 9月9日至10日，由36氪主办的2026产业未来大会以“深水之上，共振新生”为主题的在北京亦庄举行。来自国资平台、产业投资基金、企业CVC、创新企业及专家学者走到一起，聚焦量子科技等未来产业走向产业化。大会深度探讨当下前沿技术与产业视角，集中展示超导、光量子、离子阱等技术路线突破，分享大量具体产业场景、产业体系搭建、与异构计算前景。共同探讨科技产业投资的未来。

以下对话，经36氪整理编辑：

邹萍 | 36氪研究院院长（主持）

查子龙 | 中电信量子集团量子计算研发部 总经理

姚麟 | 华翊量子 董事长、CEO

周立 | 中科院软件所 副研究员、中科弧光量子 CTO、国家级青年人才

郑春建 | 两仪万象 副总经理

邹萍：刚才我们跟亦庄国投张帆总从国资视角，看到了资本如何在量子科技里面做布局策略。接下来，我们将目光转向产业一线企业，过去我们谈量子科技，更多是谈它在实验室里的技术突破，今天行业命题已经转向了技术如何落地、产业链如何协同、商业化如何跑通，这也是我们本次圆桌主题“产业分工的新图谱，看到新未来”的核心出发点。

非常荣幸邀请到了四位深耕量子科技领域的嘉宾，他们正好分别处在产业链不同环节，我们会从硬件攻坚、软件生态、场景牵引，一起拆解量子产业当下的分工痛点、突破路径，以及未来会有哪些新的发展机遇。欢迎各位嘉宾！

首先，请各位介绍一下公司的核心业务，以及在产业链中所处的位置，查总，您先开始。

查子龙：作为中电信量子集团，我们更多在应用拓展和场景试点方向上，我们在通信、计算和测量方向上都有一些体现。

了解我们公司的知道，我们收购了国盾量子，国盾量子是我们的子公司。结合和中国电信禀赋的特征，我们在量子通信领域实际扎根比较深。前几年和国盾，包括实验室也一起在做量子计算领域，从整机的交付到云平台、应用场景都在做相应的探索。

如果算上国盾子公司，我们全产业链都会有所覆盖。从集团本身，我们更多希望和生态合作伙伴包括和客户一起探索一些应用场景，更多希望把量子科技的各种科研成果应用到真正的产业侧。

姚麟：我们华翊量子是清华大学技术转化的企业，主要产品是离子阱量子计算机本身整机的研发，这方面我们相对来说处于产业链比较中游的阶段，也有很多供应商为我们提供研究量子计算机所需要的核心关键零部件。并且我们也会和下游包括很多应用方和做软件算法开发企业和高校院所做相关的合作，去探索计算本身的应用方向。

量子行业相对来说处于国际进展比较明显的阶段，它确实也存在一些供应链的限制和相关因素。所以我们自己也会做核心零部件的一些国产化替代，再以这样的设备来支撑国内其他量子计算相关研发企业的发展，相对来说我们属于偏中游和上游的地位。

周立：中科弧光依托中国科学院软件研究所的科研积累，专注做量子计算软件。我们的定位是量子软件的全栈布局，也就是把帮助硬件机器运行的基础软件、帮助开发者做应用的工具平台，以及面向行业的应用软件连接起来。

量子计算机由硬件团队和公司制造，我们则希望通过量子软件，让用户更方便地使用量子计算，充分发挥硬件的潜能。

郑春建：两仪万象是专注于原子量子计算整机和上下游生态全栈开发的量子科技公司，我们孵化自清华大学的原子量子计算团队。公司的核心产品是原子量子计算机的整机。除了整机，我们也会开发一些上游元器件产品，提供给一些科研机构和有需求的企业。

在下游，我们还通过云平台对接应用场景，这既包括我们自己开发的云平台，也包括加入像中国电信等企业提供的异构计算平台。

邹萍：咱们的一些产品已经在中国电信平台上已经投入使用了是吧？

郑春建：在沟通的过程当中。

邹萍：今天在座四位恰巧代表了产业链上不同的环节，大家可以先从各自所处的位置出发，来聊聊怎么看待当前量子科技产业成熟度的，做一个判断，以及各自核心发力点是什么？

首先想请教查总，中电信量子既运营天眼量子计算云平台，又推广量子的安全应用。从咱们平台的实际接入的算力规模、用户调用频次和付费意愿来看，您认为当前量子计算、云服务目前的商业化处在哪个发展阶段？在您看来，产业链上最需要率先突破的到底是：硬件的性能，软件的工具，还是先跑通场景的验证？

查子龙：您刚才问了几个问题，天眼量子计算云平台主要聚焦量子计算，同时中电信量子也在做量子安全服务相关的工作，其实是聚焦于量子通信的密钥服务。目前来看，这两个不是互通的，是两个不同的业务。

相对而言，量子安全服务进入了一个能够规模化使用的阶段，已经在探索大规模场景的应用。但对于量子计算领域，我个人认为，现在还是在初步验证的阶段，距离大规模的应用还是有很长的路要走。

从我们现在平台用户量、用户付费意愿以及合作情况来看，目前应用大部分仍停留于量子计算优势场景应用的探索，真正走向实用化阶段还受较多因素影响。国外的情况我也一直在观察，其应用也更多集中在一些聚焦的点和场景上。但真正实现规模化，应该还没有先例。

对于未来的突破，我觉得不管是硬件、软件还是场景都非常重要，因为在初期阶段这三者都需要发力。但在这里我觉得最核心的底层技术，还是在于硬件最终能不能支持，能不能实现具备容错的通用量子计算。

让更多人参与进来，让更多人觉得有前途，就取决于软件的应用性和场景的实用性，这三阶段都要同时同步的发力。未来沿途下蛋，包括中间各种探索都非常的重要。不管哪家企业，大家协同把这个赛道做好才是比较关键的。

邹萍：所以不是单点发力，而是硬件、软件和场景三端同步的去做一定的协同、升级。

感谢查总，平台方的视角往往能最先感知到整个产业的发展情况。硬件是量子计算的底座，离子阱和中性原子又是国内重点要突围的技术路线。接下来我们要请教姚总和郑总，华翊的离子阱已经进入了小批量的交付阶段了，从实验室到产业化，姚总您认为这其中最关键的挑战是工程化集成、成本控制还是良率？哪些核心的能力是必须要牢牢掌握在我们企业自己手中实现自主可控的？

姚麟：目前我们面临的最主要挑战是在工程化集成方面。在产量不高的情况下，良率的要求最终会体现在交付物的质量上。所以里面能够产生多少正确率、最终性能怎么样，其实和工程化集成完善程度息息相关。企业在做科技研发和创新时，与高校和研究院所显著区别一点，是我们要考虑很多现实应用环境的限制，包括客户的具体情况、应用情况，来做相应设计上的改进，把量子计算机真正从实验室仪器转化成客户现场可以使用的计算工具。

这里需要克服的挑战是蛮多的，目前阶段，先不说能不能在使用环节里发挥量子计算的优势，首先希望它能在当前的应用环境下把量子计算能力真正使用起来，这一点对于整个工程化的要求是非常高的。

这又涉及整个供应链上的相关要求。长期以来，国外对量子科技涉及的核心元器件存在一定的进口限制，过去几年，我相信各个不同技术路线，大家在这方面做了很多的工作。。

自主可控和国产化是量子信息产业很重要的一环，我们希望尽量减少一些完全依赖进口的设备。在我们的技术路线里，包括自由空间的电光调制器、特种激光放大装置，这些方面过去我们对国外依赖程度比较高，像超导路线也有很多不同的企业在做，像稀释制冷机、低温放大器的国产化替代，国盾在这方面做了很多工作。

相信行业里的大家都会瞄准过去有一些进口依赖的核心产品来做自主化研发，我想这是大家共同的目标。

邹萍：郑总，两仪万象中性原子整机还处在研发和验证的阶段，从技术路线选择到样机集成，您认为目前最需要突破的是哪一环，哪些环节可以通过联合攻关或者揭榜挂帅的方式来加以解决，就像刚刚亦庄发布的场景一样，它也可以发布需求清单，咱们可以基于需求清单去揭榜，您觉得哪个环节最需要突破，哪些可以通过外部的合作方式加速攻关？

郑春建：就我们第一代整机而言，物理比特层面涉及到所有功能，研发验证的工作都已经完成。我们现在在做的主要是工程集成，工程集成就是把原来在实验室里经常要手动调节的系统，做成一个稳定、紧凑、能够连续运行自动反馈的整机，这个过程实际没有太多的卡点，主要是工程化，包括模块化、小型化，通过增强它的产品性实现更快交付。

在第一代整机的基础之上，我们也在做第二代、第三代整机的关键技术研发和突破，包括更大规模的物理比特、编码逻辑比特、连续装载运行、更精准的读取和测量等。这些技术的突破，需要我们上游的一些元器件的突破。我们上游主要是一些光电器件，整机性能的提升需要元器件在性能、稳定性上有更好的表现，这是需要我们联合研发共同来创造的。

对于上游元器件来讲，一些光电设备在不同技术路线之间有共通性，我们和离子阱之间就有不少共同的需求。现在有一些上游企业，通过服务量子科技企业实现很大的红利，像频准激光最近在科创板上市，也是因为这几年量子科技的快速发展，它在过程中实现了很大的收益。所以我们也希望这些上游的企业能够更多关注并参与到量子科技企业的需求当中。

除了上游之外，我们也希望下游场景和整机企业、算法企业开展更多合作，共同探索一些问题：能不能把它的问题转化成量子问题，能不能进行整机的验证，我们希望通过这种合作使得整机更大程度被用起来。

邹萍：刚刚您提到我们要和上游进行协同，也要下游场景帮我们去做验证。我们知道中科弧光现有的软件产品能够被同时用在超导、离子阱等等多套硬件路线之下，而且现在的技术路线也稍微收敛。其实对于软件厂商来说这既是机遇，也意味着最大的适配成本。

周总，从您的视角来看多条硬件路线并行发展，会给我们软件层带来哪些具体的挑战，长远来看，软件生态有没有可能通过产品化或者平台化的方式，来反向推动硬件的接口和指标走向标准化？比如我们现在有中性原子也有离子阱，其实他们都会对您产生要求，您怎么满足他们不同路线之下对于软件的需求？

周立：我们软件层，对上是面向用户，包括开发者以及具体的应用行业；对下，我们对接硬件机器，特别考虑目前硬件层技术路径尚未收敛。对于我们来说，挑战在对上和对下两方面有所不同。对上游的用户来说，他不是那么了解和关心底层硬件具体的参数，对他们来说，他们希望有一个可沉淀、可重复使用的基础平台，像我们经典程序里编程语言，或者经常用的IDE这些集成环境，他们希望在这样的环境里非常顺畅的按自己的需求去编写量子程序。

现在硬件路线尚未收敛，我们需要做的是沉淀中间接口，使得他们可以顺利对接、易于更新。在硬件层，我们现在希望能够和各家硬件厂商、公司、企业去合作，因为中间接口问题需要相互了解、共同制定。

对于上游用户，在学术界我看到了不少新的探索，他们在尝试怎么样降低开发者使用的门槛。但学术界只是一方面，因为学术界更多从理论去看。但用户真正在使用的时候，他们有真正需求的场景，这些关注点往往是学术界所不能囊括的，因此我认为在软件领域，目光需要从学术界转向产业界，进行真实的应用落地。

关于标准化，我们需要更长时间和更广泛用户对接与实践，这一点我们暂时处于相对落后的局面，国际上包括美国一些公司，如IBM及其推出的Qiskit，起步更早，现在垄断了全球大概80%以上的用户。这对我们来说是巨大的调整。但我们也有自己的优势——我们的硬件厂商。我一直认为中国的环境更加利于新的企业、新的技术成熟、催化和落地。对于我们来说，这是新的机遇，这个过程中希望我们的软件能够有更大用户粘滞度，有更多的开发者参与进来。我们会在此过程中慢慢提炼用户的共同需求，在这些新的需求之上，再重新凝练标准；有新的需求和标准后，往下我们可以进一步和硬件厂商去对接，看看这些共同需求如何进行专门化实现。

邹萍：刚刚四位分别从平台应用、硬件、软件和不同角度给我们判断整个产业发展的成熟度情况。我们也看到量子科技整个产业每个环节都在加速演进，只是大家研发进程、研发节奏是不尽相同的。

接下来我们要往下推进一个进程，我们要探讨整个产业链协同是怎么样运作的，目前行业卡点到底在哪里，包括您刚才所说的要和上游沟通，也要在下游验证软件服务，我们先从最基础的软硬件协同说起。

接下来想请姚总和周总就软硬件协同这部分，我们了解到华翊和中科弧光两家已经展开实际的合���了，想请姚总和周总分别从各自的角度讲讲，两家在协同过程最大的摩擦来自于哪里？是接口标准、性能调优、研发节奏还是其他的什么点，有没有具体的案例可以分享？姚总您先介绍一下，可以给周老师现场提要求。

姚麟：我先介绍一下。我们之前确实与中科弧光有着很长的合作历史。比如，北京市重点实验室由中国移动牵头，我们和中科弧光都作为参与单位，在其中共同进行量子技术相关的器械研发。

在软件协同方面，正如邹老师刚才提到的，首先是存在一些不同技术路线的区分，这可能是软件适配上面临的最主要调整。我们目前的处理方法是，把量子计算机底层的驱动、底层逻辑门对应的基础电子驱动信号抽离出来，以类似于驱动程序API接口的形式，提供给软件方调用。

虽然它能够解决一定程度的通用性问题，但对于整个性能的调优还是不够的。因此很多时候还是需要软件厂商进一步深入参与到序列调优的过程，这需要长期合作开展相关技术的开发和交流。

我想在接下来相当长一段时间里，由于量子计算机本身的成熟度或者行业标准，它其实不会那么完善。在软硬件协作开发方面，可能会有更多需要投入的地方，这可能是接下来几年的重点。

其次，我们也在一些新技术，特别是人工智能技术方面会做一些相关合作。此前大家可能更多基于硬件的性能和规则做相应的设计和开发；目前越来越多人工智能企业，包括AI for Science企业，利用人工智能技术来驱动各种各样的仪器设备，以及整个实验完整流程驱动。我们也希望利用人工智能技术，实现整个量子计算机未来环境的维护和驱动。比如前几天，QuEra刚刚发布了与Anthropic的Claude合作开展的激光稳频Agent自动化维护工作。

我们之前还尝试过其他一些更前沿、更偏探索性的合作方向。比如我们曾和周老师尝试利用大模型做一些大型数学定理的形式化证明；虽然没有取得很理想的成果，不过这些都是一些比较有意义的尝试，我相信未来一定会取得更多成果。

邹萍：姚总抛出了硬件端需求，周总，您怎么答题呢？

周立：硬件有各自的不同技术路线、不同特性，到具体机器，有它们具体的参数。我们最大的挑战，是怎么把上游用户普遍需求编译到不同硬件上，单单编译是不够的，最关键的是其中的优化环节，需要最大程度发挥各个硬件能力。

我们也在尝试用AI做中间的优化，以前主要靠人工方法，启发式地寻找一些特定技术，但AI在启发式方面能力非常强，可以给出一些全新的思路，更大程度发挥硬件能力。

邹萍：其实两方都在用AI进行竞速，看哪方更快。

郑总，目前两仪万象正在加速推进中性原子整机的集成和验证，在研发过程中，遇到了哪些需要产业链协同才能够加以解决的问题？比如光学系统、真空模块等等，正好我们软件方、场景方、平台方都在，有没有具体的协作需求？您可以提一下。

郑春建：原子量子计算是在上游技术突破的基础上发展起来的，如果没有激光冷却技术、没有光镊操控原子的技术，可能这条路线就不会发展到今天的地位。

现在我们在发展整机过程中，也需要上游尤其光电器件能够不断提升性能，包括更大规模、更快速度、更小体积。我们最近实现了捕获11000个原子（捕获原子新的世界记录），在这个过程中，频准激光的激光器给我们提供了很大支持。当我们需要更大比特规模时，也需要激光器能够有更大功率。再者，我们都希望设备能够小型化，这也是一个趋势，小型化也需要上游元器件，尤其激光器，能够实现更小体积。总体来讲，对上游元器件有不断提升性能的需要。

除此之外，还有不断提升国产化率的需要。相对来讲，原子量子计算国产化率还是比较高的，大概90%以上设备已经实现了国产化。少数关键设备国产替代产品的性能和稳定性上还不够理想，但一些优秀企业也在不断进步和发展，我们希望能尽快把这些缺口补齐。

在平台和生态方面，我们跟平台的合作、跟算法公司的合作、跟应用场景的合作，都在对接过程中，希望携手共同推动产业生态的完善和成熟。

邹萍：刚刚三位也提到了软硬件之间的磨合，其实是产业化必经之路，但还有一个角色我们是不容忽略的，就是平台方、场景落地方。

中电信量子的天眼平台其实需要聚合不同技术路线的量子计算机和软件工具，还要为我们政企客户提供量子安全服务。查总，从平台运营方角度来看，我们接入异构硬件和软件栈的最大卡点是什么？这些适配成本在我们整体运营成本中占比有过高？另外，我们量子计算和量子安全目前是分开运营的，还是已经形成了协同性对外解决方案？

查子龙：适配硬件，肯定是需要一定成本。在我看来，虽然现在硬件比较多，必须有这几种路线，第一次终归是痛苦的，但做完以后，统一接口、统一标准以后，后续相对没有那么复杂。对我们做平台而言，我们想构建一个五算算力统一集合，对于最终的使用者而言，他不关心最后用的什么算力，我们希望最终通过平台的调度，自动帮他选择用经典、用离子、用原子、用超导、用光，最终能够实现。

最终的梦想或者目标还有很长的路要走，但我们想按照这个构想去做。而且我们已经做了几种路线适配的工作，还是取得一定的成效，包括我们在经典融合算力调度上，也在做一些软件开发的工作。

我想未来对于平台运营最关键的一点其实是机器运行的稳定性和状态。因为量子计算机和经典计算机不一样的地方在于，经典计算机比较成熟，故障率是非常小的。但量子计算机状态如果平台方不掌握好，对平台方和用户这一层影响会比较大，在我看来，这是未来比较大的影响因素。

我们作为量子计算平台，一方面自己也在建设自己的硬件。在座了解量子计算的都知道，很长一段时间量子计算都会以云平台的方式向客户提供服务，这种形式包括国内外皆是如此。但怎么用得更好，包括姚总和几位专家讲到的AI，在AI时代，我们也在想怎么能更好把AI赋能于量子计算，未来的量智融合如何做，这也是一个非常关键的点。

刚才主持人提到天眼量子计算云平台和安全服务，一方面天眼作为量子计算云平台，我们给中国电信量子做安全服务平台叫Q-Link，Q-Link更多是做密钥安全服务，也可以和所有合作方做，我们更多做密钥服务的能力，可以和各种应用场景做结合，为更多的场景来做。

最后还有一个比较关键的因素：无论是传统智算、经典计算，这种中间的算法和模型部分如何做量子化改造，我觉得这是必经之路——其实这也是挺难的一条路，因为懂量子计算的人毕竟比较少。与做经典计算的人相比，差距仍非常大。而且经典智算的大模型、融合模型远远多于量子计算。如何深度做这一融合，更好地探索其优势应用，这是未来要做的一项重点工作，也希望能够和所有生态合作伙伴共同做好。

邹萍：刚刚四位分别从硬件、软件和平台分享了各自的痛点，很多问题都指向了一个点，就是接口和标准。其实刚刚查总也提到，他也希望和量子科技上下游同仁一块推进技术路线的发展，接下来我们每个人只提一个最希望产业链上下游对方做出的改变或者支持的点是什么？可以是接口对接，也可以是研发节奏，也可以是商业化方向的一些合作，查总您先开始，您刚刚说协同，直接给三位抛一下需求。比如您刚刚说话的硬件接口、稳定性，可以给离子阱和中性原子两位提一下。

查子龙：主持人提了一个比较难的问题：如果硬选一个，我的答案是：可能都需要。无论是接口的标准还是稳定性，都需要兼顾，缺少任何一个都很难继续做下去。如果真的要做，作为平台运营方，我们希望与更多硬件厂商共同推进硬件接口的标准化工作，算力包括稳定性，其中稳定性可能更重要，后面有一些工作还是都要做的。

邹萍：姚总您希望应用方还是软件方，还是您的同仁？

姚麟：我们这边更多还是要服务客户的一些需求，肯定还是积极响应像查总提出的一些要求。说实话，现在量子计算本身的技术还没有那么成熟，它的稳定性和真正的经典计算机还不能说完全放到一个水平线上。

作为平台的运营方，希望自己的平台稳定对外提供服务的状态，这肯定是非常必要的，对普通用户来说大家也习惯了经典计算稳定服务的状态，如果时不时有一些故障或者不能提供服务的话，其实对用户的黏性会产生非常大的影响。

这里更多不是我们向别人提要求，而是我们会倾听客户和甲方相关的要求，根据这个来做对应更好的改进和更新。包括现在我们尝试把离子阱量子计算机，因为所有量子计算机都需要有校准的流程，不管什么技术路线都需要。我们在这里把它校准的流程尽量做一些自动化的封装，使它面向上层尽量变成一个不可见的状态，也就是上层正常提交任务，假如量子计算机需要校准的话，就让它任务间隙里穿插一些校准的流程，真正降低客户访问可能面临长时间中断的感知，这些方面我们确实根据客户的一些需求做相应的改进和设计。

周立：软件的基础是硬件，我们的诉求特别简单：希望各家企业在硬件方面能够加快研发进度，为上层用户包括软件开发层面，提供更好、更优、更稳定的硬件平台。

郑春建：做硬件当然希望能卖出去。卖出去分两种：一种是有大企业、运营商采购整机。另一种是通过一个更标准化的接口，把不同技术路线的算力接到一个更大的平台上，去对接更广泛的应用场景——这也是一个值得期待的可能性。

我们希望在这个过程中，产业链不同位置的企业，包括硬件企业、软件企业以及平台，一起去推动这个进程。

邹萍：协同推进，大家共同把技术往前推一推。

郑春建：是的。

邹萍：协同问题不会一夜之间消失，但至少今天我们把这些问题摆到明面上。前面我们聊了现状卡点，接下来我们把目光投向未来，我们了解到华翊量子，它其实已经在规划千量子比特级别的产品，两仪万象也在加速我们中信原子整机的研发速度，中科弧光也会适配更复杂的芯片架构。

未来三年姚总、郑总，您两位认为硬件的迭代方向会是什么，是比特的数量、保真度还是工程化的可扩展性，姚总您先请。

姚麟：我先提供一些简单的个人想法供各位参考，我相信它还是一个综合性的要求，并不只是简单单纯量子比特的数量或者单纯的保真度。相对来说，大家越来越发现，如果真正把量子计算应用在一些实际产业问题上，必然需要做大规模通用的可容错量子计算。

这里涉及到一些量子纠错的技术，而且还需要能够真正有效的实施，所以它对我们现在所有的量子计算机本身硬件的性能和架构提出了更多的要求。

在接下来几年代我们肯定也是瞄准这样的方向去努力，然后真正能面临量子纠错所需要的技术尽快去完善，同时有一些工程化方法和量子计算机结合起来，让它能够真正稳定的对外提供服务，所以我想这是我们最核心的目标。

邹萍：郑总您觉得未来硬件迭代的方向会是什么？

郑春建：这也是个人意见，纯从硬件的角度来讲，我觉得比特规模、保真度、可扩展性都是很重要的指标，这些指标也是实现高效量子计算的基础。

但在这个基础之上，要实现大规模比特尺度下高效计算的话，核心瓶颈还是在纠错码的设计和相应解码器。严格来讲，这不是一个纯粹的硬件问题或软件问题，而是软硬件协同的问题，这也是我们目前研发的重点。

另外刚才几位专家提到AI，我们也认为AI在未来量子科技发展的过程中会起到非常重要的作用，不管操控量子计算机过程中利用AI，还是在应用场景的解决方案里通过AI、通过量智融合实现更优化的解决方案。

邹萍：硬件能力提升之后，必然会对软件提出新的要求。周总，您认为未来软件架构是渐进式优化，还是彻底重构？我们需要提前做好哪些准备？

周立：软件层应该是两种情况并存。首先是渐进式的改进。早些年，硬件还没有今天这么优秀的时候，软件已经开始考虑需求并真正开发了，软件一定程度上是面向未来的，其部分构建已经考虑到未来用户的部分需求。从这个角度来说，现有成果，包括理论积累或工具积累，其实是逐步改进，继续完善的。另一方面也存在需要推倒重构的，比如实现芯片间分布式计算的软件。分布式对软件系统来说是颠覆性改变，从单一芯片编译到分布式运行，任务分割、编译整个环节都会随之改变，因此需要颠覆式重构，特别是当硬件显著变化的时候，例如技术路线竞争优势差异出现的时候，我们也会需要新的重构，这要求我们软件必须跟上时代的步伐。

邹萍：所以我们会双轮驱动是吧？一部分是渐进式演进，来适配硬件发展；另一部分是通过更前沿架构设立，来满足AI发展需求。

三位从软硬件协同能力提出的问题，但最终都要落到实际场景中，查总，我们中电信在做量子安全产品，也在做量子计算云服务，未来3年，您认为哪些行业或场景会率先迎来规模化落地？

查子龙：我觉得各个行业有安全需求的可能都会很快去做量子安全服务平台。量子计算，在我看来，三年规模化落地，可能早了一点。未来3年，量子计算怎么去发展，发展的快不快，我觉得怎么用好AI，怎么量智融合，挺关键的。也许未来3年量子计算规模化做不到，但随着AI加持，进程有可能会比我们想象的要快。我觉得未来很多路是和AI融合的路，做好了，可能会很快很快。

邹萍：我们之前在跟相关企业交流时，大家都在说，未来3年，肯定是量子科技加速发展的一个阶段，肯定巨大的市场规模也会吸引很多相关方想要进入到这个赛道来。

最后，请四位嘉宾用一句话，对想进入这个赛道的企业、开发者或潜在客户，给出一个建议或合作的邀请？

查子龙：两句话。

第一，我特别赞同36氪冯总开场说的，量子科技虽然是一个产业化规模发展的行业，迎来一个加速期，但这不是一个短期暴利的赛道，不能觉得特别热，为了追求短期暴利涌入这个赛道，可能会得不偿失，它是一个需要长期资本、耐心资本的硬核科技。

第二，量子科技代表的不是一个企业、一个企业或一个行业，而是代表一个国家参与大国竞争的一个未来非常重要的方向。希望大家发挥自己的能力，带动我们国家科技自立自强，在未来大国竞争中贡献自己的力量，真正把量子科技做到能挺起中国的脊梁。

姚麟：我们认为本身量子科技所代表的未来前景和应用市场是无限广阔的，正因为它是人类高科技结晶，要真正达到那一步，去实现它，里面还有非常多技术困难需要去解决，还有整个产品完善工作需要去做，包括市场拓展，肯定是一个长期过程，所有一切真正实现，也要依赖整个技术进步和产品完善，我们也希望在这个里面贡献自己的一份力量，和更多同仁一起去合作，争取这一天早日到来。

周立：量子正在从理论和实验走向真实的产业应用，需求设计要有真正的用户方来决定。感兴趣的开发者、应用场景单位，提前进行尝试，去实验，试试量子软件和硬件到底能够发挥什么样的能力，为未来更大的变革做好准备。

郑春建：量子科技的远大前景是毋庸置疑的，但它的现实状态可能又存在着若干问题。在这个过程中，最终用户、应用场景单位的参与是非常重要的，只有量子计算真的试起来、用起来，才能走向最终繁荣。如果大家都不用，只能是我们产业链里的人自己叫好。希望有需求的应用场景单位能够更积极地参与到量子计算解决现实问题的一些探索中。

邹萍：感谢四位的精彩分享。从刚刚四位的分享来看，我们能够感受到量子产业不再是单一的技术类单点突破，而是需要硬件方、软件方、平台方全链条协同，协同中的卡点不是一夜之间会消失的，我们觉得只要产业链上下游企业多沟通、多协作，相信量子科技的产业化是值得期待的。就如查总所说，要把量子科技当成大国博弈的一个重要切入点。