示意图：量子计算与人工智能深度融合 | 来源：Pexels（仅供示意）
量子计算到底何时才能解决真实世界的问题？2026年4月，中国科学家给出了一个掷地有声的答案。中国科学技术大学联合研究团队，基于关联量子自旋系统提出了新型量子储层计算方法，并通过实验首次证明：在处理真实世界的时间序列预测任务时，量子机器学习的性能可以超越经典神经网络模型。相关成果在线发表于《物理评论快报》（Physical Review Letters）。[reference:0]
当前量子计算正处于含噪声中等规模量子（NISQ）时代，许多量子算法因依赖深层复杂线路而难以在真实设备上落地。研究团队另辟蹊径，基于量子储层计算框架，协同利用自旋相互作用与弛豫过程，并引入时间复用测量，提出了一套全新的时序信息处理方案。在该方案中，时序信号通过射频脉冲编码到高维量子态中，借助自旋网络内禀的纠缠动力学进行信息处理，无需人为构造复杂量子线路，从而大大降低了实验调控难度。更有趣的是，团队将通常被视为“负面因素”的弛豫过程，转化为可利用的计算资源，为处理时序信息提供了必要的短期记忆能力。[reference:1]
在核磁共振量子平台上，团队构建了由9个耦合自旋组成的量子储层系统。在NARMA时序基准测试中，实验结果达到现有量子实验最优水平，预测误差较此前降低1至2个数量级。在多步天气预测任务中，该量子储层展现出良好的预测能力，其精度能够达到甚至超越10000节点经典储层网络的水平。这是首次在真实世界的时间序列预测任务中，实验证实量子机器学习可以超越大规模的经典网络模型，突破了以往仅停留在数值模拟与合成数据验证的局限。[reference:2]
“这一研究为发展低能耗、高维度、面向真实场景的量子人工智能提供了可行的实验范式，也为探索NISQ时代量子技术的实用化开辟了新方向。”——中国科学技术大学研究团队
从天气预报到金融市场分析，时间序列预测几乎渗透到人类社会的每一个角落。这项研究意味着，量子计算正在从“炫技”走向“实用”。当量子纠缠的微观力量开始服务于现实世界的大数据预测，一个全新的计算时代正在加速到来。该工作得到科学技术部和国家自然科学基金委员会等的支持。[reference:3]
信息来源
中国科学院官网：研究首次实验展示实用量子优势（2026-04-09）
中国科学技术大学官网：量子储层计算突破成果（2026年4月）
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