在工业生产、物流配送、资源调度等产业场景中，组合优化是支撑业务高效运转的核心技术底座。生产线参数迭代优化、全域配送路径动态规划、资源最优配置等常态化任务，本质上均属于复杂组合优化问题范畴。从计算机科学与运筹学底层逻辑来看，该类问题具备高维度、强耦合、大变量空间的核心特征，求解过程需要在海量离散变量组合中筛选全局最优配置方案，因此这类问题属于计算机科学和运筹学领域中最难解决的问题之一。传统经典计算架构始终存在求解效率低、易陷入局部最优解的技术局限。随着产业数字化升级提速，场景复杂度持续提升，经典优化算法的算力局限性日益凸显，量子优化技术成为破解组合优化难题的核心前沿方向。
WIMI微美全息（NASDAQ:WIMI)正在研究量子信息递归优化算法（Quantum-Informed Recursive Optimization Algorithm,QIROA），该算法通过量子资源挖掘有效特征信息，结合递归简化机制与智能回溯策略，实现复杂组合优化问题的分层拆解、高效求解，突破传统纯量子优化算法电路深度受限、噪声敏感性高、资源消耗大的问题，将成为适配NISQ时代的高性能通用优化算法。相较于传统优化算法，QIROA的核心技术革新在于打破了量子计算与经典计算的技术壁垒，构建量子信息提取-经典规则迭代-问题规模递归收敛的闭环求解逻辑。
传统组合优化算法依赖经典算力全域遍历搜索，面对高维变量空间，无法兼顾求解精度与迭代效率；常规量子优化算法虽具备并行搜索优势，但受限于NISQ设备的噪声干扰、电路深度约束、量子资源稀缺等问题，实际应用性能难以达到理论预期，通用性与鲁棒性不足。量子信息递归优化算法采用量子辅助、经典主导的混合计算范式，最大化挖掘量子态叠加、量子关联的算力优势，同时依托成熟经典计算体系保障算法稳定性，实现性能提升。
在核心运行架构层面，QIROA算法形成了标准化、模块化的迭代求解流程。算法首先依托量子优化资源，对目标优化问题的变量空间进行量子态编码与观测采样，精准提取变量间的单点关联与双点关联特征信息。其中，单点关联表征独立变量对优化目标的贡献权重，双点关联刻画多变量耦合约束关系，两类核心量子信息精准锚定高维变量空间的最优解分布特征，为后续问题简化提供量化依据。
基于量子维度提取的关联特征信息，量子信息递归优化算法搭载场景适配的经典更新规则，完成优化问题的首次分层简化。区别于通用型简化策略，该更新规则具备极强的问题特异性，可根据生产线优化、路径规划、资源调度等不同场景的约束条件与优化目标，动态适配迭代逻辑，精准剔除无效变量、弱化冗余约束，实现原始高维复杂问题的规模降维。经过经典规则更新后的简化子问题，将重新输入算法流程开展新一轮量子信息提取与迭代优化，通过递归循环机制持续压缩问题求解空间，逐步剥离非最优解域。
算法通过持续递归简化，不断降低优化问题的维度与复杂度，当问题规模被完全简化至可直接求解的临界状态时，迭代流程自动终止，输出全局最优配置方案。为进一步规避迭代过程的决策偏差、提升全局求解能力，还利用智能回溯策略，形成双重性能保障机制。在算法迭代早期阶段，该策略可实时识别局部最优偏差、决策冗余等非理想操作，通过反向校正机制修正前期迭代偏差，优化后续变量搜索方向。
该回溯机制的核心技术优势在于实现了性能增益与资源消耗的解耦，无需增加量子电路深度、无需拓展量子比特资源，仅通过经典层逻辑优化完成性能升级，完美适配NISQ设备硬件约束，解决了传统量子优化算法依赖电路深度叠加换取精度提升、易引入噪声干扰的难题。在含噪声的模拟量子设备运行环境中，该策略可有效提升算法收敛效率与求解稳定性，大幅降低量子噪声对最终优化结果的干扰。
依托差异化的技术架构与优化策略，WIMI研究的量子信息递归优化算法形成了区别于传统优化方案的核心技术优势，算法可适配现阶段各类中等规模、含噪声的量子模拟设备，对硬件精度、量子资源数量无严苛依赖，大幅降低了量子优化技术的应用门槛。另外，还实现了算力资源的高效利用，全程依托现有量子资源挖掘特征信息，通过经典计算完成高频迭代运算，无需额外叠加量子硬件资源，在控制算力成本的同时稳定提升优化求解效率。量子信息递归优化算法，通过量子-经典混合协同架构与创新的递归回溯机制，破解了传统组合优化难题。未来，WIMI将持续深耕量子计算与产业优化的交叉技术领域，持续迭代QIRO算法架构，以前沿量子技术赋能产业数字化、智能化升级，为复杂工业优化场景提供下一代算力解决方案。
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