从人工智能、具身智能、脑机接口到量子计算等领域，科技创新在中国大地上浪奔浪流，新一代创业者以原始创新为使命，破土而出。
联想创投作为联想集团的“科技瞭望塔”，以“科技•产业•CVC”为特色，坚定投早、投小、投硬科技。截至目前，联想创投累计投资超过300家科技企业，其中有141家被投企业上榜国家级及省市级专精特新、62家上榜国家级“小巨人”，培育出50余家细分领域的独角兽。
我们特此推出“中国式创新”系列特辑，讲述我们与被投企业的幕后故事，已发表的系列文章如下：
当摩尔定律逼近物理极限，下一代算力突破口在哪？
本期“中国式创新”将目光投向量子计算这一全球科技竞争的焦点赛道，聚焦联想创投生态中的前沿探路者——华翊量子。他们依托清华大学的顶尖技术积淀，选择在离子阱赛道上攻坚，并以全球首创的二维阵列架构，一举破解了量子计算机规模化扩展的行业难题。
这是一群科学家从科研尖兵转向“先锋工程师”的征程。他们正用坚实的工程化能力，推动量子计算从纯粹的实验室科研工具，迈向具备商用价值的未来算力底座。从实验室到产业一线，这不仅是科学家报国理想的践行，更是联想集团与生态伙伴共同推动下一代算力变革、重塑数字基建的坚定承诺。
——编者按
物理学上有四大神兽：芝诺的乌龟、拉普拉斯兽、麦克斯韦妖和薛定谔的猫。它们分别对应着微积分、经典力学、热力学第2定律和量子力学。
其中最为人熟知的，恐怕是薛定谔的猫——打开盒子观察前，它保持既死又活的“叠加态”。这种反直觉的特性，正是量子计算的核心逻辑。
与传统计算机逐个执行指令的处理方式不同，量子计算利用量子比特的“叠加”与“纠缠”，能够实现指数级的并行计算能力。
这种神奇的特性，能够给我们带来什么？
在新药研发中，它可以同时模拟数百万种分子结构，将研发周期从十年缩短到数年，让癌症、阿尔茨海默病等疑难病患者，更快用上特效药；在自动驾驶方面，能瞬间解析复杂路况和突发情况，减少交通意外；在气象预测时，能穿透“蝴蝶效应”的混沌，实现更早、更精准的极端天气预警……
随着摩尔定律逐渐失效，量子计算正成为全球科技竞争的焦点。美国依托《国家量子倡议》持续加码投入，欧盟推出《塑造欧洲量子技术战略》覆盖科研到产业化的全链条发展，中国则在顶层设计中明确将量子信息列入“十五五”新赛道。
国家各有战略布局，产业浪潮也同步涌动。截至2025年8月，全球量子计算企业已超400家，中美两国几乎占据半壁江山。2025年上半年，全球该领域投融资已突破20亿美元。
资本涌入能加速应用探索，量子计算却仍未迈过规模化落地的门槛。
“量子计算的‘Aha时刻’还没有到来，我们现在所处的阶段，更像人工智能发展早期。”华翊量子CEO姚麟表示，“大家期待的是像2016年AlphaGo那样，真正展现出解决实际问题的能力，但目前还远远没到那一步，至少还需要5年时间。”
这家成立于2022年的初创企业，短短三年间已完成四轮融资，联想创投是早期投资者之一。去年7月，华翊量子宣布完成数亿元A轮融资，这是中国量子计算领域年度最大规模融资事件，更有社保基金、北京国资平台等“国家队”定向加码。
在鼓励原始创新的今天，硬科技早期投资，核心就是投技术。
正如姚麟所言：做企业，技术不是一切，不过一旦拥有了技术优势，再做产品设计和市场推广，这种优势就会表现得非常明显，尤其是在那些真正具有门槛的高科技行业中。
那么，量子计算的门槛有多高？
量子世界比宏观世界至少小六个量级，主动操控量子，就如同用手去搭建一座只能用显微镜看见的、无比精密的乐高宫殿。在微观与宏观的夹缝中求存，定义了其顶级的科学难度。
这样的“极限挑战”，远非朝夕之功。华翊量子的成就，扎根于二十余年的厚重积累。其创始人段路明是中国量子计算领域的开拓者之一，其他核心成员均是来自清华大学及海内外知名高校的博士及博士后，凭借顶尖科研基因，他们在离子阱路线上持续攻坚，并实现了关键突破——全球首创高维离子量子比特阵列架构，实现了百比特规模的扩展。
华翊量子专注于离子阱量子计算路线，利用被囚禁在超高真空环境中的镱离子、钡离子或钙离子，通过窄线宽激光精密操控离子的量子态，实现对离子量子比特的相干操纵。
面对技术突破何时转为企业“造血”，华翊量子显得格外务实。姚麟表示，接下来的核心工作还是聚焦硬件研发，以提升量子计算机的性能，把它从纯科研工具，逐步变成能在专业工业化、商业化场景中使用的工具。
“就像在AI领域，AlphaGo爆发前，AlexNet就已经在计算机图像识别领域实现了突破。我们也希望通过这样的积累，为未来量子计算的大规模应用打下基础。”
从科研尖兵到先锋“工程师”
“华”寓意中华与清华，“翊”代表用新技术赋能产业。姚麟对这两字的解读，道出了团队深藏的初心：这不仅是一次创业，更是一群科学家从科研尖兵转向产业工程师，以科研报国、用工程实现理想的征程。
要理解这份初心，需将目光投向更远处。
1981年，费曼提出需要“以量子方式运行的机器”来模拟量子系统，播下了量子计算的种子。上世纪90年代，量子算法迎来突破，其中1994年肖尔提出的Shor算法，首次揭示了其超越经典计算机的潜力，点燃了量子计算的第一波热潮。
彼时，段路明被这股初兴的浪潮吸引，在中科大硕博连读期间，师从量子信息奠基人郭光灿院士。毕业伊始，他放弃海外高薪博后机会，选择与郭院士合作，率先提出“量子避错编码”等开创性理论，成为中国早期量子信息研究的代表人物。
为进一步攀登学术前沿，段路明此后远赴海外。在因斯布鲁克大学，他参与提出了奠基性的“DLCZ”量子中继方案，一举奠定国际声誉。后在美国密歇根大学任教，32岁即荣获斯隆奖，并成为费米讲席教授，在国际量子信息界声誉卓著，攀至学术生涯的顶峰。
转折发生在2010年。“图灵奖”得主姚期智院士亲自发出邀约，呼唤他回国共筑中国量子计算蓝图。带着不仅要在科研上突破、更要实现产业化的目标，段路明很快在清华大学建立了实验室。
2018年初，他做出一个重大决定：辞去美国密歇根大学的教职，全职回国担任清华大学基础科学讲席教授。自此，他全身心投入到推动中国量子计算从科学研究到规模产业化的发展进程中。
2025年9月，作为中国庆祝“国际量子科学与技术年”的重要活动之一，第三届新兴量子技术国际会议在合肥成功举办，华翊量子创始人段路明院士作为会议组委会联合主席受邀参加并主持开幕式。
明明已在前沿科研领域斩获顶尖成果，却要跳出实验室舒适区，转身投身技术产业化浪潮，这一转变背后一定有其坚定信念。
姚麟曾以英伟达的转型为例：“在CUDA出现前，显卡只被视作图形渲染的工具。黄仁勋力排众议，将其重塑为通用计算平台，显然他获得了成功。实际上，科研界早有设计专用计算芯片的构想，却难实现大规模应用。核心症结在于，科研追求创新与前沿，而将技术转化为成熟工具，必须依靠系统性的工程化改进。”
这种工程化不仅是追求性能极限，更是降低应用门槛。姚麟补充道，以前的超级计算机占据整间机房，还需无尘防护，如今不少工业计算机能在恶劣工况甚至太空稳定运行，靠的正是工程优化。而这类工程化工作，恰恰是科研院所难以承载的。
2019年，姚麟与段教授的一次会面，让他毅然下定决心，投身到这场产业化攻坚的事业中。“当时我们讨论到未来的商业化规划，包括要攻克哪些难题、朝什么方向突破、技术路径如何选择，甚至供应链能够实现多大比例的国产替代。”
这次探讨，正与姚麟内心深植的志业不谋而合——将前沿科学转化为切实可用的技术。
2023年3月，国内首个“量子计算产业知识产权联盟”正式成立，华翊量子为创始成员之一，并担任联盟副理事长单位，助力打造中国人自己的“量子计算专利池”。（左二：华翊量子CEO姚麟博士接受聘书）
在受邀回国之前，他已在美国布鲁克海文国家实验室及相关商业公司工作多年，亲身参与过多项重大科学工程，攒下了扎实的技术落地经验。
深知实验室样机与商用级产品之间的工程鸿沟，对此，华翊量子创始团队从重构设计理念切入，通过先进架构的搭建，持续打磨硬件稳定性、集成度与工程自动化水平，全力弥合这一关键断层。
谈到企业的快速发展，姚麟由衷感慨：“我们赶上了好年景。”过去难以企及的高精尖国际竞争，如今因中国国力的整体跃升、产业链的成熟与国家层面的持续投入而成为可能。这为硬科技创业打开了宝贵的时间窗口。
“我们不仅想抓住这个时代的机遇，更要成为推动它向前的一份力量。”姚麟的话音里，透着清晰的笃定与抱负。
攻坚离子阱：一场技术“破茧”
量子纠缠的特性早早就被认识，科学界也投注大量资源。即便如此，量子计算为何迟迟没能大规模走进产业应用？
姚麟说，硬件性能不够完善和如何将实际问题转换到量子求解是两大瓶颈。前者，尤为关键。
量子比特（qubit）是量子计算机的基石，其质量直接定义了计算能力的极限。当前主流技术路线面临的普遍困境，共同指向了产业化前夜的“阵痛”：
· 相干时间短，量子比特维持量子态的时间有限，复杂计算未完成就容易受环境干扰而“退相干”，导致计算失效；
· 保真度不足，执行量子门操作的激光或微波脉冲存在微小误差，这些误差在亿万次操作中累积放大，会使最终结果完全错误；
· 扩展性受限，构建一个实用的“逻辑量子比特”，需要数十乃至上百个物理比特协同工作，系统复杂度随规模指数增长，同时还要维持极低温等高成本环境，严重制约了可行规模。
为解决这些难题，全球研发在多个赛道上并驱争先。其中，超导路线因与现有半导体工艺兼容，能像“搭乐高”一样在芯片上构建可控的“人造原子”，已成为最主流的选择。
中国信通院数据显示，全球70余家量子计算整机研制企业中，近三分之一都专注于超导技术。选择离子阱、中性原子等路线的企业各有10余家，拓扑路线仅有3家。
但超导技术也存在固有硬伤：其量子比特寿命极短，通常仅为几十到几百微秒，且依赖接近绝对零度的极端环境，对系统的稳定性和制造成本构成了双重约束。
在众多路径中，离子阱被视为颇具实力的“潜力股”。它拥有所有路线中最优质的量子比特：相干时间长达毫秒级，是超导量子比特的数百倍，且门保真度已普遍接近或超过99.9%。加之阱内离子性质一致，可通过激光实现任意两两纠缠，在处理复杂问题时效率更高，被学界和产业界公认为“最有希望实现通用容错量子计算的路线之一”。
华翊量子于2023年发布了离子阱量子计算第一代商业化原型机HYQ-A37，在常温环境下能够实现超过100个离子的一维离子链稳定囚禁，相干时间超过200毫秒。
巨头的动作也印证了这一技术的价值。2025年9月4日，NVentures（英伟达的风险投资部门）首次投资了美国综合性量子计算公司Quantinuum，这家企业正是聚焦离子阱技术，开发高性能量子计算机及配套软件。
既然如此，为何选择这条路径的企业却寥寥无几？
核心卡在了“扩展”二字。离子阱技术把一个个带电的离子囚禁在超高真空的环境中，通过激光作为“指挥棒”，让它们按指令进行排布和产生相互作用，从而完成量子计算的过程。
在基于离子阱的传统量子计算方案中，离子通常被限制并排列为一维线性链。由于离子间存在着电场形成的斥力，它们的距离不能无限压缩，直接限制了单位体积内可集成的量子比特数量。这不仅影响了量子计算机的整体规模与计算能力，也为设备的小型化与高密度集成带来了显著挑战。
同时，随着数量增加，操控难度便指数级上升，稳定性急剧下降，成了束缚技术走向大规模实用化的“茧房”。
姚麟表示：“想要突破规模限制，自然就想到把‘一条线’变成‘一个面’，但这种扩展面临着一系列核心难题：二维阵列的位置精度与结构稳定性如何保障？离子的微运动带来的干扰又该如何弥补？这不仅需要开展海量理论计算，还得结合实验结果，反复验证和测试关键理论公式中的参数取值。”
而最难的题，背后往往藏着最大的奖赏。
华翊量子之所以这么快脱颖而出，就在于重新设计了离子的“居住结构”。团队开创性地设计了二维离子晶体阵列，让离子量子比特以n条直线在空间中排布成类似菱形的二维结构。这一革命性突破，理论可承载上万个量子比特，一举打开了充分可扩展性的大门。
这一跨越并非凭空而来，其背后是段路明院士团队二十余年的厚积薄发。从早年实现 61离子量子模拟计算创下世界纪录，到2024年完成512离子二维阵列的稳定囚禁与300离子高精度测控，扎实的科研积累为工程突破注入了源头活水。
基于此，2024年，华翊量子交出了全新的产品答卷：第二代原型机HYQ-B100，成功实现量子比特数破百，且保真度、相干时间等核心指标均达到国际一流水平，推动国产离子阱量子计算机从实验室走向实用化迈出了坚实一步。
华翊量子自主研发的第二代离子阱量子计算机商业化原型机HYQ-B100，实现量子比特破百的关键算力突破，且保真度、相干时间等关键核心性能指标均居于国际一流水平。
华翊量子与清华大学保持着持续深入的技术交流。这一模式得益于创始人段路明教授的双重角色：他既是清华大学量子信息中心的学术带头人，专注于前沿突破；也指引着企业的研发方向。
“量子计算不像其他行业，一旦攻克某个核心技术难题，剩下的主要是推进工业化落地、做产业化大规模推广，这个赛道技术仍在高速迭代。”姚麟说道，公司纯研发人员占比过半，但这与高校的研究有所不同，企业的使命是在“性能-成本-易用性”的三角之间尽可能找到最优解，打造一个最好的产品形态。
在他看来，离子阱路线还蕴藏着独特的长期优势——可扩展的边际成本。量子计算机扩展的过程中，可以通过恰当的控制与系统设计实现，不需要引入额外的设备与硬件，带来规模扩展的边际成本降低。
“在当下阶段，量子计算机的应用规模还不大，所以对成本没有那么敏感。但在未来，量子计算想要真正大规模应用，成本的重要性肯定会愈发凸显出来。”
“尊重规律，不能拔苗助长”
在量子计算上钻研，从来不是为了“替代”。
姚麟始终强调，量子计算的核心价值，是瞄准那些经典计算、哪怕结合人工智能，也啃不动的难题。
这远非替换硅基芯片这么简单，而是一场算力范式的根本变革。不仅需要技术突破，更需要产业生态的重构。
“目前这个领域或市场之所以被说是空白，关键就在于缺乏成熟的解决方案。而一旦某个问题在量子计算上建立起优势，就很难再被经典计算反超。”姚麟一语道破行业症结。
但把现实问题“翻译”给量子计算机，是道跨学科难关。第一步要将经典问题转化为量子语言，靠叠加、纠缠特性搭建算法框架；第二步得确保算法理论可行、硬件可落地。可当前量子比特数量有限、易受干扰，算法效果大打折扣，其正确性只能靠一次次实验统计验证。
硬件尚未成熟的当下，“量子-经典融合”成了落地关键。华翊量子没有急于推出整机交付，而是以提供计算服务的形式为主，服务于科研院所及央国企研究院等B端客户。
以此为起点，公司已规划清晰的发展路径：中期规划向金融、通信、能源三大百亿级场景拓展，和中国移动、华夏银行等伙伴协同，搭建“行业需求-算法迭代-硬件升级”的闭环；长远则锚定“量子+AI融合”，为下一代算力革新留足空间。
华翊量子已与通信、金融、医药、能源等领域的科研机构及头部企业合作，在智能路由、投资组合优化、化学能计算、物流优化等场景中开展量子计算探索性应用。
“量子计算行业比人形机器人行业更处于发展早期，市场规模还没起来。”姚麟坦言。和脑机接口等所有前沿硬科技的发展轨迹相似，量子计算的未来潜力早已成为共识，但那个颠覆性的“奇点”何时会照进现实，却始终是最难回答的问题。
这段从“知道它终将到来”到“亲眼见证它到来”的距离，正是所有创新者必须面对的考验。
“这个行业必须得有长期的耐心。”姚麟强调，这是对公司自身的要求，也是选择投资伙伴的核心标尺。他期望合作的投资方，能认同硬科技的长期属性，“要遵循技术规律，结合行业节奏稳健发展，不能拔苗助长，更不能做不切实际的宣传。”
站在投资视角，姚麟也清楚回报是必然考量，毕竟投资是市场化行为。唯一的分歧，只是回报周期更长，而他对未来能给投资人带来的财务回报，有着十足信心。
说到这里，他特意以联想举例：联想早年从中科院计算所起步，对硬科技的理解很独到。联想创投投了很多早期企业，不少已登陆资本市场，形成了良性循环，这正印证了长期主义在硬科技投资里的生命力。
2023年，联想创投团队主动联系到华翊量子，双方在技术方向与产业判断上高度一致，最终促成了合作。“他们都有扎实的计算机技术背景，对于整个计算技术的发展路径有着自己清晰的判断。我们之间能够达成合作，很大程度上源于对技术方向的一致认同。”姚麟回忆说。
这份技术共识，源于联想集团多年的算力深耕。作为全球领先的算力基础设施提供者，联想始终站在算力行业的前沿，不仅将AI的力量带入制造、教育、金融等一个个真实的场景，更在持续思考：计算的未来，将通向何方？
作为联想集团的CVC，联想创投如同感知前沿技术的“触角”，围绕AI产业链上下游深耕十年，在对算力演进路径的长期观察中，敏锐地将目光投向了更远的未来——量子计算，这一可能重塑底层规则的领域。
联想集团高级副总裁、联想创投总裁、创始合伙人贺志强曾多次提及：未来将迎来百倍算力需求的时代，而量子计算作为下一代计算技术的核心，具有巨大的发展潜力。
这份洞见，驱动联想创投在存算一体、RISC-V、类脑计算等新兴架构中广泛播种。希望构建的，并非简单的投资组合，而是一个关于未来计算的生态愿景，期待着不同路径之间的共鸣与共创。
可以预见，量子计算正从“科学突破”逐步迈向“产业成型”，未来五到十年将是决定格局的关键窗口期。它或许会重演经典计算机的发展之路，首先在专业领域解决“高价值难题”，随着技术迭代与成本下降，逐步渗透至更广阔的场景。
也许未来的某天，量子计算能力会融入更普遍的设备中，比如从“智能手机”到“量子手机”，让日常的信息处理、隐私保护、智能交互等变得更高效、更安全。但通往那个未来的每一步，都需要今天的从业者怀抱最大的热忱，付出最扎实的努力，并保持对科学最谦卑的尊重。
对话华翊量子CEO姚麟
Q：结合当前量子计算的发展趋势，您认为它是优化经典计算的最佳方式吗？
姚麟： 优化涉及三个方面：优化速度、优化消耗的计算资源、优化最终结果接近理论最优解的程度。现在做优化工作时，大多没办法求得理论上的最优解，因为最优解的求解往往很难真正实现。而且为了求得最优解或较好的解，计算速度和计算资源的开销往往会比较大。
当前阶段以及接下来两到三年，量子计算机还没办法解决优化速度的问题。现在量子计算机性能不强，面对一个大的优化问题，GPU上只要多用点显卡、多开点显存，就能一次性放进去求解完成，而量子计算机需要拆成很多个适配当前性能的小型优化网络，进行多次优化求解。所以接下来3年，量子计算机在性能和速度上很难突破现有的GPU，但在优化求解效果上，也就是接近最优值的程度上，是能得到比较好的结果。
另外，量子计算机的开销比GPU小很多，这和优化速度、优化规模挂钩。量子计算机规模越大，能耗上的节省就越明显，只是现在量子计算机性能不够强，这种优势不明显，未来这方面会呈指数级增加。未来的能耗和优化解的精确性，是我们接下来要发力的两个主要方向。而且随着量子计算机性能增强，其优化速度最终基于加速效果，也一定会超越现在的技术。
Q：量子计算可以理解成是一种硬件还是一种软件？未来会不会像英伟达的GPU一样，产出一个“量PU”之类的产品？
姚麟： 量子计算是一种计算和运算方式，首先需要硬件基础，也就是实现量子计算的过程，软件部分则是如何利用它来对应问题求解，它其实是一套包含硬件和软件的完整系统。我们觉得之后大概率其实是会有类似“GPU”这样的产品。看GPU主要有两方面，一方面它是消费级产品，作为游戏显卡存在；如果抛开消费级这一层，看它在科学计算B端的应用，用户其实是间接使用的，提供服务的企业会购买显卡，在此基础上做相关开发，最终用户直接向这些提供服务的公司采购，而不是直接采购大规模显卡来自己开展相关工作，就是类似这样的形式。
Q：华翊量子所研发的技术还是产品也好，未来在联想有的业务中，有哪些潜在应用点？
姚麟： 目前，我们主要为算力中心、大型央国企提供支撑性算力服务，这种服务并非替代GPU、CPU或超级计算机，而是提供额外的计算支持。现在我们正探索与现有经典计算硬件能力相结合的方式，形成整体计算能力，就像英伟达近期发布的新系统，以其GPU扩展框架为基础，融入对量子计算的支持与调用，进而对外提供整体计算服务。未来2-3年，随着业务向面向客户的算力服务推进，我们与联想在这一领域的合作可能会越来越多，这也是我们接下来的发展重点。
Q：如果用三个核心要素来衡量量子计算的商业化发展，您认为是什么？
姚麟： 第一是性能，第二是成本，第三就是它的易用性。现在量子计算机大多需要专门的实验室，里面会设置洁净间，外面还会配备空调来控制实验室的温湿度。常规 IDC虽然也有空调，但对温湿度的要求远没有量子计算机实验室这么高。这在很大程度上限制了它在更多领域的应用和推广，我们希望通过工程化改进降低这方面的要求。以前经典计算机其实也很脆弱，但现在它的应用领域越来越广，工作环境也越来越恶劣，比如机器人智能、机器人调度体系，里面其实都有小型微型计算机系统，它们能在火星或者其他各种恶劣环境下工作，这都是这些年工程化迭代的结果，我们也希望在这方面发力。
但这必然会面临成本和性能之间的平衡问题。比如手机的性能，肯定比早期超级计算机强，但不如现在的超级计算机，这里面始终存在平衡取舍。在特定领域、特定应用场景下，会有对应的最佳产品形态，关键是确定在这个平衡三角形中选择什么样的平衡点来实现，这就是未来产品定义和重要的发展方向。
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