来源：猎云网

近日，北京玻色量子科技有限公司（以下简称 " 玻色量子 "）完成数亿元 A++ 轮融资。本轮融资由华德科创、南山战新投联合领投，广发信德、湖南财信产业基金、纬德信息等知名机构和上市公司跟投，老股东啟赋资本持续加码。

资金将持续用于公司 " 专用 " 相干光量子计算机与 " 通用 " 光量子计算机的研发；量子计算芯片工艺能力建设；在深圳南山区建设国内首个规模化专用光量子计算机制造工厂并投产运行；拓展 " 量子计算 +AI" 融合应用的商业生态。

玻色量子现阶段聚焦于 " 专用 " 光量子计算实用化与产业化突破，持续迭代并发布自主可控的 1,000 专用量子比特相干光量子计算机，提供从问题映射、资源调度、量子态演化到结果优化全链条的开发工具和服务验证平台，并基于 PyTorch 生态开源多个量子原生 AI 训练套件，降低了量子计算的应用门槛、扩展了量子应用的开发者生态，让更多行业和研究机构能够体验和利用量子计算的优势，加速科研成果向产业应用的高效转化。

自公司的 100 计算量子比特云服务上线以来，随着广大政企、科研工作者、量子算法开发者等用户的不断增加，平台调用求解次数累计超过 6800w 次，覆盖院校超过 900 所，参与研发的开发者人数超过 10000 人。根据广大用户和开发者的一手使用反馈，不断调整软硬件整体系统的技术研发方向，玻色量子坚持真实需求驱动，而非科研指标驱动，形成产品迭代的飞轮效应，进一步贴合真实应用需求，提供市场真正需要的量子计算解决方案。

如同 GPU 加速向量运算促进了深度神经网络的发展，量子计算机的全新计算范式为 AI 模型变革带来新契机。基于 2024 年诺贝尔物理学奖获得者——神经网络先驱杰弗里 · 辛顿（Geoffrey Hinton）提出的玻尔兹曼机，玻色量子高具前瞻性的开拓量子神经网络新范式，巧妙利用了伊辛模型与玻尔兹曼机在数学上的等价性，以量子采样替代传统的吉布斯采样（Gibbs Sampling）等方法，解决了玻尔兹曼机因高复杂度而无法高效训练的难点，打造量子 AI+ 生物制药的 " 杀手级应用 "。

截至目前，客户基于玻色量子的相干光量子计算机训练的玻尔兹曼机 - 变分自编码器（QBM-VAE）已应用于多肽生成、小分子生成、单细胞聚类、mRNA 疫苗设计优化、蛋白质多组学分析等多个场景，被证实可有效缩短药物研发周期、提升基因组学研究准确率，或降低药物研发成本。

在生态合作上，玻色量子还与广州国家实验室、上海交通大学、中山大学药学院、北京肿瘤医院、清华长庚医院等在蛋白质结构预测、分子相似性筛选、多肽对接、变构位点预测等场景展开实用化量子计算应用探索。此外，玻色量子构建了 " 药企 - 高校 - 医院 - 国家实验室 " 四位一体合作体系，未来与顶级高校、医院及药企携手展开深度合作，推动生态共建，共享量子算力与数据资源，加速推进药物开发和临床验证的进程。

玻色量子创始人文凯、马寅共同表示，本轮融资后，玻色量子将继续深化在 " 量子计算 +AI" 领域的技术布局与生态建设。基于量子玻尔兹曼机，玻色量子不仅引领生命科学基础研究和药物发现行业向精准、高效的研发范式加速迈进，开启 AI 制药新范式，还将全面推进实用化量子计算在各行各业的场景落地。