我国量子计算机制造业发展现状、前景与产业链深度剖析
引言
研究背景与意义
在当今全球科技竞争的大舞台上，量子计算机已占据核心战略地位，被视为打破传统算力天花板、重构全球科技秩序的关键技术，其战略价值广泛延伸至国家安全、经济竞争和国际规则制定等多个重要维度[1][2]。
从算力格局来看，量子计算的潜在运算能力可达每秒10¹⁸次，远超经典计算机的物理极限。全球算力需求每年增长30%，而经典计算机性能提升已逼近瓶颈，中国工程院测算显示，2030年全球算力缺口将达当前总和的150倍[2]。以中国为例，第三代超导量子计算机“本源悟空”已完成超35万个计算任务，应用领域覆盖金融建模、药物研发、气候预测等关键场景，标志着量子算力正从实验室走向产业化临界点[2]。
在国家安全方面，量子技术具有显著的军事价值，成为大国博弈的焦点。量子雷达探测距离提升3个数量级，可发现隐形战机等目标；量子加密通信能实现绝对安全传输，抵御传统加密算法被破解的风险。美国国防高级研究计划局（DARPA）2024年量子军事应用预算激增87%，欧盟“量子旗舰计划”30%经费投入国防领域；中国21个省区将量子技术纳入军民融合重点项目，构建攻防兼备的技术体系[1][2]。
经济竞争力上，量子技术有望解决传统技术无法处理的复杂问题，推动产业升级。麦肯锡预测，到2035年，量子技术在工业、医药、金融等领域的市场价值将超过7000亿美元。中国已形成覆盖芯片研发、设备制造、云服务等环节的完整量子产业链，合肥“量子大道”集聚超70家企业，北京通过专项基金孵化初创企业，形成差异化布局[1][2]。
国际规则制定方面，量子领域技术标准尚未定型，为中国提供了争取话语权的契机。中国主导的量子密钥分发（QKD）标准获ISO通过，打破欧美垄断；提出的“量子体积 - 能耗效率”双指标被IEEE采纳，推动中国从“标准接受者”转向“规则共同制定者”。主导国际标准可使相关产业收益提升30%以上，进一步巩固中国在全球量子产业链中的地位[1][2]。
在全球竞争态势中，中美“量子竞赛”处于胶着状态。美国采取行业主导、政府支持的方法，量子产业包括成熟科技公司和初创企业，推动创新和关键里程碑发展；中国以政府主导、行业支持的模式为主，量子突破多来自政府资助的实验室和研究机构。在细分领域，中国在量子通信领先全球，已实现长距离、可扩展的量子网络应用；美国在量子计算整体领先，但中国通过“本源悟空”等成果紧追不舍，具备后来居上的潜力；中美在量子传感技术实力接近，竞争态势胶着，该领域对短期应用至关重要。同时，美国通过《国家量子倡议法案》及修订案，加大对量子技术的支持，并在技术、人才、供应链等领域对中国实施封锁，但中国也积极开展国际合作，如中俄共建7000公里“量子通信走廊”，规避SWIFT系统风险；本源量子与德国于利希研究中心合作突破量子纠错难题，重塑全球创新版图[1][2]。
商业银行投贷联动业务对我国量子计算机制造业也具有重要的潜在影响。量子计算机制造业处于初创期，具有技术迭代快、研发投入大、抵押资产少的特点，传统信贷模式因风险偏好低、抵押要求严格，难以满足其融资需求。投贷联动通过“股权 + 债权”模式，将商业银行的信贷投放与股权投资机构（如VC/PE）的融资结合，由投资机构承担前期风险评估，银行提供后续信贷支持，能有效破解“轻资产、高风险”融资难题。例如，民生银行“投贷通”产品已为多家量子科技企业提供“股权融资 + 贷款”组合方案，单笔融资规模达5000万元，融资成本较纯债权融资降低40%。同时，投贷联动可通过股权投资收益抵补信贷风险，使银行接受更低利率（年化4% - 5%）和更长贷款期限（5 - 8年），降低融资成本，延长资金周期。据赛迪顾问数据，2025年我国量子计算产业规模将突破百亿元，其中投贷联动支持的融资占比预计达35%，显著降低企业财务压力[1][2]。
投贷联动还能推动技术转化与产业协同。投贷联动要求银行与股权投资机构深度合作，后者通常具备产业资源整合能力，可加速量子计算从实验室到市场的转化。例如，浦发银行“投贷宝”联合中科院量子信息重点实验室，为量子算法企业提供“研发贷款 + 产业对接”服务，推动量子计算在金融风控、药物研发等领域的应用。2025年，金融领域量子算法已将风险评估时间从72小时缩短至3分钟，准确率提升至98.7%，投贷联动功不可没。银行通过投贷联动可链接上下游企业，形成“硬件 - 软件 - 云平台 - 应用”生态链，构建量子计算产业生态。2025年，我国量子计算产业链中，投贷联动覆盖的上游量子芯片、中游整机制造环节占比合计超80%，推动产业规模化发展[1][2]。
此外，投贷联动有助于优化风险管理与资源配置。传统银行对量子计算等高风险领域慎贷，但投贷联动通过股权投资收益抵补信贷损失，实现风险与收益匹配，分散银行风险，提升收益。据测算，投贷联动可使银行对量子计算企业的贷款不良率从5%降至2%，同时综合收益率提升3 - 5个百分点。政策层面，2016年银监会等三部门发布《关于支持银行业金融机构加大创新力度开展科创企业投贷联动试点的指导意见》，明确将量子计算等战略新兴产业纳入试点范围。2025年政府工作报告进一步提出“建立未来产业投入增长机制”，投贷联动成为引导社会资本投向量子计算的关键工具。据统计，2024年全球量子计算投资达78亿美元，其中我国占比超40%，投贷联动贡献了重要资金来源[1][2]。
综上所述，深入研究我国量子计算机制造业的发展现状、前景与产业链，对于把握量子计算机在科技竞争中的战略地位，充分发挥商业银投贷联动业务对量子计算机制造业的积极影响，推动我国量子计算机产业的健康发展具有重要的理论和现实意义。
研究目的
我国量子计算机制造业正处于快速发展的关键时期，本报告旨在全面、深入地剖析其发展现状、前景与产业链，具体研究目标如下：
把握技术发展趋势：明确我国量子计算机制造业在技术突破方面的短期和长期目标。短期来看，聚焦2025年前突破量子计算优越性，提升量子比特数量与纠错能力，如2024年我国量子计算产业规模已达78.8亿元，技术迭代与资本投入形成正向循环，为后续发展奠定基础[3]。长期而言，关注2030 - 2035年开发容错量子计算机以及构建量子互联网的目标[3][4]。
推动产业应用落地：深入了解量子计算在金融、医疗、交通、天气预报等关键领域的应用情况和潜力。例如在金融领域，利用量子计算机的并行计算能力精准分析金融走势，优化投资组合；在生物医药领域，加速新药研发，推动精准医疗等[3]。
构建自主可控产业链：结合国家政策支持与规划，如《“十四五”规划纲要》将量子信息列为前沿科技重点发展方向，分析如何构建自主可控的量子产业链，明确区域协同与龙头企业培育的策略[3]。
参与国际竞争与治理：面对国际竞争，研究我国如何通过技术输出与标准引领，推动中国方案成为国际标准，如量子密钥分发（QKD）技术已进入实用化阶段；同时，把握全球市场拓展机遇，预测2027年全球量子计算机市场规模将突破400亿美元，2030年达1000亿美元，我国企业需抢占国际市场份额[5][3]。
我国量子计算机制造业发展现状
技术研发进展
技术研发进展
量子比特技术突破
我国在量子比特技术方面近期取得了多项重要突破。在超导量子计算领域，2025 年 3 月，中国科学技术大学潘建伟、朱晓波、彭承志等团队联合攻关，成功研制出 105 个高性能量子比特与 182 个耦合比特集成到指甲盖大小芯片上的超导量子计算原型机“祖冲之三号”[6]。在特定任务上，“祖冲之三号”比全球最快的超级经典计算机快上千万亿倍，刷新了超导体系量子计算优越性世界纪录[6][7]。同时，该原型机首次跨越了量子纠错的“盈亏平衡点”，实现了“越纠越对”，验证了容错量子计算的可行性根基，为未来构建真正容错的量子计算机打开了核心大门[6]。
在中性原子量子计算平台方面，中国科学技术大学潘建伟、陆朝阳教授等与上海量子科学研究中心/上海人工智能实验室钟翰森研究员等合作，利用人工智能技术，在 60 毫秒内成功构建了多达 2024 个原子的无缺陷二维和三维原子阵列，刷新了中性原子体系无缺陷原子阵列规模的世界纪录[8]。该方法为大规模中性原子量子计算奠定了关键技术基础，未来可以直接应用于数万原子规模的无缺陷阵列重排[8]。并且该系统单比特门保真度达 99.97%，双比特门保真度达 99.5%，探测保真度达 99.92%，已追平以美国哈佛大学为代表的国际最高水平[8]。
在量子计算实用化与商业化上也有突破，2025 年 6 月，北京玻色量子科技有限公司自主研发的相干光量子计算机实现单季度计算量突破 1000 万次，SDK 调用量超过 2100 万次，自 2023 年 5 月正式发布首代产品以来，已累计突破 3000 万次计算[9]。在 2025 科博会上，玻色量子展出研发中的 1000 专用量子比特相干光量子计算机，这是国内首个突破千比特规模的专用光量子计算机，具有更强的计算能力、更广泛的应用前景和更强的扩展性[9]。此外，玻色量子在“量子计算 + 生物制药”、“量子计算 + 人工智能”等领域取得显著成果，如提出的算法模型可显著提升未来药物虚拟筛选效率和准确率，提出的量子经典 - 混合加速算法可在毫秒内解决大规模的二进制优化问题[9]。
量子算法研究
当前我国量子算法研究的主要方向集中在量子纠错、量子模拟、量子化学计算及专用量子计算机开发等领域，并已在量子计算优越性验证、纠错技术突破、产业化应用探索等方面取得显著成果。
在量子纠错与容错计算方向，通过冗余编码和主动修复策略，构建逻辑量子比特以延长量子信息寿命，突破“盈亏平衡点”（逻辑比特相干时间超过物理比特最短相干时间）。“祖冲之三号”实现表面码纠错，逻辑比特相干时间首次超越物理比特最短寿命，验证“越纠越对”的可行性，为容错量子计算奠定基础[6]。同时还开发了码距 7 的表面码纠错方案，计划扩展至码距 9 和 11，推动大规模量子比特集成[10]。
量子模拟与专用量子计算机方向针对经典计算机无法解决的物理问题（如高温超导、量子化学），开发专用量子模拟机。在超冷原子体系中，通过光晶格调控、Feshbach 共振等技术，模拟凝聚态物理中的多体量子现象，探索高温超导机制[11]。光量子计算方面，“九章三号”实现 2000 光子级高斯玻色采样，求解速度达经典超算的 10³²倍，巩固光量子计算优势[12]。
量子算法与混合计算方向结合量子并行性与经典计算，开发适用于近期的量子 - 经典混合算法。依托“本源悟空”量子计算机，实现全球最大规模分布式量子计算应用，资源消耗较经典计算机大幅降低[13]。在药物研发方面，上线分子对接预测、药物毒性预测等应用，采用量子混合神经网络算法，提高预测准确性并缩短研发时间[13]。
量子计算物理体系探索方向研究超导、离子阱、半导体量子点等体系的扩展潜力与调控机制。超导量子计算中，“祖冲之三号”集成 105 个高性能量子比特与 182 个耦合比特，量子体积参数达国际领先水平[6]。离子阱体系方面，奥地利科学院团队实现 99.95%单量子门保真度，完成 50 量子比特全局纠缠态制备[12]。
从核心成果与数据支撑来看，在量子计算优越性验证上，“祖冲之三号”处理量子随机线路采样问题的速度比全球最快超级计算机快 15 个数量级（一千万亿倍），超越谷歌 2024 年成果 6 个数量级[10]。“九章三号”光量子计算实现 2000 光子级采样，求解速度达经典超算的 10³²倍[12]。纠错技术突破方面，通过表面码纠错，“祖冲之三号”逻辑比特相干时间超过物理比特最短寿命，实现“盈亏平衡点”跨越[6]，目前纠错效率达 50%，实用化需提升至 99.99%以上。产业化应用探索中，依托“本源悟空”完成全球最大规模量子计算流体动力学仿真，缩短研发周期并降低成本[13]，量子算法优化投资组合，资源消耗较经典计算机降低显著[13]。政策与人才支撑上，量子信息纳入“十四五”规划，国家量子实验室总投入超 200 亿元，13 所高校开设量子信息科学专业，60 余所高校引入量子计算教育系统[13]。
中科院院士包为民指出：“中国量子计算的每一步，都在回答同一个问题：我们凭什么领先？答案是——政策支持 + 人才储备 + 工程化能力。”《物理评论快报》审稿人评价“祖冲之三号”：“构建了目前最高水准的超导量子计算机，是对此前 66 比特处理器的重大升级。”清华大学团队在冷原子干涉仪方向取得突破，量子重力仪测量灵敏度达 4×10⁻⁹g/√Hz，可应用于地质灾害预警[12]。
我国量子算法研究正从“理论验证”迈向“实用化攻坚”，重点突破方向包括提升纠错效率，将表面码纠错码距扩展至 9 和 11，降低纠错操作引入的错误率；扩展量子比特规模，发展百比特级超导量子芯片，实现千层以上数字量子门线路深度；深化跨学科应用，在加密通信、药物研发、材料设计等领域落地量子计算技术，避免“纯理论研究滞后”。
科研团队与机构布局
我国从事量子计算机技术研发的科研团队和机构布局广泛且深入，涵盖了多个技术路线和研究领域。国内参与量子计算研究的机构以高校和中国科学院研究所为主，同时也有科技企业积极参与，形成了产学研用相结合的创新体系。
在超导量子计算领域，中国科学技术大学朱晓波团队研究水平已达到世界一流，在超导量子计算原型机研制方面取得了重要成果，如“九章”“祖冲之”等光量子计算原型机和超导量子计算机的研制。此外，浙江大学王浩华团队等也在超导量子计算领域取得了显著进展。
离子阱量子计算领域的国内研究团队主要来自清华大学、中国科学技术大学、国防科技大学等。其中，清华大学在长相干时间的量子存储、高维离子阵列单独寻址等方面位居世界先进行列。
半导体量子计算领域的国内研究团队主要来自中国科学技术大学、中国科学院物理研究所、中国科学院微电子研究所等，在半导体量子计算方面进行了深入探索。
光量子计算领域的国内主要机构包括中国科学技术大学、北京大学、上海交通大学、中国科学院上海微系统与信息技术研究所、华中科技大学、中山大学等。其中，中国科学技术大学在光量子计算原型机研制方面取得了突破性进展，如构建 76 个光子的量子计算原型机“九章”，使中国成为全球第二个实现量子优越性的国家[14]。
冷原子量子计算领域国内具有潜力的研究团队有山西大学张天才和王军民团队、华中科技大学李霖团队、华南师范大学颜辉团队等。拓扑量子计算领域我国优势机构包括清华大学、北京大学、中国科学院物理研究所和中国科学院半导体研究所、北京量子信息科学研究院、国防科技大学等。
在政策支持方面，国家战略规划层面，《“十四五”规划纲要》将量子信息列为前沿科技领域重点发展方向，明确提出加快布局量子计算、量子通信、量子测量等关键技术研发。《国家中长期科学和技术发展规划（2021—2035 年）》将量子信息列为需长期攻关的“战略性前沿技术”，并设定了短期（2025 年前）、中期（2030 年前）、长期（2035 年前）的发展目标。专项政策与行动计划中，《量子信息产业发展行动计划》由工信部等多部门联合发布，提出到 2030 年建成较为完善的量子产业链，在通信、计算、测量等领域形成国际竞争力。科技研发支持上，国家重点研发计划持续资助量子计算、量子通信等核心技术攻关，如超导量子芯片、量子卫星等，同时支持合肥国家实验室（量子信息方向）、北京量子信息科学研究院等平台，集中资源突破关键瓶颈。地方政策与产业集群方面，安徽省（合肥市）依托“量子大道”打造量子产业集聚区，设立专项基金支持量子企业（如科大国盾、本源量子）。广东省（深圳市）发布《量子科技领域行动计划》，计划建设量子科技产业园，提供税收优惠和研发补贴。上海市将量子科技纳入《上海市建设具有全球影响力的科技创新中心“十四五”规划》，推动量子计算与 AI 融合。
企业布局与产业生态方面，科技企业纷纷布局。阿里巴巴（达摩院）布局量子计算云平台和算法研究，推出“太章”量子模拟器。百度成立量子计算研究所，开展量子计算软件和信息技术应用业务研究，并计划在未来将量子计算逐渐融入业务中。华为成立量子计算软件与算法团队，发布量子计算模拟器 HiQ，参与量子计算软件生态构建。本源量子作为国内首家以量子计算为主营业务的新势力公司，以量子芯片、量子测控、量子软件、量子云、量子计算机以及未来的量子人工智能等为核心业务，目前已研制出量子比特处理器玄微 XWB2 - 100、量子测控一体机 OriginQ Quantum AIO，并且上线了本源量子计算云平台、发布了完全自主的高级量子编程语言 QRunes、量子编程软件开发工具 QPanda 等产品。产业生态构建上，中国移动通过设立链长基金和外部合资基金投资量子初创企业，如华翊量子、信通量子、玻色量子等。同时，移动云搭建的量子云平台已经并网多台量子计算机，累计拥有数百个量子比特，还会继续扩容，接入更多机构的量子计算物理机，并提供给科研机构及企业研究部门作为新型算力使用[15][16][17]。中电信量子信息科技集团有限公司发布全国单台比特数最多的超导量子计算机“天衍 504”，并通过“天衍”量子计算云平台向全球开放。该平台由多台不同比特数的量子计算机组成国内最大的量子计算集群，并提供高性能仿真机和 Cqlib 量子编程框架[14]。
产业政策支持
产业政策支持
国家层面和地方政府均出台了一系列政策措施，为量子计算机制造业的发展提供了全方位的支持。
国家层面的政策规划为量子计算机制造业的发展指明了方向、提供了资源和保障。在战略规划方面，《“十四五”规划纲要》将量子信息列为前沿科技领域重点发展方向，明确加快布局量子计算等关键技术研发；《国家中长期科学和技术发展规划（2021 - 2035年）》将量子信息列为需长期攻关的“战略性前沿技术”，并设定了短期、中期和长期的发展目标[18]。
专项政策与行动计划也为产业发展提供了具体的指导和推动。《量子信息产业发展行动计划》（2023年）提出到2030年建成较为完善的量子产业链，在通信、计算、测量等领域形成国际竞争力；《“十四五”数字经济发展规划》强调量子通信网络建设和应用场景拓展，推动量子保密通信在金融、政务等领域的试点[18]。
科技研发支持是国家政策的重要组成部分。国家重点研发计划“量子调控与量子信息”专项持续资助量子计算等核心技术攻关；支持合肥国家实验室（量子信息方向）、北京量子信息科学研究院等平台建设，集中资源突破关键瓶颈[18]。
基础设施建设方面，已建成全球首个天地一体化量子通信网络（京沪干线 + 墨子号卫星），并计划扩展至“长三角”“粤港澳”等区域；支持“九章”“祖冲之”等光量子计算原型机和超导量子计算机研制，推动应用场景探索[18]。
标准化建设上，工信部印发《2025年工业和信息化标准工作要点》，计划制定超过1800项行业标准，成立至少5个新兴产业和未来产业标准化技术组织，加快构建新型信息基础设施标准体系，推进量子保密通信等标准研究；支持国内单位牵头制定国际标准，扩大中国量子科技全球话语权[18]。
未来产业布局上，开展未来产业创新任务“揭榜挂帅”，制定出台量子产业等领域的创新发展政策，推进制造业新技术新产品新场景大规模应用示范；建设企业孵化器，聚焦量子科技等领域，培育新兴企业[18][19][20]。
地方政府也出台了配套措施，从多个维度支持量子计算机制造业发展。北京经济技术开发区实施全链条政策支持量子科技产业，在核心技术攻关方面，鼓励企业围绕量子计算软硬件产品及关键核心技术开展攻关，对早期创新项目给予最高200万元一次性支持，按企业上年度研发投入总额的20%给予支持，最高500万元，对承担国家、北京市重大科技攻关任务的企业项目，给予最高3000万元的1:1资金配套支持；在产业链条自主可控方面，引导关键核心设备和器件制造企业集聚；在场景开放应用示范方面，开放“量子 +”多领域应用场景；在耐心资本长效支撑方面，实施“北极星”计划，构建“政府引导基金 + 市场化资本 + 科研转化平台”的协同机制；在人才引育阶梯保障方面，实施“文曲星”计划，汇聚量子科技领域顶尖人才团队[21][22]。
安徽前瞻布局全产业链，打造全球领先高地。加快量子信息未来产业科技园建设，布局未来场景实验室和科技园，重点支持量子信息等前沿技术产业化；力争高技术产业、制造业投资增速高于10%，基础设施投资增速高于全部投资增速；力争全省量子领域企业数量达100家、专业人才规模达3000人[23]。
武汉东湖高新区出台“量子十二条”推动产业加速发展，支持孵化和引进光量子芯片与通信、量子感知、原子量子计算等3大领域企业；支持量子科技创新人才积极申报“3551光谷人才计划”，对认定的创新创业人才项目，单个项目最高给予1000万元支持；支持建设量子通信、量子感知的概念验证平台和中试平台，对经市级认定的中试平台（基地），按照实际投资额的最高30%给予支持，最高1000万元；支持量子领域关键核心技术攻关，对牵头承担国家关键核心技术攻关项目，分年度按照国拨经费50%给予牵头企业支持，单个项目最高给予1000万元支持[24]。
此外，江苏发布《数字经济高质量发展三年行动计划（2025 - 2027年）》，明确提出推动量子科技等前沿技术研发，并布局未来产业先行集聚发展试点；浙江在未来产业布局中深化“人工智能 +”行动，加快布局量子信息等新产业新业态，鼓励资本投资；上海推动量子信息技术在人工智能、通信传输等领域的应用，实施《上海市促进专精特新中小企业发展壮大的若干措施》，支持专精特新中小企业建设制造业创新中心等创新平台[23]。
这些国家层面的政策规划和地方政府的配套措施形成了强大的合力，推动了我国量子计算机制造业的快速发展。赛迪顾问预测，2025年中国量子计算产业规模将达到115.6亿元，保持30%以上的增长率，在量子科技总体产业规模中占据41.2%的份额；量子计算的典型应用领域包括金融、化工、制药等，其中金融业或将成为2025年量子计算应用领域的先锋，量子科技企业与金融机构在“量子计算 + 金融”的创新合作将持续深化[25]。同时，中国在光量子计算路线已处于领先水平，如“九章三号”光量子计算原型机可操纵255个光子，刷新世界纪录[26]。科大国盾量子技术股份有限公司专家指出，量子计算在特定问题上速度远超传统计算机（如4小时完成传统超级计算机5万年的任务），政策支持将推动中国从“技术追赶”向“产业引领”转型[27]。
企业发展情况
主要企业类型与分布
我国量子计算机制造领域的企业类型丰富多样，主要涵盖科技巨头、初创企业以及在量子通信等领域有布局并延伸至量子计算的企业。 科技巨头如阿里巴巴、腾讯、百度和华为等，通过与科研机构合作等方式成立量子实验室，布局量子处理器硬件、量子计算云平台等领域。它们利用自身在资金、技术、人才等方面的优势，与高校或科研院所联合开展量子计算相关研究，推动量子计算技术的发展[28]。 初创企业中，本源量子是量子计算的开拓者，在量子处理器硬件、开源软件平台和量子计算云服务等方面进行探索。其研发的“本源悟空”作为国内首款工程化超导量子计算机，可为生物医药、金融分析等领域提供颠覆性算力支撑，解决传统计算机算力瓶颈问题[29][30]。玻色量子自主研发的相干光量子计算机，凭借实用化量子计算真机优势，实现单季度计算量突破1000万次，SDK调用量超过2100万次。自2023年5月正式发布首代产品以来，已累计突破3000万次计算，为全球科研院校、优秀合作企业、开发者们提供线下真机测试与验证、云服务等多种计算服务，全面覆盖生物制药、能源电力、人工智能、金融、汽车、交通物流、气象预测等行业领域[9][31]。 其他相关企业方面，国盾量子堪称国内量子通信产业化的急先锋，多年来在量子通信、量子计算以及精密测量等关键领域深耕细作。在量子计算赛道成绩斐然，自主研发推出的ez - Q FRIDGE - PLATFORM400极低温极低噪声平台系统，为量子计算硬件运行提供了稳定、低噪的环境基础，其176比特超导量子计算整机已通过云平台对外开放。科大国创旗下子公司精准聚焦量子精密测量与计算的核心技术研发，充分发挥自身在软件和信息技术服务领域的深厚积淀与专长优势，深度嵌入量子计算项目的全生命周期流程，构建起一条从实验室研发到商业化落地的完整生态链。
从地域分布来看，我国量子科技产业主要集中在东部和中部地区，安徽、北京、广东、江苏等省市成为量子计算机制造相关企业的重点布局区域。经统计，有16个省、直辖市和自治区在2025政府工作报告中明确提及“量子”一词[32]。北京是全国最多的量子企业或总部所在地最集中的地方，多达28家企业/单位，一些科技巨头和科研机构在此设立量子计算相关的实验室或研究中心[28]。安徽量子企业数量25家，是除北京市外量子企业最多的地区。合肥作为重要策源地，已集聚全国近1/3的量子科技企业，形成了全国最密集的量子产业生态圈。中国量子通信产业化的先驱国盾量子、量子计算的开拓者本源量子、量子精密测量的领军者国仪量子等20多家量子科技企业，密集分布在合肥高新区不足千米的“量子大道”上[29][30][28]。长三角地区的江苏、浙江和上海分别拥有11家、11家和9家量子企业，整个长三角地区的量子企业数量占全国的42.42%。这些地区的企业在量子计算领域也积极开展研发和产业化工作，与安徽的量子产业形成协同发展的态势[28]。此外，国内量子计算相关现存企业还分布在华南地区、华东地区（除长三角）、华北地区（除北京）、华中地区和西南地区等，分别占比27.77%、23.45%、15.35%、12.09%、11.28%。今年新注册企业集中分布于新一线城市、一线城市，分别占比28.12%、25.98%[33]。
企业技术实力
我国量子计算机制造企业的技术实力正不断增强，在超导、光量子、离子阱等多个技术路线上取得显著进展，形成了多元化的技术格局，且各企业在核心技术上各有侧重。 本源量子是中国第一家量子计算公司，在超导量子计算领域具有领先地位。其技术实力体现在全链条自主研发量子计算核心技术上，成功部署了中国首台自主超导量子计算机整机，并实现了量子芯片的批量化生产。其核心技术包括超导量子芯片，如研发的“悟空芯”搭载72量子比特，算力较前代提升10倍；还构建了自主软硬件全栈，推出模块化超导量子计算机，交付周期压缩至3个月。此外，还发布了国产首个自主量子芯片设计工业软件“本源坤元”，已实现自动化一站式快速版图生成，支持更大规模量子芯片版图设计；开发了“本源司南”量子计算机操作系统，为量子计算提供了强大的软件支持[34][35]。 国盾量子在量子通信领域占据领先地位，并近年拓展量子计算业务线。其在量子计算硬件和软件方面均有深厚积累，推动了量子计算技术的实用化进程。核心技术有量子通信技术，在量子密钥分发、量子网络节点建设等领域处于国际领先地位，为量子计算提供了安全可靠的通信保障；实现了稀释制冷机、测控系统等关键设备的国产化，为量子计算硬件的自主研发和生产提供了有力支持；还推出了量子计算云平台，为用户提供便捷的量子计算服务，推动了量子计算技术的普及和应用[34][36][37]。 华翊量子作为国内首家专注于离子阱量子计算技术路线的高科技企业，在离子阱量子计算领域取得了重要突破。其发布了离子阱量子计算第一代商业化原型机HYQ - A37，可提供多达37个量子比特的量子计算能力；还推出了第二代离子阱量子计算机HYQ - B100，实现量子比特破百的关键算力突破。并且其离子阱量子计算机在保真度、相干时间等关键核心性能指标上均居于国际一流水平，为量子计算提供了高质量的计算资源[35]。 图灵量子在光量子计算领域处于国际领先地位，其技术实力体现在全栈自主可控解决方案的推出上，驱动了算力变革。核心技术包括光量子计算芯片，在金刚石色体系中成功集成大量量子比特，并达到高单比特门保真度，同时实现了长量子态稳定相干时间，展示了光量子路线的技术潜力；还推出了全栈自主可控的光量子计算解决方案，为量子计算在特定问题（如量子化学模拟）上的应用提供了强大支持[37][35]。
企业市场份额
目前并没有详细数据明确我国各量子计算机制造企业在市场中的具体份额，但中国在2025年以32%的份额跃居全球量子计算市场第二位，仅次于美国。2025年，中国量子计算产业规模预计突破115.6亿元，年复合增长率超30%，成为全球第二大市场。市场结构方面，2025年中国量子计算市场中硬件占比45%，软件与算法占比25%，云服务与应用占比30%。技术路线上，超导量子计算占据主导地位，光量子计算在分子模拟领域异军突起[38][39][40]。
影响企业市场份额的因素众多。技术突破方面，硬件性能如量子芯片、稀释制冷机等核心设备的研发与生产能力，以及软件与算法如量子编程框架、混合算法等的创新与应用，都直接影响企业市场份额。政策支持上，我国中央政府及地方政府高度重视量子计算技术研发，不断加大政策支持力度，从税收、融资等方面给予政策倾斜，涉量子政策体系日趋完善，为量子计算产业的发展提供了有力保障。市场需求方面，金融、医药、能源等领域对量子计算的需求不断增长，且随着量子计算技术的不断成熟，其在各领域的应用场景渗透率逐步提升，预计到2030年，场景渗透率将突破30%。生态构建方面，量子编程框架、混合算法等软件的开源生态占比超80%，有助于企业快速构建技术生态，同时产学研合作可整合各方资源，加速技术转化与价值创造。国际竞争上，中美双雄争霸，全球量子计算市场规模不断扩大，中国企业在国际市场上的表现将直接影响其市场份额，且中国在量子密钥分发、量子计算云平台等领域推广中国标准，有助于提升中国企业的国际竞争力[38][39][41]。
市场应用现状
主要应用领域
我国量子计算机的主要应用领域广泛，覆盖多个关键行业。 在生物医药领域，量子计算发挥着重要作用。一方面，能够进行小分子模拟，这是药物开发的核心环节。例如，中国第三代自主超导量子计算机“本源悟空”已联合复旦大学、蚌埠医科大学等高校，成功完成乳腺癌钼靶检测、小分子药物设计及晶体结构预测等关键技术的量子计算应用验证[42]。通过量子混合神经网络算法，药物相互作用预测的准确性显著提高，研发时间大幅缩短[43]。另一方面，在医疗影像分析上，量子计算凭借并行性优势，在处理高维医学影像数据时展现出指数级加速效应。如本源量子与蚌埠医科大学联合研发的乳腺癌钼靶检测量子计算机应用，提升了乳腺钼靶图像筛查精度，降低了误诊率和漏诊率[42]。 金融领域也是量子计算的重要应用方向。在投资组合优化方面，量子计算可用于风险管理、投资组合优化、期权定价和金融市场预测。例如，“本源悟空”上线的全球首个分布式量子计算投资组合优化应用，依托“悟空芯”量子芯片，在处理相同规模问题时资源消耗远低于经典计算机，为大规模投资组合优化提供了更高效的路径[43]。同时，通过量子算法，金融机构可以更快速准确地分析大量数据，为投资者提供更精确的投资建议[43]。 计算流体动力学领域，量子计算为其提供了新的算力选择，广泛应用于航空航天、汽车工程、船舶设计等领域。2024年10月，中国科学家在“本源悟空”上成功完成了全球最大规模的量子计算流体动力学仿真，证明了国产量子算力在解决实际问题方面的能力[43]。而且算力提升可以加快飞机、汽车的更新迭代并降低设计成本，传统计算机已难以满足这些领域对计算规模、精度和速度的要求[43]。 人工智能领域，量子计算能够加速人工智能领域的数据处理和算法运行。例如，微软的Majorana1量子处理单元通过拓扑量子比特设计，实现了更高的内在稳定性和抗噪声能力，未来有望与AI协同，加速AI模型训练和新材料设计[44]。量子计算与AI的结合被视为未来科技发展的重要方向，能够推动多学科交叉融合，促进传统产业向高端化、智能化升级。 通信与信息安全领域，国内已发布高速量子密钥分发设备、量子卫星小型化地面接收站、单光子探测器等核心产品，合肥量子城域网已正式开通，量子科技进一步走进民生、服务民生[45][46]。并且量子计算较传统加密算法在保障信息安全方面更有优势，发展量子计算机产业能够提升国家的信息安全水平，并推动量子通信等新兴技术的产业化应用。 材料科学与能源领域，量子计算可助力新型材料研发与反应路径优化。例如，谷歌的量子芯片通过大量量子比特和高性能软件减少错误，未来有望在材料科学中模拟复杂分子结构[44]。在能源领域，量子计算在石油勘探等领域具有潜在应用前景，能够通过模拟复杂物理过程优化勘探效率[47]。
市场需求与规模
我国量子计算机在多个主要应用领域存在市场需求，且部分领域已实现应用落地。 金融行业对计算能力要求极高，尤其在投资组合优化、风险价值（VaR）模型优化、高频交易策略制定等方面。传统计算方式在处理高维数据和非线性关系时存在局限，而量子计算凭借其并行计算能力，可快速处理复杂金融模型，提升决策效率和准确性。例如富达投资通过量子算法优化资产配置，年化收益提升18%；摩根大通利用量子算法优化投资组合，交易成本降低20%。此外，量子计算通过实时分析市场微观结构数据，可提升高频交易策略的响应速度与胜率。据预测，2035年全球量子计算下游应用中，金融领域市场份额将达51.9%，较2030年的15.8%显著提升。 医药领域，药物研发周期长、成本高，量子计算可精确模拟分子间相互作用，加速靶点验证与先导化合物筛选，降低研发成本。例如辉瑞使用量子模拟加速新冠药物研发周期，节省30%研发费用；英矽智能与多伦多大学合作，利用量子计算与生成式AI结合的混合模型，成功设计出针对KRAS靶点的新型抑制剂分子。上海交通大学医学院与北京玻色量子科技有限公司合作，通过CIM相干光量子计算机加速药物虚拟筛选，效率比传统计算机快1000倍。量子计算在医药领域的应用场景已率先落地，未来随着技术成熟，其市场份额将进一步扩大。 材料科学领域，新材料研发需处理大量分子结构和性质数据，量子计算可模拟材料性能，加速新型电池材料、高温超导体等研发进程。例如IBM、微软等企业正探索量子计算在材料科学中的应用。谷歌量子人工智能实验室（QuAIL）研究量子计算在机器学习中的应用，优化深度学习模型以加速新材料设计。随着量子计算硬件性能提升，材料科学领域的应用需求将持续增长。 人工智能领域，量子计算与人工智能的融合可催生新的应用场景与商业模式。例如，量子计算可加速AI训练，将训练时间从1个月缩短至1天；在生成式大模型、自动驾驶等领域，量子计算可提供更强大的计算支持。华为量子云平台整合超算与量子算力，为金融、物流企业提供“按需调用”服务，客户覆盖全球超10万台经典计算机。量子计算与人工智能的深度融合将成为未来技术发展的重要方向。 在市场规模方面，截至2024年，我国量子计算产业市场规模已达90.4亿元，同比增长82.1%，占量子科技总规模的68.6%[35]。预计2025年中国量子计算产业规模将持续迅速上升，达到115.6亿元，保持30%以上的增长率，在量子科技总体产业规模中占据41.2%的份额[48][49]。2024年全球量子计算市场规模为50亿美元，其中北美、欧洲和中国分别占比29.8%、28.8%和25.2%，形成三足鼎立格局[35]。预计到2035年，全球量子计算产业规模将达到8077.5亿美元，中国量子计算产业全球份额预计将达29.49%[41][50]。
我国量子计算机制造业发展前景
技术发展趋势
量子比特数量的增长趋势
当前，我国量子计算机在量子比特数量方面已取得显著成果。2025 年 3 月，中国科学技术大学团队成功研制 105 量子比特超导量子计算机“祖冲之三号”，集成 182 个耦合比特，实现量子纠错“盈亏平衡点”突破，逻辑量子比特寿命首次超过物理比特最差成员寿命，证明容错计算可行性[6][51]。中国电信 2024 年底交付 504 比特超导量子计算机“天衍 - 504”，集成两台 176 比特、一台 504 比特和一台 24 比特设备，构建国内最大量子计算云平台，逼近室温电子学 + 低温传输线解决方案的极限负载[52]。本源量子第三代自主超导量子计算机“悟空芯”搭载 72 量子比特芯片，算力较前代提升 10 倍，支持多量子线路并行计算[43]。
在技术路线上，超导、离子阱、光量子、半导体等路径并行发展，其中超导量子计算因与现有半导体制程技术兼容，比特扩展优势显著[53][54]。玻色量子实现 550 光子纠缠，推动药物分子筛选效率提升 1000 倍，光量子路线在特定任务中展现潜力[54]。
对于未来 5 - 10 年，量子比特数量将呈指数级增长。英伟达预测，量子计算机可处理逻辑量子比特数量将沿“每 5 年 10 倍、每 10 年 100 倍”路径演进，纠错性能与弹性同步提升[55]。结合“祖冲之三号”与“天衍 - 504”技术路径，预计 2030 年我国将实现 1000 + 量子比特，2035 年突破万比特量级，与 IBM、谷歌等国际巨头保持同步[50][52]。这一增长趋势由多方面因素支撑，关键技术突破方面，量子纠错优化通过表面码等纠错编码，降低纠错操作引入的错误，实现“越纠越对”，为大规模比特集成铺平道路[6][56]；硬件工程化突破制冷机、射频电子学等关键技术，验证国产制冷机可支撑千比特级芯片散热，提升系统稳定性[52]；跨技术路线融合方面，超导与光量子、离子阱等路线协同，构建混合量子计算系统，提升任务适应性[54]。同时，应用场景也驱动着量子比特数量的需求增长，在金融领域用于风险管理、投资组合优化，生物医药领域加速药物设计、蛋白质结构预测，工业互联网领域进行量子计算流体动力学仿真优化飞行器、汽车设计等[53][43]。
量子纠错技术的发展方向
当前我国量子纠错技术的发展方向和重点研究领域集中在多个方面。在技术发展方向上，新型量子错误校正码设计是重要方向之一，当前表面码、涡旋码等传统方案存在资源开销大、错误通道多等问题，未来需改进现有纠错码或探索全新方法，例如通过优化编码构造降低物理比特冗余度，或开发适应不同量子计算架构的纠错方案，以提升纠错效率并降低硬件成本。量子计算机集成化与小型化也是趋势，随着量子比特数量增加，纠错系统需在更小空间内实现高效运行，这要求量子纠错技术与芯片设计、测控系统深度融合，例如通过 3D 集成技术缩短量子比特间物理距离，减少信号延迟和噪声干扰。量子纠缠与分布式量子计算方面，量子纠缠是提升纠错能力的关键资源，未来研究将探索如何利用纠缠态实现更高效的错误检测，例如通过多比特纠缠态构建冗余编码，或利用纠缠交换技术扩展纠错范围。量子网络与量子通信领域，在量子通信中，纠错技术需解决信道噪声导致的错误，研究方向包括开发适用于光纤或自由空间传输的纠错协议，以及结合量子密钥分发（QKD）技术实现安全通信。
重点研究领域包括动态纠错网络技术，通过优化纠错码结构减少所需量子比特数量，例如“祖冲之三号”采用表面码方案，将纠错资源开销降低 40%，同时提升逻辑量子比特稳定性，此类技术可显著降低商业化门槛[57]。低温控制与测控系统改进方面，量子比特相干时间受低温环境影响显著，研究重点包括开发极低温制冷技术（如稀释制冷机国产化）、优化微波控制脉冲序列，以及通过机器学习算法实时调整测控参数，从而延长相干时间至毫秒级[57][12]。产学研合作深化，企业与高校联合攻关成为主流，例如中船重工、国盾量子等企业攻克极低温技术，打破国际垄断；南方科技大学俞大鹏团队与福州大学、清华大学合作，实现玻色编码纠错的正增益[57]。垂直领域算法开发针对金融风控、药物研发等高价值场景，开发专用量子算法，例如量子算法可将风险评估时间压缩 90%以上，同时提升预测准确率；在医药领域，量子模拟技术可加速新药分子筛选周期[57]。
量子与经典计算融合的前景
在未来 3 - 5 年，我国量子计算与经典计算的融合将迎来关键发展期，从技术探索迈向规模化应用，推动计算产业格局重塑。技术融合方面，二者的融合将成为主流趋势。量子计算具有强大的并行计算能力，但目前量子比特稳定性、量子算法成熟度等问题仍需突破；经典计算则具有稳定性和成熟的应用生态。二者融合可充分发挥各自优势，通过“量子处理核心任务 + 经典处理数据预处理/结果优化”的模式，平衡算力与稳定性，为解决复杂计算问题提供更高效的方案。例如，北京量子产业生态创新联合体已开发出适配该模式的“量子任务调度系统”，可自动分配量子/经典计算资源，效率较传统人工分配提升 3 倍[58]。
产业生态方面，随着技术的不断进步，量子计算与经典计算融合的产业生态将逐步完善。全球量子联盟、生态中心等合作平台将加速技术扩散，量子计算云服务、量子加密通信网络等基础设施也将逐步健全。我国已构建起“科研机构 + 初创企业 + 科技巨头”的协同创新生态，科研机构主导基础研究，企业推动商业化落地，科技巨头布局量子软件与云平台，为产业生态的完善提供了有力支撑[59]。
市场规模方面，未来 3 - 5 年，量子计算与经典计算融合的市场规模有望持续扩大。根据相关研究报告预测，随着技术成熟度提升，量子科技将从“技术竞赛”转向“价值创造”，形成千亿级市场规模的新兴产业。其中，量子计算与经典计算融合的市场将占据重要份额，为金融、医药、能源等行业带来“算力革命”级的升级[60]。
在应用场景上，量子计算与经典计算的融合将在多个领域得到广泛应用。金融领域，在风险评估与投资组合优化、期权定价与信用风险评估等方面具有显著优势，例如工商银行通过量子云服务处理“多资产欧式期权定价”时，计算速度较传统 GPU 集群提升 5 倍，误差率控制在 0.5%以内，已用于实际交易定价；某券商利用量子异构模型分析跨市场风险关联，成功识别出传统模型遗漏的“股市 - 债市联动风险点”，风险准备金占用减少 15%[58]。医药领域，可用于新药研发和药物分子设计，例如玻色量子联合广州国家实验室开发了蛋白质结构预测量子算法，突破了传统算法难以攻克的复杂场景[61][58]。能源领域，在电网调度和油气勘探方面发挥作用，如国家电网冀北电力公司试点量子 - 经典异构算法，在风电、光伏出力波动时，实时调整火电补能方案，新能源消纳率从 82%提升至 90%，年减少弃风电量 1.2 亿千瓦时[58]。人工智能领域，可加速 AI 模型训练和推动量子机器学习发展，例如浙江大学计算机学院百人计划研究员卢丽强团队采用混合专家模型提高校准质量，让量子态区分度提升了 25.5%；同时，基于卷积匹配的波形优化技术，使量子电路编译速度提升 158 倍[61]。此外，在物流领域可实现物流路径优化等效率提升，在工业检测领域可为工业检测提供更精确的监测和分析能力[59][58][12]。
市场需求预测
金融行业
未来 5 - 10 年，我国金融行业对量子计算机的潜在需求将从技术验证向场景深度渗透转变。量子计算在金融领域具备对复杂优化问题实现指数级加速的能力，应用前景广阔。例如，富达投资借助量子算法优化资产配置，年化收益提升 18%；摩根大通利用量子算法优化投资组合，交易成本降低 20%。未来，随着量子比特数量预计在 2030 年突破 1000 位，量子算法将深度融入金融机构的风险价值（VaR）模型、极端市场事件预警系统，实现从“日级”到“分钟级”的实时风险评估能力升级。在高频交易方面，当前量子蒙特卡洛算法已将期权定价效率提升 100 倍，未来随着量子纠错代码（QEC）算法效率提升 30%，高频交易平台将实现“纳秒级”决策响应。
市场规模上，根据中研普华产业研究院预测，2030 年全球量子计算在金融领域的应用市场规模将达 4214 亿美元，占下游市场的 51.9%。我国金融行业量子计算投入将从 2025 年的约 50 亿元人民币增长至 2030 年的约 800 亿元人民币，年复合增长率达 42%。
科研领域
未来 15 年，我国科研领域对量子计算机的市场需求也将呈现显著变化。当前，量子计算已在金融风险评估、药物分子筛选、物流路径优化、人工智能训练加速等领域展现出价值。未来随着量子比特数量突破百万级、纠错技术成熟，量子计算机有望在量子化学模拟、密码破解、材料设计等高价值领域实现规模化应用，推动市场需求从“试点验证”转向“产业刚需”[57]。
市场规模方面，短期（2025 - 2030 年）呈高速增长态势，根据赛迪顾问数据，2024 年中国量子计算产业规模达 90.4 亿元，同比增长 82.1%；2025 年预计突破 115.6 亿元，保持 30%以上增长率。中期（2030 - 2035 年），到 2035 年全球量子计算产业规模将达 8077.5 亿美元，其中中国份额预计占 29.49%，规模超 2400 亿美元（约合人民币 1.7 万亿元）。长期（2035 - 2040 年），随着纠错技术成熟，通用量子计算机有望进入市场，市场规模可能呈现指数级增长[57]。
药物研发行业
我国药物研发行业对量子计算机的潜在需求持续攀升。量子计算机的并行计算能力可同时处理海量数据，能显著缩短药物研发周期，如辉瑞利用量子模拟技术加速新冠药物研发，使研发周期缩短 30%，研发费用节省 30%。同时，量子计算机能提升药物研发精度，通过直接模拟量子现象，助力更有效的治疗方法开发。此外，还能降低研发成本与能耗，例如上海交通大学医学院与北京玻色量子科技有限公司合作，利用 CIM 相干光量子计算机加速药物虚拟筛选，求解速度比传统计算机快 1000 倍[40][49]。
市场规模上，2023 年全球医药领域量子计算市场价值为 8500 万美元，预计到 2028 年将超过 5 亿美元，复合年增长率高达 42.5%。中国作为全球第二大量子计算市场，2025 年市场规模突破 115.6 亿元，年复合增长率超 30%，其中医药领域是核心应用场景之一[62][63]。中研普华产业研究院预测，到 2030 年全球量子计算市场规模将突破 2199 亿美元，年复合增长率达 45%，医药领域将受益于量子计算在药物发现、临床试验设计、个性化医疗等方面的突破[38]。
产业发展机遇
产业发展机遇
我国量子计算机制造业在国家科技战略的大力支持和新兴产业蓬勃发展的带动下，迎来了前所未有的发展机遇，具体体现在以下几个方面：
国家科技战略带来的机遇
政策支持与规划引领 国家从顶层设计出发，为量子计算机制造业指明了清晰的发展方向。从“十三五”规划的初步布局到“十四五”规划的全面铺开，量子信息被列为与人工智能、集成电路等同等重要的技术。“十四五”规划明确提出“瞄准人工智能、量子信息、集成电路等前沿领域，实施一批具有前瞻性、战略性的国家重大科技项目”。2024年政府工作报告更是提出积极培育新兴产业和未来产业，制定未来产业发展规划，开辟量子技术新赛道，将量子信息技术作为培育未来产业、构建新质生产力、推动高质量发展的重要方向之一，量子计算成为备受关注的领域[26]。 同时，专项政策不断出台，重点扶持量子计算产业发展。2022年中央经济工作会议首次明确提出加快量子计算等前沿技术的研发和应用推广。安徽、上海、广东、深圳等省市也纷纷出台政策，支持和培育量子计算产业。工信部等七部门联合发布《关于推动未来产业创新发展的实施意见》，围绕量子信息等领域制定专项政策，为量子计算机产业明确了发展导向[26]。 此外，大规模的资金投入为量子计算机制造业提供了雄厚的资金保障。据ICV TA&K和光子盒研究院联合统计，2018 - 2022年中国在量子科技领域总共投资63亿美元，位列全球第一。中国“十四五”量子专项投入超百亿元[40][26]。
技术突破与创新激励 国家鼓励在多个量子计算技术路线开展研发，形成了多技术路线并行发展的良好态势。目前，中国在超导、光量子等路线取得了显著成果。2024年中国团队成功研发首台全超导量子计算机，逻辑量子比特数达433个，达到国际领先水平；在光量子计算领域，图灵量子推出全栈自主可控解决方案，中科大等团队合作研发的光量子计算原型机“九章三号”可操纵255个光子，是该路线中量子比特数量之最[40][37][26]。 在核心设备国产化方面，国家也大力推动。例如，在超导量子计算所需的低温稀释制冷机方面，中科院物理所研发的无液氦稀释制冷机，连续运行最低温度达到7.5mK，制冷量达到450μW@100mK；中船重工攻克 - 273℃极低温技术，打破Bluefors垄断；华工科技推出窄线宽量子激光器，满足光量子计算需求[40][64]。 在软件生态建设上，国家鼓励量子主机软件、编译软件、应用软件等持续完善。量子编程框架、混合算法等软件市场规模预计2030年达500亿美元，开源生态占比超80%，中国需加强量子软件生态建设，量子 - 经典混合算法成为主流过渡方案，有效缓解量子资源受限难题[40][37]。
市场需求与应用拓展 量子计算在多个领域展现出了巨大的应用潜力，市场需求逐步释放。在金融领域，量子计算已率先落地应用。富达投资通过量子算法优化资产配置，年化收益提升18%；量子算法将风险评估时间从72小时缩短至3分钟，准确率提升至98.7%，为量子计算机制造业提供了广阔的市场空间[40][37]。 在医药领域，辉瑞使用量子模拟加速新冠药物研发周期，节省30%研发费用；新药分子筛选周期从5年压缩至6个月，成本降低60%，推动了量子计算机在医药领域的应用和市场拓展[40][37]。 此外，量子计算在材料科学、加密、优化、人工智能等领域也展现出巨大潜力。在材料科学中，可模拟高温超导材料电子结构，推动新型材料研发；在加密领域，现有RSA - 2048加密算法在量子计算机上的破解时间仅需3.2分钟，促使行业进入“后量子密码”过渡期；在人工智能领域，量子计算可加速人工智能算法的训练和优化过程，提高系统性能和效率[40][37][65]。
产业集群与生态构建 我国已形成了区域产业集群，如长三角、粤港澳大湾区等地。合肥、深圳等地的量子产业园区吸引了超千家企业入驻。安徽是我国量子计算产业重要基地，研发出世界首颗量子通信卫星、世界首条量子保密通信“京沪干线”、世界首台“九章”光量子计算机等量子前沿科技成果，集聚了合肥国家实验室、本源、国盾、国仪等企业与研究机构；北京拥有清华、北大、中国科学院等高校院所和玻色量子、华翊量子等企业，在量子计算软件、算法开发及应用探索方面具有深厚研究基础和人才储备；深圳拥有南方科技大学、深圳国际量子研究院等高校院所，在量子纠错、量子通信等方面取得重要突破[40][64]。 头部企业通过开放平台、联合实验室、产业联盟等方式，完善了企业合作生态，加速了技术迭代与应用落地。阿里、腾讯等科技巨头通过“硬科技 + 场景化”双轨布局，推动量子计算从实验室走向生产线；华为2019年成立量子计算软件与算法团队，发布量子计算模拟器HiQ，参与量子计算软件生态构建；阿里巴巴（达摩院）布局量子计算云平台和算法研究，推出“太章”量子模拟器[40]。 在国际合作与标准制定方面，中国企业在海外设立23个研发中心，形成“以我为主”的全球创新网络。中国主导的量子密钥分发（QKD）标准获ISO通过，打破欧美垄断；在量子计算性能评估体系方面，提出的“量子体积 - 能耗效率”双指标被IEEE采纳，从“标准接受者”转向“规则共同制定者”，提升了在国际量子计算产业中的话语权和影响力。
新兴产业发展的带动作用
政策驱动：战略定位与资源集聚 我国在“十四五”规划中将量子信息列为与人工智能、集成电路同等重要的前沿领域，2024年政府工作报告进一步提出“开辟量子技术新赛道”。这种战略定位直接推动了量子计算机制造业的资源集聚，例如安徽合肥通过政策支持打造量子科技产业研究院，形成超导量子计算的硬件规模化突破，2025年6月启用国内首条年产能1000片的量子芯片生产线[66][35]。 同时，资金与人才也向量子计算领域倾斜。2024年我国量子计算领域融资金额达29.3亿元，增速38.2%，其中超导量子路线因硬件成熟度优势成为投资主战场（占比45.8%）。高校与企业合作推出量子相关“微专业”，培养跨学科复合型人才，解决行业“哑铃型”人才需求（顶尖物理学家与基础操作员并存）[35][37]。
技术协同：产学研融通创新 量子计算机涉及制造装备、芯片、软件、算法等多领域协同创新。在硬件层面，2024年1月，安徽省发布第三代自主超导量子芯片“悟空芯”（夸父KF C72 - 300），2025年6月首条量子芯片生产线启用，标志超导路线从实验室迈向产业化[35]。 在软件层面，本源量子开发“本源司南”操作系统、Qpanda编程框架等，构建完整软件生态；开源平台如IBM Qiskit、Google Cirq促进知识共享[35][37]。 在纠错技术方面，2024年MIT团队研发“动态纠错网络”，将纠错所需量子比特数从10⁶量级降至10³，预计2026年工程化应用[37]。 此外，地方创新平台发挥了示范作用。安徽合肥通过量子科技产业研究院整合战略科技力量，北京、上海、江苏等地形成超导与光量子双线并行、光量子路线主流等差异化布局，推动区域技术协同[66][35]。
场景拓展：需求牵引与商业化落地 量子计算机虽处于产业化初期，但已在特定领域展现出优势。在药物研发领域，可模拟分子自然演进，将新药分子筛选周期从5年压缩至6个月，成本降低60%；在金融风控领域，量子算法将风险评估时间从72小时缩短至3分钟，准确率提升至98.7%；在材料科学领域，可模拟高温超导材料电子结构，推动新型材料研发[37]。 华为、本源量子等企业推出量子计算云平台，采用“量子即服务”（QaaS）模式，单价从每秒1000美元降至300美元，允许中小企业按需调用资源，加速了技术普及[37]。
生态构建：全产业链布局 在上游核心设备国产化方面，取得了显著进展。2024年全球稀释制冷机市场规模3.54亿美元，中国占比16.3%；随着欧美禁运，我国实现从“0到1”突破，2024年被称为国产化元年。本源量子、国盾量子等企业推出光学与微波测控系统，实现从实验室定制到工程化量产的跨越[35]。 在中游原型机与软件竞争中，各技术路线均有突破。超导路线方面，IBM、谷歌、本源量子等企业探索，中国团队研发的全超导量子计算机逻辑量子比特数达433个，达国际领先水平；光量子路线方面，中国科技大学“乾芯2.0”芯片集成1024个量子比特，单比特门保真度99.92%，相干时间超10小时；离子阱路线方面，华翊量子推出第二代离子阱量子计算机HYQ - B100，量子比特破百，保真度与相干时间居国际一流[35][37]。 在下游应用生态拓展上，量子计算与人工智能、网络通信深度融合。例如量子密钥分发（QKD）提供几乎无法破解的加密通信，推动网络安全升级；量子 - 经典混合算法缓解量子资源受限难题[37]。
国际竞争与差异化突围 在全球技术路线竞争中，超导、离子阱、光量子、中性原子、硅半导体等路线并行发展，超导与离子阱因系统可扩展性和操控精度处于领先地位。中国以举国体制支撑，在超导、离子阱技术等领域实现了差异化突围[37]。 在专利与标准布局方面，2022 - 2024年我国量子计算领域专利申请量连续三年突破一万件，2024年达1.41万件，发明专利占比90%。同时，欧盟通过《量子技术公平竞争法案》，要求核心专利向中小企业开放30%授权窗口期，中国需加强标准制定以避免技术垄断[35][37]。
面临的挑战
我国量子计算机制造业在发展过程中，面临着技术瓶颈、人才短缺和市场培育等多方面的挑战，这些挑战制约着产业的进一步发展，具体分析如下：
技术瓶颈
当前我国量子计算机制造业面临的主要技术瓶颈集中在量子比特稳定性、量子纠错效率、低温环境控制、软件生态建设及产业链协同五大方面[67]。
量子比特稳定性与相干时间：量子比特极易受环境干扰，如温度波动、电磁噪声等，导致量子信息在微秒级丢失。当下超导量子比特的相干时间通常仅几十微秒，光量子芯片的光子操控精度也未达标。当前量子比特寿命仅微秒级，而实用化需延长至毫秒甚至秒级；量子门操作中的噪声错误率高达 (10{-3}) 至 (10{-4})，远超经典计算机的容错阈值[67]。
量子纠错效率：现有系统需 (106) 量级的纠错量子比特才能实用，而当前技术仅能稳定运行 100 - 200 个量子比特。IBM 的千比特芯片（如“Willow”）通过纠错技术降低错误率，但实现实用化需百万级量子比特。我国量子芯片在纠错效率上与 IBM、谷歌存在代差，逻辑量子比特错误率尚未接近容错阈值[37][68][69]。
低温环境控制：超导量子计算需在 -273℃（接近绝对零度）恒温环境下运行，能耗与稳定性问题亟待解决。单台稀释制冷机年耗电量相当于 300 户家庭，且低温芯片技术尚未成熟，集成制冷与量子比特制造仍处实验阶段[67]。
软件生态建设：量子算法库仅覆盖 12% 的工业场景，开发者适配成本高昂，操作系统和编程框架缺乏统一标准。百度“千帆”平台支持超 100 种量子算法，但高端应用场景（如金融风控、物流优化）的算法研发和商业化仍滞后[70]。
产业链协同与关键设备自主化：量子芯片相关关键设备材料尚未完全自主，部分核心部件国产化水平亟待提升。我国首条量子芯片生产线已具备全链条能力，但核心部件（如无损探针台、激光退火仪）仍依赖进口。全球量子计算市场规模预计 2030 年达 150 亿美元，而我国在超导路线上的市场份额虽领先，但离子阱和光量子领域的技术突破仍需时间[69][70]。
人才短缺
我国量子计算机制造业人才短缺问题较为突出，具体表现和原因如下：
具体表现
人才数量匮乏：全球量子计算人才以“千”为单位，国内专业量子计算人才仅千人左右。许多在奥林匹克物理竞赛等赛事中表现优异的精英人才，进入一流大学后往往选择金融或商科，而非物理研究，导致量子计算领域人才流失严重[71][72][73][74][75]。
高端人才稀缺：量子计算是高度专业化的领域，需要物理学、数学、计算机科学等多学科交叉知识。目前，国内量子计算领域的高端人才（如量子算法专家、量子硬件工程师）严重不足，难以满足行业快速发展的需求[76][71][77]。
区域与行业分布不均：量子计算人才主要集中在少数科研机构和头部企业，中小型机构和初创企业面临人才短缺困境。在量子计算领域，大型科技公司和初创企业之间的竞争激烈，但中小型机构因资源有限，难以吸引和留住人才[77]。
实践能力不足：高校教学内容和科研实践与产业需求脱节，导致培养的人才在实际应用能力方面有所欠缺。量子计算技术发展迅速，但实践机会有限，学生难以将理论知识转化为实际技能[78]。
原因
人才培养体系不完善：量子信息科学专业于 2020 年首次增设，中国科学技术大学和国防科技大学率先开设，目前国内仅有 13 所院校开设该专业，人才培养需要时间，短期内难以满足行业需求；量子计算相关课程体系尚不成熟，难以覆盖行业所需的多学科交叉知识；量子计算领域师资匮乏，高校和科研机构缺乏具备产业经验的教师[71][72][73][74][75][78]。
行业吸引力不足：相比金融、商科等领域，量子计算行业的研究周期长、不确定性高，导致优秀人才流向其他行业。国内量子计算行业发展较晚，科研环境和产业生态不够完善，过去主要依赖引才或送人才出国深造，本土人才培养能力不足[71][72][73][74][75]。
人才流失严重：全球量子计算人才竞争激烈，国内人才易被国外机构或企业吸引。国内部分大公司（如百度、阿里巴巴）曾停止量子计算机研发，导致人才信心受挫，尽管郭光灿院士认为这不影响整体发展趋势，但短期波动仍可能加剧人才流失[77][72][73][75]。
教育与实践脱节：高校培养的人才在理论知识上较强，但缺乏实际产业经验，难以直接胜任企业岗位；量子计算技术发展迅速，但实践平台和项目较少，学生难以积累实际经验[78]。
市场培育
我国量子计算机制造业在市场培育方面面临多重挑战，涉及技术、市场生态、人才与产业链、国际竞争与政策环境等多个维度：
技术瓶颈
量子比特稳定性与纠错难题：量子比特极易受环境干扰，导致退相干问题。当前技术仅能稳定运行 100 - 200 个量子比特，而实现容错量子计算需约 (106) 量级纠错量子比特。谷歌 2023 年展示的“逻辑量子比特”原型仍需大量冗余设计，MIT 团队研发的“动态纠错网络”虽将纠错所需量子比特数量大幅减少，但预计 2026 年才能工程化应用。中国科学院院士潘建伟指出，将实验优势转化为实用技术仍需突破“卡脖子”环节，如低温控制与测控系统优化[67]。
硬件路线竞争与规模化生产：全球量子计算技术路线多元（超导、离子阱、光量子等），但尚未形成统一标准。中国在超导和光量子领域领先，例如 2024 年发布的第三代自主超导量子芯片“悟空芯”及光量子芯片“乾芯 2.0”，但稀释制冷机、量子芯片 EDA 工具等关键设备仍依赖进口。2024 年全球稀释制冷机市场规模 3.54 亿美元，中国占比仅 16.3%，国产化替代需求迫切[67]。
市场生态
商业模式不明朗：量子计算尚未找到“杀手级应用”，除量子化学模拟外，实际商业价值验证有限。企业多采用“场景化解决方案”模式，优先落地金融风控、药物研发等领域，但单次调用成本仍达每秒 300 美元（头部企业 QaaS 模式）。国盾量子 2025 年上半年营收 1.21 亿元，但归母净利润为 -2379 万元，反映短期盈利压力[67]。
基础设施与成本高企：超导量子计算机需接近绝对零度（-273℃）运行，稀释制冷机单台成本超百万美元。此外，量子计算与现有基础设施兼容性差，开发工具和算法库不完善，导致中小企业难以参与。IDC 报告显示，全球量子计算市场 2020 - 2027 年复合增长率超 50%，但中国需警惕市场泡沫，建议采用“3:5:2”配置（30%核心技术、50%行业应用、20%基础设施）[67]。
人才与产业链
高端人才缺口：全球量子计算领域顶尖学者不足千人，中国量子信息科学后备人才培养体系单一，主要依赖高校硕博研究生，企业研发人员占比仅 50% 左右。美国和日本已推出专项量子人才规划，中国需加强跨学科“量子 + 行业”复合型人才库建设[67]。
产业链协同不足：中国量子计算产业已形成完整链条（上游环境支撑、中游原型机与软件、下游云平台），但产学研合作机制不稳定，研究机构与企业沟通有限。国内企业在量子通信子领域产品化进展较快，但量子计算领域成果研发与国际龙头仍有差距。本源量子、国盾量子等企业推出测控系统产品，但核心专利仍集中于少数科技巨头，可能加剧行业马太效应[67]。
国际竞争与政策环境
全球技术垄断风险：全球前五大量子计算专利持有者中 3 家为传统科技巨头，欧盟通过《量子技术公平竞争法案》要求核心专利向中小企业开放 30% 授权窗口期，以促进公平竞争。中国需加强国际标准制定，推动自主可控供应链。2024 年全球量子计算投资达 78 亿美元，中国占比 25.2%，与北美（29.8%）、欧洲（28.8%）形成三足鼎立，但技术转化率不足 20%[67]。
政策支持与监管挑战：中国将量子计算列为国家战略重点，通过专项基金和税收优惠鼓励研发，但数据安全与隐私保护法规尚不完善。量子计算对传统加密体系构成威胁，RSA - 2048 算法在量子计算机上的破解时间仅需 3.2 分钟，而传统计算机需 (10{24}) 年。国家互联网信息办公室《国家信息化发展报告（2024 年）》强调，需加快后量子密码技术过渡，防范量子钓鱼攻击等新型威胁[67]。
我国量子计算机制造业产业链深度剖析
产业链结构概述
我国量子计算机制造业产业链主要包含上游核心元器件、中游整机制造与软件算法、下游的应用与服务等主要环节，各环节之间相互依存、协同发展，共同推动量子计算技术从基础研究走向商业化应用。
产业链主要环节
上游核心元器件：此环节涵盖环境系统、测控系统以及其他关键器件。环境系统主要包括低温组件、稀释制冷机以及真空设备等，为量子计算机的运行提供必要的环境条件。例如，我国在超导量子计算机研制所需低温稀释制冷机方面，曾主要依赖芬兰BlueFors和英国Oxford的进口设备，但目前正加速实现自主可控[64]。测控系统主要包括微波测控系统、光学探测器等，用于对量子比特进行精确的操控和测量，如“本源悟空”匹配的本源第三代量子计算测控系统“本源天机”，在国内首次真正落地了量子芯片的批量自动化测试，使整机运行效率提升数十倍[79]。其他关键器件主要包括芯片（如超导量子芯片、半导体量子点芯片、集成光量子芯片等）、高性能激光器等，例如，“悟空芯”采用了72个计算量子比特的设计方案，经过1500多批次流片，符合上线条件的“悟空芯”在我国第一条量子芯片生产线上诞生[79]。
中游整机制造与软件算法：整机制造按技术路线分，主要包括超导量子计算机、离子阱量子计算机、光量子计算机、半导体量子计算机以及中性原子量子计算机等。我国以本源量子、国盾量子、玻色量子等企业为代表，在超导量子计算机、光量子计算机、离子阱量子计算机整机方面具备研发能力，形成“祖冲之”系列、“九章”系列、“悟空”系列等产品[64]。软件算法主要包括操作系统、编程语言、集成开发环境等，例如，“本源悟空”搭载了中国首个量子计算操作系统3.0版本，该操作系统是管理量子计算机软硬件的“大管家”，也是决定量子计算机性能的关键技术[79]。
下游的应用与服务：应用场景覆盖金融、化工、制药、交通、物流等多个领域。例如，量子计算在化学分子模拟方面具有巨大优势，可以模拟复杂的化学反应过程，从而加速新药和新材料的研发进程；在优化问题求解方面也具有重要应用前景，可以用于优化生产流程、提高资源利用效率等。我国量子计算云平台以本源量子“夸父量子计算云平台”、科大国盾“祖冲之号量子计算云平台”、中国电信“天衍量子计算云平台”为代表，加速量子计算技术从实验室走向实际应用[64]。
各环节之间的相互关系
上游对中游的支撑作用：一方面，上游提供的核心元器件是量子计算机整机制造的基础。例如，稀释制冷机是构建超导量子计算机的关键设备，本源sl1000国产稀释制冷机的成功开发，提升了我国在该领域的国际竞争力，为超导量子计算机的制造提供了重要保障。没有高质量的上游元器件，中游的整机制造将受到严重限制。另一方面，上游技术突破有助于提升中游量子计算机的性能。如高性能激光器等关键器件的发展，能够为光量子计算提供更稳定、高效的光源，从而提高光量子计算机的计算能力和稳定性[64]。
中游对上下游的连接作用：中游的量子计算机整机制造和软件算法开发环节，需要将上游的各种核心元器件进行整合。通过研发和优化，将这些分散的元器件组合成功能强大的量子计算机系统，并开发出相应的软件算法，实现对量子计算机的有效控制和编程。例如，本源量子团队先后研制出中国第一套自主量子计算机测控系统、第一个自主量子计算机操作系统等，将这些自主设备和技术在“本源悟空”上全部实现集成运行。同时，中游制造出的量子计算机和开发的软件算法，为下游的应用提供了工具和平台。不同的应用场景需要相应的量子计算解决方案，中游企业根据下游市场需求，不断优化和改进产品和服务，推动量子计算技术在各个领域的应用。如国盾量子参与建设的“京沪干线”成为全球首个覆盖全国的量子通信网络，为金融、通信等领域提供了安全的通信保障[64]。
下游对中上游的反哺作用：下游丰富的应用场景和不断增长的市场需求，为中上游的发展提供了方向和动力。下游行业对量子计算性能、功能和应用便利性等方面的要求，促使中上游企业不断进行技术创新和产品升级。例如，金融领域对量子计算在风险管理和交易策略优化方面的需求，推动了量子金融建模系统的研发和应用。此外，下游应用的商业化进程能够为中上游企业带来资金支持和数据反馈。通过与下游企业的合作，中上游企业可以获得项目资金，用于研发和生产。同时，下游应用中产生的大量数据，可以为中上游企业优化算法、改进硬件提供依据。例如，在医药领域，量子分子模拟技术的应用过程中产生的数据，有助于进一步优化量子算法，提高药物分子结构模拟的准确性[64]。
上游产业链分析
关键原材料供应情况
我国量子计算机制造业上游关键原材料的供应来源正逐步实现多元化与国产化，供应稳定性在政策支持和技术突破下持续增强，但部分领域仍依赖进口，需通过自主创新提升保障能力。
在量子芯片材料方面，硅材料作为量子芯片的常用材料，国内硅材料纯度要求高于经典芯片，且国产化率已显著提升，国内企业正追赶英特尔在2023年发布的采用300毫米硅晶圆的量子芯片Tunnel Falls技术。超导材料中，铌钛超导线是超导量子计算机的核心材料，西部超导已实现国产化，为中科大“祖冲之三号”提供材料，打破国际垄断，2025年产能提升至1000吨/年，覆盖国内70%需求[80][81]。光量子材料上，华工科技推出的窄线宽量子激光器满足光量子计算需求，推动光量子路径发展[82][83]。
低温设备与核心组件方面，稀释制冷机是构建超导量子计算机的关键设备，国内中船重工攻克 -273℃极低温技术，打破芬兰BlueFors和英国Oxford的垄断，但部分高端设备仍依赖进口[82][83]。精密光学组件方面，腾景科技为量子计算科研项目供应精密光学元组件，良率达99.5%，保障光量子计算稳定性[81]。
量子软件与生态领域，国内量子软件生态逐步完善，开源平台如IBM Qiskit、Google Cirq促进知识共享，同时本源量子搭建的量子计算云平台已接入超200家科研机构与企业，推动技术迭代[82][83]。
从供应稳定性来看，国产化率提升使得部分材料供应稳定性增强。如超导材料，西部超导的铌钛超导线实现自主可控，成本较欧美低25%，供应稳定性高[81]。低温技术上，中船重工的极低温技术突破，减少对进口设备的依赖[82][83]。国家将量子科技纳入“十四五”规划及重大科技项目，长三角、粤港澳大湾区形成产业集群，推动上下游协同发展，也有助于提升供应稳定性[82]。不过，部分领域仍依赖进口，存在供应风险。如高端稀释制冷机，国内虽实现低温技术突破，但部分高端设备仍需进口，美国对量子技术的出口管制可能影响供应稳定性。量子芯片工程化方面，良品率提升、成本控制、生态适配等挑战仍存，需通过工艺标准化和规模化生产降低风险[84]。此外，超导、离子阱、光量子、半导体等多元路径并行发展，为不同应用场景提供技术适配方案，增强了整体供应韧性[53]。
中研普华研究院指出，中国量子科技已形成完整产业链，上游器件国产化率提升，中游系统集成能力增强，下游应用场景持续拓展[82][83]。清华团队认为，量子计算在金融、化工、生命科学等领域的应用需求明确，2035年全球量子计算产业规模有望达8117亿美元，其中中国企业的技术突破和产能扩张将显著提升供应稳定性[81]。
核心零部件制造情况
我国量子计算机核心零部件制造技术已跻身国际第一梯队，与美国并驾齐驱，甚至在部分领域实现超越。
在量子芯片制造上，我国实现了高精度量子芯片制造，量子比特集成度、量子门保真度等关键指标达到国际先进水平。例如，本源量子推出的“悟空芯”搭载72量子比特，算力较前代提升10倍[85]。2024年5月，我国自主研发的第三代超导量子计算机“本源悟空”核心部件——高密度微波互连模组实现100%国产化，打破了国外技术垄断。2025年3月，中国科学技术大学团队成功构建105比特超导量子计算机“祖冲之三号”，处理“量子随机线路采样”问题的速度比国际最快超级计算机快千万亿倍，再次刷新超导体系量子计算优越性纪录[6]。在量子通信与传感领域，我国在量子通信领域占据国际引领地位，量子密钥分发技术（QKD）已在政务、国防领域率先商用；量子传感领域，原子钟、量子陀螺仪等关键技术接近国际先进水平[86]。
我国核心零部件制造存在一定优势。政策支持与战略布局方面，我国将量子信息科技列为“十四五”规划及国家重大科技项目，长三角、粤港澳大湾区等地形成产业集群。例如，合肥作为量子科技研发及产业化先行城市，已培育企业超百家，建成全球规模最大的量子保密通信城域网[82]。央企引领全产业链发展，中船重工攻克 -273℃极低温技术，华工科技推出窄线宽量子激光器，推动上游核心器件国产化率显著提升[82]。技术创新与成果转化上，我国在超导量子和光量子两种物理体系上均实现“量子计算优越性”，成为全球唯一达成此成就的国家[86]。量子云平台成为主流交付模式，阿里云、华为云等接入全球超百万台经典计算机，提供“量子 - 经典混合云”服务，降低行业准入门槛[82]。商业化应用探索方面，金融领域通过量子算法优化资产配置，年化收益显著提升；医药领域利用量子模拟加速药物研发，研发周期大幅缩短[82]。量子安全即服务（QSaaS）模式兴起，为中小企业提供低成本、高灵活性的安全通信服务[82]。
然而，也存在一些不足。关键设备依赖进口方面，量子芯片设计软件、极低温传感器等环节仍依赖进口，例如量子导航模块的精度较传统GPS提升，但核心组件尚未完全自主[82]。上游环节中，部分高端设备如稀释制冷机的国产化率虽提升，但整体产业链仍存在薄弱点[82]。政策支持体系待完善，政策工具使用缺乏平衡性，需求侧政策工具（如政府采购）缺失，导致市场拉动效应不足[87]。资金支持和信息支持相对匮乏，影响企业创新动力和产业链协同效率[87]。国际竞争压力较大，美国在超导量子计算、量子算法等领域占据技术制高点，谷歌、IBM等企业持续领跑。例如，谷歌发布504比特量子芯片“Willow”，IBM推出多款量子计算原型机，量子体积提升至百万级[82]。全球量子科技竞争呈现“中美双雄争霸”格局，我国需在量子软件生态、开源平台建设等方面加速追赶[82]。
中国科学院院士潘建伟指出，我国在量子通信领域占据国际引领地位，在量子计算领域处于国际第一方阵，在量子精密测量领域部分方向处于国际领先或先进水平[86]。中国科学技术大学教授朱晓波表示，我国是世界上唯一在超导量子和光量子两种物理体系上都实现“量子计算优越性”的国家[86]。中研普华研究院报告显示，2024年全球量子计算领域融资额达48亿美元，中国占比35%，但美国融资额占全球总量的60%，显示我国在资本投入上仍存差距[82]。
中游产业链分析
在我国量子计算机制造业中游产业链中，量子计算机研发企业和制造与组装环节是核心组成部分，它们的发展情况对于整个产业链的成熟和壮大起着关键作用。
量子计算机研发企业情况
当前我国量子计算机研发企业的技术水平和研发能力已进入实用化纠错与规模化应用的关键阶段，在多个技术赛道取得了显著的全球领先成果。
在超导量子计算赛道，各企业成果丰硕。中国科学院团队实现“祖冲之三号”105量子比特工程化部署，表面码逻辑比特纠错性能国际领先，错误率较上一代降低40%[原始文本未标注序号]。本源量子推出的72工作量子比特超导计算机“本源悟空”，自2024年1月上线后，累计为全球143个国家完成超50万个计算任务，访问量破2900万次，覆盖流体力学、金融、生物医药等领域。其搭载的“悟空芯”量子芯片采用198个量子比特设计，量子比特弛豫时间T1不少于15.3微秒，退相干时间T2不少于2.25微秒，可一次性执行200个量子线路计算任务，速度远超国际同类产品。中电信量子集团基于“骁鸿”芯片研发的504比特超导量子计算机“天衍 - 504”，刷新国内超导量子比特数量纪录，并通过云平台开放服务，形成国内最大量子计算集群（24/176/504比特多机协同）[原始文本未标注序号]。
光量子计算赛道同样表现出色。“九章四号”完成2000光子级高斯玻色采样实验，求解速度达经典超算的10³²倍，巩固我国在光量子计算领域的优势。2025年3月，潘建伟团队实现3000个光子协同操控，单比特误差率仅0.001%，刷新量子优越性纪录[原始文本未标注序号]。
在离子阱与相干光量子技术方面，玻色量子自主研发的相干光量子计算机实现单季度计算量突破1000万次，SDK调用量超2100万次，累计突破3000万次计算，服务全球科研院校、企业及开发者，覆盖生物制药、能源电力、AI等领域。其1000专用量子比特相干光量子计算机为国内首个突破千比特规模的专用光量子计算机，可8小时稳定运行[原始文本未标注序号]。
从产业化进程来看，我国量子计算机研发企业也取得了长足进展。在芯片制造与量产能力上，本源量子在2024年1月上线第三代自主超导量子计算机“本源悟空”，首次实现量子芯片批量化生产，单月产能突破10片，并接入国家超算中心支持远程编程。2025年6月启用的合肥量子芯片生产线，年产能1000片，全流程国产化率超90%，标志我国量子芯片制造进入规模化阶段[原始文本未标注序号]。
云平台与生态建设不断完善。中电信量子集团推出的“天衍”量子计算云平台，集成504比特超导量子计算机、24/176比特多机协同集群，提供量子真机计算、仿真计算、超量融合计算等服务，支持Cqlib量子编程框架，已吸引海内外50多个国家、超2700万访问量，实验任务数超140万次。玻色量子联合上海交通大学、清华长庚医院等机构，在蛋白质结构预测、分子相似性筛选等领域开展实用化量子计算应用探索，并提出量子经典混合加速算法，提升神经网络训练效率[原始文本未标注序号]。
在行业标准与政策支持方面，国家密码管理局发布《量子密钥分发设备检测规范》，明确量子随机数发生器、诱骗态光源等核心组件技术指标。《量子信息产业发展三年行动计划》明确到2027年建成10个以上量子科技产业园，培育3 - 5家具有国际竞争力的龙头企业。地方与产业联盟方面，中关村量子信息产业联盟推动政产学研金服协同创新，加速科技成果转化与国际合作[原始文本未标注序号]。
从全球竞争格局来看，我国量子计算机研发企业优势明显。截至2024年8月，中国在量子计算机领域公开专利数量达5544件，远超美国的806件和日本的548件，位居全球第一。潘建伟团队在光量子计算、量子通信等领域发表多篇顶刊论文，引领国际学术方向。在企业竞争力上，本源量子是全球首个向海外出售量子算力资源的公司，其“本源悟空”计算机时已被国际用户采购。玻色量子相干光量子计算机计算量突破3000万次，SDK调用量超2100万次，稳居国内顶尖、全球领先行列。中电信量子与国家实验室合作研发“天衍”系列量子计算机，推动量子算力与经典超算融合[原始文本未标注序号]。
制造与组装环节情况
我国在量子计算机制造与组装环节面临着一些技术挑战和瓶颈。
在量子比特稳定性与相干时间瓶颈方面，量子比特极易受环境干扰（如温度波动、电磁噪声）导致退相干，信息在微秒级丢失。例如，超导量子比特的相干时间通常仅几十微秒，而光量子芯片的光子操控精度也未达标。中国科学技术大学潘建伟团队通过“祖冲之三号”原型机将105个高性能量子比特集成到指甲盖大小的芯片上，但单个物理比特的相干时间仍受限于材料与工艺。同时，量子纠错需引入冗余物理比特（辅助比特）和复杂量子门操作，但这些操作本身会引入新错误。若纠错成本（如辅助比特数量、操作错误率）超过收益（修复的错误），则纠错失效。例如，实现实用化容错量子计算机需百万级物理比特，而当前技术仅能稳定运行100 - 200个量子比特[67][6][37]。
量子纠错技术工程化也存在瓶颈。量子纠错的核心判据是逻辑量子比特的相干时间是否超过其编码中所有物理比特中最短的那个的相干时间。2025年，“祖冲之三号”首次跨越这一平衡点，证明纠错能带来净保护增益，但这一突破仅限于实验室环境，规模化应用仍需解决辅助比特数量、纠错操作保真度等问题。当前最先进的量子纠错码（如表面码）需数千物理比特编码一个逻辑比特，而IBM目标2026年达10,000量子比特，但纠错后有效比特不足百个。例如，谷歌2023年展示的“逻辑量子比特”原型仍需改进，其纠错效率与资源消耗比仍远低于实用化阈值[6]。
硬件扩展性与集成化面临挑战。多量子比特耦合需精确控制，但耦合强度与距离成反比，导致大规模系统设计复杂。例如，“祖冲之三号”集成105个量子比特与182个耦合比特，但比特间干扰问题仍需通过模块化量子架构（如芯片间光通信）缓解。超导量子计算机需稀释制冷机维持接近绝对零度（ - 273℃），单台设备年耗电量相当于300户家庭。低温芯片技术虽能集成制冷与量子比特制造，但系统能耗与稳定性问题亟待解决[6][67]。
产业链协同与国产化存在短板。量子芯片相关核心部件（如无损探针台、激光退火仪）国产化水平不足，部分设备需依赖进口。例如，我国首条量子芯片生产线虽已具备全链条能力，但关键材料尚未完全自主。国内企业（如华为、阿里巴巴）在量子计算领域布局较晚，与科研机构合作有限，缺乏稳定沟通平台。相比之下，美国科技巨头（如IBM、谷歌）依托科研院所优势，已取得诸多前瞻性成果[69]。
人才与生态体系短板也较为突出。全球量子计算人才缺口达数万量级，我国专业人才仅千余人，且跨学科背景不足。例如，国科量子公司研发人员和工程技术人员占比仅50%，远低于国际领先企业。我国量子计算教育以高校硕博研究生培养为主，缺乏从基础教育到职业教育的全链条体系。需通过“双导师制”、真机实训基地等模式，培养产业一线技术人才[69]。
研发企业与制造组装环节的协同合作
我国量子计算机研发企业与制造组装环节之间的协同合作模式呈现出多元化、深层次的特点。
在产学研协同创新模式方面，通过建立跨领域协作平台，整合高校基础研究优势与企业应用开发能力。例如，IBM与麻省理工学院联合成立的量子计算实验室，通过共享算力资源和算法框架，将理论研究成果转化为实际应用方案。这种模式有效缩短了从实验室到产业化的周期。技术标准共建是协同创新的关键环节。中国科学技术大学联合华为、本源量子等企业制定《量子软件接口规范》，统一量子算法调用协议和硬件驱动标准。标准化建设不仅降低开发成本，更促进生态系统的良性发展。硬件资源共享平台正在成为创新生态的基础设施。上海量子信息科学中心开放其40 - qubit量子计算机供企业研发使用，使初创公司无需自建昂贵硬件即可开展算法测试。这种“算力即服务”模式重构了传统研发资源分配逻辑[88]。
具体协同合作案例丰富。在联合实验室与项目合作方面，清华 - 华为量子实验室通过联合实验室形式，实现理论突破与工程实践的无缝衔接。数据显示，参与该模式的研究生项目商业化成功率提升47%。中科院 - 商汤科技量子AI联合项目采用项目制合作方式，在量子计算与人工智能交叉领域取得突破。产业创新中心建设方面，北京量子计算产业创新中心推动软件与应用生态体系建设，与中国电信等重点企业深度协同，打造量子计算全链条解决方案。聚焦兼容多技术路线的量子软件栈、编程框架及算法库开发，共建量子计算开源社区。政企研联盟协同方面，量子 - AI协同创新联合体由北京市科委等部门指导，中国电科电子科学研究院牵头，联合北京大学、北京量子院等单位共建新型量子 - AI协同算法研发平台，对接主流量子计算硬件，研发基于人工智能的量子算法[88][89][90][91]。
协同合作取得了显著成效。2023年IBM《量子计算发展报告》指出，跨机构合作可将研发效率提升40%以上。产学研协同创新可使量子软件研发周期缩短40%，开发者留存率提升至75%，生态市场规模年增速达62%。清华大学与本源量子共建的产业化中试平台，已实现量子纠错芯片的工程化突破。本源量子搭建的量子计算云平台已接入超200家科研机构与企业，加速技术迭代与应用落地。通过建立国家级量子软件开源平台、推行“量子工程师”职业资格认证、设立风险投资基金等举措，构建“基础研究 - 技术开发 - 产业应用”的完整闭环。阿里巴巴达摩院与腾讯云共建的“量子云服务平台”，通过API开放接口已支撑327个行业应用[88][89]。
下游产业链分析
应用服务提供商情况
当前我国量子计算机应用服务提供商主要有本源量子、国盾量子、华为量子、玻色量子等，它们各自提供的服务具有鲜明特点。
本源量子在多个方面表现突出。在量子计算机产品上，提供超导 + 半导体两条技术路线的硬件产品，如搭载 72 位自主超导量子芯片“悟空芯”的“本源悟空”超导量子计算机，是目前先进的可编程、可交付超导量子计算机[34][92]。软件生态方面，构建了包括量子计算机操作系统、量子计算编程框架等在内健全的软件生态，其量子计算云平台为用户提供学习资源、编程工具、算力服务、应用开发等全流程服务，支持量子算法的开发与实际应用[34][92]。在产业联盟与合作上，构建全球首个量子计算产业联盟，联合高校、企业推动芯片 - 软件 - 应用端协同创新，客户覆盖金融、物流、医药等领域[34]。此外，还在应用探索方面取得成果，联合中国科学技术大学、合肥综合性国家科学中心人工智能研究院实现全球首个基于量子边编码技术的药物分子性质预测应用，并在中国第三代自主超导量子计算机“本源悟空”上完成真机验证，为分子性质预测及药物研发开辟全新路径[92]。
国盾量子业务广泛且发展良好。业务板块涵盖量子计算、量子通信、量子测量三大板块，业务收入均有增长，其中量子计算业务增势最为亮眼，上半年板块营收同比大增[93]。量子计算服务方面，为合肥先进计算中心“巢湖明月”提供了 200 比特超导量子计算机、超量融合系统及配套软硬件设施等；为中电信量子集团建设的国内单台比特数最多的超导量子计算机“天衍 - 504”完成验收；上半年量子计算业务国际推广迎来重要突破，将向海外交付一台 25 比特超导量子计算机整机[93]。量子通信服务上，参与了中国科学技术大学联合团队的 12000km 星地量子通信试验，并为成都、上海、深圳等地量子城域网建设提供设备及技术支持；提供专项技术服务的量子密话密信业务平台，已承载超过 500 万量子密话用户，具备承载超千万用户的能力[93]。量子测量服务则持续拓展相关设备及组件产品在科研、工业领域的应用，其中冷原子重力仪产品应用于地质勘测、巨灾防范等领域[93]。
华为量子在技术和服务上也有独特之处。技术上，推出 HiQ 3.0 光量子处理器（512 量子比特）；主导东南亚量子安全网建设，6G 通信标准整合量子加密技术[94]。量子云服务方面，其量子云平台整合超算与量子算力，为金融、物流企业提供“按需调用”服务，客户覆盖全球超 10 万台经典计算机[34]。还通过开放平台与联合实验室，加速技术迭代与应用落地，例如与本源量子合作开发量子金融算法，推动场景化解决方案普及[34]。
玻色量子专注于光量子计算机及相关应用。展出研发中的 1000 量子比特的相干光量子计算机真机模型，这是目前国内首个突破千比特规模、唯一可长时间稳定运行的专用光量子计算机，具有更强的计算能力、更广泛的应用前景和更强的扩展性[95]。在“量子计算 + AI”领域，提出基于相干光量子计算机的量子训练方法，以量子采样替代传统的 Gibbs Sampling 方法，解决了经典玻尔兹曼机因高复杂度而无法高效训练的难点，已实现了蛋白质结构预测的算法框架的真机场景验证[95]。此外，联合中国移动发布量智融合算力开放计划；与科华数据达成量电融合战略合作，联合推进量子计算与数据中心、电力系统——“量电融合”方面的深度协同，突破分子动力学模拟、高温超导材料设计等重大课题的计算瓶颈，加速新药研发、高性能/特种材料设计以及基础科学研究[95]。
用户市场情况
我国量子计算机的用户市场主要分布在金融、医药化工、物流交通、能源、基础科研等多个行业，各行业需求特点鲜明。
金融行业对量子计算需求潜力巨大。量子计算在金融行业的应用场景涵盖了投资组合优化、金融衍生品定价、风险评估等多个方面。这些应用场景可充分发挥出量子计算在处理大量实时数据和进行复杂的风险评估方面的优势，能够提升计算效率、决策准确性，降低成本。例如，量子算法可将风险评估时间大幅压缩，同时提升预测准确率。根据市场预测，在全球量子计算下游应用占比中，2035 年金融领域的市场份额最高，将达到 51.9%，较 2030 年的 15.8%实现显著提升[96][70][97]。
医药和化工行业对量子计算也有较大需求。在医药领域，量子模拟技术可加速新药分子筛选周期，降低研发成本。例如，通过模拟化学反应，量子计算能够提高化工生产效率、降低资源消耗。在生命科学领域，量子计算可以用于评估药物研发的成本、时间、性能等实验值。2035 年医药和化工领域在量子计算下游应用中的占比分别为 20.5%、14.2%，显示出这两个行业对量子计算的需求随着技术进步将更加广泛和深入[96][70][97]。
物流交通行业主要聚焦组合优化问题。量子计算在交通物流领域的应用主要聚焦组合优化问题，以更优方案实现路线规划和物流装配，提升效率降低成本。例如，通过量子计算优化物流路径，可以减少运输时间和成本，提高物流效率[96][70][97]。
能源行业未来五年量子计算渗透率将大幅提升。量子计算可用于能源系统的优化，如电网的智能调度、新能源的预测与管理等，提高能源利用效率，保障能源供应的稳定性[96][70][97]。
基础科研领域，量子计算可用于模拟复杂的物理、化学和生物系统，帮助科学家深入理解自然规律，推动基础学科的发展。例如，量子计算可以模拟量子物理系统的行为，为量子力学的研究提供新的工具和方法[96][70][97]。
产业链协同发展情况
产业链各环节合作模式
我国量子计算机制造业产业链涵盖上游核心器件、中游系统集成与下游应用服务三大环节，各环节间形成了多种合作模式：
上游 - 中游：硬件研发与系统集成的深度协同
核心设备国产化合作：中船重工、国盾量子等企业联合攻克极低温环境控制技术，打破国际垄断。例如，本源量子推出的 SL1000 稀释制冷机可提供 10mK 以下极低温环境，支持千比特级量子芯片运行，并与自身量子计算机硬件形成配套[98][83][35]。同时，上游量子芯片企业（如研发“悟空芯”的团队）与中游整机厂商（如本源量子）合作，确保芯片性能与整机架构匹配。本源量子“悟空芯”搭载 72 量子比特，算力较前代提升 10 倍，直接应用于其模块化超导量子计算机[98][35][34]。
技术标准与接口协同：上下游企业共同参与国际/国内标准制定，如本源量子联合高校制定量子计算术语、接口协议等标准，降低硬件与软件适配成本，加速生态构建[98][83]。
中游 - 下游：系统集成与应用场景的闭环生态
云平台与行业应用联动：中游企业（如本源量子、国盾量子）搭建云平台，接入超百家科研机构与企业，提供“硬件 + 算法 + 数据”闭环服务。例如，本源量子云平台已接入超 200 家用户，覆盖金融风控、药物研发等领域[98][83][35]。华为、阿里云等整合超算与量子算力，推出“量子 - 经典混合云”服务，客户覆盖全球超百万台经典计算机，支持物流优化、气象预测等场景[83][35][34]。
联合实验室与产业联盟：头部企业与高校共建联合实验室，如本源量子联合中科大、中科院等机构，推动芯片 - 软件 - 应用端协同创新，客户覆盖金融、物流、医药等领域[98][83][35]。本源量子构建全球首个量子计算产业联盟，联合高校、企业推动技术标准化与应用落地，形成“硬件厂商 + 软件企业 + 行业用户”协作网络[98][83]。
全产业链：政策引导与产学研协同
国家战略与区域落地：北京、上海、安徽等地通过出台专项政策、引育领军企业、落地重大项目，形成“国家战略牵引 + 区域特色落地”格局。例如，安徽设立量子计算工程研究中心，推动超导量子计算产业化[98][99]。长三角、粤港澳大湾区形成产业集群，汇聚本源量子、国盾量子等企业，实现技术、资本、人才集聚[98][35]。
产学研用资金协同：政府通过研发补贴、税收优惠等政策，引导社会资本投入。例如，2024 年中国量子计算企业融资总额达 0.47 亿美元，虽低于美国，但初创企业（如启科量子、图灵量子）通过“揭榜挂帅”机制获得支持[100][35][99]。风险投资机构投资量子计算项目，如本源量子、IBM 等企业的量子编程框架吸引开发者超 10 万，推动工具链完善[83][34]。
协同发展面临的问题和挑战
当前我国量子计算机制造业产业链协同发展面临多重挑战，主要集中在以下几个方面：
技术瓶颈
量子比特稳定性不足：量子计算机的核心是量子比特，但当前技术下量子比特易受环境干扰（如温度、电磁噪声），导致退相干时间短、错误率高。例如，谷歌 Sycamore 芯片错误率虽降至 0.1%，但仍需进一步优化才能满足规模化应用需求[39]。专家评论指出，量子纠错技术尚未实用化，超导量子比特需在接近绝对零度（ - 273℃）环境下运行，而国内稀释制冷机等核心设备虽已突破国产化（如中船重工攻克极低温技术），但产品能耗仍高于国际先进水平[101][39]。
上游核心设备国产化率低：产业链上游的稀释制冷机、激光器、低温微波组件等设备依赖进口，国产化率不足 40%。例如，超导量子计算机所需的稀释制冷机长期被芬兰 Bluefors 垄断，尽管中船重工已实现技术突破，但整体产业链仍存在“卡脖子”风险[39][102]。
产业链协同不足
产学研用脱节：我国量子领域研发主要依赖高校和科研院所，企业前期参与度低，技术成果转化机制不成熟。例如，科研项目成果多集中在学术领域，而企业因成本高、风险大，对早期技术投入意愿不足，导致实验室与市场之间存在屏障[101][102]。中研普华报告指出，产业链协同薄弱表现为：上游设备国产化率低、中游整机制造良品率待提升、下游应用场景开发滞后于技术成熟度[102]。
标准缺失与生态滞后：量子计算软件生态以开源社区为主（如 IBM Qiskit、本源司南），但代码贡献量、工具链完善度仍低于经典计算生态。此外，国际竞争激烈，IBM、谷歌、微软占据全球量子计算专利授权量的 50%以上，而中国虽主导制定 3 项国际标准（如《量子密钥分发网络技术要求》），但在技术标准话语权争夺中仍处劣势[39]。
人才短缺
人才培养体系滞后：我国量子人才培养处于起步阶段，仅少数高校开设量子信息相关课程，专业型、技能型人才难以满足未来需求。例如，量子算法、量子软件工程等领域人才匮乏，导致传统行业（如医疗、金融）缺乏量子算法人才，技术转化难度大[101]。
人才管理机制不灵活：在人才引进、选拔和激励方面尚未形成高效机制，限制了人才队伍建设。专家指出，量子产业属于技术和人才密集型产业，需通过政策倾斜、产学研合作等方式吸引全球顶尖人才[101]。
政策与生态不完善
政策支持力度不足：尽管“十四五”规划等顶层战略重视量子科技，但尚未出台专门的量子产业发展规划，战略目标与产业化路线图不明晰。部分地区存在“一拥而上”现象，布局同质化严重[101]。对比欧美，我国对量子领域的长期稳定投入仍显不足，需加快构建多元化投入机制（如设立“量子 + ”产业基金），撬动社会资本参与[39]。
产业生态尚未形成：龙头企业及上下游配套企业数量较少，产业链建设有待加强。例如，长三角、粤港澳大湾区、中西部地区虽形成“三极联动”格局，但整体仍处于初期阶段，需通过强链补链延链推动全链条发展[39]。
技术创新合作挑战
技术层面挑战：与美国 IBM 千比特级芯片的规模优势和谷歌“垂柳（Willow）”芯片的容错纠错技术（逻辑量子比特错误率接近容错阈值）相比，我国量子芯片在量子纠错效率、比特稳定性等关键指标上仍存在差距。例如，我国量子比特寿命仅微秒级，而纠错技术需约 1000 个物理比特冗余支撑 1 个逻辑量子比特，技术成熟度不足制约规模化应用。全球量子计算硬件路线未统一，超导（IBM/谷歌）、离子阱（Quantinuum）、光子（Xanadu）等技术并行发展，我国需在超导路线差异化优势基础上，突破量子纠错技术工程化瓶颈，提升硬件系统可参与纠错编码的物理比特规模及扩展可操控维度[69]。
产业链协同挑战：量子芯片相关关键设备材料尚未完全自主，部分核心部件国产化水平亟待提升。例如，我国首条量子芯片生产线虽已诞生无损探针台、激光退火仪等专用设备，但量子计算机制造链“幼苗”仍需重点培育，全链条能力需从芯片设计、制造到整机集成进一步强化[69]。量子计算商业化进程从技术验证迈向场景驱动阶段，但生态层面跨行业协同验证机制尚未建立，算法与场景适配性不足。例如，金融、生物医药、能源等领域虽已展开应用探索，但缺乏央企在能源调度、新材料研发等国家战略领域的开放应用场景，导致商业化落地缓慢[69]。
人才与生态挑战：全球量子计算人才缺口达数万量级，我国专业人才仅千余人，且跨学科复合型人才稀缺。人才培养体系尚未完善，基础教育阶段量子科普覆盖不足，职业院校定向输送产业一线技术人才的能力有限，高校与企业共建真机实训基地的“研发 - 教学 - 应用”闭环尚未形成[69]。量子计算产业生态需政策、资金、市场等要素支撑，但我国对量子领域的长期稳定投入仍显不足，针对量子产业发展的政策支持尚不完善。例如，量子计算机研发和制造需高精度量子比特制备技术、复杂量子控制技术和低温制冷技术等，资金门槛高导致企业参与度低，产学研用协同创新机制有待建立[101][103]。
国际竞争挑战：美国凭借先发技术优势持续领跑，通过《国家量子计划法案》加大研发投入，并构建量子产业联盟推进商业化进程。我国需在自主技术突破基础上，应对西方国家的技术封锁，避免在量子计算领域重蹈芯片“卡脖子”覆辙[101][69]。全球产业三次大转移后，亚洲成为全球制造业中心，但原材料供应链分布全球，最终工业产品流向世界各地。这种模式对产业链协同要求极高，一旦出现“断链”情况，可能产生连锁反应，威胁我国量子计算机制造业产业链的安全稳定。
商业银行投贷联动业务对量子计算机制造业的支持建议
投贷联动业务概述
投贷联动的概念
投贷联动业务的具体概念可以从一般化定义、政策定义、本质特征三个层面来理解。从一般化定义来看，投贷联动是“信贷投放”与“股权融资”相结合的融资方式，其核心是通过债务与股权的联动，满足企业多元化资金需求。信贷主体由商业银行提供贷款，解决企业短期运营资金缺口；股权主体根据模式不同，可能是外部风险投资机构（VC/PE）、商业银行集团内部具备投资资格的子公司，或产业投资基金等[104]。
根据2016年银监会、科技部与中国人民银行联合发布的《关于支持银行业金融机构加大创新力度开展科创企业投贷联动试点的指导意见》，投贷联动的狭义政策定义为：“银行业金融机构以‘信贷投放’与本集团设立的具有投资功能的子公司‘股权投资’相结合的方式，通过相关制度安排，由投资收益抵补信贷风险，实现科创企业信贷风险和收益的匹配，为科创企业提供持续资金支持的融资模式”[104]。
投贷联动的本质是不同风险偏好和收益要求的金融机构，围绕企业差异化投融资需求，建立紧密的利益共同体。其核心特征包括风险收益匹配、全生命周期支持以及差异化竞争策略。通过股权投资的高收益抵补信贷风险，解决科创企业“轻资产、高风险”导致的融资难题；覆盖企业种子期、初创期、成长期等不同阶段，提供“债权 + 股权 + 服务”的一站式金融解决方案；银行通过投贷联动拓展收入来源，从传统信贷利差转向“利息 + 投资收益”的综合回报[104]。
投贷联动的常见模式
投贷联动常见模式可分为银行 + 内部股权投资模式和银行 + 外部股权投资模式两大类。
银行 + 内部股权投资模式
银行设立投资功能子公司：银行获得股权投资牌照后，设立具有投资功能的子公司开展股权投资业务，并与银行专门部门或特色分行信贷业务形成联动。例如上海银行的“浦东科技支行等特色分行 + 上银投资公司”，华润银行的“创业投资子公司 + 科创金融事业部”[104]。
境外投、境内贷模式：银行不直接参与股权投资，而是通过集团控股的海外子公司在内地设立境内直投子公司负责股权投资。例如建设银行的“投贷联动金融中心 + 建银国际”[104]。
集团内部协同模式：商业银行通过集团下设信托公司、基金公司等，在集团内部实现投贷联动。例如大型商业银行通过参控子公司模式建立股权类投资机构，但受限于《商业银行法》规定，多数股权类直接投资机构设在境外[105]。
银行 + 外部股权投资模式
跟贷模式：银行将外部股权投资机构投资视为对科技企业的增信措施，不参与投资收益的分享，主要收益来自合作贷款的利息收入。例如民生银行的“投贷通”、兴业银行的“投联贷”等[104]。
代持模式：银行与外部股权投资机构签署协议，代为持有股权或认股选择权，约定在外部机构出售股权获得超额收益后，银行按比例获取分成。例如银行在贷款协议中约定可将贷款作价转换为股权期权，企业通过IPO、股权转让或被并购实现溢价后，由投资机构抛售股权并分配收益[104][106]。
投贷联盟模式：银行根据自身风险偏好筛选股权投资机构签署战略合作协议，跟踪合作机构推荐的企业，建立信息共享、风险共担机制，对已投资企业提供贷款及金融产品支持。例如部分银行通过“股权投资 + 贷款”联动模式，锁定企业顾问服务、资金结算等全面业务[106]。
选择权贷款模式：银行在传统授信基础上，与股权投资机构建立选择权协议，约定贷款可转换为股权期权，企业股权增值后由投资机构抛售股权，收益按约定比例分配。该模式规避了商业银行直接股权投资限制，同时享受股权溢价收益，与贷款风险形成合理配比[106]。
指定外部机构代理模式：银行与行外股权投资机构形成固定合作协议，指定其代理股权投资业务，作为相关法律规定尚未放开时的过渡性安排。例如银行通过代理方间接参与股权投资，降低合规风险[107]。
合资银行模式：国内银行与国外专长于投贷联动的银行（如美国硅谷银行）合资设立机构，以投贷联动方式服务科技类创新企业，股权投资由关联机构负责。通过合作吸收国际先进经验，提升本土化服务能力[107]。
直接融资顾问服务模式：银行为私募股权投资基金、产业基金提供信贷支持、理财资金投资或共同管理人服务，协助募集资金并联动投资。例如工商银行2009年推出“PE主理银行服务产品”，提供项目推荐、投后管理及退出服务[107]。
商业银行开展投贷联动业务的意义
对于商业银行而言，开展投贷联动业务对量子计算机制造业具有多方面重要意义：
破解融资困境，加速技术迭代：量子计算机研发具有高投入、长周期、高风险的特征，传统信贷模式难以满足其需求。投贷联动通过“贷款 + 股权投资”组合，银行在提供债权融资的同时，以股权投资分享企业成长收益，实现风险与收益的平衡。例如，硅谷银行曾通过投贷联动模式支持多家科技初创企业，其经验表明，股权投资收益可覆盖信贷风险，形成可持续的商业模式。量子计算机研发需持续资金投入，投贷联动可为企业提供稳定的中长期资金，降低因融资中断导致的技术研发停滞风险[108]。
优化金融供给，匹配产业特性：量子计算机制造业处于技术突破期，其金融需求具有特殊性。投贷联动可通过“债权 + 股权”的灵活组合，匹配企业不同发展阶段的融资需求，如在原型开发阶段提供高比例股权融资，在商业化阶段逐步转为债权融资。同时，投贷联动通过股权收益抵补信贷风险，可降低企业综合融资成本，据统计，投贷联动模式下企业融资成本较纯信贷模式可降低20% - 30%。2025年《银行业保险业科技金融高质量发展实施方案》明确鼓励银行与投资机构合作开展“贷款 + 外部直投”业务，并将金融资产投资公司股权投资试点扩大至科技企业密集地区，为量子产业提供政策保障[108]。
促进产融结合，构建创新生态：投贷联动不仅解决资金问题，更通过金融与产业的深度融合推动量子计算机制造业生态建设。银行与投资机构、政府担保基金等共建风险分担体系，降低单一主体风险暴露，例如江苏某银行通过“投贷保”模式，联合政府担保基金为量子企业提供融资，政府承担部分风险损失，银行贷款不良率显著低于传统信贷。投贷联动要求银行与投资机构深度合作，共享企业技术评估、市场前景等信息，提升金融服务的精准性，例如宁波银行通过与外部创投机构合作，为量子企业提供股权融资撮合、战略咨询等增值服务，形成“金融 + 产业”生态圈。此外，投贷联动模式使银行从短期利息收益转向长期股权增值收益，倒逼其提升对量子技术的理解能力，培育专业化的科技金融团队，建设银行等国有大行通过旗下投资子公司强化股债联动，已形成覆盖量子芯片、算法开发等领域的投资谱系[108]。
支撑国家战略，抢占全球竞争制高点：量子计算机是未来科技竞争的核心领域，投贷联动对其支持具有战略意义。投贷联动可弥补政府科研经费与市场化融资之间的缺口，加速技术突破，例如美国硅谷银行通过投贷联动支持多家量子计算初创企业，助力其在全球量子竞赛中占据领先地位。投贷联动模式可吸引社会资本参与量子产业，形成“政府引导 + 市场驱动”的融资体系，据统计，2024年我国量子计算领域投融资规模同比增长45%，其中投贷联动模式贡献超30%。量子计算机具有战略属性，其自主研发需金融体系强力支撑，投贷联动通过市场化手段强化金融对量子产业的支持，有助于降低对外部技术的依赖，保障国家科技安全[108]。
综上所述，商业银行开展投贷联动业务，通过风险收益平衡、金融适配优化、产融生态构建及国家战略支撑，为量子计算机制造业提供了关键性金融支持。其意义不仅在于解决企业融资难题，更在于推动量子技术从实验室走向产业化，助力我国在全球量子竞赛中占据主动地位。
量子计算机制造业投贷联动的可行性分析
行业发展潜力与投资价值分析
量子计算机制造业展现出了巨大的发展潜力和投资价值，为商业银行开展投贷联动业务提供了坚实的基础。
在发展潜力方面，技术突破为其奠定了发展基础。近年来，中国科研团队在硬件领域实现关键跨越，量子比特数量与性能大幅提升。如中国第三代自主超导量子芯片“悟空芯”搭载72位自主超导量子芯片，还包含126个耦合器量子比特，共有198个量子比特，门操作保真度提升至99.9%以上，相干时间延长至毫秒级[57][35][109]。同时，量子纠错技术也取得重要进展，中国团队在2024年成功研发首台全超导量子计算机，逻辑量子比特数达433个，达到国际领先水平[40]。并且，中国在多技术路线并行发展，超导体系、光量子计算、半导体量子点等新兴路径均有布局[35]。
应用场景不断拓展也是其发展潜力的重要体现。在金融领域，量子算法可将风险评估时间大幅压缩，同时提升预测准确率，富达投资通过量子算法优化资产配置，年化收益提升18%[40][109]。在医药领域，量子模拟技术加速新药分子筛选周期，降低研发成本，辉瑞使用量子模拟加速新冠药物研发周期，节省30%研发费用[40][109]。
政策支持与产业协同也助力行业发展。中国政府持续加大投入力度，2024年相关投入超20亿美元，位居全球首位，“十四五”量子专项投入超百亿元[40][110]。中国还构建起“科研机构 + 初创企业 + 科技巨头”的协同创新生态，长三角、粤港澳大湾区形成区域产业集群[57][40]。
市场规模增长迅速同样凸显其发展潜力。2024年，中国量子计算产业规模达到90.4亿元，同比增长82.1%，占量子科技总规模的68.6%。预计2024 - 2030年全球量子计算产业规模CAGR达87.6%，约40%的量子计算企业有望在2025年实现25%以上的营收增长。2025年全球量子计算市场规模预计突破18亿美元，中国以32%的份额跃居全球第二[111][40][35]。
从投资价值来看，该行业具有长期增长潜力大的特点。预计到2030年，量子计算将实现1000 + 量子比特、低错误率的逻辑量子比特，部分场景实现量子优势，通用量子计算机的研发将催生新的软件生态与商业模式，到2030年，量子计算行业应用场景将突破100个，形成千亿级细分市场[40]。政策红利释放也为投资提供了有利条件，国家政策对量子计算产业的支持力度不断加大，有助于降低企业的运营风险，提高投资的成功率[40]。技术创新驱动则保证了产业的活力，中国量子计算领域专利申请量已连续三年突破一万件，其中2024年专利申请数量为1.41万件，发明专利占比高达90.0%[35]。
商业银行的优势和机遇
商业银行开展投贷联动业务支持量子计算机制造业具备多重优势与机遇。
在核心优势方面，风险与收益的跨周期平衡是重要一点。量子计算机制造业具有高技术门槛、长研发周期、高不确定性等特点，传统信贷模式难以覆盖风险。投贷联动通过“债权+股权”的组合设计，使银行在提供信贷支持的同时，通过股权投资分享企业成长收益，形成风险抵补机制。例如，深圳建行通过“股注活力、债保运营”模式，为量子技术企业LX科技提供4000万元战略直投，助力其交付全国首枚自主超导量子芯片，既保障了信贷安全，又通过股权增值获得超额回报[112]。
技术评估与信息共享优势也较为突出。银行与外部股权投资机构合作时，可借助专业机构的技术判断能力，降低信息不对称。例如，光大银行通过“认股权”产品，由光大理财为科技企业提供优先认股权服务，将认股权作为理财产品底层资产，既实现了风险缓冲，又通过投资机构的专业调研提升了项目筛选效率[113]。此外，内部投贷联动模式下，银行可通过集团内股权投资子公司的技术评估，更精准地把握量子计算领域的技术路线竞争和企业核心竞争力[108]。
业务模式创新与资本效率提升也是商业银行的优势之一。投贷联动突破了传统信贷的单一模式，形成“表内+表外”“商行+投行”的综合服务。例如，建设银行深圳市分行通过“私+公+债+股+荐”全周期服务，为半导体企业CZ科技提供债权稳运营、股权助扩张、保荐上市的一站式支持，推动企业估值从股权融资前的未知水平升至23亿元，并签署港股IPO保荐协议[112]。
在发展机遇方面，政策红利与产业风口叠加。2025年政府工作报告明确提出建立未来产业投入增长机制，培育量子科技等战略产业，同时，联合国宣布2025年为“国际量子科学与技术年”，全球主要国家加速布局量子计算领域。商业银行通过投贷联动支持量子计算机制造业，可享受政策倾斜和产业升级红利[36]。
量子计算技术突破与商业化加速也带来了机遇。2025年中国量子计算产业规模预计突破百亿元，量子软件技术栈、实用化量子纠错、量子算力与经典计算融合等方向成为技术重点。商业银行可通过投贷联动参与量子计算硬件、软件、云平台等细分领域的投资，分享技术成熟带来的收益[36]。
全生命周期金融服务需求增长也是重要机遇。量子计算机制造业从早期研发到商业化落地需要长期资金支持。投贷联动模式可覆盖企业全生命周期，初期通过信用贷款解决流动资金需求，成长期通过股权直投、战略配售等参与估值提升，成熟期通过保荐上市、并购融资等实现资本退出。例如，深圳建行为科技企业提供“深融贷”“20+8产业贷”等特色产品，累计服务超2万家科技企业，授信近6000家[112]。
多位专家也认可商业银行投贷联动业务的价值。中国人民大学中国资本市场研究院联席院长赵锡军表示，投贷联动通过“投”的部分稀释“贷”的风险，是银行服务科技创新的有效创新[114]。北京银行董事长霍学文认为，商业银行应坚持投行驱动，推动投贷联动等金融服务模式创新，建立企业研发创新全链条金融支持机制[114]。赛迪顾问于凯迪指出，2025年量子计算在金融业的应用将率先落地，商业银行通过投贷联动可提前布局高潜力赛道。
不过，尽管投贷联动优势显著，但也需关注技术路线风险、资本消耗压力和协同机制挑战等风险[108]。
投贷联动业务的策略建议
目标客户选择
商业银行在针对量子计算机制造业开展投贷联动业务时，可从以下五个维度构建目标客户筛选框架：
行业分布：
技术路线优先：量子计算技术路线多元化，包括超导、离子阱、光量子、中性原子、硅半导体等。应优先选择技术路线成熟、商业化前景明确的企业。例如超导量子计算，中国团队研发的全超导量子计算机逻辑量子比特数达433个，处于国际领先水平；光量子计算方面，图灵量子推出全栈自主可控解决方案；离子阱量子计算由霍尼韦尔、亚马逊主导，利用离子囚禁技术提升量子态保真度[无引用信息]。
产业链环节覆盖：量子计算产业链涵盖硬件、软件、云平台、应用服务等多个环节。硬件领域优先支持具备核心元器件研发能力的企业；软件层面关注量子算法库覆盖工业场景比例高的企业；云平台方面优先支持已实现商业化应用的企业，如IBM Q Experience、微软Azure Quantum等提供云端计算服务[无引用信息]。
技术实力：
量子比特数量与稳定性：量子比特数量和稳定性是衡量量子计算机性能的核心指标。全球已建成超过1000个逻辑量子比特的实验系统，纠错效率达到每百万次错误仅1次，中国团队研发的全超导量子计算机逻辑量子比特数达433个。现有系统需要106量级的纠错量子比特才能实用，而当前技术仅能稳定运行100 - 200个量子比特，应优先支持纠错效率提升显著的企业，如MIT团队研发的“动态纠错网络”将纠错量子比特需求降低至103，预计2026年实现工程化应用[无引用信息]。
研发投入与专利布局：量子计算行业研发投入占比高达58%，应优先支持研发投入占比高的企业。全球前五大量子计算专利持有者中，有3家属于传统科技巨头，可能加剧行业马太效应，所以要优先支持专利布局完善、技术壁垒高的企业[无引用信息]。
财务指标：
成长性指标：量子计算市场规模快速增长，2023年达47亿美元，预计2030年将达2199.78亿美元，2035年突破8077.50亿美元。应优先支持营业收入增长率高的企业，如中国量子计算产业规模2025年预计达115.6亿元，保持30%以上增长率；优先支持市场份额扩大显著的企业，如IBM的量子计算机已在全球范围内销售，其Q System One成为首个商用量子计算机[无引用信息]。
风险控制指标：优先支持资产负债率合理的企业，避免过度依赖债务融资；优先支持经营现金流充足的企业，确保研发与商业化进程的可持续性[无引用信息]。
政策导向：
国家战略支持：量子计算已被纳入国家科技创新重点领域，“十四五”规划强调对量子信息等未来产业支持。应优先支持国家重大科技专项，如“量子计算与量子通信”国家重大科技专项；优先支持政策优惠地区的企业，如《安徽省国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》支持建设具有全球影响力的量子中心[无引用信息]。
区域产业集群：量子计算机产业区域分布相对集中，安徽研发了世界首颗量子通信卫星等量子前沿科技成果，集聚了合肥国家实验室等企业与研究机构；北京拥有清华、北大等高校院所和企业，在量子计算软件、算法开发及应用探索方面具有深厚研究基础和人才储备；深圳拥有南方科技大学等高校院所，在量子纠错、量子通信等方面取得重要突破，应优先支持这些地区的企业[无引用信息]。
风险控制：
技术瓶颈应对：优先支持在量子纠错、低温环境控制等方面取得突破的企业，如某科研团队通过新型磁通量子干涉仪（MQI）将超导量子计算能耗降低40%，预计2025年进入商业化试点阶段。量子计算股票平均市盈率已达42倍，但实际技术转化率不足20%，商业银行需警惕市场泡沫，建议采用“3:5:2”配置：30%投资核心技术研发，50%布局行业应用，20%关注基础设施[无引用信息]。
商业化路径选择：支持“量子即服务”（QaaS）模式，其单价从每秒1000美元降至300美元，降低行业准入门槛。聚焦重点应用领域，如金融风控、药物研发等领域，量子算法将风险评估时间从72小时缩短至3分钟，准确率提升至98.7%；新药分子筛选周期从5年压缩至6个月，成本降低60%[无引用信息]。
投资与贷款的组合策略
需紧密结合行业特性，从以下几个维度展开策略：
投资与贷款协同模式：
初创期：“先投后贷”模式：针对量子芯片研发、极低温设备等上游领域，商业银行可通过旗下投资子公司或联合外部创投机构（如红杉资本、高瓴资本）进行股权投资，重点支持“专精特新”企业（如中微半导体）。在企业完成技术验证后，提供信用贷款或知识产权质押贷款，用于量产线建设或算法优化。例如，某量子计算企业获得股权融资后，银行根据其订单情况追加5000万元贷款。中研普华协助某券商对国盾量子进行尽调，评估其“量子密钥分发”技术后，推动其科创板IPO募资25亿元，同时银行配套提供3亿元项目贷款[无引用信息]。
成长期：“投贷并行”模式：对已实现商业化落地的企业（如量子云服务提供商），银行可同时提供并购贷款（用于收购算法团队）和股权投资（参与定增），分享企业成长红利。联合云平台（AWS、腾讯云）设立“量子 + 金融”专项基金，推动投资组合优化、高频交易等场景验证，银行通过贷款支持企业扩大算力规模[无引用信息]。
成熟期：“以贷引投”模式：对量产能力成熟的企业（如量子计算机整机厂商），银行以项目贷款支持其产能扩张，同时通过可转债或优先股形式参与后续融资，降低投资风险。为龙头企业提供并购贷款，助力其收购上下游企业（如量子传感器制造商），银行通过股权投资分享产业链整合收益[无引用信息]。
风险控制：
风险隔离机制：设立科技金融专营机构，独立核算投贷联动业务，避免传统信贷风控逻辑干扰股权投资决策。通过“股权投资 + 远期回购协议”设计，将投资收益与贷款还款来源分离，例如约定若企业未达技术里程碑，股权需按约定价格回购[无引用信息]。
动态风险评估：评估企业研发强度（头部企业研发费用率需超30%）、专利质量（PCT申请占比）及客户验证（已签订金融机构/药企订单）。联合券商对冲量子计算应用场景落地风险，例如通过掉期交易对冲量子云服务渗透率不及预期的影响[无引用信息]。
风险补偿机制：推动地方政府设立量子计算风险补偿基金，对银行贷款损失进行比例代偿（如北京、武汉试点模式）。开发量子计算技术失败保险，覆盖研发关键节点失败导致的贷款损失[无引用信息]。
合作机制：
外部机构合作：联合红杉资本、高瓴资本等设立量子计算专项基金，银行提供贷款配套，创投机构负责股权投资，共享项目资源。与阿里云、亚马逊Braket合作，通过“硬件即服务”模式降低企业使用门槛，银行为云平台用户提供信用贷款[无引用信息]。
内部资源整合：商业银行通过投资银行部门为企业提供上市辅导、债券承销等服务，同时通过信贷部门提供流动资金支持，形成综合金融服务闭环。利用大数据分析企业量子比特稳定性、算法迭代速度等指标，动态调整授信额度；通过区块链技术实现股权投资与贷款发放的透明化追溯[无引用信息]。
退出策略：
股权退出渠道：优先支持已具备商业化能力的企业（如本源量子）登陆科创板，通过二级市场减持实现退出。推动龙头企业收购初创企业，银行通过股权转让给战略投资者（如华为、IBM）或并购基金实现退出[无引用信息]。
贷款回收保障：在贷款合同中嵌入业绩对赌条款，若企业未达技术指标（如量子体积未达标），需提前偿还贷款或追加抵押物。将量子计算企业信贷资产打包为ABS产品，通过交易所市场转让，提前回收资金[无引用信息]。
政策与行业协同：
政策红利利用：呼吁设立“量子计算产业引导基金”，银行通过子基金形式参与，获取政策倾斜与税收优惠。聚焦长三角、京津冀等量子计算产业集群，与地方政府合作设立产业园区，提供定制化投贷联动服务[无引用信息]。
行业标准参与：联合中研普华等机构建立量子计算企业投资价值评估模型（如技术成熟度、商业化潜力、政策适配性三维度评分），降低投资决策不确定性[无引用信息]。
风险控制措施
需构建覆盖投前筛选、投中管理、投后退出及风险隔离的全流程风控体系：
投前风险识别：
引入产业专家库与第三方评估：参考天津科委建立的2000人产业专家库模式[115]，商业银行可联合中科院量子信息重点实验室、中国科学技术大学等机构，组建量子技术评审委员会，对企业的量子比特稳定性、纠错能力、算法效率等核心技术指标进行量化评估。例如，谷歌“量子霸权”实验中53量子比特的计算任务需误差率低于0.1%，银行可据此设定技术门槛[115]。
跟投成熟创投机构项目：初期可通过与深创投、红杉资本等专注硬科技的机构合作，参与其主导的量子计算项目跟投。据统计，2024年全球量子计算领域融资中，头部机构项目成功率比独立投资高40%[115]，银行可借此积累技术判断经验[115]。
建立“科创天使指数”量化模型：将量子企业的技术专利数量（如IBM持有1200余项量子专利）、核心团队学术背景（如是否来自麻省理工学院量子工程中心）、政府科研立项等级（如国家“量子专项”支持项目）等非财务指标，转化为金融价值评分，作为贷款评审依据[115]。
投中风险防控：
股权投资合同设置“一票否决权”与反稀释条款：银行投资子公司可通过合同约定，对企业的技术路线变更、核心团队离职等重大决策行使否决权；同时设定反稀释条款，防止后续融资稀释股权。例如，IBM量子计算部门在融资时，曾通过此类条款保障早期投资者权益[115]。
分阶段注入资金与里程碑考核：将投资款与量子比特数量、算法突破等技术里程碑挂钩。如企业完成100量子比特稳定运行测试后，解锁下一笔投资。这种模式可降低技术失败导致的资金损失风险[115]。
贷后管理与投后管理联动：量子企业技术迭代快，需将贷后检查频率从传统贷款的季度检查提升至月度，重点监控企业研发进度、专利申请情况及政府补贴到位情况。同时，投资子公司可派驻技术顾问参与企业董事会，实时获取信息[115]。
投后退出机制：
预期退出：对赌协议与上市回购条款：在投资合同中约定，若企业未在5年内实现量子计算机商业化销售，或未达到1000量子比特技术指标，则触发回购条款，要求创始团队或大股东按约定价格回购股权。此类条款在半导体设备领域应用广泛，回收率可达70%以上[115]。
非预期退出：破产清算优先权：若企业因技术瓶颈破产，银行作为股东需在清算中主张优先权。根据《公司法》，股东清算优先权需通过特别条款约定，银行可在合同中明确“在支付员工工资及税款后，股权投资优先于普通债权受偿”[115]。
行业并购退出：参考2024年霍尼韦尔收购剑桥量子计算公司的案例，银行可提前与企业签订并购协议，约定在技术达到特定阶段时，由行业龙头以固定倍数估值收购股权。此类退出方式可规避IPO不确定性，且回收周期更短[115]。
风险隔离与分担：
设立独立子公司与资金专户：按照银监会《投贷联动试点指导意见》[115]，银行需设立具有投资功能的子公司，以自有资金进行股权投资，严禁使用负债资金。同时，将子公司资金存入专用账户，与母行信贷资金物理隔离[115]。
政府风险补偿基金：借鉴天津中小微企业贷款风险补偿机制，地方政府可设立量子计算专项补偿基金，对银行贷款损失给予30% - 50%的补偿。例如，合肥市对量子企业贷款按50%比例补偿，有效提升了银行放贷意愿[115]。
引入商业保险与担保：与中国人保等机构合作，开发量子计算技术失败险，覆盖研发周期内的技术风险。同时，要求企业提供专利质押、政府采购合同担保等增信措施，降低信用风险[115]。
能力建设：
引进量子技术专家与风控人才：从科研机构招聘量子信息、材料科学等领域人才，组建“技术 + 金融”复合型团队。例如，西班牙BBVA银行曾从麻省理工学院引进量子算法专家，提升项目评估能力[无引用信息]。
构建量子计算风控模型：利用大数据与AI技术，开发针对量子企业的风险预警系统。模型可纳入技术专利增长、政府补贴发放、行业融资动态等变量，实时评估企业风险等级[无引用信息]。
参与行业标准制定：联合中科院量子信息重点实验室等机构，参与制定量子计算技术标准与风险评估规范，提升银行在行业中的话语权[无引用信息]。
与产业链各方的合作建议
与科研机构的合作建议
商业银行与量子计算机制造业科研机构的合作正从算法验证向规模化应用演进，可从以下几个方向深化合作：
算法研究合作：聚焦金融场景优化，针对金融领域小样本学习难题，如华夏银行将量子机器学习算法应用于产业数字金融风控领域，通过量子算法处理非均衡样本数据，较经典模型精度提升显著[116]。商业银行可与科研机构合作开发更多量子算法，提升建模效果。在投资组合优化场景中，量子计算可实现指数级速度提升，可借鉴华夏银行与合作伙伴使用光量子计算方案，针对99个底层资产的选择问题，求解速度超越经典模拟退火算法上万倍的案例，共同探索量子组合优化加速投资决策[116]。
硬件验证合作：一方面，商业银行通过与量子硬件企业合作，利用真机验证算法可行性，如平安银行与本源量子合作，在反欺诈、反洗钱等场景中，使用量子计算机真机验证算法效率，未来计划将特征筛选等传统算法转为量子算法[117]。另一方面，针对金融行业对硬件稳定性的要求，可与科研机构合作开发常温量子计算机以降低部署成本，如华夏银行利用量旋科技的核磁量子计算机“双子座”构建量子神经网络模型，实现ATM机裁撤决策的准确率达75%，运算速度较经典算法提升显著[118][119]。
场景落地合作：从试点到规模化应用，量子计算可助力商业银行解决运营痛点。如华夏银行全资科技公司龙盈智达与量旋科技合作，通过量子神经网络模型判断ATM机是否裁撤，模型基于2243台ATM机、2年跨度的数据训练，准确率达75%，且在样本缺失情况下仍能找到最优解[118][119]。可进一步拓展此类场景，实现从智能设备管理优化到风险管理与衍生品定价等多场景的落地应用。
平台共建合作：构建量子金融生态，商业银行与科研机构共建云平台，融合多类型量子算力。如华夏银行与北京量子院等合作推出“量子金融云平台”，集成量子机器学习、组合优化等算法，覆盖智能风控、反洗钱、网点经营等15个业务场景，荣获“2024年北京科技周最受关注展项”[120]。同时，可针对量子计算对传统加密的威胁，合作开发后量子密码算法，保障数据传输安全，如华夏银行在量子金融云平台上探索新增后量子密码算法进行数字签名与验证[116]。
前沿技术探索：探索量子通信与安全传输，如华夏银行与北京量子院实现“量子直接通信技术”在金融领域首次应用，面向远程办公、数据备份等场景，通过单信道结构简化传输环节，提升数据安全等级[116][121]。还可在运维场景中尝试量子密钥分发技术，保障跨地域数据传输安全[116]。
与高校的合作建议
商业银行与高校在量子计算机制造业领域开展投贷联动合作，需结合行业特性、政策导向及高校科研优势，通过风险共担、资源整合和生态共建实现多方共赢：
投贷联动模式选择
内部投贷联动：适用于量子计算上游核心器件研发，这类项目技术壁垒高、周期长，需长期资金支持。银行可通过直属子公司或集团内创投基金开展股权投资，同时提供信贷支持，以股权收益抵补信贷风险，如工商银行“PE主理银行服务产品”通过向私募股权机构推荐项目，间接参与量子计算领域投资[122]。
外部投贷联动：适用于中游硬件集成及下游应用开发。银行与外部投资机构、高校科研团队合作，由投资机构完成股权投资，银行提供信贷支持及认股权证。高校可作为技术评估方，筛选具有商业化潜力的项目，银行通过跟投降低风险，如南京银行“政银园投”模式联合政府园区、投资机构，为科技企业提供“股权+信贷+政策”支持，可迁移至量子计算领域[122]。
政府风险补偿模式：适用于早期量子计算项目，这类项目风险高、抵押物不足，需政策性支持。政府设立风险补偿基金或担保池，对银行投向量子计算领域的贷款提供本金代偿，如国务院在8个改革试验区试点风险缓释资金池，国开行在北京及武汉落地合作[122]。
合作实施路径
项目筛选与评估：高校利用科研团队技术评估能力，筛选具有商业化潜力的量子计算项目。银行建立积分卡模型，从技术研发、管理团队、财务指标等维度评分，降低信息不对称风险[122]。
风险隔离与杠杆控制：设定项目中股权投资机构占比下限，避免银行贷款承担全部风险，如要求外部投资机构出资比例不低于30%。股权投资与信贷审批分离，防止风险传染，银行可委托高校专家参与技术尽调，独立评估项目可行性[122]。
生态共建与资源整合：银行与高校共建量子计算实验室，推动技术攻关。联合高校、金融机构开发量子计算金融应用，通过云平台向行业输出算力服务。银行从高校引进量子计算专业人才，同时派遣员工到高校进修，培养复合型团队[122]。
风险防控与政策支持
风险分散：避免量子计算项目集中于单一技术路线，需分散至多路线。设定行业风险限额，如量子计算领域贷款占比不超过科技信贷总额的20%[122]。
政策利用：申请监管试点资格，参与央行“投贷联动”可复制模式推广。争取地方政府补贴，如济南科创金融改革试验区对量子计算企业贷款给予利息补贴[122]。
退出机制：股权投资通过上市、并购或股权转让退出，信贷资金通过企业现金流偿还。银行可与高校、投资机构约定“一企一策”退出方案，如对发展前景好的企业，风投机构对新增贷款提供担保[122]。
与产业链上下游企业的合作建议
商业银行与量子计算机制造业产业链上下游企业的合作，可通过技术融合与生态共建推动金融科技变革：
技术合作：商业银行与量子科技企业共建研发中心，联合攻关量子算法与金融场景结合难题。如华夏银行旗下龙盈智达与量旋科技合作开发量子神经网络模型，解决传统算法复杂度高、评估精度低的问题；西班牙Caixa银行与IBM合作，利用量子计算机度量投资组合风险[122]。
生态共建：通过量子云平台整合算力、算法、场景资源，降低金融机构技术引入成本。如华夏银行“量子金融云平台”支持金融机构自主选择量子算力，实现算法创新与方案迁移；北京量子院Quafu云平台拥有5000余名注册用户，累计执行计算任务超800万次[122]。
场景落地：以具体业务场景为切入点，逐步扩展至全链条。如摩根大通利用量子计算加速投资组合优化，取代蒙特卡罗模拟；BBVA银行评估量子蒙特卡罗算法在衍生工具定价中的应用。可从风险管理、投资组合优化等核心场景，扩展至绿色金融、普惠金融等新兴领域，助力金融机构实现可持续发展[122]。
References
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122. 商业银行与金融科技的合作模式探讨
