圆桌：探路·产业分工的新图谱，看到新未来——国家力量如何转化为产业价值 | 36氪 2026产业未来大会

2026年，产业投资步入深水区，资本、技术与产业加速融合，旧有的投资逻辑已不再适用，新的共识正在形成。2026产业未来大会聚焦新周期机遇，共同探索产业未来与“中国之光”的诞生。9月9日至10日，由36氪主办的2026产业未来大会以“深水之上，共振新生”为主题，在北京亦庄举行。来自国资平台、产业投资基金、企业CVC、创新企业及专家学者齐聚一堂，聚焦量子科技等未来产业的产业化进程。大会深度探讨了前沿技术与产业视角，集中展示了超导、光量子、离子阱等技术路线的突破，分享了大量具体产业场景、产业体系搭建及异构计算的前景，共同探讨科技产业投资的未来。

以下对话，经36氪整理编辑：

邹萍 | 36氪研究院院长（主持）

查子龙 | 中电信量子集团量子计算研发部 总经理

姚麟 | 华翊量子 董事长、CEO

周立 | 中科院软件所 副研究员、中科弧光量子 CTO、国家级青年人才

郑春建 | 两仪万象 副总经理

邹萍： 刚才我们与亦庄国投张帆总从国资视角，了解了资本如何在量子科技领域进行布局。接下来，我们将目光转向产业一线企业。过去我们谈论量子科技，更多聚焦于实验室里的技术突破，如今行业命题已转向技术如何落地、产业链如何协同、商业化如何实现，这也是我们本次圆桌主题“产业分工的新图谱，看到新未来”的核心出发点。

非常荣幸邀请到四位深耕量子科技领域的嘉宾，他们正好分别处于产业链不同环节。我们将从硬件攻坚、软件生态、场景牵引等角度，一起拆解量子产业当前的分工痛点、突破路径，以及未来可能的发展机遇。欢迎各位嘉宾！

首先，请各位介绍公司的核心业务以及在产业链中所处的位置。查总，您先开始。

查子龙： 作为中电信量子集团，我们更多在应用拓展和场景试点方向，在通信、计算和测量方面都有一些体现。

了解我们公司的人知道，我们收购了国盾量子，国盾量子是我们的子公司。结合中国电信的禀赋特征，我们在量子通信领域扎根较深。前几年，我们与国盾及实验室一起，在量子计算领域进行了探索，包括整机交付、云平台和应用场景等方面。

如果算上国盾子公司，我们全产业链都有所覆盖。从集团本身来看，我们更希望与生态合作伙伴及客户一起探索应用场景，更多地将量子科技的科研成果应用到真正的产业侧。

姚麟： 我们华翊量子是清华大学技术转化的企业，主要产品是离子阱量子计算机整机的研发。这方面，我们处于产业链中游阶段，有许多供应商为我们提供研究量子计算机所需的核心关键零部件。同时，我们与下游的应用方、软件算法开发企业及高校院所进行合作，探索计算本身的应用方向。

量子行业处于国际进展较明显的阶段，但也存在供应链限制等因素。因此，我们自己也进行核心零部件的国产化替代，用这些设备支撑国内其他量子计算相关研发企业的发展。我们属于偏中游和上游的地位。

周立： 中科弧光依托中国科学院软件研究所的科研积累，专注于量子计算软件。我们的定位是量子软件的全栈布局，即连接帮助硬件机器运行的基础软件、帮助开发者做应用的工具平台，以及面向行业的应用软件。

量子计算机由硬件团队和公司制造，而我们希望通过量子软件，让用户更方便地使用量子计算，充分发挥硬件的潜能。

郑春建： 两仪万象是专注于原子量子计算整机和上下游生态全栈开发的量子科技公司，孵化自清华大学的原子量子计算团队。公司的核心产品是原子量子计算机的整机。除了整机，我们也会开发上游元器件产品，提供给科研机构和有需求的企业。

在下游，我们通过云平台对接应用场景，这既包括我们自己开发的云平台，也包括加入像中国电信等企业提供的异构计算平台。

邹萍： 你们的一些产品已经在中国电信平台上投入使用了，是吗？

郑春建： 正在沟通中。

邹萍： 今天在座的四位恰好代表了产业链上不同的环节。大家可以从各自所处的位置出发，聊聊如何看待当前量子科技产业的成熟度，并做出判断，以及各自的核心发力点是什么？

首先想请教查总。中电信量子既运营天眼量子计算云平台，又推广量子安全应用。从平台实际接入的算力规模、用户调用频次和付费意愿来看，您认为当前量子计算云服务的商业化处于哪个发展阶段？在您看来，产业链上最需要率先突破的是硬件性能、软件工具，还是先跑通场景验证？

查子龙： 您刚才问了几个问题。天眼量子计算云平台主要聚焦量子计算，同时中电信量子也在做量子安全服务相关工作，聚焦于量子通信的密钥服务。目前来看，这两者不是互通的，是不同业务。

相对而言，量子安全服务已进入规模化使用阶段，正在探索大规模场景的应用。但对于量子计算领域，我个人认为，它仍处于初步验证阶段，距离大规模应用还有很长的路要走。

从我们平台用户量、用户付费意愿及合作情况来看，目前应用大多停留在量子计算优势场景的探索上，真正走向实用化阶段还受到较多因素影响。国外的情况我也一直在观察，其应用也更多集中在一些聚焦的点上。但真正实现规模化，应该还没有先例。

对于未来的突破，我觉得硬件、软件和场景都非常重要，因为在初期阶段，三者都需要发力。但最核心的底层技术，还是在于硬件最终能否支持、能否实现具备容错的通用量子计算。

让更多人参与进来、觉得有前途，取决于软件的应用性和场景的实用性。这三个阶段需要同时同步发力。未来沿途下蛋，包括中间的各种探索都非常重要。不管哪家企业，大家协同把这个赛道做好才是关键。

邹萍： 所以不是单点发力，而是硬件、软件和场景三端同步进行协同和升级。

感谢查总。平台方的视角往往能最先感知到整个产业的发展情况。硬件是量子计算的底座，离子阱和中性原子又是国内重点突围的技术路线。接下来请教姚总和郑总。华翊的离子阱已进入小批量交付阶段。从实验室到产业化，姚总您认为最关键的挑战是工程化集成、成本控制还是良率？哪些核心能力必须牢牢掌握在企业手中，实现自主可控？

姚麟： 目前我们面临的最主要挑战是工程化集成。在产量不高的情况下，良率的要求最终会体现在交付物的质量上。所以，能产生多少正确率、最终性能如何，与工程化集成的完善程度密切相关。企业在做科技研发和创新时，与高校和研究院所的一个显著区别是，我们需要考虑很多现实应用环境的限制，包括客户的具体情况、应用情况，并做相应设计上的改进，将量子计算机从实验室仪器真正转化为客户现场可用的计算工具。

这里需要克服的挑战很多。目前阶段，先不说能否在使用环节中发挥量子计算的优势，首先希望它能在当前的应用环境下被真正使用起来，这一点对工程化的要求非常高。

这又涉及整个供应链的相关要求。长期以来，国外对量子科技涉及的核心元器件存在一定的进口限制。过去几年，我相信各个不同技术路线在这方面做了很多工作。

自主可控和国产化是量子信息产业很重要的一环。我们希望尽量减少完全依赖进口的设备。在我们的技术路线中，包括自由空间的电光调制器、特种激光放大装置，这些方面过去我们对国外依赖程度较高。像超导路线也有很多企业在做，如稀释制冷机、低温放大器的国产化替代，国盾在这方面做了很多工作。

相信行业里的大家都会瞄准过去有进口依赖的核心产品进行自主化研发，这是大家共同的目标。

邹萍： 郑总，两仪万象的中性原子整机还处于研发和验证阶段。从技术路线选择到样机集成，您认为目前最需要突破的是哪一环？哪些环节可以通过联合攻关或揭榜挂帅的方式来解决？就像刚才亦庄发布的场景一样，可以发布需求清单，我们基于需求清单去揭榜。您觉得哪个环节最需要突破，哪些可以通过外部合作的方式加速攻关？

郑春建： 就我们第一代整机而言，物理比特层面涉及的所有功能，研发验证工作已经完成。我们现在主要做的是工程集成，即把原来在实验室里经常需要手动调节的系统，做成一个稳定、紧凑、能连续运行并自动反馈的整机。这个过程实际上没有太多卡点，主要是工程化，包括模块化、小型化，通过增强产品性来实现更快交付。

在第一代整机的基础上，我们也在进行第二代、第三代整机的关键技术研发和突破，包括更大规模的物理比特、编码逻辑比特、连续装载运行、更精准的读取和测量等。这些技术的突破需要上游元器件的突破。我们上游主要是光电器件，整机性能的提升需要元器件在性能和稳定性上有更好表现，这需要我们联合研发共同创造。

对于上游元器件来说，一些光电设备在不同技术路线之间有共通性，我们和离子阱之间就有不少共同需求。现在有一些上游企业，通过服务量子科技企业实现了很大红利，像频准激光最近在科创板上市，也是因为这几年量子科技的快速发展，它在过程中实现了很大收益。所以，我们希望这些上游企业能更多关注并参与到量子科技企业的需求中。

除了上游，我们也希望下游场景与整机企业、算法企业开展更多合作，共同探索一些问题：能否把问题转化为量子问题，能否进行整机验证。我们希望通过这种合作，使整机更大程度地被用起来。

邹萍： 您提到要与上游协同，也要下游场景帮我们做验证。我们知道中科弧光现有的软件产品能同时用于超导、离子阱等多套硬件路线，而且现在的技术路线也稍微收敛。对软件厂商来说，这既是机遇，也意味着最大的适配成本。

周总，从您的视角来看，多条硬件路线并行发展，会给软件层带来哪些具体挑战？长远来看，软件生态有没有可能通过产品化或平台化的方式，反向推动硬件的接口和指标走向标准化？比如，现在有中性原子和离子阱，它们都会对您提出要求，您如何满足不同路线下对软件的需求？

周立： 我们软件层，对上面对用户，包括开发者和具体应用行业；对下对接硬件机器，特别考虑到目前硬件层技术路径尚未收敛。对我们来说，挑战在对上和对下两方面有所不同。对上游用户来说，他们不是那么了解和关心底层硬件的具体参数。他们希望有一个可沉淀、可重复使用的基础平台，像经典程序里的编程语言或常用的IDE环境，他们希望能在这样的环境中非常顺畅地按自己的需求编写量子程序。

现在硬件路线尚未收敛，我们需要做的是沉淀中间接口，使它们能顺利对接、易于更新。在硬件层，我们希望与各家硬件厂商、公司、企业合作，因为中间接口问题需要相互了解、共同制定。

对于上游用户，在学术界我看到了不少新探索，尝试降低开发者使用的门槛。但学术界只是一方面，因为学术界更多从理论出发。但用户真正使用时，他们有真实需求的场景，这些关注点往往是学术界无法涵盖的。因此，我认为在软件领域，目光需要从学术界转向产业界，进行真实的应用落地。

关于标准化，我们需要更长时间和更广泛用户的对接与实践。目前我们处于相对落后的局面，国际上包括美国的一些公司，如IBM及其推出的Qiskit，起步更早，现在垄断了全球约80%以上的用户。这对我们来说是巨大的挑战。但我们也有自己的优势——我们的硬件厂商。我一直认为中国的环境更有利于新企业、新技术的成熟、催化和落地。对我们来说，这是新的机遇。在这个过程中，希望我们的软件能有更大的用户粘滞度，有更多开发者参与进来。我们会在此过程中慢慢提炼用户的共同需求，在这些新需求之上，重新凝练标准。有了新需求和标准后，我们可以进一步与硬件厂商对接，看看这些共同需求如何进行专门化实现。

邹萍： 刚才四位分别从平台应用、硬件、软件等不同角度，对产业发展的成熟度做出了判断。我们也看到，量子科技产业的每个环节都在加速演进，只是研发进程和节奏不尽相同。

接下来，我们要推进一个进程，探讨整个产业链协同如何运作，以及行业卡点在哪里。包括您刚才提到的与上游沟通、在下游验证软件服务。我们先从最基础的软硬件协同说起。

接下来想请姚总和周总谈谈软硬件协同。我们了解到华翊和中科弧光已经展开了实际合作。请姚总和周总分别从各自的角度讲讲，两家在协同过程中最大的摩擦来自哪里？是接口标准、性能调优、研发节奏还是其他点？有没有具体的案例可以分享？姚总您先介绍，可以给周老师现场提要求。

姚麟： 我先介绍一下。我们之前确实与中科弧光有着很长的合作历史。例如，北京市重点实验室由中国移动牵头，我们和中科弧光都作为参与单位，在其中共同进行量子技术相关的器械研发。

在软件协同方面，正如邹老师刚才提到的，首先存在不同技术路线的区分，这可能是软件适配上面临的主要挑战。我们目前的处理方法是，把量子计算机底层的驱动、底层逻辑门对应的基础电子驱动信号抽离出来，以类似于驱动程序API接口的形式，提供给软件方调用。

虽然这能解决一定程度的通用性问题，但对于整个性能的调优还不够。因此，很多时候还是需要软件厂商进一步深入参与到序列调优过程中，这需要长期合作开展相关技术的开发和交流。

我想，在接下来相当长一段时间里，由于量子计算机本身的成熟度或行业标准不会那么完善，在软硬件协作开发方面，可能需要更多投入，这可能是接下来几年的重点。

其次，我们也在一些新技术，特别是人工智能技术方面进行相关合作。此前，大家可能更多基于硬件的性能和规则做相应的设计和开发。目前，越来越多的人工智能企业，包括AI for Science企业，利用人工智能技术驱动各种仪器设备及整个实验流程。我们也希望利用人工智能技术，实现整个量子计算机未来环境的维护和驱动。例如，前几天，QuEra刚刚发布了与Anthropic的Claude合作开展的激光稳频Agent自动化维护工作。

我们之前还尝试过其他一些更前沿、更偏探索性的合作方向。比如，我们曾和周老师尝试利用大模型做一些大型数学定理的形式化证明。虽然没有取得很理想的成果，但这些都是比较有意义的尝试。我相信未来一定会取得更多成果。

邹萍： 姚总抛出了硬件端需求。周总，您怎么回答？

周立： 硬件有各自不同的技术路线、不同特性，到具体机器，有它们具体的参数。我们最大的挑战是如何把上游用户的普遍需求编译到不同硬件上。单单编译是不够的，最关键的是其中的优化环节，需要最大程度发挥各个硬件的能力。

我们也在尝试用AI做中间的优化。以前主要靠人工方法，启发式地寻找一些特定技术。但AI在启发式方面能力非常强，可以给出一些全新的思路，更大程度发挥硬件能力。

邹萍： 其实两方都在用AI进行竞速，看哪方更快。

郑总，目前两仪万象正在加速推进中性原子整机的集成和验证。在研发过程中，遇到了哪些需要产业链协同才能解决的问题？比如光学系统、真空模块等。正好软件方、场景方、平台方都在，有没有具体的协作需求？您可以提一下。

郑春建： 原子量子计算是在上游技术突破的基础上发展起来的。如果没有激光冷却技术、没有光镊操控原子的技术，可能这条路线就不会发展到今天的地位。

现在，我们在发展整机过程中，也需要上游尤其是光电器件不断提升性能，包括更大规模、更快速度、更小体积。我们最近实现了捕获11000个原子（捕获原子的新世界纪录），在这个过程中，频准激光的激光器给我们提供了很大支持。当我们需要更大比特规模时，也需要激光器能有更大功率。另外，我们都希望设备能小型化，这也是一个趋势。小型化也需要上游元器件，尤其是激光器，能实现更小体积。总体来讲，对上游元器件有不断提升性能的需要。

除此之外，还有不断提升国产化率的需要。相对而言，原子量子计算的国产化率还是比较高的，约90%以上的设备已经实现了国产化。少数关键设备的国产替代产品在性能和稳定性上还不够理想，但一些优秀企业也在不断进步和发展。我们希望能尽快把这些缺口补齐。

在平台和生态方面，我们与平台的合作、与算法公司的合作、与应用场景的合作，都在对接过程中。希望携手共同推动产业生态的完善和成熟。

邹萍： 刚才三位也提到了软硬件之间的磨合，这是产业化的必经之路。但还有一个角色不容忽略，那就是平台方、场景落地方。

中电信量子的天眼平台需要聚合不同技术路线的量子计算机和软件工具，还要为政企客户提供量子安全服务。查总，从平台运营方的角度来看，接入异构硬件和软件栈的最大卡点是什么？这些适配成本在整体运营成本中占比高吗？另外，量子计算和量子安全目前是分开运营的，还是已经形成了协同性的对外解决方案？

查子龙： 适配硬件肯定需要一定成本。在我看来，虽然现在硬件比较多，必须有这几种路线，第一次终归是痛苦的，但做完之后，统一接口、统一标准后，后续相对没那么复杂。对我们做平台的人来说，我们想构建一个五算算力统一集合。对于最终使用者而言，他不关心最后用的是什么算力。我们希望最终通过平台的调度，自动帮他选择用经典、用离子、用原子、用超导、用光，最终实现这个目标。

最终的梦想或目标还有很长的路要走，但我们想按这个构想去做。我们已经做了几种路线适配的工作，取得了一定成效。包括在经典融合算力调度上，也在做一些软件开发工作。

我想，未来对平台运营最关键的一点是机器运行的稳定性和状态。因为量子计算机和经典计算机不同，经典计算机比较成熟，故障率非常小。但量子计算机的状态如果平台方不掌握好，对平台方和用户这一层影响会比较大。在我看来，这是未来比较大的影响因素。

作为量子计算平台，一方面，我们自己也在建设自己的硬件。了解量子计算的人都知道，很长一段时间里，量子计算都会以云平台的方式向客户提供服务，国内外皆是如此。但怎么用得更好，包括姚总和几位专家讲到的AI。在AI时代，我们也在想如何更好地把AI赋能于量子计算，未来的量智融合如何做，这也是一个非常关键的点。

刚才主持人提到天眼量子计算云平台和安全服务。一方面，天眼作为量子计算云平台，我们给中国电信量子的安全服务平台叫Q-Link。Q-Link更多做密钥安全服务，也可以与所有合作方做。我们更多做密钥服务的能力，可以与各种应用场景结合，为更多场景服务。

最后还有一个比较关键的因素：无论是传统智算还是经典计算，中间的算法和模型部分如何做量子化改造。我觉得这是必经之路——其实也挺难，因为懂量子计算的人毕竟比较少。与做经典计算的人相比，差距仍非常大。而且经典智算的大模型、融合模型远远多于量子计算。如何深度做这一融合，更好地探索其优势应用，是未来要做的一项重点工作。也希望能与所有生态合作伙伴共同做好。

邹萍： 刚才四位分别从硬件、软件和平台分享了各自的痛点