更值得驕傲的是，自2023年5月正式發布首代產品以來，相干光量子計算機已累計突破3000萬次計算!這不僅刷新了國內量子計算公司的計算服務紀錄，更以雄辯的數據表明玻色量子在實用化專用量子計算領域的技術實力與應用水平，已穩居國內頂尖，并達到全球領先行列!

數據統計，2025年Q2季度相干光量子計算機全球開發者用戶占比52%，科研院校用戶占比30%，合作企業用戶占比18%。截至目前，玻色量子為全球科研院校、優秀合作企業、開發者們提供線下真機測試與驗證、云服務等多種計算服務，全面覆蓋生物制藥、能源電力、人工智能、金融、汽車、交通物流、氣象預測等行業領域。

亮眼數字的背后，無疑代表著玻色量子的相干光量子計算機已然集高效、穩定、實用于一體;海量計算的背后，無疑代表著國內專用量子計算機強悍的實用化技術實力，量子計算正切實解決著經典計算機難以應對的大規模高復雜性問題，為用戶創造真實的科研和實用價值。

玻色量子作為國內率先突破量子計算實用化、商業化的行業引領者，以實用化專用量子計算真機算力為基石，持續專注于“量子計算+”生態建設，構建全鏈路產業生態創新體系，探索實用化量子計算產學研用新路徑。

在硬件產品研發方面，自2023年5月以來，玻色量子已接連發布三代相干光量子計算機。在2025科博會上，玻色量子展出研發中的1000專用量子比特相干光量子計算機，這是國內首個突破千比特規模的專用光量子計算機，作為國內可8h穩定運行的千比特級量子計算機，它具有更強的計算能力、更廣泛的應用前景和更強的擴展性。

玻色量子研發中的1000專用量子比特相干光量子計算機

在“量子計算+生物制藥”領域，玻色量子聯合上海交通大學張健教授研究團隊提出了網格點匹配和原子特征匹配算法模型。研究表明，相干光量子計算機的求解速度比傳統計算機快1000倍，該研究提出的算法模型可顯著提升未來藥物虛擬篩選效率和準確率。

在生態合作上，玻色量子還和廣州國家實驗室、中山大學藥學院、北京腫瘤醫院、清華長庚醫院等在蛋白質結構預測、分子相似性篩選、多肽對接、變構位點預測等場景展開實用化量子計算應用探索。玻色量子還構建了“藥企-高校-醫院-國家實驗室”四位一體合作體系，未來與頂級高校、醫院及藥企攜手展開深度合作，加速推進藥物開發和臨床驗證的進程。

在“量子計算+人工智能”領域，玻色量子聯合清華大學李升波教授研究團隊，提出一種專用于前饋神經網絡訓練的量子經典-混合加速算法——使用相干量子計算機的多層前饋神經網絡訓練方法。通過相干光量子計算機真機，可在毫秒內解決大規模的二進制優化問題，這是國際首個可以在相干光量子計算機上訓練多層神經網絡的算法。

2025年6月，國務院參事、清華大學信息科學技術學院院長、北京信息科學與技術國家研究中心主任、中國人工智能學會理事長戴瓊海、玻色量子創始人&COO馬寅以及國家萬人計劃領軍人才、國家科技創新人才、廣州市杰出人才、緯德信息董事長尹健攜手發布“‘CAAI-玻色’量子計算應用創新基金”，這是由中國人工智能學會與我國量子計算公司首次發起的“量子計算+AI”揭榜掛帥項目，也是量子計算首次融入人工智能生態圈的標志性起點。

戴瓊海理事長、玻色量子創始人&COO馬寅、緯德信息董事長尹健共同參與點亮儀式

量子計算與AI的協同發展正成為科技前沿的重要趨勢，玻色量子研究團隊基于相干光量子計算機針對“量子原生AI”——量子玻爾茲曼機神經網絡——開創了新的訓練方法。這一創新方法巧妙利用了Ising模型與玻爾茲曼機在數學上的等價性，解決了經典玻爾茲曼機因高復雜度而無法高效訓練的難點。玻色量子提出的基于相干光量子計算機的量子訓練方法，以量子采樣替代傳統的Gibbs Sampling方法，大幅提升了玻爾茲曼機的訓練效率，展現了“量子+AI”的深度融合。

此次單季度突破1000萬次計算、累計突破3000萬次計算的卓越佳績，是玻色量子發展史上的璀璨篇章，更是我國“量子計算+”生態蓬勃發展的序曲，以玻色量子為代表的國產化量子算力已然在全球量子計算產業化應用的角逐中占據領先地位!玻色量子期待越來越多的優秀合作伙伴加入我們，共建“量子計算+”生態，共赴算力革命新征程!