允中 发自 凹非寺

量子位 | 公众号QbitAI

量子计算机到底什么时候才能帮人研发新药、找到新材料？

这个应用方向被讨论了很多年，研究人员也一直在做一项基础工作：让机器能可靠地跑完更复杂的计算。

如今超导量子计算在实验中已经迈过一道重要门槛——把纠错规模做大，逻辑错误率就能随之降下来。多投入硬件资源去换更高的可靠性，这件事已经有了实验依据。

可要把纠错实验里的进展搬到更大的系统上，封装、线路和测控都得跟上。更多比特之间怎么连、控制信号怎么送进去、计算结果怎么准确读出来，得从整机设计阶段就一并考虑。

天使轮融资近亿元，正元量子要把超导量子计算机做到千比特。11月10日，这家2026年成立的公司披露了融资消息，深创投、浦东创投、德宁资本、湘江信成、深圳天使母基金等机构参与，多维资本出任独家财务顾问。它选择的技术路线，是从芯片的底层连接与控制环节下手。

本轮资金主要投向千比特超导量子计算机研发，加快三维封装、低温互连和集成测控等关键技术的验证。这几个环节能不能跟上规模扩展，也关系到芯片上的比特最终能发挥多大作用。

比特多了，整台机器都得跟上

先把“千比特”放回行业坐标里看。2023年，IBM就发布过1121比特的Condor处理器。同年推出的Heron从133比特起步，重点放在改善操作性能上。

数量要加、质量要提高，这两件事在超导量子计算里一直得同时推进。

要看一台机器的本事，还得看这些比特能以多高的精度操作、能怎么连接，以及能撑起多复杂的计算。

超导路线是在芯片上做电路，电路由电容、电感和关键的“约瑟夫森结”构成，被放在接近绝对零度的环境里。低温让电路的量子特征得以保留，其中两个能级拿来当0和1，再用精确的微波脉冲操控状态。

和普通比特不一样，量子比特还能处在0和1的叠加态，多个比特之间也能产生纠缠。这些特性是量子计算的资源，同时也带来了特殊的控制要求。

说到叠加，很多人会想到薛定谔的猫。

那个思想实验里，猫和一套由放射性原子控制的装置一起被关进盒子，原子衰不衰变决定猫的死活。要是把微观世界的叠加规律直接拿来描述整个系统，就会得出一个让人困惑的结果：猫好像既“活着”又“死去”。薛定谔借此追问的是，量子规律和日常经验到底该怎么衔接。

造量子计算机，就是要把这些规律变成可控的物理过程。研究人员得让量子状态尽量少受环境干扰，同时又得靠信号精确地操控和测量它们。超导芯片因此要工作在接近绝对零度的环境里，材料、线路和外部设备都得严格受控。

△超导量子计算机整机

就算这样，错误还是很难避免。材料缺陷、外界噪声、控制偏差，都可能影响计算；操作一遍遍累积下来，结果就可能越来越不可靠。

量子纠错的思路，是拿多个物理比特共同编码一个逻辑比特，反复检查错误留下的迹象，再据此处理。麻烦在于，纠错本身也要操作，也会引入错误。只有器件和操作的精度足够高，增加纠错资源才有望让可靠性持续改善。

中国科大关于“祖冲之三号”的研究，以及Google的Willow的研究，先后在各自的实验条件下验证了超导量子计算的关键进展：扩大表面码纠错规模，逻辑错误率随之下降。这就是“越纠越对”的意思。

量子计算机要支持更复杂的纠错和计算任务，系统就得容纳更多高质量比特，并让它们准确地协同工作。千比特整机说的通常是物理比特数量；能形成多少可靠的逻辑比特，还要看错误率、纠错方案和连接方式。

性能要求还会随运行方式变化。单独操作一个比特，和同时操作许多比特，面对的条件并不完全一样。控制信号可能影响附近的器件，多路读出也要处理相互干扰。整机得在这些操作同时进行时保持足够高的精度。

规模带来的压力，也由此传到了芯片之外。

芯片上的比特密度要是保持不变，正方形芯片边长翻一倍，面积就涨到四倍，能塞下更多比特；可信号大多从四边往外引，接线边界只多了一倍。

里面越塞越满，出口却跟不上趟。

继续把线路做细、排密，串扰、损耗和加工上的麻烦都得一并解决。出了芯片，线路还得穿过制冷设备的不同温区，既要把信号送准，又得压住带进低温端的热量。

IBM已把这类问题放进系统架构里考虑。2026年8月，该公司公开了连接并运行两个模块化低温系统的进展，新设计留出了更多布线空间，也给处理器之间的互连铺了路。一颗性能不错的芯片，得配上一套同样精密的系统才跑得起来。

国内已有一批企业在超导量子计算上持续投入，布局从芯片、测控延伸到整机和云平台。多年研发和项目实践攒下的工艺、控制与系统集成经验，也为后面扩规模打了底。

对新团队来说，千比特目标得拆成一连串工程选择。把单颗芯片做大，加工和信号引出会更难；把多颗芯片连起来，芯片之间的操作精度和系统协调又得摆平。哪条路都有代价，也都需要各自的验证办法。

正元盯住的量子芯片、信号连接与系统控制，恰好落在这些规模化难题里。

让连接改走第三个维度

正元量子的研发起点，能从郑亚锐早前的经历里看出些线索。

他在中国科学院物理研究所拿到博士学位，读博起就做超导量子计算研究。博士和博士后阶段，他都师从中国科学技术大学朱晓波教授。他曾以第一作者身份参与超导量子芯片上求解线性方程组的实验，也参与过多比特量子实验及相关布线技术的研发。

创业之前，郑亚锐在头部互联网公司主管超导量子硬件研发，带团队做芯片设计、加工与测试。联合创始人吴大超则参与过中国科大“祖冲之三号”的相关研究。

从芯片设计、工艺制造到封装、测控与系统集成，正元团队的经验铺到了量子计算机研发的多个关键环节。

这些环节怎么咬合，是整机研发的重头戏。设计参数能不能在工艺里做出来，器件是否合乎预期，测试结果又怎么回馈到下一版芯片，都得反复验证。芯片想要更灵活的控制，常常意味着加信号通道；封装得容下这些连接，低温系统则要扛住相应的负担。

国际上也有团队凭着既有经验重新挑工程切口。Qolab的创始团队里，John Martinis和Alan Ho此前参与过Google量子计算项目；创业后，公司把可重复制造和硬件集成当成重点，还与应用材料公司合作推进超导器件制造。

把实验里跑出的性能，稳定复刻到更多器件和更大的系统上，是这类研发绕不开的共同考验。

正元眼下的一项重点，是让芯片连接改走垂直方向。借助TSV，也就是硅通孔，在硅基结构中做出垂直电连接，再搭上三维集成封装，一部分信号就能从垂直方向引出。接点因此有机会铺到更大的区域，芯片主要靠边缘出线的限制也能松一松。

荷兰QuantWare的VIO架构同样在试垂直信号传输，还结合芯片堆叠和芯片间连接来扩展处理器。各家的具体结构各有各的特点，但面对的都是规模变大之后的连接问题。

换掉连接方向，只是设计上的头一步。

三维结构得有新的加工和封装来配合。连接能不能稳定造出来，线路之间会不会彼此干扰，集成之后量子比特性能保不保得住，都得一项项测。接点数量上去以后，工艺的一致性也会左右系统能否顺利组装和运行。

据郑亚锐介绍，TSV、3D集成封装和高密度集成线束的研发眼下正由正元推进，射频性能验证也同步在做。低温条件下能否形成所需的超导连接，这是超导连通性测试要回答的问题；高频信号在这些结构中的传输表现如何，则由射频性能验证进一步考察。

△正元量子微波线缆组件特写

连接建好之后，信号过一遍的损耗、反射等表现仍要测量。接下来还得把相关结构与芯片、控制和读出链路接上，看系统条件下的实际效果。

正元布局的高密度集成线束与测控系统，接着处理芯片之外的事：更多信号怎么穿过不同温区，怎样在有限空间和制冷能力下理顺，又怎么保住控制精度。

设计端也得同步跟上。比特少的时候，研究人员直接画版图，或者用脚本生成结构就行。规模一大，挪动一个器件的位置，周围线路、连接关系和加工要求都可能被牵动。正元把量子EDA纳入研发体系，用来支撑芯片设计和布线，为更大规模芯片的研发做准备。

这些研发动作，眼下已经落到具体的采购单上。

郑亚锐说，正元手里已有行波参量放大器、量子芯片等核心零部件的订单，同时正跟潜在客户谈整机需求。低噪声放大器在读出链路里担的活儿不轻：芯片送出的信号很微弱，要把它放大，还得尽量别往里掺额外噪声。

器件订单、整机需求、长期研发，三者处在不同阶段，工艺和测试上的积累却能互通。往后的交付、适配以及使用反馈，也会帮团队看清产品装进不同系统后到底靠不靠得住。

设计工具、核心器件、整机集成，正元正在搭的这几块能力，得在千比特这一档规模上同时站得住。

△正元量子行波参量放大器TWPA

从整机参数，到分子里的难题

量子计算机交到用户手上，事情才刚开头。

做材料或药物研究的人，看得会更细：算得准不准，能处理多大的体系，算出来的结果能不能帮自己定下一次实验怎么做。

量子计算之所以砸下大量资源去改硬件，原因也在这儿。叠加和纠缠给出计算资源，算法则要安排量子状态怎么演化，靠干涉把目标结果出现的概率抬上去。最后测出来仍是确定的结果，得反复运行、再作分析，答案才提得出来。有没有实际价值，要看具体任务说话。

化学与材料领域，这类任务并不缺。

一种催化剂能不能让反应在更温和的条件下发生，一种电池材料能不能更稳地存住能量，根子都在原子和电子怎么相互作用。电子如何分布，化学键如何形成或断裂，既左右物质的性质，也左右研究人员下一步怎么判断。

难就难在电子之间会彼此影响。体系一大，要把这些相互作用描述准确，计算资源可能涨得飞快。经典计算在化学和材料研究里早已挑大梁，可碰上一些复杂体系，研究人员还是得在精度和成本之间掂量。

量子计算给出了另一条路子：用 controllable 的量子系统，去模拟另一个量子系统的行为。

这类探索已经做进了具体实验。IBM与日本理化学研究所把Heron量子处理器和超级计算机“富岳”配到一起，研究铁硫簇等分子体系的电子结构。量子处理器负责出采样结果，经典超级计算机接手后续处理，两边合起来跑完整个计算流程。

这露出了一种可能的用法：量子处理器跟经典计算资源搭伙，进到科学家的研究流程里，替某些难算的步骤添一件新工具。

正元规划中的量子云平台和算力服务，指的也是这个方向。研究人员以后可以通过云平台交任务、取结果，把量子计算接进材料模拟或药物研发的流程，不必自己买设备、自己维护。

真要走通，硬件、算法、软件得一起成熟。千比特整机能给更大规模的量子纠错和计算腾出空间，研究人员可以拿它测试更大的纠错编码，也可以摸索多个逻辑比特怎么协同完成一项任务。

对正元而言，千比特整机是把芯片、连接与控制能力摆到一块儿检验的工程节点。只有更多比特能稳定地一起工作，才有条件做更大规模的纠错实验，一步步撑起更复杂的计算任务。

这些能力的长远价值，最终要落到具体的科学判断上：一条反应路径走不走得通，一种材料为什么会有某种性质，哪些候选结构值得送进下一轮实验。分子模拟更准一些，研究人员就有望在昂贵的实验开动之前，先拿到更充分的依据。

薛定谔当年用一只猫，追问量子规律怎么跟日常经验接上。如今，研究人员正试着把这些规律变成能调用的计算能力。

千比特整机是这条路上的一步：让更多算不清的物质问题得到可靠答案，帮人们弄明白材料为什么是这样，也给设计新材料找到依据。

*本文系量子位获授权刊载，观点仅为原作者所有。