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？

这类应用被讨论了很多年，研究人员也一直在推进一项基础工作：让机器能够可靠地完成更复杂的计算。

如今，超导量子计算在实验中已经跨过一道重要门槛——扩大纠错规模，逻辑错误率可以随之下降。用更多硬件资源换取更高可靠性，已经有了实验依据。

不过，纠错实验里跑出来的结果要搬进更大的系统，封装、线路和测控三样都得同步跟上。比特数量多了怎么互联，控制信号如何送达，计算结果又该怎样准确读出，整机设计阶段就得把这些一并算进去。

正元量子选的路子，是从芯片最底层的连接与控制做起，下一步盯的是千比特超导量子计算机。11月10日，这家2026年成立的公司对外宣布近亿元天使轮融资到账，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投资，独家财务顾问由多维资本担任。

钱主要花在千比特超导量子计算机的研发上，推动三维封装、低温互连和集成测控这几项关键技术的验证提速。这些环节跟不跟得上规模扩张，直接关系到芯片上的比特最后能释放出多少能力。

比特多了，整台机器都得跟上

先把“千比特”放回行业坐标。早在2023年，IBM就发布过1121比特的Condor处理器。同年推出的Heron则以133比特起步，重点改善操作性能。

增加数量、提高质量，一直是超导量子计算需要同时推进的两件事。

判断一台机器的能力，还要看这些比特能以多高的精度操作、可以怎样连接，以及能够支持多复杂的计算。

超导方案的做法是在芯片上做出电路，电容、电感加上关键的“约瑟夫森结”组成这些电路，整体置于接近绝对零度的环境之中。低温保住了电路的量子特性，取其中两个能级当作0和1，再用精确的微波脉冲去操控状态。

量子比特跟普通比特不一样，它还能停在0和1的叠加态上，多个比特之间也能形成纠缠。量子计算的资源正来自这些特性，特殊的控制要求同样由它们带来。

提到叠加，很多人会想到薛定谔的猫。

这个思想实验里，一只猫连同受放射性原子操控的装置一起被关进盒子，猫是死是活取决于原子衰变与否。假如把微观世界的叠加规律直接拿来描述整个系统，结论会让人摸不着头脑：猫好像同时“活着”又“死去”。薛定谔想借它追问的是，量子规律和日常经验到底该怎么接上。

造量子计算机，就是把这些规律转成能控制的物理过程。研究人员一方面要让量子状态尽量少受环境打扰，另一方面又得靠信号对它做精确操控和测量。所以超导芯片必须运行在接近绝对零度的条件下，材料、线路和外部设备全都要严加控制。

△超导量子计算机整机

即便如此，错误仍然难以避免。材料缺陷、外界噪声、控制偏差，都可能影响计算；操作不断累积，结果就可能越来越不可靠。

量子纠错的思路，是拿多个物理比特一起编码出一个逻辑比特，不断排查错误留下的痕迹，再按痕迹去处理。难办的地方在于，纠错动作本身也要操作，操作就会带进新错误。器件和操作的精度得足够高，往纠错上堆资源才有可能让可靠性一路变好。

中国科大“祖冲之三号”的研究，和Google的Willow的研究，各自在其实验条件下先后验证了超导量子计算的关键进展：表面码纠错的规模一扩大，逻辑错误率就跟着往下走。所谓“越纠越对”，说的就是这个。

量子计算机要想扛住更复杂的纠错和计算任务，系统就得装下更多高质量比特，还得让它们准确地协同工作。千比特整机通常指的是物理比特的数目；究竟能形成多少可用的逻辑比特，则要看错误率、纠错方案和连接方式。

运行方式一变，性能要求也跟着变。只操作一个比特，和同时操作一大堆比特，面临的条件并不一样。控制信号可能干扰旁边的器件，多路读出也得应付彼此之间的串扰。整机要在这些操作同时展开时，仍把精度维持在足够高的水平。

规模压力也由此传导到了芯片之外。

若比特密度维持原样，正方形芯片边长翻番、面积涨到四倍，能塞进更多比特；可信号大多从四边引出，接线边界只跟着翻了一倍。

里面越挤，出口反而越不够用。

硬把线路做细做密，串扰、损耗、加工这几关都得过。出了芯片，线路还要穿过多道温区，既要送准信号，又得压住带进低温端的热量。

IBM已把这类麻烦写进系统架构。2026年8月，该公司对外介绍连接并运行两套模块化低温系统的进展，新设计留出更多布线空间，也为处理器之间的互连铺路。芯片本身再好，也得配上一套同样精密的系统才转得起来。

国内一批企业这些年一直在超导量子计算上投入，芯片、测控、整机、云平台都有布局。研发和项目里攒下的工艺、控制与系统集成经验，成了后面扩规模的底子。

对新团队来说，千比特得拆成一连串工程取舍。把单颗芯片做大，加工和出线更难；把多颗芯片连起来，芯片间的操作精度和系统协同又成新课题。路子不同，代价不同，验证办法也不同。

正元盯住的量子芯片、信号连接与系统控制，恰好落在这堆规模化难题里。

让连接改走第三个维度

正元量子的技术起点，能从他此前的履历里看出些线索。

郑亚锐博士出自中国科学院物理研究所，读博起就扎进超导量子计算。博士和博士后阶段，他均师从

出来创业前，郑亚锐在一家头部互联网公司主管超导量子硬件研发，带队做芯片设计、加工和测试。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。

芯片设计、工艺制造、封装、测控、系统集成——量子计算机研发的几个关键环节，正元团队都有人干过。

整机研发很大一部分功夫，花在让这些环节互相咬合上。设计参数工艺能不能做出来，器件是否达到预期，测试结果又怎么喂回下一版芯片，都得一遍遍验。芯片想要更灵活的控制，往往就得多加信号通道；封装得把这些连接装进去，低温系统还得扛住随之而来的负担。

国外也有团队凭原有经验另挑工程切口。Qolab创始团队里，John Martinis和Alan Ho此前参加过Google量子计算项目；公司成立后把可重复制造和硬件集成当重点，还与应用材料公司联手推进超导器件制造。

把实验里跑出的性能，稳稳复制到更多器件、更大系统上，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。它用TSV（硅通孔）在硅基结构里做垂直电连接，再搭上三维集成封装，一部分信号就能从竖直方向引出。接点因而有望铺到更大面积上，不再全挤在芯片边缘。

荷兰QuantWare的VIO架构同样在试垂直信号传输，并把芯片堆叠和芯片间互连结合起来扩处理器。各家方案结构不一样，要解决的却都是规模变大后的连接问题。

换方向只是设计上的头一步。

三维结构还得配上新的加工和封装。连接能不能稳定做出来，线路之间会不会打架，集成之后比特性能保不保得住，每一项都要测。接点一多，工艺一致性就直接关系到系统能不能顺利装起来、跑起来。

郑亚锐说，正元目前正推进TSV、3D集成封装和高密度集成线束的研发，射频性能验证也在同步做。超导连通性测试看的是低温下能不能形成需要的超导连接，射频性能验证则进一步看高频信号在这些结构里传得怎么样。

△正元量子微波线缆组件特写

连接通了以后，信号过后的损耗、反射等表现照样得量。再往后，还要把相关结构与芯片、控制及读出链路拼到一起，看系统条件下的实际效果。

正元布下的高密度集成线束与测控系统，接着处理芯片外面的问题：更多信号怎么穿过不同温区，怎么在有限空间和制冷能力里排布，控制精度又怎么保住。

设计端同样得跟上。比特少的时候，研究人员手画版图或用脚本生成结构都行。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提前做准备。

这些研发动作，如今已逐渐落到具体的采购单上。

郑亚锐称，正元已经拿到行波参量放大器和量子芯片等核心零部件的订单，同时正与潜在客户沟通整机采购事宜。低噪声放大器在读出链路里挑着大梁：芯片送出的微弱信号要靠它放大，过程中还得尽量不掺进额外噪声。

器件订单、整机需求与长期研发分处不同阶段，可工艺和测试上的积累是共用的。接下来的交付、适配以及用户反馈，也会让团队看清产品在不同系统里到底稳不稳。

设计工具、核心器件、整机集成，正元正在搭建的这几块能力，都得在千比特这个量级上同时站得住。

△正元量子行波参量放大器TWPA

从整机指标，到分子层面的难题

一台量子计算机交到用户手里，事情才刚开头。

材料或药物领域的研究人员，目光会落到更具体的地方：算得够不够准，能处理多大的体系，算出来的结果能不能帮他们决定下一步实验怎么做。

量子计算之所以砸下大量资源去改硬件，原因也在这里。叠加和纠缠带来的是计算资源，算法则要安排量子状态怎么演化，借干涉把目标结果的概率抬上去。最后测量得到的还是确定结果，得靠反复运行和统计分析把答案提出来。有没有实际价值，终究要由具体任务说了算。

在化学与材料领域，这类任务并不少见。

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储存能量，说到底都和原子、电子之间的相互作用有关。电子怎么分布，化学键怎么形成、怎么断裂，既影响物质的性质，也影响研究人员下一步怎么判断。

麻烦在于电子之间会彼此影响。体系一大，要精确描述这些相互作用，计算资源可能蹭蹭往上涨。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做取舍。

量子计算给出了另一条路：用一个受控的量子系统，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和日本理化学研究所把Heron量子处理器与超级计算机“富岳”搭在一起，研究铁硫簇等分子体系的电子结构。量子处理器负责给出采样结果，经典超级计算机接手后续处理，两边合力跑完整个计算流程。

这展示出一种可能的用法：量子处理器和经典计算资源配合，嵌进科学家的研究流程，替其中某些难算的环节提供新工具。

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

要走到那一步，硬件、算法和软件得一起成熟。千比特整机能为更大规模的量子纠错和计算腾出空间，让研究人员去测试更大的纠错编码，也去摸索多个逻辑比特如何协同完成一项任务。

对正元而言，千比特整机是一个工程节点，把芯片、连接和控制能力搁到一块儿检验。只有更多比特能可靠地一起工作，才有条件做更大规模的纠错实验，一步步支撑起更复杂的计算任务。

这些能力的长远价值，最终会体现在具体的科学判断上：某条反应路径走不走得通，某种材料为何表现出特定性质，哪些候选结构值得进入下一轮实验。更准确的分子模拟，有望让研究人员在昂贵的实验开动之前，就拿到更充分的依据。

薛定谔当年用一只猫，追问量子规律如何与日常经验接上。今天，研究人员正试着把这些规律变成可以调用的计算能力。

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，帮人们理解材料为何如此，也为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。