量子人工智能：破解算法瓶颈与跨领域应用的融合难题 | CQCC2025专题分会

第四届CCF量子计算大会（CQCC2025）将于7月21-23日在成都举办。其中专题分会“量子人工智能：破解算法瓶颈与跨领域应用的融合难题”将于7月21日登场，聚焦量子计算与人工智能交叉领域的关键问题，探讨混合量子-经典算法、张量网络学习、量子自动学习等方法如何助力AI突破经典计算瓶颈，推动智能技术升级。

CQCC2025大会为期三天，以“量子计算融合人工智能赋能千行百业”为主题，将汇聚量子计算与人工智能领域的权威专家，从学术研究、人才培养、产业应用、标准制定等多维度全方位探索量子计算与量子科技这一具有战略意义的未来产业，呈现学术、技术和产业等方面精彩内容，搭建高水平交流平台。

大会特邀薛其坤、苏刚、丁津泰、翟荟、张潘、王磊、苏晓龙、邓东灵等知名院士、专家作大会报告。并举办多场精彩专题分会。

在学术层面，大会将从量子计算机全系统视角出发，设置涵盖理论算法、软硬件结构、物理实现等方向的十余个专题分会，包括量子智能计算、天然量子比特实现技术（冷原子、离子、光子等）、人造量子比特实现方案（超导、半导体等）、量子计算理论与算法、量子软件及体系结构等核心议题。为扶持新生代科研人才，本届大会特别增设青年学者分会，并专门组织量子计算博士及学生分会。

在产业与标准领域，大会将聚焦量子计算工程化应用及其与传统计算产业的协同互动等主题，举办高规格产业分会与专业展览。结合量子计算安全、量子通信与量子人工智能等前沿技术热点，同期举办“量子计算应用生态与产业大会”，促进技术深度融合与产业落地实践；深入探讨量子计算领域最新突破与未来发展趋势，助推量子计算相关领域的学术交流、协同创新和产学研深度合作，共同促进我国量子计算与计算机学科的协同发展。

CCF杰出会员，上海交通大学，教授

CCF杰出会员/杰出讲者，上海交通大学人工智能学院教授。国际模式识别学会会士。主持承担科技部2030新一代人工智能重大项目、基金委人工智能优秀青年基金项目、重大研究计划项目，教育部深度学习资源建设首席专家。曾任IBM研究院首席研究员。获得省部级一等奖、CVPR24最佳论文候选、IEEE CS人工智能新星奖等荣誉。主要研究兴趣为机器学习及交叉应用。

天津大学，教授，计算机学院副院长

张鹏，教授、博士生导师、计算机学院副院长，入选国家级青年人才计划。长期致力于自然语言处理、信息检索、大语言模型，及量子人工智能交叉学科研究方向，近期关注多模态大语言模型的小型化、量子机器学习等前沿方向。已发表Nature Communications、ACM TOIS、ICML、NeurIPS、ACL、SIGIR、AAAI、KDD等高水平论文百余篇。获得欧洲信息检索会议ECIR 2011 Best Poster Award，国际信息检索顶级会议SIGIR 2017 Best Paper Award Honorable Mention，SMP首届机器人群聊大赛一等奖。曾任CCF YOCSEF天津2023-2024学术委员会主席。

上海交通大学 助理教授

于2024年获得美国加州大学圣塔芭芭拉分校计算机科学博士学位，师从丁雨飞教授。在此之前，分别于2017年和2020年在浙江大学获得学士与硕士学位。研究方向聚焦于量子计算与量子信息理论，致力于推动量子计算机体系结构与软件系统的协同设计，尤其关注如何利用量子纠错、量子通信等理论成果提升量子编译效率与系统鲁棒性。他的研究涵盖量子编译与系统、量子体系结构、量子算法、量子机器学习，以及量子纠错编码与量子网络通信等多个前沿课题。

清华大学，特别研究员

清华大学交叉信息研究院特别研究员，博士生导师，海外高层次人才青年项目、国家杰出青年科学基金获得者。2007年获南开大学物理、数学双学士学位，2015年博士毕业于美国密西根大学，博士论文获“Kent M. Terwilliger Memorial Thesis Prize”奖。2015-2018年在马里兰大学联合量子研究所从事博士后研究，2018年回国入职清华大学。现任剑桥大学出版社杂志Research Directions: Quantum Technologies执行编辑，njp Quantum Information副编辑，Communications in Theoretical Physics、Quantum Review Letters编委。2021年获天津市自然科学一等奖（第二完成人），2022年获年度清华大学“先进工作者”称号。主要研究方向为量子人工智能，在Nature, Nature/Science子刊，PRL/PRX等期刊上发表论文百余篇。

报告主题：量子自动学习：具备可证明与可解释训练能力的范式

摘要：量子人工智能（Quantum Artificial Intelligence）是一个融合量子计算与机器学习的新兴前沿研究领域，具有彻底变革人工智能技术的巨大潜力。然而，这一领域仍处于早期阶段，面临着诸多阻碍其可扩展性与实际应用的基础性挑战。在本次报告中，我将首先简要介绍量子人工智能及其在扩展过程中所遇到的挑战。接着，我将提出一种名为“量子自动学习（quantum automated learning）”的新范式，该范式能够绕过这些挑战。这种方法本质上无需梯度计算，具备良好的可扩展性，并拥有可证明和可解释的训练能力。我还将通过两个具体示例——包括对真实图像和量子数据集的分类任务——来展示该方法的有效性与样本效率。

重庆邮电大学，副教授

重庆邮电大学电子科学与工程学院副教授，硕士生导师。于2015年获得北京航空航天大学电子科学与技术博士学位，曾在新加坡南洋理工大学、新西兰奥塔哥大学和墨西哥蒙特雷科技大学做访问学者，主要研究量子机器学习和量子图像处理。在IJCAI、Quantum Information Processing等学术期刊发表论文30余篇，以第一作者于科学出版社出版专著《量子图像处理及其实现方法》，授权发明专利10余项，主持国家自然科学基金1项，省部级科技项目5项。

报告主题：基于粒球计算的量子机器学习

摘要：粒度计算是一种高效、可扩展的计算方法，近两年来在量子机器学习中展现出广泛的应用前景。本报告首先介绍粒球计算的意义、粒球的生成方法，然后介绍基于粒球的量子机器学习算法，最后详细展示基于粒球的量子近似KNN算法的实现流程并对算法的时间复杂度进行分析。

CCF杰出会员、CCF量子计算专委会执委，中南大学，教授，电子信息学院副院长

CCF杰出会员、CCF量子计算专业组执委，中南大学电子信息学院副院长，湖南省自然科学基金杰出青年基金获得者，长沙市杰青。主要研究方向包括量子计算、量子机器学习、量子密码、网络与信息安全等。主持国家自然科学基金3项、湖南省自然科学基金、CCF-百度松果基金等10余项。在国内外重要学术期刊IEEE TPAMI、TKDE、TIFS、TCYB、TNNLS、SCIENCE CHINA Information Sciences等发表学术论文60余篇，出版学术专著1部（国家出版基金项目）。获2023年国家级教学成果二等奖、2022年湖南省高等教育教学成果一等奖、2016年湖南省自然科学二等奖、2015年湖南省优秀博士学位论文等。

报告主题：NISQ时期的量子机器学习与量子神经网络测试

摘要：量子计算作为一种遵循量子力学规律调控量子信息单元进行计算的新型计算模式，可利用量子纠缠和量子叠加特性，在理论上实现对经典算法的指数级加速效果。当前量子计算的发展处于含噪声中规模时期（NISQ），应用于机器学习和相关任务的混合量子经典模型与算法得到较快发展。我们提出了量子机器学习系统的层次架构，从量子机器学习系统表征的角度对现有的量子机器学习方法进行梳理，系统性地分析和讨论了其中的关键问题与挑战。此外，还将介绍纠缠导向的量子对抗测试方法，该方法能够生成深度激活量子纠缠神经元的测试样本，从而揭示量子神经网络中潜在的安全漏洞与缺陷，为提高量子深度学习系统的安全性与鲁棒性提供理论支撑。

首都师范大学 教授

冉仕举，首都师范大学物理系，教授，博士生导师，主要研究量子多体物理、张量网络理论与方法、量子信息与量子计算、量子机器学习；在PRL等学术期刊发表论文53篇，提出的树状幺正张量网络机器学习相关论文获国际高被引奖；以第一作者于Springer出版社出版英文专著Tensor Network Contractions，独立出版中文著作《张量网络》。

报告主题：基于张量网络的量子启发机器学习

摘要：张量网络作为高效表示多体量子态的工具，近年来在量子启发机器学习中展现出广泛的应用前景。本报告将从量子概率性生成与参数压缩两方面，介绍基于张量网络的量子启发机器学习方法，并探讨其在量子-经典混合机器学习架构中的关键作用。

深圳国际量子研究院 研究员

贺煜，深圳国际量子研究院/合肥国家实验室研究员，主要研究方向为半导体量子计算、量子模拟、量子芯片。硅基量子计算团队带头人、2020年度《麻省理工科技评论》评选“35岁以下科技创新35人”、主持多项国家自然科学基金委、科技部和地方项目，工作曾入选“2019年全球十大量子计算实验”以及“2017年中国十大科技进展新闻”，曾获得中国科学院院长特别奖，为广东省物理学会理事。共发表30篇SCI论文，总引用5500多次，H因子22。

报告主题：硅基逻辑比特的VQE水分子基态求解实验验证

摘要：硅基量子计算是目前比较有潜力的一类量子计算体系。在基于掺杂原子的硅基量子计算方面，之前20年取得了长足进步。下一阶段的核心是研发面向大规模可扩展的容错量子计算。在这里，我将介绍硅基单原子量子计算芯片的系列原子制造技术；进而，将介绍最近基于该技术首次实现的多比特量子纠缠态制备、量子错误探测和纠错、逻辑量子比特制备、通用逻辑门的物理实现，以及基于逻辑比特和逻辑门实现的首个水分子基态求解VQE算法演示。

在6月30日之内注册均享早鸟票价，欢迎访问官网或扫描下方二维码报名参会。大会信息及动态将陆续在大会官网更新：

https://ccf.org.cn/cqcc2025。

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