人工神經擬態系統（ANS）作為人工智能的核心分支，在模式識別、數據分類等任務中展現出優異性能，但傳統電子實現方式始終受限于能效與速度瓶頸。為此，微云全息（NASDAQ： HOLO）跨界融合神經生物學、量子光學、電子工程與數學建模等多學科技術，在傳統神經形態計算基礎上實現量子級革新，提出量子增強光神經擬態計算范式——通過集成量子光學與光子處理技術，充分釋放光子多維度傳輸、超高速響應、大帶寬承載、低能耗運行的核心優勢，同時融入量子計算的并行處理特性，構建兼具高速與節能雙重優勢的新型智能計算體系。
經典計算體系長期受制于馮·諾依曼架構的固有桎梏，這種將程序指令與數據存儲合并的架構，在應對分布式大規模并行適配類任務時盡顯短板，尤其難以滿足智能神經擬態模型的高效計算需求。微云全息提出的量子增強光神經擬態范式，通過量子光子融合計算打破這一束縛：依托量子并行計算特性與光子超高速傳輸優勢，將單次計算操作的響應時間壓縮至亞納秒級別，同時構建具備自主學習能力的低功耗計算架構，為非結構化信息的實時處理提供全新解決方案。
該范式的核心運作邏輯，建立在量子增強的神經元-突觸互連機制之上，通過矩陣-向量運算實現信息的高效傳遞與處理。具體而言，人工神經元與突觸權重存儲單元的連接采用量子光互連設計，光信號由可調諧量子諧波導元件發射后，經量子增強波分復用（Q-WDM）技術實現信號放大與增強——這種技術可通過不同波長的光子攜帶獨立量子信息，實現多量子比特的并行傳輸與操控，同時利用半導體載流子累積效應強化信號穩定性，這與當前千比特級光量子計算機的核心技術路徑高度契合。
量子光互連技術的突破，有效解決了傳統神經擬態系統的長距離傳輸難題。與傳統電子電路的金屬導線連接相比，量子光子波導傳輸具有極低的信號損耗與熱損耗，且不存在電感效應與趨膚效應，可最大程度降低遠距離傳輸中的頻率相關畸變。針對神經擬態系統海量并行信號輸入輸出的特性，該范式摒棄了傳統電子點對點連接的傳輸線與主動緩沖設計，采用量子增強時分復用技術拓展帶寬邊界，構建大規模神經擬態網絡；對于無人駕駛、智能制造等對帶寬與延遲要求嚴苛的場景，則通過直接量子光子互連實現無數字轉換的低延遲響應，精準匹配高實時性計算需求。
量子糾纏特性的融入進一步強化了該范式的智能優勢。最新研究表明，神經髓鞘形成的圓柱形腔可產生糾纏光子，為神經系統的量子同步提供可能。微云全息的量子增強光神經擬態范式借鑒這一原理，通過量子糾纏調控實現神經元間的高效協同，提升信息處理的并行度與精準度；同時集成量子-經典共纖傳輸技術，通過優化系統設計規避經典強光對量子信號的串擾，實現量子計算信號與經典控制信號的高效共存，簡化系統架構的同時提升穩定性。
量子增強光神經擬態范式的提出，不僅是計算架構的技術革新，更開啟了智能計算的全新賽道。隨著技術的持續完善，該范式有望在人工智能、自動駕駛、智能制造、量子通信等多個高科技領域實現規模化應用，推動智能設備向低功耗、高響應、大規模協同的方向升級。微云全息（NASDAQ: HOLO）的這一探索，為跨學科技術融合提供了成功范式，也為突破傳統計算瓶頸、構建下一代智能計算體系奠定了核心基礎。
轉自：中關村在線
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