理解复杂量子系统的核心难点在于其指数级增长的Hilbert 空间：仅50 个量子比特的系统就可产生远超经典计算机可高效处理的状态空间。传统方法（如张量网络）在低纠缠体系表现良好，但在高纠缠、强关联体系中计算成本急剧攀升。以机器学习、深度学习与语言模型为代表的AI 三范式，正把“不可写全、不可全算”的量子态转化为“可学、可预测”的数据问题：  
• 机器学习（ML）：擅长线性性质预测（如能量、磁化强度、相关函数），在具备局部性与能隙等条件时，可实现多项式样本复杂度的高精度预测；基于“经典影子”的核方法已在50 个量子比特的里德堡原子系统中得到实验验证。  

• 深度学习（DL）：通过神经网络自动抽取高维特征，胜任纠缠熵、保真度等非线性性质预测与量子态重建；生成式模型（如神经量子态 NQS）可充当目标态的“经典替身”，在无需反复调用真实设备的情况下生成一致测量统计。  

• 语言模型（LM）：以 Transformer 为代表的“量子基础模型”采用“预训练—微调”范式，有望在多种任务间迁移，降低新任务边际成本，成为迈向通用量子表征的候选路径。 

学习与推理流程

面向大规模量子系统的学习通常遵循“三步闭环”：  
1) 数据收集：在参数化的量子系统（如调节磁场强度、电路旋转角）下制备多组量子态，按任意POVM进行多次测量，得到比特串形式的原始观测数据；  
2) 模型训练：  
   • 判别式学习用于性质预测（输入：物理参数与测量结果；输出：目标物理量）；  

   • 生成式学习用于态/过程重建（学习测量统计分布，形成可采样的经典代理）；  

3) 模型预测与部署：分为基于测量的学习（需少量新测量输入）与独立于测量的学习（仅凭经典描述直接推断），分别服务于在线诊断与离线加速两类场景。 

典型应用与案例

• 精准预测新基态性质：用 ML 学习“参数—性质”映射，快速预测新参数点的磁化与相关函数，显著加速材料与量子多体系统的理论筛选与设计。  

• 量子硬件“体检”与校准：用 DL 分析局部测量，高效估计制备态与理想态的保真度，支撑量子设备的性能验证与误差诊断。  

• 变分量子算法的“速算教练”：构建经典代理模型，学习参数—能量映射或直接给出更优更新方向，减少在真实量子处理器上的耗时评估。  

• 自动绘制量子相图：以无监督方式识别参数空间中的物相与相变临界点，辅助探索强关联物质的新奇相。  

• AI 代理减少对量子硬件依赖：在“有界门量子电路”场景下，团队提出同时兼顾样本与计算效率的学习算法，证明线性性质的可学习性，并在60 量子比特全局哈密顿量演化上给出数值验证；进一步在国产20 量子比特超导芯片上，结合改进 AI 代理实现了非平衡 Floquet 对称性保护拓扑相的演示，显示“先学后验、少量硬件微调”的可行路径。 

双向赋能与产业趋势

“量智融合”正在形成两条互补主线：  
• AI for Quantum：在量子控制、误差校正、编译优化与算法设计中反向赋能，提升量子系统的稳定性与可扩展性；  

• Quantum for AI：量子计算为 AI 训练与推理提供潜在算力跃迁，推动更高效的学习与推理范式。  

产学研进展包括：混合专家模型提升量子态区分度25.5%、量子电路编译速度提升158 倍；量子机器学习用于单像素成像，验证低采样率下的信息优势；基于相干光量子计算机的量子训练方法显著提升玻尔兹曼机效率；杭州、合肥等地加速“量子+AI”生态落地。共识认为，未来5 年量子计算有望从实验室走向更多应用，AI 与量子计算的协同将更具必然性。 

关键挑战与行动建议

• 理论保障与可解释性：深度学习在量子任务上仍缺严格泛化与误差界，需发展兼具表达力与可证明性的模型与学习理论。  

• 数据稀缺与标注成本：高质量量子测量代价高昂，应结合经典影子、任务先验与主动学习降低样本复杂度。  

• 任务边界与算力分工：厘清“哪些任务可由经典 AI 高效完成、哪些必须依赖量子硬件”，在算法与硬件层实现协同最优。  

• 标准化与评测：建设开源数据集、统一基准与可复现实验流程，推动“量子基础模型”的稳健迭代与公平比较。  

• 工程化路径：优先在“硬件体检—算法加速—相图绘制”等可量化 ROI 的环节落地，采用“AI 代理 + 少量硬件微调”的闭环以最大化资源效率。