2025年9月12日至13日，由 《麻省理工科技评论》中国主办的EmTech China 2025全球新兴科技峰会暨50家聪明公司发布仪式在上海静安成功召开。
9月12日，会上正式发布新一届《麻省理工科技评论》年度“50 家聪明公司”榜单，北京玻色量子科技有限公司（以下简称“玻色量子”）继2021年获评之后，2025年再次荣登“50 家聪明公司”榜单！9月13日，玻色量子副总裁刘若辰上台参与以“新兴科技的下一个浪潮”为主题的圆桌对话。
今年，《麻省理工科技评论》以“突破边界”为导向，聚焦“中国未来”，从技术创新力、全球化能力和商业化能力等多个维度综合分析，审视那些“在中国诞生、由中国引领、为中国服务（In China、by China、for China）”的创新力量，通过持续的技术、范式和领域突破，预见未来有能力主导掀起中国和世界科技发展浪潮的企业。
玻色量子作为国内量子计算领军企业，也是量子技术由实验室走向产业化的推动者。玻色量子凭借自研的专用量子计算技术创新开路，结合可持续的商业模式，将中国专用量子计算技术的影响扩展至全球。此次荣登“50 家聪明公司”榜单实至名归！
玻色量子获奖证书及奖杯
再次荣登“50家聪明公司”榜单
2019年，《麻省理工科技评论》首次以“中国支点”为概念，将“50 家聪明公司”（TR50，50 Smartest Companies）评选落地中国，来寻找那些正在改变现在和有望改变未来的聪明公司。
根据《麻省理工科技评论》的定义，聪明公司应该具备两个特征：聪明地研发和使用新技术、聪明地理解市场和商业机会。自2010 年设立“50 家聪明公司”评选以来，《麻省理工科技评论》始终致力于挖掘具有全球影响力的创新企业。
玻色量子聚焦光量子技术路线，突破传统量子计算瓶颈，实现数万倍于经典计算的性能加速，已在金融、生物医药、AI 等关键垂直领域应用。建立光量子计算机制造工厂，结合高度整合的软硬件协同，迈出量子计算走向产业化的重要一步。
2025年，玻色量子连续取得一系列突破性成果。5月，玻色量子在北京科博会上首展新一代1000计算量子比特相干光量子计算机，技术处于世界领先水平。8月，重磅发布了玻色量子自研的全国首个量子玻尔兹曼机（Quantum Boltzmann Machine，QBM）及开源编程套件（Kaiwu-PyTorch-Plugin，KPP）。这是玻色量子在“量子计算+AI”领域领先实现专用量子计算实用化突破的关键成果。
9月，玻色量子重磅发布自研的可支持1000计算量子比特云服务，标志着专用量子计算正式迈向千比特规模化实用新阶段。自100计算量子比特云服务上线以来，随着广大政企、科研工作者、量子算法开发者等用户的不断增加，平台调用求解次数累计超过6800w次，覆盖院校超过900所，参与研发的开发者人数超过10000人，量子算力服务实力强劲，位居国际一流水平。
圆桌对话：新兴科技的下一个浪潮
在圆桌对话环节，《麻省理工科技评论》中国联合出版人陈禺杉主持，玻色量子副总裁刘若辰与上海奇算光启信息技术有限公司创始人、上海人工智能实验室青年科学家钟翰森，沃兰特创始人、CEO董明以“新兴科技的下一个浪潮”为主题进行了深入探讨。
陈禺杉：在您所在的领域，如果要从可行性到可靠性跨越这个鸿沟，其中最大的壁垒是什么？是技术本身还是产业链、供应链还是其他别的原因？
刘若辰：在量子计算领域，要跨越“可行到可靠”的鸿沟，最大的壁垒不是一个单一问题，从技术、人才到供应链，可能是一个复杂构象问题。其中人才是量子计算领域的突破难点，玻色量子也在一直坚持培养复合型人才。因此，量子计算要跨越到“可靠”，一定不是一个单点技术的突破，一定是集量子科学原理、配套的测控系统、关键元器件等于一体的大型的、复杂的科学装置，这款最前沿的高复杂性的量子计算机就是一项对复合型人才的巨大挑战。玻色量子也一直在坚持大力培养复合型人才，推动量子计算机从实验室走出来到商业化落地，并给我们的客户提供可靠性服务的过程。
玻色量子副总裁刘若辰现场分享
陈禺杉：量子计算从“实验突破”到“商业应用”的关键路径是什么？在AI 和量子计算结合的趋势下，您认为“AI+量子”会在哪些方向率先落地？
刘若辰：我们是专注于光量子计算的硬科技公司，我们的大部分用户是生物制药、AI、化工材料等行业领域的科研院所、上市公司等，但是我们不可能去了解所有领域的行业背景和专业知识，那如何为他们提供服务？中间其实缺了一座“桥”。所以未来产业从实验室走出来如何做商业化落地，我们要构建的“桥”就是——生态建设，我们需要更多的合作伙伴加入，和我们携手构建量子计算机到产业应用、再到我们终端用户全链条，所以我们打造了自己的量子开发者社区——开物开发者社区。所以生态建设是我们认为的量子计算从“实验突破”到“商业应用”的关键路径。
近期，我们发布了自研的全国首个量子玻尔兹曼机（Quantum Boltzmann Machine，QBM）及开源编程套件（Kaiwu-PyTorch-Plugin，KPP）。这是玻色量子在“量子计算+AI”领域领先实现专用量子计算实用化突破的关键成果。玻尔兹曼机是2024年诺贝尔物理学奖获得者杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）提出的，是一种很重要的能量神经网络，但是，基于传统GPU硬件框架训练玻尔兹曼机时，其核心采样过程（玻尔兹曼采样）的NP-Hard特性导致模型训练难以实现，反而我们自研的相干光量子计算机很擅长做这件事情，我们自研了一种结合经典AI与量子计算优势的新型生成式模型QBM-VAE，可用于数据生成、数据降维与映射、异常检测，并且在AI制药打造了首个“爆款场景”。例如在单细胞转录组学分析中，QBM-VAE可显著提升聚类精度，检测到传统方法无法辨识的新型细胞亚型（具有独特特征的新致病因素），为靶点发现提供新线索。这也是玻色量子在以实用化引领量子计算发展历程中的重要里程碑。
陈禺杉：量子计算会有很大的技术分支流，请问目前在做的技术路径跟之前会有什么不一样吗？
刘若辰：当前量子计算方向技术路线还没有完全收敛，全球比较主流的技术路线是超导、光量子、离子阱等，我们专注于光量子计算技术路线，比起其他技术路线，玻色量子自研的相干光量子计算机不需要超低温，且具有量子比特数规模大、室温稳定运行、相干时间长等多方面的优势，在短期内可实现工程化，是商用量子计算机的新兴形态。
从客户应用角度，量子计算机可分为基于逻辑门的通用量子计算机和非门型的专用量子计算机。此前，基于逻辑门的通用量子计算机是通往大规模可容错通用量子计算的发展方向，但是该路线在量子比特的稳定性、错误率、可扩展性、量子比特规模以及量子算法和软件的成熟度等方面仍存在一系列瓶颈，要实现大规模可容错通用量子计算仍需10-20年以上的时间。
而利用量子特性专用于求解特定问题的非门型的专用量子计算机——玻色量子自研的相干光量子计算机优势明显。例如，利用量子叠加等特性专注于特定问题的求解（组合优化问题等），在错误率和退相干问题上相对容易控制，减少了操作的复杂性，量子比特规模大幅度提升，目前玻色量子已在金融、生物制药、AI、交通物流等多个场景开展实用化应用。
接下来，基于玻色量子自研的量子玻尔兹曼机，玻色量子不仅引领生命科学基础研究和药物发现行业向精准、高效的研发范式加速迈进，开启AI制药新范式，还将全面推进实用化量子计算在各行各业的场景落地，助推我国国产实用化量子计算科技实力飞跃发展。
