量子计算走上桌面！“小盒子”跑通端到端，数据全程不出门
内容提要
酉术量子发布UnitarySpark异构计算底座和UnitaryLab 2.5平台，内置AI Agent，用户可用自然语言描述问题自动完成量子计算。核心是上海交大团队的“薛定谔化”原创算法，可将微分方程转为量子可执行形式。产品支持本地部署保障数据安全，预留真机接口，已与国盾量子等企业合作。
延伸解读
从“比特数”到“用起来”：量子计算落地瓶颈的转移
文章指出，量子计算新闻长期围绕比特数，但真正卡住用户的是“怎么用”。工程和科学中的连续型问题，如流体、热传导、分子模拟，很难直接转化为量子数学表达，需要研究者自行完成问题映射和模型重构。此外，云上融合路线面临数据安全和合规风险，端侧场景更要求本地部署。因此，行业缺的是统一管理异构算力并提供量子解决方案的载体，这正是UnitarySpark试图解决的问题。
自然语言驱动：AI Agent如何降低量子计算门槛
UnitarySpark和UnitaryLab内置AI Agent，用户用自然语言描述问题，Agent将其翻译成数学问题、算法参数和可执行任务，再调度底层算力。文章引用NVIDIA官网案例称，原本约12步手动编码可压缩为约3句自然语言描述，交互频次减少约75%。Agent并非聊天窗口，而是调度中枢，负责听懂问题、补齐参数、选对算法并解释结果，从而大幅降低使用门槛。
桌面级部署与真机互联：数据安全与实验闭环
UnitarySpark定位为异构计算第一代底座，将量子模拟、GPU加速、Agent交互和真机互联集成于一台工作站。推理、算法执行和数据存储均在本地完成，实验参数和模型配置不用上云，满足金融建模、药物设计等敏感场景的合规硬要求。同时预留真机接口，通过统一Circuit API连接模拟器和真实量子处理器，算法调好后可直接切换真机，代码和工具无需更换。酉术量子已与国盾量子等企业合作验证该链路。
“薛定谔化”算法：连续型问题的量子化路径
酉术量子压箱底的是上海交大团队的“薛定谔化”原创算法框架。它通过数学变换，将原本“非酉”的微分方程问题转成量子系统能直接处理的“酉演化”形式，为连续型科学计算问题提供统一量子执行路径。文章称，在高维、多尺度场景下，理论上相比经典方法有机会获得代数级甚至指数级加速。该成果入选国家自然科学基金委“十四五”优秀成果选编，是2024年数学领域唯一代表性成果，并被纳入上海交通大学2030计划。
Q&A
UnitarySpark是什么？它主要解决什么问题？
UnitarySpark是酉术量子发布的异构计算硬件底座，定位为桌面级量子计算工作台。它把量子模拟、GPU加速、Agent交互和真机互联集成在一台工作站中，解决量子计算使用门槛高、数据安全合规以及从模拟到真机执行链路不通的问题。
如何用自然语言运行量子计算？
UnitarySpark和UnitaryLab内置AI Agent。用户用自然语言描述科学问题，Agent会将其翻译成数学问题、算法参数和可执行任务，再调度底层算力自动完成计算并解释结果。例如，原本约12步的手动编码可压缩成约3句自然语言描述，交互频次减少约75%。
“薛定谔化”算法是什么？它有什么意义？
“薛定谔化”是上海交通大学量子科学计算团队提出的原创算法框架，通过数学变换将原本“非酉”的微分方程问题转成量子系统能直接处理的“酉演化”形式，为连续型科学计算问题提供统一的量子执行路径。在高维、多尺度等复杂场景下，理论上相比经典方法有机会获得代数级甚至指数级加速。该成果入选国家自然科学基金委“十四五”优秀成果选编，是2024年数学领域唯一代表性成果。
UnitarySpark如何保障数据安全？
UnitarySpark支持本地部署，推理、算法执行和数据存储全部在本地工作站完成，实验参数和模型配置不用上云。对于金融建模、药物设计等敏感数据场景，“数据不出门”是合规的硬要求。
UnitaryLab平台有哪些落地成果和合作？
UnitaryLab基于NVIDIA DGX Spark的实践入选NVIDIA官网成功案例，并进入“AI for Industry”首批能力清单，获得“2026优秀国产自主工业仿真软件”典型案例。酉术量子与上海国盾量子、上海玻色元培量子、上海中器无量量子达成战略合作，共同推进软硬件适配、硬件互联和场景验证。
如何参与UnitaryLab产品体验官计划？
注册UnitaryLab即可获得免费量子计算调用次数；在社交媒体发布产品体验或实验分享并上传截图，可领取更多免费调用次数；高传播帖或优质实验分享者将获赠“UnitaryLab产品体验官”称号及丰厚奖励。现在注册还可额外获得2000次量子计算调用。
