【中移智库】通信网络中量子计算应用研究报告_40页_1mb

中国移动通信网络中量子计算应用研究报告（2023年）系统分析了量子计算在通信领域的潜在价值与技术挑战。报告指出，随着5G向6G演进，通信网络面临信号处理、网络优化、业务处理和机器学习等场景的算力瓶颈问题，而量子计算凭借量子叠加与纠缠特性，有望在非结构化搜索、组合优化和矩阵运算中实现指数级加速。
在计算场景方面，物理层涉及大规模MIMO的高维矩阵运算、高频段宽带信号的复杂处理以及高精度雷达场景下的大空间搜索。网络层需解决拓扑优化、路由优化、覆盖重叠管理、容量分配及能效控制等组合优化问题。业务层则需应对多模态数据处理和AI驱动的业务优化需求。机器学习作为通信的特殊计算场景，涵盖分类、回归、聚类、降维及深度强化学习等技术。
针对计算问题，报告明确了大规模运算、优化与搜索的复杂性。例如，信道估计与MIMO预编码需处理高维矩阵运算，传统压缩感知等方法难以充分满足需求。网络优化问题如双点TSP、多小区联合优化等则面临指数级计算挑战。量子算法可针对这些场景提供解决方案，包括利用Grover算法加速搜索、HHL算法优化线性方程组求解、QAOA算法处理组合优化问题等。此外，量子机器学习算法在信号处理、用户行为分析和资源分配中也展现了潜力。
量子计算的技术路线包括超导、光量子、离子阱等，目前尚处NISQ阶段，受限于量子比特数量、纠错能力及部署环境。中国移动已发布“五岳”量子云平台，与多家量子企业合作推动算法研发，并在多小区覆盖优化、天线权值计算等场景中初步验证量子算法的可行性。例如，QUBO模型结合量子退火机求解覆盖优化问题，滤波变分量子算法优于经典方法。
报告强调量子计算对通信的潜在影响，涵盖网络能力提升、安全体系变革（如后量子密码）及算力资源革新。然而，实际应用面临三大挑战：量子硬件的纠错与稳定性、算法设计复杂性及通信场景适配性。为应对这些问题，中国移动建议分阶段推进量子计算应用，优先开展非实时计算（如网络参数优化和模型训练），逐步探索准实时及实时场景的解决方案。同时，主张联合开发通用核心算法，融合量子与经典计算优势，推动量子-经典混合算法、分布式量子计算及量子求解器等技术发展。
未来研究方向包括优化量子算法建模方法、提升算法实用性、开发适配通信特性的专用量子计算架构，并建立统一性能评估标准。报告指出，随着量子计算成熟度提升，其与通信的深度融合将加速网络智能化和算力革新，为6G时代提供关键支撑。