中移智库2024移动网络中量子计算应用能力评测白皮书1.035页_2mb

移动网络发展面临的算力挑战：移动网络正从通信网络向信息网络升级，融合通信、感知、计算和智能功能，在信号处理、网络优化、AI模型训练与大数据处理领域面临算法与算力瓶颈。例如，去蜂窝网络和超大规模MIMO需处理高维矩阵运算及最大似然检测等复杂计算，500小区联合覆盖优化和100用户同频调度问题属于非多项式级复杂度的组合优化难题，经典算法难以给出最优解。AI大模型训练与推理需求激增，如生成视频需耗费大量算力资源（2000张H100 GPU运行1个月），导致成本高昂。

量子计算的机遇与挑战：量子计算基于叠加、纠缠等效应，理论具备解决特定问题（如搜索、模拟、大数分解）的加速优势，但当前仍处于NISQ（含噪中等规模）阶段。其技术挑战包括量子比特数量少、门保真度不足、算法性能缺乏理论证明、经典数据量子编码困难及量子-经典系统集成难题。应用挑战涉及量子算法与实际问题的适配性、现有计算机性能边界及部署环境限制。

量子计算应用能力评测框架：框架分为硬件、算法、扩展、部署及应用成熟度五个维度。物理指标如量子比特相干时间、门操作时间、量子体积等用于评估硬件性能；算法指标涵盖时间复杂度、保真度、加速因子等；扩展能力关注量子比特数量增加与系统互联性；部署能力需匹配物理空间、能耗、温控等环境需求。应用成熟度分为五个等级：等级0（无应用能力）、等级1（教学级）、等级2（科研级）、等级3（试点级）、等级4（商业级）。

评测方法与标准化需求：评测需通过基准测试（如随机基准测试、交叉熵基准测试）和方案测试（基于实际场景验证）实现，重点关注计算速度、精度、规模及能效。标准化工作需解决三大问题：1）明确综合能力指标（如将计算任务完成时间定义为应用层面指标）；2）统一评测方案（包含智能工具嵌入标准）；3）构建通用评测工具以适应移动网络复杂场景。当前标准化面临产业不成熟、技术路线多样、指标动态变化等挑战，需通过产业联盟和行业标准制定推动统一。国际组织如ISO/IEC量子技术委员会、ITU、NIST等已开展相关标准化研究，国内则需依托全国量子计算与测量标准化技术委员会等机构推进标准制定。未来需进一步完善性能指标体系，评估量子计算的经济性与部署可行性，并拓展评测维度以支持网络与量子计算的深度融合。