从芯片到千比特整机，超导量子计算还有一场硬仗

从芯片到千比特整机，超导量子计算还有一场硬仗

近亿元融资刚刚落袋

量子计算机，什么时候能帮人们研发新药、找到新材料？

这些应用被讨论了很多年，研究人员也一直在推进一项基础工作：让机器能够可靠地完成更复杂的计算。

如今，超导量子计算已经在实验中跨过一道重要门槛——扩大纠错规模，逻辑错误率可以随之下降。用更多硬件资源换取更高可靠性，已经有了实验依据。

而要把纠错实验中的进展落地到更大的系统中，封装、线路和测控就都要跟上。更多比特怎样连接，控制信号怎样送进去，计算结果怎样准确读出来，需要从整机设计时就一起考虑。

正元量子选择从芯片的底层连接和控制切入，下一阶段瞄准千比特超导量子计算机。11月10日，这家成立于2026年的公司宣布完成近亿元天使轮融资，投资方包括深创投、浦东创投、德宁资本、湘江信成、深圳天使母基金等机构，多维资本担任独家财务顾问。

本轮资金将主要用于千比特超导量子计算机研发，加速三维封装、低温互连和集成测控等关键技术验证。这些环节能否跟上规模扩展，也将影响芯片上的比特最终能发挥多大作用。

比特多了，整台机器都得跟上

先把“千比特”放回行业坐标。早在2023年，IBM就发布过1121比特的Condor处理器。同年推出的Heron则以133比特起步，重点改善操作性能。

增加数量、提高质量，一直是超导量子计算需要同时推进的两件事。

判断一台机器的能力，还要看这些比特能以多高的精度操作、可以怎样连接，以及能够支持多复杂的计算。

超导路线是在芯片上制造电路，电路由电容、电感和关键的“约瑟夫森结”构成，被放在接近绝对零度的环境里，低温的环境让电路的量子特征能被保留，其中两个能级作为0和1，再用精确的微波脉冲操控状态。

和普通比特相比，量子比特还可以处于0和1的叠加态，多个比特之间也可以产生纠缠。这些特性构成了量子计算的资源，也带来了特殊的控制要求。

提到叠加，很多人会想到薛定谔的猫。

在这个思想实验中，猫和一套由放射性原子控制的装置被关进盒子，原子是否衰变决定猫的生死。如果将微观世界的叠加规律直接用于描述整个系统，就会得到一个令人困惑的结果：猫似乎处于“活着”和“死去”的叠加状态。薛定谔借此追问，量子规律与日常经验究竟应该怎样衔接。

造量子计算机，则要把这些规律变成可控制的物理过程。研究人员需要让量子状态尽可能少受环境干扰，同时又要通过信号精确地操控和测量它们。超导芯片因此需要工作在接近绝对零度的环境中，材料、线路和外部设备都要受到严格控制。

即便如此，错误仍然难以避免。材料缺陷、外界噪声、控制偏差，都可能影响计算；操作不断累积，结果就可能越来越不可靠。

量子纠错的思路，是用多个物理比特共同编码一个逻辑比特，反复检查错误留下的迹象，再据此进行处理。麻烦在于，纠错本身也需要操作，也会引入错误。只有器件和操作达到足够高的精度，增加纠错资源才有望持续改善可靠性。

中国科大关于“祖冲之三号”的研究，以及Google的Willow的研究，先后在各自实验条件下验证了超导量子计算的关键进展：扩大表面码纠错规模，逻辑错误率随之下降。这也是“越纠越对”的含义。

量子计算机要支持更复杂的纠错和计算任务，系统还需要容纳更多高质量比特，并让它们准确地共同工作。千比特整机所说的，通常是物理比特数量；能够形成多少可靠的逻辑比特，还取决于错误率、纠错方案和连接方式。

性能要求还会随着运行方式变化。单独操作一个比特，与同时操作许多比特，面对的条件并不完全相同。控制信号可能影响附近器件，多路读出也需要处理相互干扰。整机需要在这些操作共同进行时，保持足够高的精度。

规模压力也由此传导到了芯片之外。

假设芯片上的比特密度不变，把正方形芯片的边长扩大一倍，面积变成四倍，可以容纳更多比特；但如果信号主要从四周引出，接线边界只增加了一倍。

内部越来越拥挤，出口却跟不上。

如果继续把线路挤细、挤密，还要处理串扰、损耗和加工问题。离开芯片后，线路又需要穿过制冷设备的不同温区，在准确传送信号的同时，控制带入低温端的热量。

IBM已经把这类问题纳入系统架构。2026年8月，该公司公布连接并运行两个模块化低温系统的进展，新设计增加了布线空间，也为处理器之间的连接创造条件。一颗性能不错的芯片，需要一套同样精密的系统，才能发挥作用。

国内已有一批企业持续投入超导量子计算，布局覆盖芯片、测控、整机和云平台。多年研发与项目实践积累的工艺、控制和系统集成经验，也为后续扩大规模打下了基础。

对于新团队，千比特目标需要落实为一系列工程选择。扩大单颗芯片，会对加工和信号引出提出更高要求；连接多个芯片，则需要处理芯片之间的操作精度与系统协调。不同方案有各自的代价，也需要不同的验证方法。

正元聚焦的量子芯片、信号连接与系统控制，正处在这些规模化难题之中。

把连接转向第三个维度

正元量子的研发起点，可以从郑亚锐此前的经历中找到线索。

他博士毕业于中国科学院物理研究所，自读博起便从事超导量子计算研究。博士及博士后期间，他均师从中国科学技术大学朱晓波教授。他曾以第一作者身份参与超导量子芯片上求解线性方程组的实验，并参与多比特量子实验及相关布线技术研发。

创业前，郑亚锐在头部互联网公司负责超导量子硬件研发，带领团队推进芯片设计、加工与测试。联合创始人吴大超则参与过中国科大“祖冲之三号”的相关研究。

从芯片设计、工艺制造，到封装、测控与系统集成，正元团队的经验覆盖了量子计算机研发的多个关键环节。

这些环节之间的配合，是整机研发的重要工作。设计参数能否通过工艺实现，器件是否符合预期，测试结果又怎样反馈到下一版芯片，都需要被反复验证。芯片希望获得更灵活的控制，往往意味着要增加信号通道；封装需要容纳这些连接，低温系统则要承受相应负担。

国际上，也有团队沿着既有经验，重新选择工程切入点。Qolab的创始团队中，John Martinis和Alan Ho此前参与过Google量子计算项目；创业后，公司将可重复制造和硬件集成作为重点，并与应用材料公司合作推进超导器件制造。

把实验中获得的性能，稳定地做到更多器件和更大的系统上，是这类研发工作要共同面对的考验。

正元当前的一项重点，是把芯片连接转向垂直方向。通过TSV，也就是硅通孔，在硅基结构中建立垂直电连接，再配合三维集成封装，部分信号就可以从垂直方向引出。接点因此有机会分布到更大的区域，缓解主要依靠芯片边缘出线的限制。

荷兰QuantWare的VIO架构也在探索垂直信号传输，并结合芯片堆叠和芯片间连接来扩展处理器。不同方案的具体结构各有特点，但都在处理规模扩大后的连接问题。

改变连接方向，只是设计上的第一步。

三维结构需要新的加工和封装配合。连接能否稳定制造，线路之间会不会相互干扰，集成后能否保持量子比特性能，都要逐项测试。接点数量增加以后，工艺的一致性也会影响系统能否顺利组装和运行。

据郑亚锐介绍，正元目前正在推进TSV、3D集成封装及高密度集成线束研发，射频性能验证也在进行中。超导连通性测试用于检验低温下能否形成所需的超导连接，射频性能验证则进一步考察高频信号在相关结构中的传输表现。

连接建立之后，信号通过后的损耗、反射等表现仍然需要测量。后续还要把相关结构与芯片、控制和读出链路结合，检验系统条件下的效果。

正元布局的高密度集成线束与测控系统，则继续处理芯片之外的问题：更多信号如何穿过不同温区，怎样在有限空间与制冷能力下组织起来，又如何保持控制精度。

设计端也要同步跟上。比特数量较少时，研究人员可以直接绘制版图，或者用脚本生成结构。规模扩大后，调整一个器件的位置，可能牵动周围线路、连接关系和加工要求。正元将量子EDA纳入研发体系，用于支持芯片设计和布线，为更大规模的芯片研发做准备。

这些研发工作，也开始对应到具体的采购需求。

据郑亚锐介绍，正元已获得行波参量放大器和量子芯片等核心零部件订单，并在与潜在客户洽谈整机需求。其中，低噪声放大器承担着读出链路中的重要任务：把芯片送出的微弱信号放大，同时尽量少加入额外噪声。

器件订单、整机需求和长期研发处于不同阶段，但可以共享工艺与测试积累。后续的交付、适配和使用反馈，也将帮助团队检验产品在不同系统中的可靠性。

从设计工具到核心器件，再到整机集成，正元正在建设的研发能力，需要在千比特这一规模下共同成立。

从整机参数，到分子里的难题

一台量子计算机真正交到用户手上，任务才刚刚开始。

对材料或药物领域的研究人员来说，关注点会进一步落到具体问题上：能否算得更准确，能够处理多大的体系，计算结果能否帮助决定下一次实验该怎么做。

这也是量子计算投入大量资源改善硬件的原因。叠加和纠缠提供了计算资源，算法还需要安排量子状态的演化，利用干涉提高目标结果出现的概率。最终测量得到的仍是确定的结果，需要通过重复运行和分析提取答案。能否取得实际价值，要由具体任务来检验。

在化学与材料领域，这样的任务并不缺少。

一种催化剂能否让反应在更温和的条件下发生，一种电池材料能否更稳定地储存能量，都与原子和电子之间的相互作用有关。电子怎样分布，化学键怎样形成或断裂，会影响物质的性质，也会影响研究人员接下来的判断。

困难在于，电子之间会相互影响。体系变大后，精确描述这些相互作用所需的计算资源可能迅速增加。经典计算已经在化学和材料研究中发挥重要作用，但面对一些复杂体系，研究人员仍要在精度和计算成本之间作取舍。

量子计算提供了一种新的研究手段：利用受控的量子系统，模拟另一个量子系统的行为。

这类探索已经进入具体实验。IBM与日本理化学研究所将Heron量子处理器与超级计算机“富岳”结合，研究包括铁硫簇在内的分子体系电子结构。量子处理器提供采样结果，经典超级计算机承担后续处理，共同完成计算流程。

它呈现出一种可能的使用方式：量子处理器与经典计算资源协同，进入科学家的研究流程，为其中某些难算的步骤提供新的工具。

正元规划中的量子云平台和算力服务，也指向这一方向。研究人员未来可以通过云平台提交任务、获取结果，将量子计算接入材料模拟或药物研发流程，无需亲自购买与维护设备。

要走到这一步，硬件、算法和软件还需要共同成熟。千比特整机能够为更大规模的量子纠错和计算提供空间，让研究人员测试更大的纠错编码，并探索多个逻辑比特如何共同完成任务。

对正元来说，千比特整机是把芯片、连接与控制能力放到一起检验的工程节点。更多比特能够可靠地共同工作，才有条件开展更大规模的纠错实验，逐步支持更复杂的计算任务。

这些能力的长远价值，会落到具体的科学判断中：一条反应路径是否可行，一种材料为什么表现出特定性质，哪些候选结构值得进入下一轮实验。更准确的分子模拟，有望让研究人员在昂贵的实验开始之前，就获得更充分的依据。

薛定谔曾用一只猫，追问量子规律如何与日常经验衔接。今天，研究人员正尝试将这些规律变成可调用的计算能力。

千比特整机是这条路上的一步：让更多难以算清的物质问题获得可靠答案，帮助人们理解材料为何如此，也为设计新的材料找到依据。

*本文系量子位获授权刊载，观点仅为原作者所有。

版权所有，未经授权不得以任何形式转载及使用，违者必究。

千比特整机 正元量子 超导量子计算

· Agent自演进驶入“双轨时代”！openJiuwen首发TTSE经验学习框架2026-11-10

· DeepSeek带火稀疏计算，国产芯片公司加速突围：这家公司又融近10亿2026-11-06

· 不靠堆砌数据，让机器人看懂真实物理世界 | 招商局狮子山实验室发布「驭物™ Lion-ER-35B-A3B」具身推理模型2026-11-04

· 让Agent首次拥有“视听双流记忆”：openJiuwen Agent-Memory看懂长视频，关键事件一个不落2026-11-04