2026年8月3日，第五届CCF量子计算大会暨大湾区量子科学论坛在深圳开幕，这是国内量子领域规格最高、贯通创新链与产业链的年度综合盛会。

大会现场，一家成立不到三年的公司展出了最新一代测控电子学一体化解决方案和百比特级超导量子芯片。这家公司叫相干科技，2023年10月成立于北京，孵化于北京量子信息科学研究院。2026年2月，它完成超亿元Pre-A轮融资；6月又完成数亿元Pre-A+轮融资，由北京市量子基金领投。不到四个月，两轮融资，资本用真金白银投下了信任票。

但资本的逻辑从来不只是赛道热。普华资本在持续加注时给出了一个判断：“量子计算的下半场不仅是比特数的比赛，也是工程化交付的比赛。”这句话点出了量子计算产业化的核心命题：从实验室到商业化，中间隔着一道名为“工程化”的鸿沟。

中国科学院院士薛其坤也在今年的大会上提醒业界：通用容错量子计算机的研发难度极高，距离大规模商用仍需长期攻坚。量子计算的产业化窗口确实打开了，但打开的方式可能跟很多人想的不一样，它开的是一条窄门，只容得下那些能把工程化做扎实的公司。

相干科技正在穿越这道窄门。它的方式是：以芯片为根基，以测控为切口，以整机为节点，最终通往一个更大的目标——持续降低量子算力成本，让量子算力像经典算力一样嵌入千行百业，催生新一轮信息革命。

就在几个月前，图灵奖历史性地授予了量子领域，量子信息科学正式站上了计算时代的潮头。相干科技的故事，正是这个时代浪潮中一个值得解剖的样本。

这条路怎么走？芯片在什么位置？为什么是测控先跑出来？整机何时落地？这篇文章想拆解的，正是一家公司如何在这道窄门前找到了自己的身位。

芯片是长跑

理解量子计算的产业化，不妨从最底层的逻辑开始：量子芯片。

中国科学院郭光灿院士做过一个形象的比喻：如果说经典计算机是算盘，那么量子计算机就是现代的电子计算机。两者的差距，是指数级的跃迁。 

传统计算机的比特非0即1，而量子比特可以同时处于叠加状态，每增加一个量子比特，算力就翻一倍。一个含50个电子的分子，经典计算机需要处理2的50次方种状态，几乎算不动，量子计算机却天然擅长这类“量子问题”。这就是新药发现、材料科学、核聚变研发对它如此渴望的原因。

麦肯锡《2026量子技术监测》报告预计，到2035年，量子计算可为全球企业创造高达1.3万亿至2.7万亿美元的经济价值。

但算力的蓝图再宏大，也要回到工程层面。

芯片是算力的物理底座，它决定了量子计算的“上限”——能算多快、能算多大。但芯片本身不能独立输出算力，它必须与极低温环境、测控电子学、校准维护和平台软件协同，才能产生用户可用的计算结果。这就像CPU不能单独工作，必须搭配主板、内存、电源一样。

在量子芯片领域，最核心的较量围绕着一个关键指标展开：退相干时间。通俗地说，就是量子信息能在芯片上“活”多久。

量子比特就像用肥皂泡传递信息，环境噪声、温度波动、材料缺陷，任何一丝干扰都可能让信息瞬间消失。退相干时间越长，芯片执行复杂计算的时间窗口就越充裕。如果这个时间太短，还没算完结果就丢了，芯片再多的比特数也没有意义。行业公认的门槛是100微秒，跨过这条线，量子芯片才算具备了执行实用化算法的基本条件。 

相干科技选择的是钽基材料路线。与传统铝基路线相比，钽相当于一条更“干净”的信息通道，它的材料特性天然能抑制导致信息丢失的噪声干扰。基于这一平台，相干科技的百比特规模芯片实现了典型平均退相干时间超过100微秒，平均单比特门保真度超过99.9%，平均两比特门保真度超过99.5%。

这些数字的意思是：芯片上的量子信息有足够长的时间来完成复杂运算，而且每一次运算的出错率控制在千分之一以内。

如果说芯片决定了量子计算的“上限”，那么测控则决定了它的“下限”，芯片性能再强，如果没有测控系统精确操控和读取每一个量子比特，它的潜力也无法被真正发挥出来。

为什么先跑出来的是测控？

关于测控，先讲一个反直觉的事实。

不少人以为，超导量子计算机最贵的部件是稀释制冷机——能把温度降到接近绝对零度的“大冰箱”，单台售价数百万元。但真实情况是：制冷机虽然贵，可它的容量与量子比特数量不成正比。一台制冷机可以同时容纳几十甚至上百个量子比特，比特越多，平摊到每个比特上的制冷成本就越低。

真正“吃掉”成本的，是测控。

每一个量子比特都需要一套独立的操控与读取链路。测控电子学、低温线路，这些东西的数量和量子比特数呈严格的线性关系。到了百比特规模，测控在整机总成本中的占比已经超过60%；比特规模继续扩大，这个比例还会上升。测控才是超导量子计算机真正的成本大头。

但成本占比高，只是测控“先跑”的前提。

真正让它率先商业化的，是另一个更重要的原因：测控是目前唯一具备标准化产品形态、能够独立交付的环节。量子芯片需要定制设计，稀释制冷机已是成熟供应链产品，而测控系统——从微波操控到量子态读取，从低温线路到校准软件——可以做成标准化的解决方案，直接交付给高校和科研院所的量子研发团队。

为什么这套系统能标准化？因为测控本质上是在解决一个通用问题：无论量子芯片的具体设计如何，操控和读取量子比特的物理原理是相通的。就像无论什么品牌的电脑，都需要电源、主板和接口来让CPU工作，测控系统就是量子芯片的“主板”。

这解释了为什么相干科技的第一笔收入来自测控。2024年其测控业务营收300多万元；2025年增长近10倍，达到3100万元。全部收入来自测控系统销售。

但测控的意义远不止“卖设备”。在整机研发中，测控扮演着“问题闭环”的核心角色——信号产生与传输、量子态读取、校准执行、故障归因，测控系统连接着芯片、低温、电子学、软件等全部环节。测控做得越深，芯片性能越能被完整释放，整机的成本与性能空间也越大。

相干创始人兼CEO金贻荣的定义是：“测控是量子计算的灵魂。”但他紧接着说了一句更关键的话：“我把测控定位为公司路上的一段路，但绝不是终点。”

测控是通往终局的必经之路，但终局在更远处。

整机是节点，算力是终局

整机，是2026年的关键交付节点。相干科技已形成支持10至1000量子比特独立操控和测量的整机解决方案，计划年内实现自主百比特规模量子计算整机交付。

但交付一台整机，不是终点。

量子计算真正的商业化考验不在实验室，不在工厂，甚至不在交付现场，而在用户真正开始使用它的那一刻。一台量子计算机交付到客户手中，它需要的不只是能运行，还需要稳定运行、可维护、可扩展。

这意味着相干科技必须完成从产品定义到供应链管理、从质量控制到售后服务的一整套工业体系搭建。这在量子计算行业没有成熟经验可循，每一块都得自己趟。金贻荣的团队目前正在做的，正是这套从0到1的工程化体系建设。这是比研发芯片和测控更复杂、更琐碎、也更考验执行力的工作。

相干科技的长期目标，不是卖设备，而是卖算力。金贻荣在大会期间明确表示：公司正沿着从量子测控产品到整机与平台、再到量子算力服务的路径演进。

为什么必须从卖设备走向卖算力？答案就藏在前文那个反直觉的事实里——测控占了六成以上的整机成本。 

每增加一个比特，就意味着多一套测控链路，这种成本结构决定了卖设备没有规模效应。一台设备卖一千万，成本八百万，卖一百台，成本就乘以一百。边际成本几乎不下降。这就陷入了一个典型的硬件陷阱：收入随销量增长，成本也同步增长，利润率始终上不去。

只有通过算力平台实现规模化、标准化，才能将高昂的测控系统成本摊薄到每一次计算任务中。这是量子算力从昂贵走向普惠的唯一路径。

跟云计算走过的路如出一辙。早期企业自建机房，服务器、存储、网络全部自己买，成本高、效率低。后来AWS、阿里云把算力集中起来标准化输出，算力才变成按需取用的公共服务。量子算力要走的路也是同一条。

IBM对未来的判断很有参考价值：当可规模化、具备容错能力的量子计算时代真正到来时，它将以云服务的形式存在，并与传统超级计算机深度融合——量子计算会成为类似加速器的计算节点，与CPU、GPU协同运行。

相干科技将路径概括为"测控—整机—平台—生态"。面向十五五，战略核心是双重降本：降低量子计算机本身的硬件成本，同时降低用户开发和使用量子算力的时间与门槛。

但需求不会自动出现。金贻荣判断，行业重心正从实验室科研与原型机攻关，转向产业落地与工程化并重的新阶段。然而，市场的核心障碍不只是技术性能与价格，还包括产业客户尚未形成清晰的量子计算需求。他们能描述现实业务问题，却难以判断这些问题能否由量子计算处理、会带来什么变化。

这就形成了一个经典的先有鸡还是先有蛋的困局：没有足够的用户需求，算力平台无法规模化；没有规模化的算力平台，用户无法低成本试用，需求就无法被验证和激发。

相干科技破局的方式是两条腿走路：一边与北京量子院Quafu量子云平台形成战略协同，共同打造量子云服务基础设施，降低用户尝试门槛，让潜在客户在不投入巨额硬件成本的情况下就能测试量子计算的效果；另一边参与协办“Quafu杯”量子计算真机挑战赛，让量子计算进入真实的产业场景。先有标杆案例，才有需求扩散。

这是否真的能催生新一轮信息革命？在那些经典算力触及天花板的地方，量子计算正在划出新的可能性空间。 

以新药研发为例，一款新药从研发到上市平均耗时10到15年，耗资超过20亿美元，其中相当一部分时间花在分子筛选和药效预测上，本质上是在用经典计算机模拟量子世界。如果量子计算能把分子模拟的效率提升几个数量级，药物发现的时间周期可能从“年”压缩到“月”，这不仅是效率提升，而是重新定义了整个行业的研发节奏。金融领域里，组合优化若实现指数级加速，风险定价的精度和速度将不再受限于算力瓶颈。金贻荣反复强调一个观点：量子计算的出现不是要替代经典计算，而是要拓展我们现有的能力边界。

这些场景目前仍处于早期探索阶段，但它们指向同一个方向：当量子算力的成本降到足够低，它会像蒸汽机、电力、经典计算机一样，成为驱动产业变革的基础力量。

结语

量子计算正在走出实验室。但真正的产业化考验才刚刚开始。

薛其坤院士提醒业界要有“板凳坐得十年冷”的战略定力。金贻荣对此有清醒的认识，他在圆桌对话上表示：量子计算的资本热情持续时间不一定很长，所有创业公司和投资机构都要思考，量子企业未来该怎么样构建这样的能力？怎么在低谷期保持足够强的韧性、坚持下去。

透过相干科技看这条路，每一步都有商业逻辑的支撑：芯片是物理底座，决定了能做多好；测控占成本六成以上且是唯一可标准化的环节，先做测控既是技术选择也是经济选择；从卖设备到卖算力的转型，则是用平台化摊薄高成本、让算力普惠的必然路径。

这条路很长，但方向已经清晰。