2026年上半年，国内量子产业腰部企业迎来重要成长窗口期。国光量子、量旋科技、图灵量子等接连完成大额融资，资本形成“国资托底、产业赋能、民资跟投”的稳健生态格局。量子科技加速从实验室技术迈入规模化商用周期。

  其中，北京中科国光量子科技有限公司（下称“国光量子”）连续落地A轮、A+轮两轮融资，其中A+轮融资由电力产业龙头金冠电气领投。公司聚焦量子安全、量子精密测量两大核心赛道，已在新型电力系统、政务、金融场景形成独家落地优势。

  与此同时，国光量子开创“量子+AI”量智融合新范式，推出面向量子科研全流程的AI驱动型量子计算智能实验平台、面向量子计算的多智能体操作系统——夸米（QuantaMate OS），实现量子科研全链路智能化，以完备量智融合生态领跑赛道，加速科研成果落地转化。

  围绕量子技术产业化实践、商业化路径探索等行业焦点，近日，国光量子创始人、董事长赵义博接受《新华量子访谈》专访，详解公司从理论认知到产业落地的思考。

  产业化第一问：“比传统好在哪”

  理论的精妙，未必等于应用的必然。

  赵义博坦言，以信息安全加密领域为例，上世纪70年代末数学家提出的RSA加密体系，除量子计算机外长期难以破解。此后经典密码领域又推出多款后量子加密（PQC）算法，意味着行业并非只有量子加密一条技术路线可解决信息安全问题。

  这正是他眼中量子科技产业化面临的最大瓶颈。量子技术必须证明自身综合性能、成本、安全性优于传统技术路线，若综合表现不及现有成熟方案，即便理论体系再前沿，也难以获得市场认可。

  除技术对比难题外，需求侧的碎片化是第二重现实阻碍。量子测量赛道覆盖场景极广、客户需求繁杂多样，如何把分散的需求收敛到有限的产品线上，是产业化绕不开的难题。

  芯片化＋AI：多样化不再是“死局”

  针对需求分散、产品线繁杂的痛点，赵义博给出的答案是把技术拆到共性层。

  在他看来，AI正在从研发、生产两大维度重构全产业链。“原来一项软件功能可能需要二三十人，高效使用AI工具后两三个人就能搞定。”而AI无法替代的，是底层硬件系统，“硬件最根本的一条出路就是芯片化”。

  沿着这一思路，国光量子把量子加密、单光子雷达、量子测量三条产品线做了拆解，发现其底层高度共通：单光子探测、量子光源、光信号调制解调、基础光学信号处理。把这四类共性能力做到极致并模块化、芯片化，再叠加AI辅助开发，“就像现在的手机一样，买上几个关键芯片和主板，一拼就拼出来了”。

  在传统企业经营中，产品多样化会加重研发、生产负担，往往被视为死局。赵义博的判断恰恰相反：“AI时代要做多样化，因为AI赋予了做多样化的能力。”

  真需求藏在变电站里

  这套架构的价值，在北京量子变电站项目中得到了检验。

  在与北京电网对接时，国光量子发现真实场景与实验室认知“完全是两码事”。电力系统最关心的是变压器与开关有无局部放电，由此倒逼企业升级微弱光探测与量子电磁传感能力；新能源功率预测需要精确气象观测，则推动了雷达系统的改造。

  更尖锐的一问来自加密——量子通信加密究竟比国密算法好在哪里？“这个事把我们考住了。”为回答这一问题，国光量子转而研究传统密码的薄弱环节，发现通过在电源端注入纹波干扰，可以攻击随机数生成过程，并据此完成了侧信道攻击的实证演示，而基于真空噪声的量子随机数不受此影响。目前，公司正将真空噪声与PQC结合的新型加密方案，与电力、金融系统联合攻关。

  QKD的工程痛点同样被逐条拆解：为解决独占光纤带来的高使用成本，团队攻克了单光子条件下的高隔离度波分复用；为适配光交换机仅20厘米的插卡位，将设备压缩成小卡，实现无缝接入。此外，针对量子计算理论过于复杂，研究和工程开发人员难以上手的问题，团队推出了量子计算智能实验平台，一句话便可检索解读最新论文，生成量子计算算法并在量子计算真机上运行，大幅提高了研究和开发效率。

  “用户要的是一套解决方案，个别环节做得非常好可能还没用。”赵义博总结，量子企业必须灵活机动，“技术不是单一技术，而是复合型技术，怎么快速做成产品，才是走向市场的根本竞争力”。

  采访尾声，赵义博总结道：“未来产业的根本竞争力，在于逼近物理极限的顶级底层硬件，叠加AI工具所形成的深度结合。”量子企业唯有依托复合技术快速响应市场，才能完成从实验室到商业化的产业化突围。

  百年量子理论蕴藏独特物理优势，最终要落地赋能实体经济。国光量子将持续推进量子技术芯片化、标准化、低成本化，把量子物理特性转化为各行业通用成熟产品，以量子硬件与AI的深度融合，助推国内量子产业规模化高质量发展。