“感知进化”战略在“合纵连横”的强力助推下，通过绑定全球大科学装置和数据开源生态，为其提供了前所未有的、跨越人类感官极限的多模态物理数据“燃料”。然而，当“渊明研究院”下属的“物理AI实验室”开始利用这些海量数据，训练新一代能够“读懂”磁场、引力波、粒子轨迹的AI模型时，研究团队遭遇了前所未有的算力瓶颈和模型泛化壁垒。传统基于“轩辕”芯片的冯·诺依曼架构，在处理这种高维、稀疏、且蕴含复杂非线性物理规律的数据时，显得力不从心，训练周期漫长，且模型难以捕捉深层的因果关联。一道破局的“量子跃迁”之光，必须从“渊明系”布局最深、也最为隐秘的“量子计算”领域迸发，实现感知AI计算范式的根本性变革。
此次突破的方向，并非直接利用通用量子计算机（“天河”工程仍处于中等规模含噪量子计算阶段），而是探索一种全新的量子-经典混合计算范式， specifically designed for 物理AI的“量子感知计算”。林渊指令“渊明研究院”的量子计算团队与物理AI实验室，成立代号“洞幽”的绝密联合攻关组。目标是将“天河”工程最新研发的、具备100+量子比特和初步纠错能力的量子处理器，作为一种特殊的“协处理器”，深度融合到物理AI模型的训练和推理流程中，专攻其最核心、最耗算力的环节——高维物理场的量子希尔伯特空间中的特征提取与优化。
“洞幽”项目的核心思想极为前瞻：许多经典计算机难以处理的复杂物理系统（如高温超导、量子化学键、时空曲率），其本质遵循量子力学规律。直接用量子系统来模拟和学习这些量子现象，具有天然的优势（量子霸权的一种应用）。 项目旨在设计新型的量子神经网络（QNN） 和量子-经典混合算法，将物理数据（如材料结构、粒子碰撞事件）编码到量子比特的叠加态上，利用量子并行性快速探索其庞大的可能性空间，提取出对经典AI而言“看不见”的深层特征，再将结果传回经典AI进行进一步处理。
攻关过程如攀登量子悬崖。量子比特的退相干、噪声干扰、量子经典接口的效率、以及为特定物理问题设计有效的量子电路（Ansatz），每一个都是世界级难题。团队经历了无数次量子态坍缩、保真度骤降、以及混合算法不收敛的失败。
转机出现在一种针对量子多体系统 的变分量子本征求解器（VQE） 算法的适应性改造上。团队将其创新性地应用于从材料散射数据中逆向推导电子能带结构 这一经典难题。当首次在模拟器中，新算法仅用50个量子比特就在数小时内完成了传统超算需数天才能完成的复杂计算，且精度更高时，团队看到了曙光。随后，在“天河”原型机上的首次物理实验也取得了令人振奋的初步成功。
“我们……我们可能为‘感知进化’装上了‘量子之眼’！” 量子团队首席科学家激动地汇报，“它能看到更本质的物理！”
“感知进化，量子跃迁！”“洞幽”项目的突破，意味着“渊明系”的感知AI开始从“学习数据关联”迈向“理解物理本质”。这道由量子计算点燃的跃迁之光，不仅解决了眼前的算力瓶颈，更开辟了一条直接利用量子系统探索自然规律的全新路径，为“感知进化”带来了维度上的升维。
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