5月13日深夜，新华社与央视新闻同时推送了一条消息：中国科学技术大学潘建伟院士团队，“九章四号”量子计算原型机研制成功。没有预热，没有通稿，最高的两个平台几乎同时按下了推送键。


2026年5月13日深夜，新华社和央视新闻几乎同时推送消息，中国科学技术大学潘建伟团队研制的九章四号量子计算原型机公开了最新成果，信息发布后在科研圈迅速扩散，讨论最集中的是它在高斯玻色取样任务上的性能数据。

按研究给出的测算，同样任务如果用传统超级计算机模拟，需要约10的42次方年才能完成，而九章四号完成一次计算只用了25微秒，也就是0.000025秒，差距达到难以用常规尺度理解的量级。

九章四号属于光量子计算路线，核心难点在于对大量光子的产生、干涉、传输和探测进行高精度控制，此次系统可在实验条件下实现3050个光子参与的取样过程，并在超过8000个模式协同的光学网络中稳定运行。

光子体系对环境扰动非常敏感，温度、振动、光路漂移和器件误差都会影响结果，规模越大，校准和稳定控制难度增长越快。

能够把这种规模的系统调到可重复输出有效数据，意味着实验工程能力、器件水平和整体系统集成能力都达到很高水准。

很多人会问量子计算和普通人有什么关系，短期内它主要体现在科研和工业的基础能力上，尤其适用于传统计算难以承受的复杂计算问题，例如分子结构与材料设计、药物筛选、组合优化、复杂网络调度、概率模型求解等。

传统计算在面对某些指数级增长的任务时，算力需求会迅速超出可承受范围，而量子计算在特定任务上可能提供新的加速路径，高斯玻色取样本身更偏向量子优势验证，但它代表的能力上限会推动更多可应用问题的算法探索。

潘建伟团队的路线并非一蹴而就，早期国际上围绕量子优势的争论很激烈，外界也曾对量子计算的可行性、工程化路径提出质疑。

该团队在较长周期内持续迭代，从九章系列早期版本到九章四号，不断提升光源质量、干涉网络规模、探测效率和系统稳定性，逐步把实验室演示推向更高复杂度的验证。

在全球科技竞争背景下，算力能力不仅是科研指标，也会影响产业布局和技术标准的形成。

量子计算一旦在更多实际问题上实现可复用的加速优势，就会对药物研发周期、材料开发效率、物流调度、金融风险建模、气象预测精度等领域带来结构性变化。

九章四号此次公布的25微秒结果，把量子计算在特定任务上的优势以直观数字呈现出来，也让外界更清楚地看到中国在光量子计算方向的领先位置和持续推进能力。