量子计算与人工智能融合：技术特征、应用领域与未来挑战的系统性综述

为解决量子计算(QC)与人工智能(AI)融合中缺乏结构化知识的问题，研究人员通过PRISMA 2020系统性文献综述方法，分析了Scopus和Web of Science数据库中近十年研究。研究发现QC在量子优化、量子机器学习(QML)和后量子密码学领域取得显著进展，尤其在医疗（分子模拟）、金融（市场预测）和能源（智能电网）领域展现出变革潜力。研究提出了集成框架，为未来量子AI系统开发提供路线图，对推动工业6.0时代的技术创新具有重要指导意义。

　　

量子计算(QC)和人工智能(AI)作为工业6.0的核心技术，正在重塑医疗、金融和能源等领域的创新格局。然而，两者的融合面临"知识碎片化"困境——缺乏系统的方法论指导，NISQ（含噪声中等规模量子）硬件的误差累积问题尚未攻克，跨学科技术标准更是空白。这种现状严重制约了量子AI在分子药物设计、金融市场预测等复杂场景中的实际应用潜力。

为破解这一难题，来自哥伦比亚理工学院的研究团队开展了一项开创性研究。他们采用PRISMA 2020系统性文献综述方法，对Scopus和Web of Science两大数据库近十年的QC-AI融合研究进行地毯式分析。通过严格的纳入排除标准，最终筛选出涵盖量子优化、QML算法、后量子密码学等方向的代表性文献，构建起首个多维度的量子AI技术评估框架。

关键技术方法包括：1) 基于PRISMA 2020指南的文献筛选流程；2) 量子变分分类器(QVC)与经典算法(SVM/BDT)的对比验证；3) 混合量子-经典算法(QAOA/VQE)的噪声鲁棒性测试；4) 量子支持向量机(QSVM)在网络安全中的部署验证；5) 量子玻尔兹曼机在材料电子结构计算中的应用。

研究结果揭示：

量子计算机发展特征

量子模拟(10篇)和混合量子-经典算法(8篇)构成当前研究主体，但NISQ设备的噪声问题导致算法深度受限。IBM Q和IonQ平台的实验显示，量子门错误率仍是实现Shor算法潜力的主要瓶颈。

AI-QC整合技术要求

神经网络整合(11篇)和机器学习融合(10篇)需求最高，量子数据编码效率直接影响QGANs等算法的性能。在药物发现案例中，量子编码使分子相互作用模拟速度提升40倍。

量子AI的优化贡献

预测模型优化(11篇)和分子模拟(9篇)成效显著。例如量子变分自编码器将抗癌药物筛选周期从数月缩短至周级，但信号检测等应用仍受限于测量误差。

QAI应用地域分布

美国以15篇研究领跑全球，葡萄牙、意大利各贡献3篇。发展中国家研究多聚焦理论框架，反映量子硬件获取的"数字鸿沟"。

量子网络安全挑战

噪声韧性(9篇)和可扩展性(8篇)问题突出。量子密钥分发(QKD)在光纤传输中误码率超5%，需结合ML实时纠错。

这项发表于《International Journal of Cognitive Computing in Engineering》的研究，首次构建了QC-AI融合的"技术-应用-地域"三维评估体系。其提出的混合架构操作模型（含量子预处理、经典-量子协同优化、多场景部署三阶段）为突破NISQ时代算力瓶颈提供了可行路径。特别是在医疗领域，量子生成对抗网络(QGANs)加速新药研发的案例，验证了该框架的实践价值。

研究的创新性在于：1) 量化比较了QSVM与经典算法在DDoS检测中的性能差异(F1值提升12%)；2) 揭示了量子控制参数噪声是限制算法泛化的关键因素；3) 预测后量子密码学标准将在2027-2030年间形成行业共识。这些发现为政府制定量子科技政策、企业规划技术路线提供了关键决策依据。

未来研究需重点突破量子纠错编码(如表面码技术)、开发跨平台量子编程接口，并建立医疗量子计算等领域的伦理规范。正如作者强调的："量子AI不是替代经典计算，而是创造新的问题解决维度"。这项研究为人类开启这个维度提供了第一张全景导航图。