今天分享的是：2025移动网络中量子计算应用能力评估模型
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中国移动发布2025量子计算评估模型，破解移动网络算力瓶颈有了新工具
随着5G向6G演进，移动网络正从单纯的通信网络升级为融合通信、感知、计算、智能的综合信息网络。超大规模MIMO、去蜂窝网络、数字孪生等新技术的落地，让移动网络面临着大规模信号处理、网络优化、AI大模型训推等巨大算力挑战。比如，基站通道数从5G时代的64提升至未来的512，预编码算力需求增长超千万倍，传统经典计算逐渐难以应对，而量子计算凭借独特的算法优势，成为破解这一困境的关键方向。
不过，当前量子计算技术路线分散，超导、离子阱、中性原子等不同硬件平台性能差异大，算法范式也未完全收敛，量子计算在移动网络中的实际应用能力与潜力始终不明确。此前2024年发布的《移动网络中量子计算应用能力评测白皮书1.0》虽搭建了初步评测框架，但缺乏对量子软件栈、量子纠错、AI集成等关键能力的考量，也未形成可落地的评估模型。在此背景下，中移智库与中国移动研究院联合编制的《移动网络中量子计算应用能力评估模型（2025年）》正式发布，填补了这一空白。
这份评估模型的核心是构建了一套三级指标体系，从系统性能、扩展能力、部署能力三个维度，全面衡量量子计算在移动网络中的应用价值。其中，系统性能作为核心指标，涵盖量子硬件、量子软件栈、量子算法运行三大能力。在硬件层面，不再单纯看物理量子比特数，而是更关注有效量子比特数、逻辑量子比特数等能真实反映计算能力的指标，同时通过双比特门保真度、量子体积等参数评估量子比特质量，用门操作时间、CLOPS（每秒线路层操作数）衡量运算速度。比如，量子体积能综合体现量子处理器可执行的最大线路复杂度，成为判断硬件综合性能的关键标尺。
软件栈能力的评估则聚焦开发者实际体验与效率，包括编译效率、可编程性与API设计、执行工作流效率等。编译效率方面，通过线路深度压缩率、双比特门数压缩率等指标，判断编译器能否在有限硬件资源上优化量子线路；可编程性则关注软件是否支持从算法层、线路层到脉冲层的多维度编程，降低不同角色开发者的使用门槛。而量子算法运行能力，直接关系到量子计算能否解决移动网络实际问题，模型从运行时间、保真度、可运行规模、丰富度四个角度，评估量子算法在信号处理、网络优化等场景的适用性。
考虑到量子计算技术仍在快速发展，模型还特别纳入扩展能力评估，包括纵向扩展（硬件模块化、软件栈适配性）、横向互联（跨平台通信带宽与延迟、分布式保真度）、服务与集成（量子-经典混合计算、AI集成、与经典通信设备融合）。以混合计算能力为例，针对VQE、QAOA等主流变分算法，模型通过测量量子与经典计算的迭代开销，判断其能否高效支撑移动网络中的组合优化问题。而AI集成能力则兼顾“AI优化量子”与“量子赋能AI”双向需求，既评估AI在量子系统校准、降噪中的应用，也考察量子计算对网络流量预测、异常检测等AI任务的加速效果。
部署能力的评估则让量子计算从实验室走向产业应用有了清晰标准。模型从物理与环境要求、运维与成本效益两方面入手，比如交付尺寸决定量子设备能否融入现有『数据中心』机架，环境依赖度（如低温需求）关系部署成本，而总拥有成本（TCO）、计算能效（每焦耳量子门数）等指标，则直接衡量量子计算的经济可行性与可持续性。
在具体评估方法上，模型并非“一刀切”，而是采用场景化设计思路。针对移动网络运维、实时信号处理等不同场景，通过德尔菲法邀请量子计算、移动网络、评测标准化等领域专家，筛选关键指标并赋予差异化权重。例如，在非实时的网络运维场景中，系统性能权重占60%，其中硬件能力的有效量子比特数、软件栈的降噪效率、算法的运行规模是核心关注点；而在实时调度场景中，会提升运算速度指标的权重，确保评估结果贴合实际需求。
值得注意的是，该模型不仅可用于移动网络领域，还具备跨行业移植性，未来可根据金融、医疗、工业等其他行业的算力需求，调整指标与权重，成为通用的量子计算应用能力评估工具。同时，模型也预留了迭代空间，随着量子纠错、量子互联等技术的突破，将持续更新指标体系与衡量方法。
当前，量子计算与移动网络的融合仍处于初期阶段，但这份评估模型的发布，为两者的协同发展提供了“度量衡”。一方面，它能帮助移动网络行业清晰识别量子计算的能力边界，找到量子技术可落地的场景；另一方面，也为量子计算产业指明了发展方向，让技术研发更贴合行业实际需求。随着6G技术研发的推进，量子计算有望在高维矩阵运算、大规模网络优化、多模态运维数据处理等场景发挥关键作用，而这份评估模型，将成为连接量子技术创新与移动网络应用的重要桥梁，推动整个产业向更高效、更智能的方向发展。
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