酉术量子首发桌面异构计算底座及自然语言量子计算平台
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AI 摘要依据下方信源原文自动整理，非原文转载一台工作站集成四类能力
酉术量子在上海漕河泾发布了名为UnitarySpark的硬件底座，公司将其定位为异构计算方向的第一代底座产品。这台工作站把四类能力收拢到同一台设备里：量子模拟、GPU加速、Agent交互以及真机互联。与常见的云端量子计算接入方式不同，它的推理过程、算法执行和数据存储都在本地完成，实验参数不需要上传到云端。对于需要反复调整参数、又不希望中间数据离开本地环境的使用者来说，这种部署形态改变了工作流的起点——不必先考虑网络与账号，而是直接在本地把模拟跑起来。真机接口是预留的，通过统一的Circuit API，模拟器与真实量子处理器可以走同一套连接方式。这意味着算法在模拟器上调试完成后，可以直接切换到真机运行，代码层面不需要改动。
自然语言如何驱动量子计算
同日上线公测的UnitaryLab 2.5，把交互入口从代码换成了自然语言。平台内置的AI Agent承担翻译工作：先把用户用日常语言描述的需求转成数学问题，再据此生成算法参数。参数确定后，Agent会自动调度底层算力，并在计算结束后对结果作出解释。这一链条把原本需要人工完成的多个环节串了起来。NVIDIA官网在2026年9月给出的案例中，手动编码大约12个步骤被压缩成约3句自然语言，交互频次减少约75%。这组数字说明的并不是计算本身变快，而是人与系统之间的往返次数下降——原本需要逐层写代码、逐次确认的流程，被折叠成更少的对话轮次。对使用者而言，门槛从“会写量子程序”转向“能把问题说清楚”。
模拟到真机的链路已验证
酉术量子由上海交通大学科研团队孵化成立，其核心算法“薛定谔化”出自上海交通大学量子科学计算团队。该算法的作用是把非酉微分方程问题转换成量子系统里的酉演化形式，这一转换是让此类问题能够在量子框架下处理的关键步骤，相关成果入选了国家自然科学基金委“十四五”优秀成果选编。在工程落地一侧，公司已与国盾量子等量子硬件企业合作，对从模拟到真机的链路做了验证。把算法来源、硬件底座与真机接口放在一起看，这套方案覆盖的是从问题表述、模拟验证到真机执行的完整路径。适用范围上，它面向的是需要本地完成推理与数据存储、并且希望模拟与真机之间平滑切换的量子计算使用场景。
为什么值得看
大幅降低量子计算使用门槛，实现数据不出门的端到端桌面级量子计算，打通自然语言到真机执行全链路。
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