量子算法应用的场景化潜力：从文本分类、路径规划到汽车零件选配

量子算法应用的场景化潜力：从文本分类、路径规划到汽车零件选配

在量子计算的产业化应用中，量子计算云平台无疑将扮演关键角色，不仅能够提供可扩展的量子计算资源，使企业和研究机构能够在无需购买昂贵硬件的情况下，灵活使用量子计算能力，同时还能为用户提供开发、测试和优化量子算法的环境，使其能够快速验证概念、构建模型并解决复杂问题，从而加速量子计算解决实际问题的能力。

在之前的文章中，我们介绍了量旋科技独立设计研发的量子软件开发框架 SpinQit，通过 SpinQit，开发者可以高效地创建、调试和运行量子应用程序。通常来说，除了量子 SDK 之外，开发者还需要针对不同问题和场景，开发相应的量子算法，进而才能解决实际的问题。

为了有效降低量子算法的应用门槛，量旋科技在推出的金牛座量子计算云平台上，上线了文本分类、汽车零件选配、路径规划三类量子算法应用的场景案例，分别对应不同的问题模型和场景类别，展示了量子计算在相关场景下的潜在用途和优势，方便更多企业和研究者将相关算法案例与实际工作场景进行关联。

在平台上，用户可以通过交互界面构建问题的细节，然后运行量子算法求解，进而看到具体问题的求解过程。

助力文本分类利用 SWAP-test 算法指数加速任务

一直以来，自然语言处理都是计算机领域一个棘手的问题，由于自然语言的复杂性和多义性，常常使得计算机难以准确理解人类的语言。文本分类是自然语言处理领域中最常见，也是最重要的任务类型之一，其应用十分广泛，如智能问答，情感分析，内容推荐等。比如为了对用户进行精准的个性化推荐，内容服务商就需要对阅读内容进行分类分析，同时结合用户画像，进而完成个性化的内容推荐。

过去，常用的方法是将文本数据转化为高维的特征向量，再利用机器学习算法进行处理。针对这类场景，量旋科技的工程师们，通过深度整合量子算法的方式，以 SWAP-test 算法对内容标签进行计算与分析，这也是一种在处理文本数据时，具有巨大潜力的创新方法。

相较于经典的欧氏距离求解算法（复杂度为 O (N)），SWAP-test 量子算法利用量子态的叠加性，只需要计算一次，就能得到两个高维向量之间的距离（相似度），其复杂度为 O (logN)，因此可以指数级别加速文本分类的计算。对于处理大规模文本数据集，这种指数级别的加速尤其有益，不仅能够节省计算资源，还能够提高处理速度。

用户可以通过界面选择训练样本集和测试样本

在实际应用中，SWAP-test 量子算法可以在各种自然语言处理任务中发挥作用。例如，在新闻分类任务中，可以快速判断一篇新闻文章与已有分类的相似度，从而迅速将其分类到相应的类别。在情感分析中，量子算法能够更精准地捕捉文本中的情感倾向，帮助企业了解用户对产品和服务的真实反馈。

此外，电子商务网站和流媒体平台的推荐系统，也可以受益于这类量子算法，基于产品或用户的相似性，更准确地推荐用户感兴趣的内容和商品。

利用 SWAP-test 算法快速判断新闻文章的类别

助力汽车零件选配利用 Grover 搜索算法优化生产流程

在当今主流汽车企业的开发生产过程中，汽车功能的升级使得需要的零件数量大幅增加，不仅每种相同功能的零件，存在多种供货选择，而且零件选项之间，也会存在耦合或互斥的关系，不能随意搭配。不同车型的不同功能组合方案，又进一步增加了零件之间配合的复杂性，使得汽车零件的选配成本成倍地增加。对于制造商和供应商来说，如何选择最佳的零部件配置，以满足不同车型的需求，是一个复杂的优化问题。

以车企 B 为例，其在生产制造 S 系列车型时，车型功能与零件有多种可选的配置组合，比如"四驱系统"可以配备"双异步电动机"或"双直流电动机"，其中"双直流电动机"必须与小款"空气弹簧"配套使用。类似可供功能配置使用的零件有 692 种，配置选项的约束条件多达 952 个。随着变量的增加，消耗的资源也会指数级增大，这也促使车企必须为零件选配，找到更有效的方法以保证生产效率。

实际上，零件选配的任务，是一种常见的可满足性问题（SAT 问题）：即有一组变量，以及这些变量所组成的约束条件。求解这类问题，也就是判断一组变量的取值，是否满足这些约束条件。量旋科技的工程师们通过运用 Grover 搜索算法，为汽车设计装配分析带来了新的思路，将汽车零件之间的各种耦合性和互斥性等限制关系，转化为量子线路中的 Oracle（量子黑盒）。

相比于经典算法需要一个个搜寻，Grover 搜索算法可以利用量子态的叠加性，同时检查不同零件的配置组合是否可以满足所有的约束条件，然后在所有可能的取值中，快速找到满足约束条件的解，不仅能实现平方级别的加速，而且可以消耗较少资源，使车企和供应商能够高效完成零件选配和配置，进而优化汽车生产制造的效率。

用户可以通过界面构建不同车型组合

在金牛座量子计算云平台上，提供了针对汽车零件选配问题的应用解决方案，用户可以通过界面，在"行驶续航"、"四驱系统"、"舒适体验"、"自动驾驶"等功能中，构建不同车型的组合，然后运行量子算法，就能快速得到满足约束条件的最佳零部件配置方案。

利用 Grover 搜索算法平方级加速汽车零件选配效率

除了汽车零件选配以外，以 Grover 搜索算法为代表的量子算法，在许多无序数据的搜索问题上，都具有平方级别的加速效果。例如在硬件和软件设计的模型检查中，通过将设计表示为逻辑公式，并使用 SAT 求解器检查是否存在违反规定的情况，就可以在早期发现潜在的设计缺陷；在生物信息学中，基因网络推断和蛋白质结构预测等问题，都可以转化为 SAT 问题来解决。

助力车间巡检路径优化使用 VQE 算法解决复杂路径规划

在工业制造行业中，设备车间需要定期进行巡检保障设备运维和安全生产。在这种路径规划中，一般需要寻找一个距离最短效率最高的路径，以节省时间和资源。

比如在 A 厂的化工车间，有若干个关键点需要进行每日巡检，通过设备巡检任务及时发现设备异常情况。而在制定巡检任务时，巡检位置间的距离、到达巡检位置的顺序等情况因素，则会影响巡检任务的效率。

从计算复杂性的角度来看，随着路径上的节点数量增加，传统的枚举法会导致组合爆炸，难以在合理的时间内找到最优解。例如一次 30 个定点的巡检路线规划，用某超级计算机的峰值速度去计算，得出最优解大概要 1.5 亿年。

实际上，这类路线规划的任务问题，可以归纳为"旅行商问题（TSP 问题）"。对于经典计算机而言需要消耗大量的资源。针对这类问题，量旋科技的工程师们采用 VQE 算法，为车间巡检路径优化提供了全新的解决思路。

通过把问题变成一个量子系统，让系统演化出不同的路径，基态就是最短路径的结果。在经典计算机上消耗指数级资源的问题，在量子计算机上用变分量子算法（VQE）使用多项式级资源便可以解决。

用户可以通过界面查看量子线路图

变分量子算法（VQE）是量子计算中的一种重要算法，用于解决一些组合优化问题。尤其可以在使用较少资源的情况下，快速求解 TSP 问题中的最短路径。

在金牛座量子计算云平台上，提供了针对车间巡检路径优化问题的应用解决方案：用户在 20 个可选点中，选择 3-5 个必须巡查的关键点，然后运行量子算法求解最短路径，执行过程是一个多次迭代优化的过程，用户可以从界面上看到候选路径变化和优化的过程，最终得到最优路径，有效缩减了资源消耗与时间成本。

利用 VQE 算法解决复杂路径规划难题

实际上，所有可建模为"旅行商问题"的场景，都可以使用变分量子算法 VQE 求解。例如在微电子制造行业中，PCB 电路板钻孔、集成电路版图设计、微米 / 纳米级别的加工中，都可以利用变分量子算法来寻找最优的加工路径；在物流和供应链管理中，如配送路径规划、货运航线设计等，也可以利用变分量子算法 VQE，找到最小化的运输成本。

面向未来探索更广阔的潜在应用场景

目前，金牛座量子计算云平台所展示的应用案例，仅仅是量子算法潜在应用领域的冰山一角。除了上述三个典型应用场景，量子计算在未来还有着更广阔的应用前景。

随着量子计算技术的不断进步和成熟，更多领域将受益于量子算法的加速效果。例如，在金融领域，利用量子算法进行投资组合优化、风险管理等将成为可能；在健康领域，量子算法可以应用于分子模拟、药物研发等领域；在人工智能领域，量子神经网络的应用，将加速机器学习和深度学习的发展。

未来，通过不断创新和应用，量子计算云平台也将持续为科研创新、产业升级、解决现实难题提供强有力的支持。