AI应用与互联网应用最大的区别是让计算从二维走向三维，从网络走向物理世界，为此，我们超前布局了AI时代最具潜力的应用场景人形机器人里的领军企业。
此外，在这个过程中，我们发现，传统的计算范式有着很大的局限性，将与互联网时代不同，计算范式将从网络时代的CPU和GPU转变为物理世界的QPU（量子计算）。

量子计算在物理AI层面确实具有先天优势，主要体现在其量子叠加态与纠缠态带来的指数级并行计算能力，能突破经典计算的算力瓶颈。

核心优势算力突破量子比特（qubit）的叠加态特性使其可同时处理海量状态，在优化、采样、复杂模拟等任务上具备指数级加速潜力。

例如：
AI模型训练：量子计算可将大模型训练时间从数月缩短至数小时，能耗降低至千分之一。

分子模拟与药物研发：量子算法（如VQE）能高效模拟分子结构，加速新药发现周期。

解决AI的能源与算力困境。经典AI的算力需求已逼近物理极限（如摩尔定律失效），而量子计算通过并行性直接突破瓶颈。

典型场景：千亿级参数AI模型的训练，量子计算可减少90%以上的电力消耗。

物理AI的实时性支持量子计算在实时控制、边缘计算等物理AI场景（如机器人、自动驾驶）中表现突出
微秒级响应：满足工业机器人、智能交通等对低延迟的严苛需求。
能效优化：超导量子芯片在单位能耗下的计算密度远超经典芯片。#股票#