7月4日至7日，2023全球数字经济大会在北京国家会议中心成功举办。该大会共有100+企业参展，上市公司超40家，展区遴选展示了一批国内外数字经济产业的重要成果及重点打造的数字经济基础设施。作为北京市光量子计算领域的唯一一家代表企业，北京玻色量子科技有限公司（以下简称“玻色量子”）在本次大会上对外公开展示了自研100计算量子比特相干光量子计算机——“天工量子大脑”模型，再一次引发了政府部门和数字经济产业界的广泛关注。
同时，玻色量子凭借“100计算量子比特相干光量子计算机”，在2023全球数字经济大会“新品发布”活动中，经评议，荣获“数字经济创新引领成果”荣誉称号，这代表了公司在数字经济领域集自主创新性、科技领先性、重大突破性、首创首发性的新技术、新产品及数字应用场景解决方案于一体，基于自研独具优势的相干光量子计算技术，能持续为各行业算力发展赋能。
2023全球数字经济大会由北京市人民政府联合国家发展和改革委员会、工业和信息化部、商务部、国家互联网信息办公室、中国科学技术协会共同主办，以“数据驱动发展，智能引领未来”为主题，为数字经济新理论、新规则、新技术、新产业、新体系的交流合作提供一个跨国别、跨领域、跨行业的全球性平台，共创普惠均衡、创新包容、合作共赢、共同繁荣的全球数字经济格局。
展会期间，北京市朝阳区委书记文献在中关村科技园区朝阳园管理委员会主任杨洪福、中关村朝阳园管委会副主任、朝阳区科信局局长冯少静等领导的陪同下，亲临玻色量子的展台参观。
一年前，文献书记曾亲赴玻色量子调研指导，并参观了玻色量子实验室，亲切鼓励并支持公司抓住时代机遇，为国产替代和全产业链延伸做出自己独特贡献🔗。
朝阳区领导参观交流现场
玻色量创始人&CEO文凯博士向文献书记汇报了一年来公司的进展情况。公司在2022年底成功实现100+量子比特相干光量子计算机原型机搭建后，又对其进行了工程化的升级改造和多个真实场景计算测试，最终于2023年5月16日，在北京召开了首场新品发布会，正式发布了实用化的100+量子比特相干光量子计算机真机——“天工量子大脑”🔗。
“天工量子大脑”的整体性能居于国际领先水平，在实用化上更是走在了前列。它不仅拥有100个计算量子比特规模，可以解决最高超过100个变量的数学问题，求解速度比经典优化算法平均加速超过100倍，平均求解结果优于经典算法120%，还能在室温下稳定运行、设备体积小、具备可编程性与AI的高度适配性，而且核心器件实现了完全国产化。
“天工量子大脑”已经面向通信、金融、交通、医药、云平台、电力等多领域展开了场景验证、真机测试和应用探索，与中国移动研究院、移动云、天津大学、清大科越、平安银行、光大科技、千方科技、京清能源集团、西南交通大学、大连海事大学、中国海洋大学、中国医科院等优秀企业与科研院校达成了深入合作，率先实现在量子科技领域的数十项产业化成果
作为首个获得中国移动产业化战略投资的量子计算公司，玻色量子早在2023年3月就与中国移动研究院签约合作，展开基于光量子的MIMO波束优化研究。又在2023年4月与中国移动云签订了“五岳”量子云计算创新加速计划，联合移动云共同打造“恒山光量子算力平台”。移动云将其云渲染业务的资源调度问题的量子计算算法在玻色量子光量子真机上完成了计算试验，对比经典计算机，玻色量子光量子可以获得2000倍的速度优势。
在2023年5月我国知名科技期刊《中国科学：物理学 力学 天文学》英文版上，双方联合发表了以“Optical experimental solution for the multiway number partitioning problem and its application to computing power scheduling”（光学实验求解多路数字划分问题的光学实验解及其在算力调度中的应用）为题的学术论文，公开了这一结果🔗。这是玻色量子和移动云在共同打造“恒山光量子算力平台”过程中的首个重要研究成果，也是量子计算在云计算领域实用化的重要起点。《北京日报》也于6月12日的头版上将玻色量子作为北京市科技创业企业的代表进行了深入报道。
展会期间，央视网、中国经营报、中国发展改革报社、朝阳报、科技日报、中国贸易报、搜狐科技、钛媒体、猎云网等国内知名媒体对玻色量子也保持着高度关注并进行了采访报道。
玻色量子的“天工量子大脑”此次惊艳亮相2023全球数字经济大会，让更多的合作伙伴与潜在用户接触了量子计算，初步了解了“天工量子大脑”真机的强大算力，也激发起了更多客户在实际场景问题中采用量子计算的浓厚兴趣。
玻色量子还将启动“燎原计划”开发者平台，并持续对外开放“天工量子大脑”的真机测试，热忱欢迎更多不同领域的研究伙伴前来了解相干量子计算的原理和能力，在此基础上展开共同研发，用量子计算去解决更多真实场景中的问题，让量子计算的超强算力能真正服务于各行各业，满足未来时代对于计算的需求。
