洽道量子成立月内完成两轮融资 以AI+量子混合计算进入科学计算市场

分析师/会磊

据悉，AI+量子计算应用公司洽道量子成立一个月即完成两轮融资。公司早期融资获量旋科技战略投资，第二轮融资已完成交割，第三轮融资已启动，多维资本担任独家财务顾问。

作为一家AI+量子计算应用领域的公司，洽道量子通过科学问题建模、任务拆解和异构算力调度，将量子计算引入新材料与药物研发等领域，开发可交付、可复用的计算工具与应用方案。

从规模制造走向高附加值创新，研发效率与试错成本直接影响新材料、新药和新工艺的经济回报。更准确地理解物质结构与反应机理，有助于减少无效筛选，将研发投入转化为产品性能、工艺改进和自主知识产权。但在部分复杂分子与强关联体系中，计算精度、体系规模和成本仍然难以兼顾，限制了计算工具能够创造的实际收益。

量子计算为这些问题提供了新的求解路径。随着硬件持续演进，算法开发、任务分配和计算资源利用，也成为影响量子计算经济性的关键环节。如何让现有设备承担有价值的计算，并控制应用开发与使用成本，正在形成新的产业机会。

洽道量子围绕这一机会，选择从现有硬件条件出发，优先推进经典计算存在瓶颈、具备明确验证路径的科学任务，通过算法开发与真机测试积累应用经验，逐步建立面向产业研发的交付能力。

创始人胡俊杰博士在量子计算、人工智能与材料科学交叉领域已有八年研究及产业经历。吉林大学数学与应用数学方向的训练，为其量子信息研究提供了数学基础。在中国科学院，相关研究涉及量子化学、光伏器件与材料计算；在上海交通大学金贤敏教授课题组及帝国理工学院 Imperial-X 实验室的研究经历，则涵盖量子神经网络、大模型垂类应用等方向。

2020 年，受金贤敏教授邀请，胡博士加入图灵量子，负责量子 AI 和生物医药方向，并组建量子 AI 算法团队。DeepQuantum 第一版也在这一时期落地。

2026 年，胡博士创立洽道量子，将这些跨学科积累用于新材料与药物研发等领域的具体科学问题。围绕这些问题，洽道将材料与生物研究、算法开发和产品交付衔接起来。研究人员先明确计算对象和关键机理，算法团队据此设计可执行任务，并结合硬件条件安排求解。计算结果再与实验反馈相对照，为后续方法调整提供依据，逐步积累可用于同类任务的应用经验。

这种分工进一步体现在计算架构上。GPU、AI 模型与量子真机分别承担适合自身能力的任务，再通过物理建模和调度流程衔接起来。能够明确建模、由经典方法高效求解的“白盒”环节，放在 GPU 等经典设备上完成。AI的黑盒模型负责需要数据拟合与预测的部分。涉及复杂微观量子效应、适合引入量子计算的关键子任务，则交由量子真机参与求解。

可解释的物理模型连接不同计算环节，同时保留 AI 拟合与量子态演化各自的求解方式。任务先确定计算重点，再分配资源，将真机调用集中到需要验证的关键部分。

在一项生物酶计算中，研究对象包含约 1.2 万个原子，涵盖完整的酶、底物及周围环境。团队通过 QM/MM 方法，将重点计算区域收缩到包含 79 个原子的量子力学核心，再进一步分片，形成最大 20 比特可部署的子任务。

完整体系由经典与量子计算分工处理，量子设备参与其中的关键子问题。逐层拆解降低了单个任务对硬件规模的要求，使应用验证得以在当前设备条件下推进。

从模拟器、本地设备到云端真机，一项计算任务需要经历不同的验证与执行环境，设备接口和调度方式也随之变化。为衔接这些环节，洽道通过智能体完成电路表示、后端适配、硬件调度和结果比较，将拆解后的任务组织成可执行的计算流程。

在真机验证中，这套智能体曾在 24 小时内完成千余次真实硬件任务调度。量旋科技提供硬件和算力支持，研发人员能够在实际设备上持续测试、调参，掌握不同方法的适用范围与运行约束。

真机测量得到的数据，也进入了后续模型研究。携带电子结构信息的数据被组织为“量子 token”，用于探索科学模型训练，相关工作已在核磁共振与超导真机上部署运行。

备注：图为洽道团队王乾龙博士正在机器上测试晓梦智能体

在材料研究方向，氧化物超导材料基础模型从结构预测性能的正向流程已跑通。下一步，团队计划探索从性能要求反推结构，让计算与模型研究继续围绕具体的材料问题展开。

随着项目交付推进，用过的任务拆解方法、算法和评估流程正在被整理下来，供相近问题复用，并逐步形成面向特定领域的产品。

洽道布局应用解决方案、云服务及本地化产品，为具体科学问题提供从前期验证到部署应用的全链路支持。项目可先通过解决方案或云端计算开展验证，再根据任务规模和部署要求，以云端与本地协同的方式推进交付。公司将算法、算力调度和工作流封装为可复用能力，提供包括云服务、智能体和量子 AI 一体机在内的多种产品与服务形态。

目前，公司已获得付费客户，交付方向涵盖新材料研发、光电材料、电池热管理和药物分子设计。来自不同领域的项目，也在检验已有方法的复用范围，帮助研发与交付团队识别仍需重新开发的环节。

交付经验正逐步用于完善任务建模流程、扩展硬件适配能力，以及提高同类方案的复用程度。单个项目中的算法、数据和工作流，将成为后续产品开发可以继续使用的基础。

面向国内半导体及海外生物医药、材料领域，洽道量子将以已有付费客户和落地项目为基础，持续深化现有合作，推动已验证方法在客户场景中落地复用。