量子计算+生物制药产业与技术发展研究报告

量子计算+生物制药产业与技术发展研究报告 4 5 5 6 7 9 9 9 8.2超导量子计算的未来展望.....................................人工智能在生物制药领域取得了巨大突破，特别是人工智能经典计算框架下的巅峰之作，其能力高度依赖于训练数据的质量与广度，并受限于经典物理的描述范畴。近年来，以量子信息科学为代表的量子科技迅猛发展，掀起了第二次量子革命的兴量子计算基于量子力学的叠加原理展开了全新的计算模式，它提供了一种从根本上实现并行计算的思路，具备极大超越经典计算发模式的一个分水岭，行业正在从高度依赖经验的传统路径，全面转向由人工智能（AI）驱动、量子计算增强的智现计算发展的变革、量子计算赋能药物发现的技术路线、应用场子科技长三角产业创新中心、粤港澳大湾区量子科技与产业创新联盟、中山大学药学院、北京玻色量子科技有限公司、中国移动1.1全球医药市场发展态势与创新药研发生物医药产业是一个关乎人类健康和生命科学前沿的产业，其发展状况与全球经济及科技进步紧密相连。当前，生物医药产），数量再创历史新高，达到23875个，较2024年增长4.60%。其结构来看，化学药、生物药和中药三大板块呈现临高风险、长周期和高成本的三大问题，量子挑战的核心在于经典计算在生物分子模拟中从实验室走向患者，转化速度实现与国际水平同步，部分品种在《制造业数字化转型行动方案》、《关于全面深化药品医疗器械在相关政策支持和产业持续创新的共同推动下，我国医药工业自动化、信息化、数字化发展的基础更加坚实，以人工智能为代表的新一代信息技术与医药研发融合日益深入，为我国医药工业进与此同时，医药工业在数智化发展过程中仍面临顶层设计和协调引导不够完整、企业主动转型能力不足、支撑服务体系有待推动新一代信息技术与医药产业链深度融合，加快推进医药工业数智化转型，进一步提高企业核心竞争力，提升药品质量安全水平，增强供应保障能力，培育和发展新质生产力，促进医药工业DeNovo。现有数据库虚拟筛选方面，应用发业务，根据DeepPharmaIntelliAI、量子计算、机器学习深度融合、协同发力，共同构成一举措旨在提升公众对量子科学及应用重要性的认识。量子技术府研发预算优先事项及跨领域行动》备忘录，将人工智能与量子当前，量子计算快速发展，在医药领域展示出广阔的应用前日本、丹麦等国已加速相关部署。在此形势下，英国国家量子计前沿》洞察报告，认为量子计算有望加速医疗保健和制药领域的进步，解决药物发现、诊断、个性化医疗和医疗保健服务方面的一些最复杂的挑战，量子计算在未来数十年内对医药领域可能带2.2我国政策规划体系与“十五五”新规前“开辟新赛道”为导向完成顶层设计。一年后，政策重点已转向“建从赛道开辟到产业培育的关键转变。这一战略深化既依托于关键领域的技术突破，也凸显国家将量子科技作为新质生产力核心引和“培育量子科技等未来产业”，覆盖基础研究到产业化的全链条支持。一是突破芯片、测控等核心器件与设备底层技术；二是医疗等场景落地。这一政策框架为产业链上下游企业提供了较为清晰的研发和市场拓展路径，标志着国家战略进一步聚焦量子技在“十五五”规划纲要中，量子科技首次被提升至国家战略支柱产业的高度，标志着中国正式将量子科技作为未来产业升级的核心引擎。量子科技在“十五五”规划中的定位超越了单一技术范畴，成为连接多领域创新的战略支点。量子计算与人工智能的融合被视为下一代计算革命的重要方向。人工智能在处理高维数据、复杂优化问题时，常面临计算复杂度指数级增长的瓶颈，而量子计算凭借叠加态与纠缠态特性，在并行计算、全局优化等聚焦广东政策与战略布局，2025年2月，《广东省建设现组合优化、量子化学、机器学习等领域实现突破，进而推动材料作为粤港澳大湾区量子科技创新的核心引擎，广州已构建起完整的量子科技研发生态体系。在基础研究维度，琶洲实验室量子计算中心、中山大学量子研究院和华南理工大学量子实验室三大科研重镇协同发力，重点突破光量子芯片设计、超导量子计算算原型机，为量子计算产业化奠定坚实基础。在技术转化维度，粤港澳大湾区量子科学中心作为区域协同创新平台，整合广深港澳优质科研资源；量子信息共享中试平台提供专业的器件制备与测试服务；规划建设的量子科技产业园将打造完整的产业生态，形成从基础研发到产品测试再到产业化的全链条转化体系。在应用落地维度，广州积极推动产学研深度融合，与华为共建的量子量子算法项目已在金融风控领域取得实质性应用突破，同时建成的粤港澳大湾区量子通信网络广州节点，标志着量子通信技术向域分布来看，AIDD企业高度集中于北京（占比29.2%）、广东技术平台企业主导，提供算力与底层技术支持；中游则以深势科为粤港澳大湾区的核心引擎，广东不仅在全省层面将生物医药与健康产业列为战略性支柱产业集群，更在《广州市战略性新兴产州国际生物岛、深圳坪山国家生物产业基地等载体，形成了涵盖闭环等方向展现出技术独特性，进一步强化了广东在融合人工智失败率惊人。为攻克这一难题，计算科学与生物制药的融合，催生了一场深刻的范式革命。这条演进之路，清晰地展现了从依赖经验与偶然的传统药物发现，到基于物理模型的计算机辅助药物设计（CADD），再到由数据与算法驱动的人工智能药物发现于对天然产物的筛选和偶然的实验发现，其过程缺乏方向性，效建模、分子对接等技术，研究人员得以在计算机上模拟药物分子与生物靶点的相互作用，从而进行有指导性的筛选和优化，这标满噪声和批次效应的生物学数据现状形成尖锐矛盾；其二，在面对生命系统内在的“量子效应”与“组合爆炸”等根本性难题时，经典计算的“天花板”也已清晰可见。这些挑战共同预示着，一场更图3-1药物发现的范式演进问世为标志。它以前所未有的速度和精度解决了困扰生物学界半实验方法相媲美的水平。这一颠覆性成就不仅极大地加速了药物靶点的发现与理解，更直接催生并引爆了“AIforScience”这一激动人心的新赛道，吸引了数十亿美元的风险投资涌入，其中，人工智能药物发现（AIDD）成为了发展最快、成果最显著的方向。模型本质上是强大的模式识别与数据插值工具，其能力高度依赖在精度层面，AIDD面临“量子物理”的天花板。药物分子白的相互作用，其本质是电子层面的量子力学行为。精准预测药物的结合亲和力，是衡量其活性的关键，而这要求计算精度达到据中学习这种相互作用的结果，却无法从第一性原理出发精因此在预测结合自由能、催化反应能垒等关键参数时，始终存在影。无论是探索广阔的化学空间（据估计，具有类药性的小分子），性理论共同决定的。这种上限在诸如分子对接加速和超大规模相法保证找到能量最低的最优构象，也难以在天文数字般的化学空间中进行无遗漏的全局搜索。正是为了突破这些在精度和全局寻的计算机出现，而是提供了一套全新的计算逻辑与解决思路。基于当前的硬件成熟度和算法研究，量子计算主要通过以下三大核科学原理在于，量子系统能够利用量子叠加性和并行性。一个包的状态，这意味着量子计算机在一次操作中就能处理经典计算机需要2^N次才能完成的计算量。专用优化设备，如D-Wave通过免像经典算法那样轻易陷入局部最优解，从而有更大几率找到问解，对于寻找分子最低能量构象这类问题至关重要。这是当前量拓扑结构映射。一个物理量子优化器会自发地趋向其能量最低的状态，该体系的不同状态的能量分布服从玻尔兹曼分布，也反映了该状态出现的概率。经典采样算法常面临收敛慢、模式坍塌等问题，而量子采样器则能更自然、高效地探索整个概率空间。通过将量子采样器作为核心模块嵌入经典机器学习框架，有望构建于从已有分子库中筛选具有活性的分子，药物发现的另一个途径是从头设计和和生成分子并优化其性质，借助目前主流的生成模向生成具有高亲和力的分子，但目前基于高斯分布先验的模型假设往往会造成模型的失真，量子计算基于能量分布可以更真实地表征化学分子的隐空间，重构当前的深度学习模型，得到泛化性图5-1量子计算赋能生物制药的三阶段发展规划6.1从诺奖理论到量子计算硬件的物理实物理学的深邃思想，特别是关于如何利用物理系统本身特性来解决复杂计算问题的理念，正以前所未有的方式推动着计算技术的革命。无论是相干光量子计算还是超导量子计算，其目标都是将微观世界的量子规律转化为宏观可用的超级算力，从而突破“以物理系统寻找能量基态来实现计算”这一思想，其价值和正是脱胎于物理学的伊辛模型。这一里程碑式的认可，深刻揭示了物理学模型是现代AI算法的基石，当AI领域的突破回归到对伊辛模型的深刻洞察时，如何高效地在物理世界中实现并求解伊据质量显著优于传统方法。然而，量子退火机在面对生物制药等领域的复杂问题时，其稀疏的硬件连接拓扑和高昂的超低温运维而更进一步的实现方案，基于相干伊辛机（CoherentIsingMachine,CIM）的光量子计算应运而生。它继承了“物理即计算”的理念，但通过一个由光脉冲和光学反馈构成的网络来模拟伊辛系统。这种光学架构不仅能在室温下运行，更天然地支持灵活乃至全连接的耦合，直接克服了量子退火机的关键限制。更重要的超导量子计算机是量子计算领域主要技术路径之一，其物理这些量子比特利用超导材料在接近绝对零度时表现出的零电阻和超导量子计算机的核心优势主要包括良好的工程可扩展性和在特定问题上展现出的指数级算力潜力。可扩展子电路可采用成熟的半导体微纳加工工艺进行制备，使得集成大量量子比特更具可行性。而其算力潜力则源于量子比特的叠加和），制冷系统。其次，量子比特的量子相干时间（即保持量子态的时间）仍有限，且易受环境噪声影响而发生退相干，同时量子门操作的精度和错误率也是当前需要攻克的关键技术难题。值得注意的是，通过技术手段（例如在超导量子比特中引入特定无序）有尽管存在挑战，超导量子计算机目前仍是主流量子计算方案中工程化进展较快的路径之一，在量子计算应用探索，展现出解决复杂问题的潜力。随着量子纠错等技术的进步，超导量子计算机有望在未来为复杂系统模拟、药物设计等是连接这两个层次的核心数学框架——它将优化问题转化为物图6-1伊辛模型物理示意图“成本”或“目标函数”的最小值）的过程，展现出了深刻的数学工具。它刻画了一个由大量相互作用的、只有两种状态（例如“自旋向·Jij是自旋i和自旋j之间的耦合（相互作用）强度另一个价值体现则是采样，当系统处于一个有限的“有效温指数成正比。这恰好与一类重要的生成式AI6.3QUBO模型：优化问题的标准化“语言”为了更便于工程实现和在不同计算平台上进行标准化处理，f(x)=ΣiQiixi+Σi<jQijxixj(或表示为xTQx)（2）图6-2相干光量子计算机物理实现示意图间的耦合作用，从而构建起一个模拟目标伊辛模型的N*N耦合多优化难题与QUBO/伊辛模型的天然数学契合性，使得相性和独特的全局搜索机制，为高效求解那些具有“组合爆炸”提供了前所未有的潜力。其独特的非线性动力学求解过程，去量子态的现象，这会严重影响量子计算的精度和可靠性。量子门操作的错误率则直接影响量子计算的效率和准确性。药领域的广泛应用，需要专业的技术人员进行操作和维护。穿着两大根本性的计算挑战：一是在天文学数字般的化学分子空是如何从高维、高噪声的多组学数据中精确解析复杂的生命调控网络。这些挑战的本质，大多可以归结为大规模的组合优化问题或对复杂概率分布的高效采样问题，这恰恰是经典计算面临的理相干光量子计算机通过其独特的物理机制，为这两类难题提供了全新的解决思路。它不仅能作为专用优化器，高效求解被转曼采样器，探索经典算法难以触及的概率空间。相干光量子计算机赋能药物发现的核心应用路径也清晰地分为三类：一是利用其分子对接（Moleculardocking）是基于配体-受体及能量匹配来寻找复合物模式，是基于结构的虚拟筛选中的重要技术手段。经典的分子对接主要分对接构象采样和打分两步，其使得经典计算在采样时间和准确率上难以兼顾，严重限制了活性的对接问题转换为配体原子和对接格点的匹配问题，并添加位置H=−∑wai,djxai,dj2+Kdist∑u(ai,dj)(ak,dl)xai,djxak,dl+Kmono∑v(ai,dj)(ak,dl)xai,djxak,dl（3）其中，wai,dj为原子ai放置在格点dj上的适配度，kdist、kmono、cdist为模型最小RMSD最小RMSD(埃)晶体结构对接构象不同刚性对接方法FeatureAtom匹配晶体结构ID：2IWXRMSD=3埃GridPoint匹配晶体结构ID：3DXGRMSD=2埃FeatureAtom匹配晶体结构ID：2VKMRMSD=1埃GridPoint匹配晶体结构ID：1Y6RRMSD=0.1埃图7-1GPM和FAM在CASF-2016数据集上的采样表现比较为采样的对接构象（红色）与晶体结构（蓝色）中的构象比较示息，相似性原理指出，总体相似的分子应具有相似的生物活性，挖掘靶标与药物数据关联、虚拟筛选等。现有方法主要利用分子指纹的表征方式进行相似性计算，但其只考虑二维的原子及官能团排布，忽略了分子中不同原子的空间位置关系，这些构效关系QUBO/Ising模型，并使用QA在小规模上数据上进行了验证。上b)b)步骤2：求解co-k-plex问题a)步骤1：将分子建模为图c)步骤3：相似性计算冲突图(G,G)将解映射回图图7-2基于图的分子相似性计算（Graph-basedMolecularSimilarity,GMS）算法示意图理学、机器学习和优化问题中。伊辛模型中哈密顿量描述了各个自旋变量两两互作和自身的能量状态，因此在温度确定下，CIM基于伊辛模型的采样结果应该符合玻尔兹曼分布：p(state)∝e−E/kBT。2016年，HiromasaSakaguchi等将CIM首次应用于基于结构虚拟筛选的分子优化场景中，通过建立配体分子片段组合以分子构型采样是计算化学和分子模拟中的核心任务，旨在探索分子的可能空间构型如键长、键角、二面角等，用于研究分子稳定卡洛的分子构型采样能壁跨越困难，往往容易陷入局部最优。另外，随机变化的方向和幅度难以预判，因而很难获得下一个重要构象，对于最低能量构象难以在短时间内采样得到；基于分子动力学的运动轨迹模拟需要建立在有效的力场体系下，经典力学体系在计算速度上较快，但精度欠佳，基于量子力学的体系精度尚可，但计算量巨大，只能在局部区域实现量子级模拟，这些方法的局限性使得高精度的构型采样在现有计算体系下很难满足。KevinMato等通过将分子键角、二面角等采受此启发，可通过对不同键角和二面角进行离散化并构建整体能不同分子构型图7-3不同分子构型的能量分布CIM基于玻尔兹曼采样的另一个重要的可应用方向为蛋折叠预测，自然状态下，线性氨基酸链通过一系列物理化学作用自发形成特定三维结构，该折叠过程决定了蛋白质的功能，若折叠错误可能导致严重疾病，如阿尔茨海默病、帕金森病等。折叠过程遵循热力学第二定律，由自由能最小化原则主导。多肽链通过疏水作用、氢键、范德华力等非共价相互作用，从高能无序态无法描述其具体的折叠动态过程。探究此过程一般借助经典计算动轨迹也需要消耗巨大算力，更精确的量子力学力场体系则只能和经典计算的混合框架，实现了蛋白质等大分子的稀有构象转变径采样问题转换为基于哈密顿量的连通图采样，其中目标哈密顿适配的伊辛模型，并基于能量函数进行玻尔兹曼采样得到大分子超导量子计算机利用其独特的量子并行等特性，在增强经典机器学习模型方面展现出巨大潜力。其核心价值在于，能够借助量子神经网络、量子嵌入图网络等新型算法架构，高效处理经典在医疗影像分析领域，乳腺钼靶检测的准确性和效率对乳腺癌早期筛查至关重要。国内研究机构与量子计算团队合作，开发了基于超导量子计算硬件的乳腺钼靶检测原型应用。该应用采用提取特征并进行数据预处理，量子神经网络则在此基础上对病灶的良恶性等关键指标进行分类。这种架构结合了二者优势，在处理高维医学影像数据时展现出潜力，有望助力解决传统检测中假在药物发现领域，精准预测分子性质是快速筛选候选药物的关键。国内高校与研究团队合作，在超导量子计算硬件上成功完成了基于量子边编码技术的药物分子性质预测验证。该技术的核心是创新地设计了量子嵌入图神经网络架构。传统量子化图神经了对原子和化学键的同步处理，能够更清晰地捕捉分子内部的相互作用。实验结果表明，该技术能显著提升对关键药物性质的预相较于从已有分子库中进行活性分子筛选，分子从头设计是另一种新兴成药策略。分子从头设计指不依赖已知分子模板，而通过算法生成全新分子结构。优化过程则需调整分子特性如生物头设计。AkshayAjageka构建了一个基于深度学习和QUBO/Ising的从头设计优化框架，该框架包含一个基于分子表征预测化学性质的回归模型，同时还包含一个基于目标化学性质进行序列优化同位置原子组成的邻接矩阵Aij,使得其预测的化学性质逼近目标一种生成模型，其核心思想是通过编码器将输入数据映射到潜在团队将相干伊辛计算应用于自动分子设计优化上，研究团队构建作为性质预测的代理模型；使用伊辛机在离散潜在空间中搜索得到更优的隐变量表示，通过decoder可以解码得者序列信息。该工作说明离散的隐变量空间可能更符合化学分子的真实能量分布，在该隐空间采样可以生成得到性质更优、多样超导量子计算在分子设计领域同样展现出独特潜力，其核心优势在于能够通过量子并行性高效探索巨大的分子构象空间，从而加速最优药物分子的发现过程。2023年发表在《PLOS研究人员创新性地将蛋白质设计问题转化为可处理的优化模型，通过量子门电路直接构建哈密顿量来模拟氨基酸间的相互作用能量。采用量子近似优化算法在超导芯片上生成初始候选解，再结丙氨酸替换为酪氨酸的变异体，为开发新型免疫抑制剂提供了高这项研究验证了超导量子计算在分子设计中的两大核心价值：一方面，量子算法能够通过量子隧穿效应避免经典优化方法容易陷入局部最优的问题，实现更高效的全局搜索；另一方面，超导量子芯片与半导体工艺兼容的特性为其未来处理更复杂的蛋白质技术基础。随着超导量子处理器性能的持续提升，这项技术有望将传统需要数月的分子设计周期大幅缩短，为药物研发带来革命生物制药深度融合的创新成果，旨在通过整合量子计算和经典计算资源，突破传统计算瓶颈，为生物制药研发提供高效、精确的解决方案。平台为量电融合应用提供运行底座，通过统一的服务入口，平台实现量电融合计算任务的智能拆解、编排、调度与执到机理验证，提供一站式解决方案。在靶点发现阶段，量子计算的强大采样能力可快速筛选潜在药物靶点；在药物设计阶段，量子计算探索化学空间，生成特定性质的分子结构，经典计算评估其成药性和生物活性；在机理验证阶段，平台结合量子计算的高精度模拟和经典计算的数据分析，深入探究药物作用机制，为临平台的技术优势在于突破传统计算瓶颈，高效求解生物制药复杂问题。平台可智能解析量电融合计算任务并高效分配至光量