2026年7月20日——全球领先的全栈超导量子计算机制造商IQM量子计算机公司今日公布了与欧洲最大铁路运营商德国铁路公司（Deutsche Bahn）的研究合作成果，探讨如何利用量子计算改善铁路调度。

基于德国铁路提供的真实运营数据集（包含覆盖五座城市的190趟列车行程，涉及约98500种可能的调度周期），两家机构共同开发并测试了一种面向企业级规模优化问题的混合量子—经典算法。

如白皮书详情所示，IQM团队将量子近似优化算法（QAOA）分阶段实施：量子组件在经典框架内解决较小的子问题，而经典框架则负责管理完整规模的问题。该架构具备通用性——同样的方法可应用于物流、能源、制造业等领域的同类优化挑战。

三项关键成果值得关注：

可在现有硬件上运行。该方案无需依赖尚不存在的硬件即可提供可行且优质的解决方案。企业无需等待容错系统，现在即可采用此模式。

随硬件升级自动优化。测试显示，量子组件能处理的子问题规模与解决方案质量之间存在统计显著性关联。随着量子处理器规模扩展，该框架有望在不重新设计的情况下持续产出更优结果。

在IQM硬件上完成全流程运行。从问题建模到输出可用结果，整个流程在IQM量子计算机上完整执行，为企业及合作伙伴建立了一个可扩展的基准平台。

IQM量子计算机公司首席科学家伊内斯·德维加博士表示：“此次合作表明，量子计算已具备解决企业日常面临的大规模、真实世界优化问题的能力。与德国铁路合作处理如此复杂的问题，为我们提供了清晰的路线图：量子计算如何在当前就创造价值，同时随着硬件进步实现自然扩展。”

德国铁路量子技术主管曼弗雷德·里克指出：“量子计算的发展不可逆转。通过在混合高性能计算与量子计算环境中解决真实世界问题，我们向量子优势又迈进了一步。”

本次合作聚焦于已知稳定条件下的规划场景。许多企业实际面临的是升级版挑战：需要在分钟级而非小时级的时间尺度上实时响应干扰。研究人员指出，随着量子硬件性能提升，同一混合架构原则上可适配此类时效性更强的问题，将应用范围拓展至运营决策领域。