2026年8月27日——量子计算领域的领导者QuEra Computing今日公布了其在Model Hardware Standard（MHS）研究预览中的工作成果。在该项目中，AI智能体（Anthropic的Claude）承担了量子计算机运行中最依赖专家的任务之一：使其激光系统保持瞄准状态。该智能体编写并验证了自己的控制软件，现在能够在无需人工干预的情况下于数秒内恢复系统，从而省去了以往需要现场专家完成的人工操作。

量子计算机正从实验室仪器转变为客户自行购买和操作的产品。这种转变更多取决于机器能否在没有制造者在一旁的情况下可靠运行，而非物理问题。QuEra的系统使用保持在精确频率上的激光来控制原子量子比特。这些激光会发生漂移，当某束激光漂移过远时，机器便会停止运行，直到具备深厚专业技能的人员将其恢复。每一代机器携带的激光器数量都比上一代多，而客户现场的每台机器都离最熟悉它们的工程师更远。

自动化关键子系统

多年来，QuEra已经实现了对常见激光干扰的自动化恢复，其部署在Amazon Braket上的256量子比特系统Aquila运行正常率超过99%。更为复杂的激光故障较为罕见且更为严重，迄今仍难以实现自动化，因为恢复过程需要人类专家的判断，而非一套固定步骤。

QuEra的一支四人专家团队曾花了两到三周时间手工编写恢复脚本，而且该脚本只能处理编写者所想到的故障。随后，该团队将同样的问题交给了Claude，并借助MHS——一项让AI智能体在科学研究和先进制造中安全操作物理设备的新标准——来完成。MHS最初由Anthropic与HHMI Janelia研究园区合作发起，目前处于有限的研究预览阶段，QuEra是参与者之一。MHS允许该智能体在专用测试平台上自行运行实验：提出修复方案、尝试、读取结果、进行改进。它持续运行这一循环，包括通宵工作，覆盖了数百个故障案例，这些案例是任何专家团队都无暇手工处理的。

工程师设定了范围，审查了每一步，并确定了什么才算成功验证。该智能体生成的软件是一个传统的、完全可检查的程序，而非在运行时做出决策的模型。而且这项工作在设计上保证了安全：设备在标准本身中声明了边界、互锁和紧急停止功能，AI智能体默认继承这些限制并在其范围内运行。

试点证明了什么

• 它实现了可靠恢复。在不知道故障原因的情况下，该控制器在七种故障类型、700次计时试验中的695次将系统恢复到目标状态，并且从未在未成功时报告成功。那5次未命中可追溯到试验台条件而非软件问题。
• 它在数秒内完成恢复。大多数故障在6秒内排除，最棘手的故障约需10至14秒，而专家则需要5至10分钟。
• 它能处理真实故障，而不仅限于测试用例。该试验台位于一个有日常人员走动和真实环境误差源的运行中的实验室。在试点期间，无论何种原因，AI智能体每次都能无辅助地完成恢复。
• 它改进了专家的调校。当被要求提升锁定质量而非恢复时，AI智能体将残余噪声降低了五倍，并阻止了系统在无人值守运行期间掉出。之后在它无法影响的独立仪器上测量，其设置与经验丰富的专家的手动调校相匹配，并纠正了手动调校遗留的一个缺陷。
• 它具有可迁移性。在切换到第二束激光波长后，AI智能体在一次无人值守的通宵运行中从零开始得出了设置，而这项工作通常需要数周的实操调试。

为何对部署至关重要

在此试点之前，每台激光器都持续占用稀缺的人类专家时间。无论何时都需要现场恢复，每次调校最多需要半小时，而调试一个新的工作点需要数周。考虑到每台计算机的激光器数量增加以及现场部署的增多，人工专家劳动成为系统部署和正常支持数量的限制因素，也成为大规模容错量子计算的障碍。

“多年来，扩展量子计算机最困难的部分不是物理问题，而是人们在凌晨2点驱车去修复激光锁定。我们利用Model Hardware Standard构建了一个解决方案来解决这一问题：锁定在数秒内自行恢复，每次都得到验证，并能捕捉手动操作容易遗漏的噪声。我们正在构建能够自我修复的量子计算机。”QuEra Computing量子系统副总裁Sergio H. Cantu表示。

试点结束后，所需专家指导极少甚至不再需要。对于在本地安装系统的高性能计算（HPC）中心或国家实验室而言，这意味着不再需要配备驻场的中性原子激光专家，而仅需其极少的参与时间。

QuEra为何合作

本次试点中的激光器只是量子计算机中众多精密、脆弱且需要专家关注的子系统之一。QuEra预计同样的AI自动化方法可应用于其他子系统。该试点也留下了安全实践和测量方法，使第二次行动仅用了一晚，而第一次花费了数周。

“我们在开发和运行量子计算机方面属于世界顶尖水平，但即使对我们而言，让这些机器保持峰值性能的成本也很高。”QuEra总裁Takuya Kitagawa表示，“客户期望整台计算机以及每一个子系统都能自我维持，而无需专家在场。这正是MHS研究预览和Anthropic前沿AI模型的结果如此有意义的原因。我们正在让计算机以最佳状态运行变得更加容易和便宜。”

QuEra与少数几家因战略能力而被选中的公司展开深度合作：Amazon Web Services（负责2028年在Amazon Braket上以云服务形式提供Libra）、HPE（负责本地HPC集成）以及NVIDIA（负责加速计算）。QuEra参与Model Hardware Standard研究预览，将AI智能体应用于量子计算硬件的控制，是AI合作的一个早期范例。