2026年9月17日——IonQ，全球领先的全栈量子平台和量子代工厂，今天详细介绍了与Synopsys（新思科技）合作开展的研究。该论文公布的早期结果表明，将量子算法集成到主流工程软件中，可将复杂工业设计加速最高14.6%。  这项研究说明，混合量子计算能够解决经典超级计算机面临的主要计算瓶颈。该论文还在即将于多伦多举行的IEEE Quantum Week 2026上获得最佳论文一等奖。

从车辆到传感器再到核反应堆，设计产品的公司都依赖仿真，依据贴近现实的物理条件来预测产品性能。更大规模的仿真，例如用于虚拟碰撞测试和空气动力学分析的仿真，可能需要大量计算资源。这些资源是求解包含数亿个变量的大型方程组所必需的。根据仿真设置的不同，标准计算机可能会产生额外计算，从而消耗内存并延长处理时间。

为解决这一问题，仿真软件会在求解之前尝试高效地重新组织方程。在这项研究中，IonQ和Synopsys将一种先进的量子算法直接嵌入Synopsys的行业标准Ansys LS-DYNA仿真软件中。量子系统没有依赖传统且耗时的试错法来寻找最佳设置，而是像一名高效的交通警察。它迅速确定了组织数据的最佳方式，从而完全避免那些不必要的计算。

“喷气发动机或汽车碰撞测试的工程仿真需要极大规模的经典计算集群连续运行数天。通过将先进的量子算法嵌入核心工作流程，我们将总仿真时间最多缩短了14.6%，”IonQ量子解决方案副总裁兼技术研究员、该论文合著者Martin Roetteler博士说。“由于这一复杂的组织步骤只需在仿真开始时执行一次，节省下来的时间会反复带来回报。这意味着工业用户能够获得更快的求解速度、更低的计算成本和更低的能耗。”

这项新研究建立在团队先前研究的基础之上。这一次，团队在汽车、工业钻头部件、流体叶轮和喷气发动机总成等复杂数字模型上测试了混合工作流程。这项研究采用了由最多3500万个独立数据点构成的网格。数值仿真在最多150个量子比特上运行，物理执行则在IonQ的36量子比特Forte离子阱量子计算机上得到验证。

在所有测试的工业模型中，量子增强的排序方法均带来了至少5.9%的稳定运行时间提升，在复杂动态仿真中总时间缩短幅度最高达到14.6%。这意味着，一项通常在经典超级计算机上需要连续运行七天的大规模数字压力测试，可节省大约整整一天的不间断计算时间。

“与IonQ携手，我们正在推进量子计算机和混合仿真工作负载的发展，为工程设计与优化开启新的可能性，”Synopsys创新高级副总裁Prith Banerjee说。“量子计算机有潜力大幅加速大规模仿真工作负载，同时提高预测准确性。通过聚焦NISQ时代可实现的突破，我们可以在近期为我们的客户释放其中部分潜力，同时为容错量子计算的完整前景做好准备。”