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量子技术的快速发展正推动着对光学量子态传感器的需求——这类传感器需在统一硬件平台上实现高精度、多功能性与可扩展性的统一。量子储备计算通过利用量子系统的非线性动力学特性高效处理量子信息，为实现这一目标提供了强大路径。其中光子神经网络因其对光子编码量子信息的本征敏感性，成为极具潜力的实现方案。然而现有材料的固有弱光学非线性特性，以及高密度耦合量子网络制造的工艺挑战，制约着光子量子储备系统的实际应用。针对这些限制，该研究团队提出了一种融合量子储备系统优势与模拟神经网络自适应学习能力的混合量子-经典检测协议。这种协同架构显著提升了信息提取的精度与鲁棒性，能以低成本实现量子光传感器性能提升。基于该方法，研究人员在仅含五个节点的网络中（非线性-损耗比U/γ≈0.02），实现了量子态分类、层析成像及特征回归等任务的显著性能突破。该方法通过降低对材料非线性和储备系统规模的依赖，使得高保真光子量子传感器在现有集成平台上的实际部署成为可能，为迈向芯片级量子处理器与光子传感技术开辟了新途径。