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人工智能（AI）与量子信息（QI）正快速协同演化。AI正成为学习、设计、控制与验证量子系统的实用工具，而QI则为AI提供了新的计算模型、表征结构及学习理论问题。本综述从双向视角梳理了二者的交叉领域。在AI赋能QI方向，研究围绕从有限测量中提取信息、训练与发现量子算法、稳定噪声硬件、自动化实验与编程工作流、以及将学习方法扩展至传感与网络等核心任务，系统梳理了近期进展。在QI赋能AI方向，该研究探讨了量子计算及受量子启发的结构如何通过算法加速、表达能力、可训练性、泛化能力、神经网络设计及张量网络表征来影响学习。最后，该团队指出了可重复性、可扩展性、硬件现实性及协同设计等跨领域挑战，并认为进展将依赖于理论、实验与混合量子-经典系统的更紧密融合。