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量子核方法（QKMs）已成为监督式量子机器学习的重要框架。与依赖基于梯度的优化且可能遭遇贫瘠高原等问题的变分量子算法不同，非变分QKMs采用固定的量子特征映射，通过凸优化和交叉验证进行经典模型选择。这种量子特征嵌入与经典训练的分离机制，在利用量子电路将数据编码到高维希尔伯特空间的同时确保了优化的稳定性。本文全面分析了非变分监督式QKMs，涵盖其经典核理论基础、保真度与投影量子核的构建方法，以及实际应用中的估算技术。研究团队系统评估了量子优势的验证框架，包括泛化边界和区别于经典模型的必要条件，并深入探讨了指数级浓度、张量网络方法实现的去量子化、以及核积分算子谱特性等关键挑战。进一步讨论了可能实现优势的结构化问题类别，并整合了对比研究与硬件实验的实证发现。本综述旨在明确界定QKMs可能产生实质性优势的应用场景，同时厘清实现实用化量子增强学习必须克服的理论、方法学与技术障碍。