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2026年7月27日，美国电信运营商ATamp;T与量子计算公司D-Wave联合宣布，双方已签署扩大合作协议，将D-Wave的量子退火技术正式纳入ATamp;T的网络运营体系。消息公布当日，D-Wave股价大涨7.5%，盘中一度拉升超过18%。不过，真的让业界感到震撼的，是另一个数字：240倍的速度提升。
在前期试点中，ATamp;T利用D-Wave的量子计算技术，将一项网络优化任务的处理时间从大约1小时压缩至不到15秒。这不是实验室里的理想化测试，不是精心挑选一些对量子计算最有利的问题，然后“刷榜”，这是在ATamp;T现网运营的复杂环境中处理真实业务问题，由真实企业客户验证的实战结果。迄今为止，此事或许是量子计算在商业化场景中最具说服力的“量子优越性”证据。
ATamp;T的难题：网络越大，决策越难
要理解这次突破的意义，先得看懂ATamp;T到底在为什么事情头疼。
ATamp;T是美国最大的电信运营商之一，运营着一张极其庞大的网络：数百个路由区域、数亿台接入设备、数千名外勤技术人员，以及日益增长的光纤和5G基础设施。这张网络每时每刻都在处理海量数据，而ATamp;T需要不断做出决策：故障发生了，派哪个技术人员去？派多少？走哪条路？网络某个区域出现拥塞，流量怎么调？光纤铺到哪里？频谱怎么分？
这些决策看似只是日常运营，背后的数学难度却超乎想象。这是一个典型的“组合优化”问题。简单来说，就是在无数种可能的方案中，找到最好或者接近最好的那一个。这类问题的可怕之处在于，随着需要考虑的因素增加，可能方案的数量不是慢慢涨，而是呈指数级爆炸。比如，如果要调度100个技术人员前往50个故障点，可能的路线方案的数量比宇宙中的原子还多。
更麻烦的是，这些问题不是孤立的。技术人员调度会影响故障修复时间，故障修复时间又影响网络可用率，网络可用率又影响客户体验，一环扣一环，牵一发而动全身。ATamp;T的网络被划分为数百个区域，每个区域的决策都在相互影响。
经典计算机在处理这类问题时，会不断向更优的地方移动，但看不到整体，容易陷入局部最优。而且，随着网络持续扩容，随着更多设备和服务接入，这些问题变得越来越难算。一台传统服务器往往需要几十分钟甚至几个小时才能完成一次完整的优化计算。
但电信网络不等人。网络流量每分每秒都在变化，一个故障可能在几秒钟内影响成千上万的用户。等你花一个小时算出了“最优方案”，网络状态早已不是刚才的样子了，那个方案已经过时了。
ATamp;T早就意识到这个问题。他们已经在网络运营中部署了智能体AI工具，用以更快地发现故障和异常，2025年，这些AI工具减少了1200万小时的客户停机时间。但AI擅长的是发现问题和发出预警，而“在几秒钟内从指数级可能性中找出最优方案”这件事，AI帮不上太多忙。
这就是ATamp;T找到D-Wave的原因。AI负责感知，量子负责决策。两者结合，才能从“发现问题”走向“解决问题”。
量子退火：让物理规律自己找答案
D-Wave给ATamp;T提供的，是一台工作原理完全不同的计算机。
“退火”这个词来自古老的金属工艺。铁匠把铁烧红后慢慢冷却，原子会自然排列整齐，形成坚韧的金属。量子退火借用了同样的思想，但“降温”的对象是一群量子比特。
这项技术的核心思路很巧妙：把数学问题变成一张物理地形图，图上每个点代表一种解决方案，点的高度代表这个方案的好坏，越低则越好。ATamp;T的网络调度问题，就这样被转化成了一张沟壑纵横、山峰林立的地形图。目标只有一个：找到地图上最低的那个点。
经典算法找最低点，就像一个蒙着眼睛的登山者，他凭着脚感一步步往下走，走到一个山谷底部，发现四周都是上坡，就以为到终点了。但他不知道旁边隔着一座山的地方，还有一个更深的山谷。他过不去，因为要翻过那座山才能到更低的地方，而山太高了。
量子退火彻底换了一套玩法。它不派登山者，而是把一群量子粒子“撒”到这张地形图上。这些粒子具有量子隧穿效应。遇到高山，它们无需翻越，可以直接从山体中穿过去。这就意味着，所有困住经典算法的障碍，对量子粒子来说形同虚设。
量子退火的整个操作分为三步：
第一步，加热。给系统施加一个强磁场，让所有粒子进入“叠加态”：它们同时存在于很多位置，四处穿墙，快速探索整个地图。
第二步，缓慢降温。极其缓慢地撤掉磁场。这个过程越慢越好，物理学上叫“绝热演化”，就像铁匠让铁块慢慢冷却一样。随着磁场减弱，粒子逐渐“感知”到地形高低，被物理规律自然牵向低处，汇聚于此。
第三步，冻结。当磁场完全消失，系统“冻结”在当前状态。物理学的基本定理保证，只要过程足够慢，系统必定停在全局最低点，而不是某个浅坑。因为量子粒子在整个过程中一直在“穿山”，它有机会探索所有山谷，不会像经典登山者那样被困在半路。
整个过程最精妙的地方在于：不需要手动搜索，物理规律自己完成了搜索。量子系统不是在计算答案，而是在演生答案。这就是为什么它能在15秒内完成经典计算机需要一小时才能完成的工作：路径完全不同。
D-Wave的Advantage2系统拥有超过1200个量子比特和10000个连接器。当ATamp;T把网络优化问题编码成这张地形图以后，整个系统自动开始退火演化。15秒后，最优方案出炉。
量子优越性的争议与实证
量子优越性是量子计算领域最具争议的概念之一。它指的是量子计算机在某个特定任务上能够超越现有最先进的经典计算机。然而，这个定义本身存在一个难题：你如何证明经典计算机已经尽力而为了？
有学者指出，业内存在一种投机现象：“挑选非最优经典算法来做对标，刻意制造‘量子应用落地’假象，缺乏严谨、公认的量子优越性证明”。换句话说，拿一个很慢的经典算法去对比一个很快的量子算法，就得出量子优越性的结论，是没有意义的，因为这不过是算法优劣的对比，而非计算范式的革命。
ATamp;T的这次突破却不是一次学术基准测试，是一次实战替换。ATamp;T并没有在实验室里精心挑选了一个对量子计算最有利的问题，然后拿一个未经优化的经典算法做对比。ATamp;T是在现网运营中，用D-Wave的量子技术替换了原有的经典计算流程：原本需要一小时的处理，现在15秒完成。这不是挑选出来的优越性，而是生产环境中跑出来的真实结果。
网络流量每分每秒都在变化，一个一小时后才能得出的优化方案，其实际价值已经大打折扣。而15秒内得出方案，则意味着真正的实时优化成为可能：网络管理者可以在流量波动的瞬间做出调整，在故障发生的几秒内重新规划路由，在技术人员出发前即可确定最优路径。
这就是量子退火相较于经典计算的优越性所在：在组合优化这类特定问题上，展示出了经典计算难以企及的速度和实时性优势。从这个意义上说，ATamp;T的案例为“量子优越性”提供了一个令人信服的操作化定义：在真实业务中，用量子解决方案替代经典方案，并取得一个数量级以上的实际效益提升。
从试点到规模化的商业逻辑
早在2025年的Qubits年度大会上，ATamp;T的技术负责人就已经展示了他们在现场技术人员调度和网络故障管理方面测试D-Wave混合求解器的初步成果。从早期试点到扩大合作，经历了验证、评估到规模化的完整路径。
ATamp;T的下一步计划是将D-Wave的量子退火技术集成到其现有的智能体人工智能工具中，并拓展到更广泛的应用场景：故障检测与响应、技术人员路线规划、网络建设规划、流量管理。这些场景的共同特点是：决策变量众多、约束条件复杂、对实时性要求极高，正是量子退火发挥优势的天然领域。
D-Wave首席执行官艾伦·巴拉茨对此评论道：“ATamp;T的网络运营面临着极其复杂的优化难题，他们清楚经典计算的局限性，并正迅速行动探索量子可以发挥作用的领域。我们非常期待与ATamp;T携手，助力其提升运营速度、效率和商业价值。”
从产业视角看，D-Wave的客户名单已经包括福特、NTT DOCOMO等知名企业。全球知名的市场研究机构在2026年7月将D-Wave评为全球量子计算领域的领导者之一，指出其优势在于“广泛的生产部署能力”，客户活动已从研究实验延伸到制造、电信、零售、物流、国防等行业的实际生产流程。
挑战与未来：量子之路仍长，但已在路上
当然，我们也不必过度乐观。量子计算行业整体仍处于“后NISQ、前大规模容错量子计算”的工程过渡期。即便是D-Wave这种走在前面的公司，也面临着股价波动、收入确认周期长等现实挑战。容错量子计算才是走向大规模实用化的基石，未来五到十年是逻辑量子比特技术突破的重要窗口期。
具体到ATamp;T与D-Wave的这项合作，还有一个关键问题仍需回答：240倍的加速能否在更广泛的网络场景中复现？目前还有待观察。另一个维度是成本效益。量子计算系统的运行成本、维护复杂度、以及与企业现有IT基础设施的集成难度，都是规模化部署时必须考量的因素。长期来看，随着使用频率增加，单位成本能否持续下降，将决定量子计算能否从“锦上添花”变为“必不可少”。还有一个不容忽视的维度是人才与组织能力。量子计算不是即插即用的工具，需要企业拥有能够理解量子算法、能将业务问题编码为量子退火可解形式的技术团队。ATamp;T之所以能够快速推进这一合作，与其首席数据办公室拥有较强的数据科学能力密不可分。而对于大多数传统企业而言，这仍然是一道不低的门槛。
即便前路仍然充满挑战，2026年7月27日依然写下了里程碑式的一笔。当ATamp;T的网络优化耗时从1小时骤降至15秒，量子计算摆脱了“五年后才有用”的技术预言，正式接管真实商业场景。这不仅是运算速度的跃迁，更是技术范式从科研实验室向产业毛细血管渗透的生动范例。
前方依然充满未知，但ATamp;T与D-Wave的探索已经锤炼出一把破解经典算力瓶颈的锋利刃具。虽然这把刀目前专注于特定优化领域，但随着硬件迭代与算法演进，其辐射范围必将加速扩张。
这一案例对中国科技产业与学术界同样具备重要参考价值。中国在量子通信领域高歌猛进，但在量子退火与门模型两条路线的产业化落地层面，仍需加速追赶。如何将学术成果转化为商业价值，如何在真实场景中验证量子优越性，这场合作给出了清晰的范本。
量子优越性的终极使命，在于攻克经典计算机无能为力的现实难题。ATamp;T用15秒给出了有力回答。接下来，顺丰与亚马逊等物流巨头优化全国配送干线、国家电网调度超大规模电网负荷、金融机构管理高频投资组合风险等场景，或许都将迎来属于自己的“量子实战时刻”。
参考文献
ATamp;T Signs Agreement to Expand Use of D-Wave's Quantum Computing Technology Across Network Operations
https://interestingengineering.com/science/quantum-computing-network-optimisation-at-t
来源|心智观察所
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