2026 年 7 月 23 日，科創(chuàng)板人工智能上市公司羅普特（688619.SH）與北京大學(xué)深圳研究生院在深圳正式簽署合作協(xié)議，共同成立 " 量子技術(shù)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室 "。

據(jù)悉，本次校企聯(lián)合成立實(shí)驗(yàn)室，將重點(diǎn)圍繞 " 專用量子計(jì)算 " 等新型計(jì)算范式展開深度合作，錨定 CMOS 伊辛機(jī)（Ising Machine）應(yīng)用落地，打通 " 算法優(yōu)化—架構(gòu)設(shè)計(jì)—硬件落地 " 全技術(shù)鏈條。這一動作不僅折射出前沿算力架構(gòu)探索的深化，也為資本市場觀察 AI 與量子科技融合落地提供了切近的產(chǎn)業(yè)視角。

隨著人工智能產(chǎn)業(yè)加速從 " 通用大模型訓(xùn)練 " 邁向 " 垂直行業(yè)復(fù)雜推理與工業(yè)決策 " 階段，計(jì)算需求發(fā)生了深刻變化。在金融投資、生物醫(yī)藥、人工智能等典型場景中，核心難題在于求解海量離散變量的 " 組合優(yōu)化問題 "。對于這類求解空間呈指數(shù)級增長難題，在部分離散優(yōu)化任務(wù)中，傳統(tǒng)通用 CPU 與 GPU 依賴通用算力堆疊將面臨能耗、時延和成本壓力。

在這一背景下，專門用于求解伊辛模型基態(tài)、高效應(yīng)對組合優(yōu)化問題的專用物理計(jì)算架構(gòu)——伊辛機(jī)（Ising Machine），成為了前沿新型計(jì)算領(lǐng)域的重要攻關(guān)方向。早在 2023 年，IBM 在 Nature 發(fā)表一篇封面論文表示，研究者和合作者們通過伊辛模型（Ising model）的使用，在一個存在噪聲的 127 位的量子處理器上，產(chǎn)生了準(zhǔn)確的計(jì)算結(jié)果，證明了伊辛計(jì)算的可靠性。從行業(yè)增長邏輯來看，當(dāng)前看好 "AI+ 專用量子計(jì)算 " 賽道主要源于三大驅(qū)動力：AI 落地進(jìn)入深水區(qū)，高能效專用加速需求爆發(fā)；算力堆疊能耗過高，亟需經(jīng)典計(jì)算之外的數(shù)學(xué)模型加速路徑；通用型量子計(jì)算短期無法落地，伊辛計(jì)算正從理論走向工程驗(yàn)證，有望成為智能計(jì)算體系中的重要增量分支。

技術(shù)路線：全數(shù)字 CMOS 伊辛機(jī)路線的工程化優(yōu)勢

在伊辛機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，目前形成了兩大主流技術(shù)路線，各自具備不同的物理特性與工程化考量：一類是以超導(dǎo)量子比特為介質(zhì)的量子伊辛機(jī)，另一類是以光學(xué)器件或芯片為介質(zhì)的光學(xué)伊辛機(jī)。相較于傳統(tǒng)技術(shù)路徑，聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室突破性地采用基于 CMOS 技術(shù)的伊辛機(jī)架構(gòu)，依托成熟的工藝節(jié)點(diǎn)，高效推進(jìn)量子計(jì)算的低成本、規(guī)模化工程化落地。

北京大學(xué)蘇鈺淇團(tuán)隊(duì)此前已發(fā)布全數(shù)字存算一體 CMOS 伊辛機(jī)，相較于現(xiàn)有技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了能效提升與計(jì)算速度新的突破，系列成果發(fā)表于 ISSCC、VLSI、JSSC 等頂級學(xué)術(shù)會議。這種高工程可行性，為專用算力的本土化量產(chǎn)與產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

基本面：主業(yè)企穩(wěn)，轉(zhuǎn)型卡位并進(jìn)

羅普特（688619.SH）作為國家級專精特新 " 小巨人 " 企業(yè)，深耕計(jì)算機(jī)視覺與人工智能領(lǐng)域近 20 年，積累了較強(qiáng)的技術(shù)底座與場景資源。2026 年一季度 , 羅普特實(shí)現(xiàn)營業(yè)收入 2424.13 萬元，同比增長 18.29%；經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額為 2573.25 萬元，同比大增 108.9%。財(cái)務(wù)指標(biāo)表明，隨著費(fèi)用端管控顯效與回款力度加大，公司主業(yè)正逐步企穩(wěn)復(fù)蘇，造血能力有所改善。

市場展望：異構(gòu)協(xié)同打開算力新空間

值得一提的是，本次與羅普特合作的北京大學(xué)信息工程學(xué)院在新型算力領(lǐng)域具備深厚的科研底蘊(yùn)與先發(fā)優(yōu)勢。信息工程學(xué)院下設(shè)的 " 廣東省存算一體芯片重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 "，研究團(tuán)隊(duì)在國際上首次實(shí)現(xiàn)了面向高復(fù)雜度排序任務(wù)的存算一體化硬件系統(tǒng)，成功打破了存算一體技術(shù)難以處理排序等非線性計(jì)算的限制；此前，信息工程學(xué)院院長楊玉超團(tuán)隊(duì)，聯(lián)合中國科學(xué)院上海微系統(tǒng)與信息技術(shù)研究所研究員宋志棠團(tuán)隊(duì)等在《科學(xué)》發(fā)表最新研究成果，團(tuán)隊(duì)研制出了全球首個基于相變憶阻器的毫秒級神經(jīng)動力學(xué)系統(tǒng)芯片，較當(dāng)前最先進(jìn)的專用加速器實(shí)現(xiàn) 3.82 至 36.27 倍速度提升，以及 11.75 至 24.73 倍功耗降低，在腦皮層表面重建等高保真腦建模任務(wù)中，較英偉達(dá) GPU 提速達(dá) 50.38 至 478.18 倍。

關(guān)于未來算力基礎(chǔ)設(shè)施的演進(jìn)方向，業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)同通用 GPU 與專用計(jì)算芯片的異構(gòu)協(xié)同，這被視為突破功耗與性能瓶頸的重要路徑。羅普特有望在垂直場景率先探索專用算力加速方案。對于資本市場而言，羅普特在基本面企穩(wěn)之際的前瞻卡位，值得持續(xù)跟蹤關(guān)注。