六维流形引擎破解中大规模量子仿真难题，振元软件寻求1000万元天使轮融资

行业痛点：量子仿真面临的"不可能三角"

针对当前量子纠缠仿真领域存在的"精确仿真规模小、网络仿真精度低"的行业痛点，振元软件近日宣布成功研发"六维流形耦合纠缠网络"仿真引擎。该技术旨在填补中大规模量子网络仿真的市场空白，目前已完成核心原理验证，正启动1000万元的天使轮融资。

随着量子互联网与具身智能的兴起，业界对中大规模量子纠缠网络的仿真需求日益迫切。然而，现有技术面临严峻挑战：微观精确仿真受限于经典计算平台的内存墙，仅能支撑50比特以内的小规模模拟；宏观网络仿真虽然能支撑千级节点，但忽略了纠缠度涨落、退相干演化等核心物理动力学；同时，存算一体架构缺乏原生适配的科学计算场景，现有仿真算法无法充分释放存算一体芯片的并行能效潜力。

技术突破：高维流形驱动的自组织仿真引擎

振元软件提出的新型仿真引擎，突破了传统"静态空间容器"的范式限制，构建了"时空结构-能量耦合-纠缠生灭"的闭环动力学机制。该技术基于六维超立方球面复合流形作为系统基底，使空间结构成为参与演化的动力学变量，而非静态背景。

核心技术包括高维流形基底、自组织动力学、双通道交互和存算原生架构。通过正交旋转变换实时重构粒子间距离场，距离场直接调控纠缠耦合强度，纠缠分布构成全局能量场，最终形成完整的动力学闭环。系统基于退相干耗散、近距耦合生成、全局能量守恒三大物理约束，让纠缠网络自主完成生灭与涨落，具备典型的活态自组织特征。

在通用家用计算平台（CPU环境）的测试中，该引擎展现了卓越的性能：支持576个粒子节点，稳态维持13万+活跃纠缠对；单步完整演化平均耗时约290ms，性能波动小于1%，相比传统仿真框架性能提升一个数量级以上；连续运行3000步以上，系统总能量、纠缠对数、系统熵均维持在稳定区间，呈现典型的自组织临界态特征。

应用前景：赋能量子科技与下一代算力

该引擎具备显著的范式级应用价值，可为多个前沿领域提供底层支撑。在量子互联网组网方面，可作为大规模量子纠缠网络的数值实验平台，用于量子城域网的中继站选址、纠缠分发路由优化，降低真实组网试错成本。在具身智能运动规划领域，高维流形基底可直接映射为人形机器人的关节构形空间，将复杂的逆运动学问题转化为测地线搜索，缓解Sim-to-Real迁移鸿沟。

同时，该技术可作为存算一体架构的原生科学计算标杆，验证存算芯片在复杂系统仿真领域的能效优势，推动其从AI专用向通用科学计算拓展，助力下一代算力架构的产业落地。此外，该引擎还可为耗散结构、自组织临界、多体纠缠涌现等复杂系统前沿问题提供全新的数值实验平台。

振元软件计划将本轮融资资金主要用于GPU/FPGA并行加速研发、量子网络/具身智能专用版本开发以及存算一体硬件的适配对接，致力于打造下一代科学计算算力底座。