量巡科技完成天使轮融资，打造AI 加速与量子启发计算平台

近日， 量巡科技宣布完成天使轮融资，本轮融资由鼎峰科创领投，浦东创投、上海城投旗下诚鼎基金共同参与。本轮资金将主要用于核心产品流片、技术研发、团队建设及市场拓展，加速 PPU 概率处理单元与 AI 推理加速芯片的研发和商业化。多维资本担任新一轮及长期独家财务顾问。

量巡科技定位于 AI 加速与量子启发计算平台，围绕两条产品路线展开：一端面向快速增长的 AI 推理需求，一端通过 PPU （Probabilistic Processing Unit）探索概率、搜索和优化计算的处理器化。两条路线共享量巡长期积累的底层器件与芯片工程能力，也对应公司对下一阶段计算产业的判断：AI 对算力的需求逐渐从单一模型计算延伸到更多类型的 Workload，量子启发计算也在寻找更早进入现实产业的窗口。

AI 的问题变了，对底层计算的要求也在变化

过去十几年，AI 算力最重要的任务之一，是把矩阵计算做得越来越快。从 GPU 到各种 AI 加速器，这套体系一路支撑了深度学习和大模型的爆发。但随着 AI 从生成进一步进入 Agent、具身智能和实时决策，计算任务也变得更加多样。 

一个 Agent 需要在不同工具和行动之间做选择，一台机器人需要根据环境实时规划路径，更复杂的 AI 系统还需要在大量可能性中持续搜索和优化。AI开始越来越多地面对“下一步该怎么选”，对应搜索、采样、优化和概率决策等计算负载。 

对量巡而言，AI 推理加速将解决模型高效执行的问题，概率计算则进一步面向 AI 向搜索、规划和决策延伸之后出现的新计算需求。 

这种变化也在催生更多针对特定 Workload 重新设计的计算芯片。3 月，Samsung Catalyst Fund 领投 Normal Computing 5,000 万美元融资，后者探索利用物理系统自身的随机性进行计算；7 月，Extropic 与美国商务部签署最高 7,500 万美元 CHIPS R&D 资金支持意向书，推动概率计算单元产业化落地；8 月，AMD 宣布收购专用 AI 推理芯片公司 Taalas，后者尝试将模型的数据流和计算结构更深地固化到专用硅片中。 

国内，概率计算协处理器也已进入地方未来产业和新型计算相关项目的关注范围，量巡近期已获政府项目支持。

随着 AI Workload 持续分化，底层硬件也在从通用算力向更细分的计算任务延伸。高效推理之外，搜索、采样、优化和决策等 Workload 能否形成更适合自己的硬件实现方式，也成为新一轮算力创新的一部分。 

量子启发计算，寻找更近的落地窗口

另一边，量子计算和统计物理的发展，也为这些搜索、优化和复杂求解问题提供了不同于传统计算的技术思路。其中一个方向是将量子计算和统计物理中处理复杂问题的思想迁移到今天能够制造和部署的软硬件体系中，率先解决搜索、优化等传统计算成本较高的问题。 

量巡选择 PPU，希望借助经典半导体制造体系，把量子与统计物理中具有计算价值的部分能力转化为可以工程化的芯片。

今年以来，全球范围相关产业动作明显增多。2 月，东芝与 MIRISE Technologies 将量子启发优化用于自主移动机器人的实时决策；6 月，东芝进一步将 AI 与量子启发优化结合，瞄准汽车、无线通信、机器人等动态优化场景；9 月，D-Wave 与美国商务部签署最高 1 亿美元的资金支持协议，用于推进量子启发计算研发与规模化。 

不同技术路线背后指向同一个问题：物理世界里的随机性，能否从传统计算中需要被抑制的“噪声”，进一步转化为可以利用的计算资源？

AI 带来了越来越多搜索、采样、优化和决策类计算需求，量子启发计算则在寻找更早的产业落地窗口。量巡瞄准了两条技术脉络的交点。

一种底层技术，两条计算路线

看到趋势是一回事，找到一条能够真正做成芯片的技术路径，是另一回事。 

量巡的答案来自团队积累多年的底层器件技术。同一种自旋器件，可以分别工作在确定性和概率性两种状态，由此对应两类不同的计算需求。

在稳定状态下，器件可以用于存储和计算，通过存内计算服务 AI 推理；进入概率状态后，则可以利用器件自身的随机性参与计算，用于采样、搜索和组合优化等任务。 

一套底层器件，由此延伸出两条产品线。AI 推理加速芯片面向机器视觉、智能驾驶、具身智能等端侧场景，承接已经快速增长的算力需求。PPU则面向概率计算以及采样、搜索、组合优化等任务，沉淀新型硬件计算能力。 

为什么是量巡？

对新型计算技术而言，从自旋器件、电路设计，到芯片流片、算法映射和最终应用，是产业化过程中最漫长的一段距离。量巡团队沿着这条链条积累多年，并已经将底层器件能力推进到芯片工程和应用验证阶段。

量巡科技CEO朱政博士拥有10余年芯片、量子、安全的产业经验，是自旋器件方向技术的专家。董事长王家勇教授拥有近30年量子及芯片行业及产业化经验。CTO侯耀儒长期聚焦自旋存储与概率计算，已具备万颗级相关芯片量产验证经验。首席科学家徐红星院士为中国科学院院士，在量子及芯片领域有长期研究积累。核心研发团队汇聚来自香港科技大学、北京航空航天大学、上海交通大学、复旦大学、上海科技大学等高校技术骨干，已形成从器件到系统的完整研发梯队。 

这支团队的稀缺性，在于同时具备器件、芯片与产业化能力。

此前，量巡团队已经在量子安全相关产品中完成过自旋器件从工艺、流片、封测到产业化应用的完整验证，积累了一套可复用的器件工程和芯片量产能力。这也使公司今天推进 AI 推理加速芯片和 PPU，并非从实验室重新起步，而是在既有工程基础上继续向新的计算场景延伸。 

目前，量巡第三代   AI 推理加速芯片与 PPU 已推进流片，正在开展回片测试，并继续在芯片架构、算法映射和应用系统演进。 

商业化方面，公司的AI 推理加速芯片已与国内知名整车厂智驾部门开展“硬件+软件”全栈合作。PPU 则在推进算法调度向计算系统转化，并与国内头部高性能 GPU 厂商探讨异构协处理器技术路径。 

随着 AI Workload 持续分化，未来的计算体系可能出现越来越多针对不同任务设计的专用计算单元，各自在最适合的计算问题上发挥作用。 

当 AI 开始学习如何做选择，计算也需要学会处理不确定性。

量巡想做的，是那块更早出现的芯片。 

鼎峰科创表示：“量子科技是国家战略重点和新一轮科技革命的重要方向，量巡基于硅基电子自旋平台型技术，率先实现量子随机数发生器芯片流片量产与客户应用，进一步拓展AI推理加速、量子安全、量子启发式计算等应用领域。我们看好团队的芯片设计与产业化能力，期待量巡将硅基电子自旋技术继续做深推进到更大规模的芯片和真实计算系统应用中。” 

浦东创投表示：“人工智能产业还处于技术和应用快速演进的早期阶段，算力作为底层基础能力尤为重要。量巡同时布局 AI 推理和概率计算，让我们看到了新型算力向更多应用场景延伸的可能。我们相信，随着 AI 进入真实物理场景，对底层计算能力的需求还会持续扩展，量巡有机会在这个过程中成长为一家具有长期产业价值的硬科技公司。” 

诚鼎基金表示：“除了技术本身，我们也很关注新技术怎么落地。芯片最终还是要靠产品和客户来验证，量巡现在已经进入回片测试，也开始和产业客户一起做应用。后面就是一件很实际的事，把产品做好，把场景跑通。上海有比较丰富的产业和应用资源，我们也会尽可能帮公司把这些资源链接起来，让技术更快走到真实市场里。 ”