报告时间：2025年12月26日（星期五）13:40-14:40
报告地点：工程管理与智能制造研究中心第三学术报告厅
举办单位：电动汽车产业技术创新战略联盟、合肥工业大学汽车与交通工程学院、合肥工业大学未来技术创新学院
学术报告信息（一）
报告题目：量子通信技术最新进展与国家“十五五 ”战略规划
报告时间：2025年12月26日（星期五）13:40-13:55
报 告 人：谷风波 高级工程师
工作单位：科大国盾量子技术股份有限公司
报告简介：
量子科技近年来发展突飞猛进，成为新一轮科技革命和产业变革的前沿领域。本次报告聚焦量子科技三大技术领域中工程化、产业化相对最为成熟的量子通信，简要介绍量子通信技术、产品、标准、应用等的发展状态，以及对量子科技未来发展的展望。
报告人简介：
谷风波，高级工程师（量子通信专业）、高级信息系统项目管理师、(ISC)²注册信息系统安全专家认证（CISSP）、国际项目经理(IPMP)C级认证；安徽省科技专家库入库专家、合肥市科技局科技专家库入库专家、合肥市高层次人才（E）、中国科大研究生院科学岛分院专业硕士实践导师、合肥市科协九代会代表、中国通信学会高级会员。量子保密通信“京沪干线”、合肥量子通信基础设施一期（合肥量子城域网）等重点项目运维、交付或研发经理；作为科普培训专家提供量子科技科普讲座；作为公司内部评审专家参与量子科技系列产品研发与生产制造各环节评审；与量子科技产业上下游企业开展技术交流与行业生态产品研发合作等。
学术报告信息（二）
报告题目：量子精密测量技术与应用
报告时间：2025年12月26日（星期五）13:55-14:10
报 告 人：蔡明诚 工程师
工作单位：国仪量子技术（合肥）股份有限公司
报告简介：
量子精密测量技术以自旋和原子等量子体系为基础，在灵敏度、稳定性和绝对测量能力方面显著优于传统传感技术，正加速从实验室走向产业化应用。本报告聚焦量子传感在能源电力、先进制造和工业检测等领域的工程化实践，分析关键技术进展、应用价值与产业落地路径，探讨量子精密测量支撑新型产业发展的机遇与挑战。
报告人简介：
蔡明诚，国仪量子技术（合肥）股份有限公司工程师、高级产品经理，博士，主要研究方向为量子精密测量设备研制。
学术报告信息（三）
报告题目：中等规模量子计算的产业应用探索
报告时间：2025年12月26日（星期五）14:10-14:25
报 告 人：赵先和 博士
工作单位：中国科学技术大学、九章（济南）量子科技有限公司
报告简介：
首先，报告将回顾量子科技的发展历程。自19世纪量子理论诞生以来，量子领域在基础研究与产业应用方面均取得了一系列重大突破。当前，全球正处于以量子计算、量子通信和量子精密测量为代表的第二次量子科技革命关键阶段。本部分将重点介绍量子技术的四大核心应用方向，以及国内外在量子领域的战略布局、资金投入与政策支持情况，并简要展示我们在相关方向上的阶段性成果。第二部分将聚焦九章量子公司的主营业务与核心产品，系统阐述公司在量子计算产业链中的定位、技术路线及产品优势。第三部分将介绍九章量子的核心团队成员，重点展示团队在量子计算机、量子算法及产业化方面的专业背景与综合实力。第四部分将从行业应用的角度进行发散性探讨，分析量子计算在金融、能源、医药、制造等多个领域中的潜在应用前景，并结合我们团队的最新实践案例进行说明。第五部分将重点介绍量子算法在交通与汽车领域中的实际应用，包括我们在相关场景下的研究与落地案例，同时对国际同行在该领域的优秀成果进行对比与分析。
报告人简介：
赵先和，中国科学技术大学物理学博士，师从陆朝阳教授。致力于可验证量子优势，计算复杂度理论、量子计算、量子算法以及张量网络，及数值模拟和高性能计算等相关领域的研究。在NSR、Science上发表论文《Leapfrogging Sycamore: Hamessing 1432 GPUs for 7x Faster Quantum Random Circuit Sampling》、《Realization of fractional quantum Hall state with interacting photons》等。在九章量子公司负责项目：某机场机位调度量子算法开发（软）、科研级光量子商业原型机研发（硬）、某港口集装箱调度量子求解器开发（软）、光量子计算云平台建设（软）。
学术报告信息（四）
报告题目：车用人工智能前沿与量子神经网络技术进展
报告时间：2025年12月26日（星期五）14:25-14:40
报 告 人：吕尧 助理研究员
工作单位：清华大学车辆与运载学院
报告简介：
自动驾驶作为人工智能最具战略意义的应用场景之一，正随着数据、算力与算法三大支柱的持续演进，加速迈入端到端驱动的新时代。本报告聚焦端到端自动驾驶系统的最新技术进展，系统剖析当前在数据规模、训练算法、算力效率等方面的关键挑战，提出以仿真生成为主体数据、强化学习为练手段的技术路线。在此基础上，面向深度神经网络训练“高成本、长周期”的工程瓶颈，报告进一步介绍量子技术在智能驾驶领域的前沿探索，重点呈现国际首个应用于相干伊辛机（CIM）的多层神经网络训练方法，为车载智能系统的模型训练提供全新的计算范式参考。报告内容有望为我国在“AI+量子”协同发展方向上提供理论指引与工程实践样本，助力构建更安全、更智能的自动驾驶系统。
报告人简介：
吕尧，清华大学车辆与运载学院助理研究员。主要从事强化学习、类脑人工智能及其在自动驾驶和具身智能中的应用研究，研制了技术性能世界领先的神经网络优化算法RAD，参与研发了国内首批端到端自动驾驶系统（iDrive），主导研发了首套面向工业控制的具身智能训练平台（GOPS）。发表SCI期刊论文11篇，含影响因子大于10论文5篇。发表国际会议论文6篇，获CVCI 2023最佳论文奖（1/262）。申请发明专利8项，参编英文专著章节2部。1项成果入选第29届智能交通（ITS）世界大会典型案例并做动态示范。入选清华大学“水木学者”计划（2025）。
