移动网络中量子计算应用能力评估模型（2025年）

概述

• 移动网络正从移动通信网络向移动信息网络演进，通信、感知、计算、智能等功能融合，带来大规模信号处理、网络优化、数据处理、模型训推等算力挑战。
• 量子计算展现出理论与潜在优势，有望破解移动网络算力瓶颈，但当前技术路线和算法范式发散，计算能力参差不齐，应用能力与潜力不明确。
• 建立量子计算应用能力评估体系，对量子计算在移动网络中的应用价值进行综合评估，本文在《移动网络中量子计算应用能力评测白皮书1.0》基础上更新完善指标体系，设计评估模型。

量子计算应用能力评估体系

• 评估体系总体框架：定义了应用能力三级指标体系，包括系统性能、扩展能力和部署能力，涵盖量子硬件、软件栈、算法运行、纵向扩展、横向互联、服务与集成、物理与环境要求、运维与成本效益等。
• 一级指标：
  • 系统性能：包括量子硬件能力（规模、质量、速度）、量子软件栈能力（编译效率、可编程性、执行工作流效率、量子资源保真度）、量子算法运行能力（运行时间、保真度、可运行规模、算法丰富度）。
  • 扩展能力：包括纵向扩展能力（硬件模块化扩展性、软件栈扩展性）、横向互联能力（互联宽带和延迟、分布式相干性和保真度、异构算力兼容性）、服务与集成能力（混合计算能力、人工智能集成能力、经典设备集成能力、云平台服务与管理能力、开源生态）。
  • 部署能力：包括物理与环境要求（交付尺寸、环境依赖度、可移动性）、运维与成本效益（系统可用性、计算能效、远程运维与智能运维能力、总拥有成本TCO）。

量子计算应用能力评估模型

• 模型构建概述：采用“指标体系评估法”，通过德尔菲法筛选指标、确定衡量方法，采集处理指标数据，计算指标权重，采用线性加权求和或逼近理想解排序法计算综合得分，并进行模型性能分析（敏感性分析、与专家直觉及行业共识对比）。
• 模型场景化设计：提出“模块化指标体系”构建方法，将指标分为核心指标和扩展指标，引入“领域权重模板”机制，构建面向典型领域的“场景化基准测试体系”。
• 移动网络领域评估模型：针对移动网络后端网络运维需求，设计了评估模型示例，包括系统性能（权重60%）、扩展能力（权重25%）、部署能力（权重15%），并细化了各指标的权重、衡量方法和数据采集得分规则。

建议与展望

• 指标评分采用线性加权方式，下一步将引入非线性函数关系增强精度。
• 模型数据采集工作量巨大，需根据具体场景删除细节指标，保持实用性。
• 评估模型更多用于诊断而非排名，精准诊断量子计算短板，增强计算能力。
• 移动网络和量子计算快速发展，后续将参考国内外进展，完善指标体系和评估模型。