随着全球气候变暖，极端天气日益频发，将量子科技用于气象预报，已成为一条热门科技赛道。复旦大学教授李晓鹏是这条赛道的探索者，他领导的复旦中性原子量子计算实验室正在与安徽省气象局合作，将“量子人工智能”技术应用于复杂的气象预测场景，特别是对强降雨、台风等极端天气的精准预测。
李晓鹏参与的另一项沪皖合作已取得重要成果。今年3月，中国科大自旋磁共振实验室、复旦中性原子量子计算实验室的合作论文登上国际顶级期刊《物理评论快报》。彭新华教授团队与李晓鹏教授团队通过实验首次证明，在处理“城市气温和湿度预报”等真实世界的时间序列预测任务时，量子机器学习的性能可以超越大规模的经典神经网络模型，实现量子优势。
(a) 量子储层计算示意图；(b) 单步气温预测实验结果；(c) 经典网络与量子储层在多步预测中的性能对比。
这两项长三角“量子+气象”合作都始于2023年，虽然没有直接关联，但已产生协同效应。“国务院有加强量子计算与气象深度融合应用的部署，我们科研人员也很清楚，量子机器学习适合气象预测，就决定用实验验证这个量子应用场景。我们复旦团队与中国科大的合作成果，为气象部门采用新技术提供了科学依据。”李晓鹏告诉记者。
用量子科技预测气象的实验是怎么做的？在中国科大自旋磁共振实验室，记者看到一台400兆赫液体核磁共振波谱仪。彭新华团队用这台仪器，构建了由9个耦合自旋（碳13标记巴豆酸分子中的4个碳核和5个氢核）组成的量子储层系统。“你可以把量子储层系统想象成一个体积很小，但内部动态非常复杂的量子池塘。”彭新华解释，每次向“量子池塘”输入一点信息，就会在系统中激起层层“涟漪”。这些“涟漪”不仅记录了当前输入的信息，还会保留过去输入的信息痕迹，形成一个高维度的量子动力学体系。
论文的两位第一作者使用仪器测试样品。
虽然听着很玄奥，但科学界已有共识：量子储层计算是一种适合处理时间序列数据的“量子人工智能”技术。让量子储层系统学习一系列随时间变化的数据后，它会具有预测未来的能力。除了气象预报，它还适用于金融市场预测、交通管控等场景。
2023年8月，安徽省气象局局长胡雯一行到复旦大学大气与海洋科学系调研，双方围绕深化局校合作、推进气象与量子科技融合应用等问题进行了交流。那年，安徽省气象局牵头编制了《气象量子技术应用工作方案（2024—2030年）》，这是我国首部“量子+气象”国家级专项规划。复旦大学在量子科技领域有很强实力，安徽省气象局希望加强交流、谋求合作。很快，这份期待成为现实——经复旦大学特聘教授穆穆院士牵线，李晓鹏团队与安徽省气象局达成合作意向。
同年9月，另一个“量子+气象”沪皖合作项目不期而至。在合肥举行的第二届新兴量子技术国际会议上，李晓鹏做了关于量子储层计算的报告。从2020年起，他一直在研究这个前沿领域，并与汇丰银行合作，用量子储层计算预测外汇市场走势。这些研究进展引起了彭新华团队成员、中国科大副研究员李兆凯和他学生的兴趣。会议间歇，他们与李晓鹏进行了交流。
李晓鹏教授在实验室调试量子计算机。
也是从2020年起，彭新华团队持续关注量子储层计算，依托核磁共振量子平台，已开展一系列算法设计和实验探索工作。双方在会上的交流，促成了核磁共振气象预测实验合作。实验团队开展数值模拟、模型优化和实验测试，不断完善方案设计与机理理解，李晓鹏则在算法层面为实验团队提供了指导和建议。
彭新华教授（右一）在指导学生。
最终，实验结果令人振奋：他们构建的9自旋量子储层表现出卓越的预测能力，其气象预测精度达到甚至超越了有10000个节点的经典储层网络水平。《物理评论快报》论文审稿人认为，这项成果是“量子机器学习领域的重要里程碑”。
“交流的平台、开放的心态、共同的目标，是促成我们合作并取得突破的三个因素。”彭新华说，“中国科学技术大学在2004年成立了上海研究院，安徽和上海在量子科技领域有多年合作积累，取得了很多成果。今后两地科学家可进一步加强交流，找到更多的合作机会。”
李晓鹏介绍，复旦量子计算团队与安徽省气象局的合作还在推进中，力争将量子储层计算与数值预报系统深度融合。为此，他和同事创立的不筹量子公司正在研发基于中性原子的量子储层计算专用机。根据计划，包含1000个原子量子比特的专用机将于今年底问世，有望推动气象预报进入更精准的“量子人工智能时代”。
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