男性生殖健康被忽视的隐忧：从不育到心理压力的全链条
在很多家庭备孕时，话题常常围绕女性：月经、排卵、子宫……男性似乎只是“提供者”，默认健康无忧。
但现实中，全球约15%的夫妇面临不孕不育问题，其中男方因素单独或共同贡献约40%～50%。
在中国，2021年男性不育病例超过1180万，占全球相当大比例，且生育力相关负担持续存在。
高压工作、环境污染和生活习惯，让男性生殖健康问题悄然上升，却往往被忽视。
当不育诊断到来，许多男性表面平静，内心却像被击中要害：自责、焦虑、甚至质疑“我还是不是男人？”这种心理压力不仅折磨自己，还会反过来损害生育力，形成恶性循环。
今天，我们就来拆解这条从生理不育到心理压力的“隐形链条”，并谈谈如何打破它。
男性生殖系统的“生产车间”：
它比你想象的脆弱
男性生殖系统像一座精密工厂：睾丸是核心“车间”，负责生产精子和雄激素（睾酮）；附睾像成熟车间，让精子获得游泳能力；输精管负责运输；前列腺和精囊则提供精液“营养液”。
精子生成需要约74天，且对温度极其敏感——睾丸必须比体温低2～3℃，所以才“挂”在体外。
任何干扰这个过程的因素，都可能导致少弱畸精子症（精子数量少、活力弱、形态异常）或更严重的无精子症。
中国多项研究显示，过去几十年，育龄男性精子浓度整体呈下降趋势，与不健康生活方式、污染和工作压力密切相关。
湖南某精子库捐精合格率从2006年的45.9%降至近年约20%左右，反映出全国性趋势。
为什么男性生殖健康容易被忽视？传统观念认为“性功能正常就等于生育力强”，加上男性就医意愿低（怕尴尬、怕丢面子），很多问题直到备孕多次失败才被发现。
实际上，性功能和生育力是两回事——勃起正常的人，也可能精子质量差。
不育的生理隐忧：
不只是“数量问题”
不育不是单一疾病，而是结果。
常见男方因素包括：
1.年龄：40岁后，精子DNA损伤增加，生育力明显下降；
2.生活方式：吸烟、酗酒、久坐、桑拿/热水浴、肥胖；
3.环境：空气污染、重金属、塑料中的内分泌干扰物；
4.其他：激素失调、隐睾病史、某些药物。
更重要的是，不育往往是全身健康的“警报”。
精子质量差，可能预示代谢问题、心血管风险或激素异常。
全球数据显示，男性不育负担在过去三十多年持续上升，尤其在35-39岁年龄组最突出。
在香港或内地高压城市，许多男性每天长时间对着电脑、熬夜加班、应酬抽烟，这些习惯正悄悄“偷走”精子活力，却很少被重视。
从不育到心理压力的全链条：
压力如何反噬生育力
不育诊断像多米诺骨牌，第一张倒下后，心理压力迅速跟进，形成闭环。
01
初始打击：自责与身份危机
许多男性把生育视为“男人责任”。
当检查结果显示“男方因素”时，容易出现自卑、羞耻感，甚至觉得“对不起妻子/家庭”。
传统“传宗接代”观念在华人社会更强化这种压力，导致部分人回避话题或把责任推给“压力太大”。
02
情绪风暴：焦虑、抑郁与孤立
研究一致显示，男性不育者抑郁、焦虑发生率显著高于普通人群。
备孕变成“任务”后，性生活从亲密变成“考核”，出现表现焦虑（performance anxiety），导致勃起困难或早泄，进一步加重挫败感。
很多人选择沉默：怕被朋友笑话“不是男人”，怕家人催促。
结果是社交孤立，情绪雪上加霜[3]。
03
生理反馈：压力激素毁精子
慢性压力激活下丘脑-垂体-肾上腺轴（HPA轴），皮质醇（压力激素）升高，会抑制睾酮分泌、干扰精子生成。
同时，氧化应激增加，损伤精子DNA、降低活力和数量。
研究发现，高压力评分男性的精子浓度可比低压力者低38%，总精子数低42%。
最终，形成恶性循环：不育→心理压力→精子质量更差→更难怀孕→更大压力。
04
关系与社会层面
夫妻沟通障碍、性生活满意度下降，甚至影响婚姻。
男性常感到“被排除在外”——生育诊所多以女性为中心，男性检查常被简化。
在强调“男性气概”的文化中，这种耻辱感更强，导致求助率低。
香港快节奏生活加剧了这一切：高房价、工作压力大、理想子女数下降，让许多男性在30～40岁才认真备孕，却已积累了多年“隐形损伤”。
如何打破链条？实用行动建议
好消息是，这条链条并非不可逆。
很多男性通过调整，精子质量明显改善，甚至自然怀孕成功。
01生活方式“护精”行动（立即做）
①戒烟限酒：烟酒是精子杀手；
②避免高温：少桑拿、热水浴、紧身裤；久坐每小时起身活动；
③运动+饮食：每周中等强度运动150分钟，摄入富含锌（牡蛎、坚果）、硒、抗氧化物（蔬果）的食物，控制体重；
④睡眠：每天7～8小时，规律作息；
⑤减压：运动、冥想、与伴侣散步聊天。
研究显示，压力管理能改善精子活力。
02及时专业检查
备孕半年未果，建议夫妻同时做检查。
男性主要项目：精液分析（最好禁欲2～7天，做2～3次）、激素检查、B超等。
及早发现问题，治疗效果更好（药物、手术或生活调整）。
记住：性功能正常不代表精子健康。
03心理支持：别一个人抗
①夫妻共同面对：把备孕当作团队任务，增加沟通；
②寻求专业帮助：心理咨询师或生育专科医生。
认知行为疗法对焦虑抑郁有效；
③打破沉默：加入匿名支持群，或和信任的朋友聊聊。
开放讨论能显著降低抑郁症状；
④自我提醒：生育力是健康的一部分，不是定义“男人”的唯一标准。
04社会层面的呼吁
需要更多男性生殖健康教育、政策支持（如生育力保存、心理援助）和公开讨论。
生育不是“女人的事”，而是家庭共同责任。
看见男性，也看见希望
男性生殖健康被忽视太久了。
从不育到心理压力的全链条提醒我们：生理和心理紧密相连，及早关注就能打破循环。
许多夫妻在调整生活、求医和互相支持后，迎来了好消息。
如果你或伴侣正面临类似困扰，别沉默，也别自责。
及早行动，咨询医生或心理专业人士。
关注男性生殖健康，就是关爱自己、伴侣和未来的家庭。
健康生育，从“看见”开始。
参考文献：
[1] Shan Z, Chen S, Zhou W, Yang Y, Zhang G, Zhao J. Analysis of the burden of disease for male infertility globally and in China from 1990 to 2021. Transl Androl Urol. 2025 May 30;14(5):1363-1378. doi: 10.21037/tau-2025-44. Epub 2025 May 27.
[3] Sahoo S, Das A, Dash R, Behera A, Mishra N, Bal K. The Psychological Impact of Male Infertility: A Narrative Review. Cureus. 2025 Aug 5;17(8):e89453.
[4] Kaltsas, A.; Papaharitou, S.; Dimitriadis, F.; Chrisofos, M.; Sofikitis, N. Psychological Stress and Male Infertility: Oxidative Stress as the Common Downstream Pathway. Biomedicines 2026, 14, 259.
[5] William D. Petok,Procreation, Potency, and the Price of Paternity: The Social and Psychological Impact of a Diagnosis of Male Factor Infertility,Urology,2026,ISSN 0090-4295.
[6] Peterson, B., Taubman-Ben-Ari, O., Chiu, B. et al. Infertility stigma and openness with others are related to depressive symptoms and meaning in life in men and women diagnosed with infertility. Reprod Health 22, 7 (2025).
作者简介：
徐得钧，男，汉族，云南中医药大学2024级中医外科专业男科方向硕士研究生，导师袁卓珺主任医师。
栏目名称：《男性健康与家庭幸福》
港中深教授创业做量子AI，用量子计算增强大模型推理
近年来，随着人工智能技术快速发展，量子计算与 AI 的结合也受到越来越多关注。长期以来，量子计算被寄予厚望，希望借助不同于传统计算机的计算方式，在材料模拟、组合优化等领域解决一些复杂问题。
如今，大模型的发展又为这一领域带来了新的研究方向。
一方面，研究人员尝试利用 AI 改进量子计算的控制和算法设计；另一方面，也有人开始探索，量子计算能否反过来提升 AI 系统的能力。
其中一个受到关注的方向，是大模型的复杂推理。
随着推理模型不断发展，AI 已经能够处理越来越复杂的数学、编程和科学问题，但在需要连续完成大量步骤的任务中，模型仍可能因为中途的判断错误而影响最终结果。
如何提高长程推理的可靠性，仍是当前大模型研究面临的挑战之一。
香港中文大学（深圳）教授赵俊华，正在尝试从量子计算中寻找新的解决思路。
赵俊华长期从事人工智能与电力系统研究。
电网运行涉及大量复杂的决策：调度人员需要根据不断变化的用电需求、发电情况和设备状态，决定电力如何分配、线路如何调整，既要保障供电安全，也要兼顾运行效率和成本。
面对数量众多的变量和约束，寻找合适的运行方案并不容易。
早在十多年前，赵俊华就开始关注量子计算，希望借助新的计算方式，提高这类复杂优化问题的求解效率。
不过，受限于当时的硬件条件和技术成熟度，这些探索距离实际应用还有很长的距离。
近几年，随着大模型逐渐进入电力行业，他和团队又遇到了新的挑战。
大模型能够理解调度需求、分析运行情况，甚至生成操作建议，但当任务涉及多个连续决策步骤时，如何保证推理过程可靠、最终方案满足专业约束，仍然需要进一步解决。
与此同时，专用量子计算设备的发展，也让他重新看到了两种技术结合的可能性。
他开始思考，能否将大模型推理中的部分路径选择转化为组合优化问题，交给量子设备求解，从而改善模型的推理表现？ 基于这一思路，赵俊华与团队提出了 QART（Quantum-Augmented Reasoning Transformer，量子增强推理 Transformer）架构，将大语言模型与量子优化模块结合起来。
大模型继续承担任务理解和内容生成，量子模块则参与部分优化问题的求解，再将结果用于模型后续的推理。
根据团队披露的早期测试结果，这种方法在部分任务上改善了模型表现，且无需重新预训练基础模型。
不过，收益随模型和任务而变化，接入量子计算也会增加成本。
它究竟能否在真实业务中带来足够的价值，还需要进一步验证。
随着研究逐步推进，赵俊华也开始将目光投向技术的实际应用。
他与团队共同推进量子 AI 初创公司 QuantumMind 的研发与商业化，担任首席科学家，希望在电力、金融等行业中寻找适合量子增强推理的应用场景。
从十多年前探索量子计算在电网优化中的应用，到如今尝试让量子计算参与大模型推理，赵俊华始终在寻找新计算技术与现实问题之间的结合点。
近日，Deep Tech 与赵俊华进行了对话，聊了聊他这些年的研究经历，以及量子计算与 AI 的结合，究竟走到了哪一步。
以下是 DeepTech 与赵俊华的对话。
两条研究线索在大模型上汇合 DeepTech：你本科读计算机，后来研究电力系统，现在又开始探索量子 AI。
这几段经历是怎样联系起来的？ 赵俊华：我博士阶段就开始把机器学习用于电力系统。
因为有计算机的教育背景，我一直希望用新的计算方法解决电力工程中的实际问题。
我关注量子计算也很早。
当时还专门去过南加州大学、Google 和 D-Wave 联合创立的量子计算研究中心，希望探索合作，看看能不能把这项技术用于电力系统。
但接触之后发现，技术还比较初步，距离工程应用很远。
此后我一直关注这个领域，希望新的计算硬件能逐步找到适合的行业应用。
后来，玻色量子与我们接触，我们开始探讨光量子计算在电力行业的用途。
与此同时，团队也在研究大模型如何帮助电力系统作出更可靠的决策。
这两项工作逐渐联系起来，我们就想，能不能把量子计算与大模型结合，处理一些现有 AI 难以高效解决的问题？ DeepTech：从高校研究走向创业公司，研发的关注点会发生什么变化？为什么选择现在创办 QuantumMind？ 赵俊华：选择现在创业，是因为我们看到，行业需求、技术积累和早期验证正在汇合。
过去几年，我们在电力和金融领域做了持续探索，参与了广东电网“明月”调度智能体等项目，也和一些头部金融机构开展了合作。
这些经历让我们对业务流程和客户实际在意的点有了更具体的认识。
大模型要真正进入复杂业务，客户最关心的往往不是模型本身有多强，而是分析结论是否可靠、给出的方案能否满足各类约束，以及在有限时间内能不能把复杂任务做对。
其次，量子计算与大模型结合的研究，也已经有了可以进一步往前推的技术基础。
我们提出的 QART 架构，已在实际设备和多项基准任务上完成早期测试，观察到了推理表现的改善。
不同任务的收益仍需继续验证，但现有结果至少说明，可以把研究推进到具体产品和客户实际任务的检验阶段了。
所以现在觉得，是时候把前面积累的这些东西组织起来，建立起持续研发和产品交付的能力。
在高校做研究，让我可以相对从容地探索技术方向；创办公司，则是希望围绕明确的客户需求，把研究原型做成可部署、可评测、也能持续迭代的产品。
我作为首席科学家，主要负责技术研发方向，也会推动量子 AI 在电力领域的应用。
合伙人吴海峰老师是金融领域的专家，主要负责金融方向。
我们希望把各自在行业中的积累，与量子计算和大模型的研究结合起来。
图丨 QART 量子增强推理架构示意图。
（来源：QART 研究论文，arXiv:2609.16887） 先找到量子计算适合参与的环节 DeepTech：谈到量子计算，人们常觉得它距离实用还有很远。
你怎么看目前的进展？ 赵俊华：量子计算距离实用有多远，很难做一个准确的评估。
首先要明确我们说的是哪一类计算能力，以及要解决什么问题。
对于通用量子计算，距离工程应用还有多远，取决于硬件、纠错和应用算法等多方面的进展，但行业内一般认为在短期内还很难大规模落地。
另一类是面向特定任务的专用设备，例如 D-Wave 和玻色量子的相关路线，主要关注组合优化。
它们要处理的问题范围更明确，因此可以从现有系统中的具体子问题入手，在高价值场景中开展验证。
未来两三年能发展到什么程度，还要看设备规模、求解质量和成本。
DeepTech：这是否意味着，探索量子 AI 不必等到通用量子计算成熟？ 赵俊华：是的。
组合优化在计算机算法和人工智能中都有应用空间。
对我们来说，可以先在已有的 AI 系统里，寻找适合专用设备处理的子问题，检验它能带来什么价值。
这仍然取决于两个条件。
一个是硬件能否处理实际问题所需的规模，另一个是成本能否降到行业可以接受的水平。
技术能够运行，与客户愿意采用，是不同阶段的问题。
DeepTech：具体到大模型，哪些计算值得交给量子设备？你提到的几十毫秒求解，指的是哪一段过程？ 赵俊华：我比较关注优化和矩阵运算这两个方向。
大模型训练、推理中有大量矩阵运算，GPU 很擅长处理这类任务；训练过程也涉及优化。
到了推理阶段，如果再加入额外的搜索或优化，就需要考虑计算负担和时间开销。
我们实测过玻色量子的两款设备。
在所测试的组合优化问题上，求解时间大约是几十毫秒。
这个结果让我们觉得，在部分任务中加入优化环节，时间开销是可以接受的。
这里的几十毫秒只指设备求解，完整流程还包括模型计算、问题编码和结果解码等环节。
它不能直接等同于整个大模型任务的耗时。
除了专用设备，通用量子计算也可以通过 QAOA，也就是量子近似优化算法，探索优化问题的求解。
学术界还有量子计算用于矩阵运算的研究。
这些方向都还处于早期，最终要看它们能否在具体任务中改善性能，或者降低整体成本。
DeepTech：你设想的量子计算与 GPU，会怎样分工？它与“量子启发”算法有什么区别？ 赵俊华：起步阶段，用量子计算替代 GPU 不现实。
更可行的方式，是在现有大模型体系里找到适合量子求解的环节，再逐步融合。
未来相当长一段时间，我更看好 CPU、GPU 与量子处理器 QPU 协同工作的混合架构。
量子启发算法借鉴了量子理论中的一些思想，但仍然运行在经典计算机上。
我们关注的则是相应的物理硬件资源，以及它能否带来新的求解能力。
当然，使用量子硬件并不自动意味着获得量子优势，仍然需要与先进的经典算法进行具体比较。
和玻色量子合作，主要考虑它能否与现有 AI 系统结合，以及距离商业应用还有多远。
经过接触和内部测试，我们认为玻色量子的光量子计算机的求解能力距离工程应用已经很接近，也有相对成熟的云服务。
这样，我们可以把精力放在架构和应用上，不必从头研发硬件。
QART 如何参与长程推理 DeepTech：为什么把切入点放在长程推理上？现有方法存在什么问题？ 赵俊华：现有大语言模型通常通过预测下一个 token，也就是词元，逐步生成内容。
对于需要很多步骤的任务，前面某一步出了错，可能影响后面的判断。
推理链条越长，如何避免错误累积就越重要。
现在大家会在模型外围引入搜索、工具和智能体框架，帮助模型找到更好的答案，但搜索也可能消耗很多计算资源。
我们想尝试把推理路径的选择转化为组合优化问题，再引入专用量子设备求解。
如果它能更有效地处理这部分问题，就有机会改善整个推理过程。
DeepTech：能否用一个具体例子，解释 QART 如何工作？ 赵俊华：比如一个需要数百步推导的数学问题。
模型通过预训练可能掌握了相关知识，但怎样把这些知识组织成一条正确的证明路径，仍然是难点。
我们的做法，是从模型的隐层表示和生成的文本中提取语义信息，通过编码，把有关推理路径的选择转化为 QUBO，也就是二次无约束二进制优化问题。
随后交给光量子设备求解，再将结果解码，用于模型后续的推理和输出。
在这个过程中，大模型承担任务理解和内容生成，优化模块帮助寻找更好的推理路径。
我们目前的实验观察到，接入之后，模型找到高质量路径的概率有所提高，但不同任务的效果会有差别。
DeepTech：接入 QART，需要重新训练基础模型吗？量子模块只能放在模型输出之后吗？ 赵俊华：目前研究报告披露的实验，不需要调整模型参数。
我们提取语义信息，经过编码、优化和解码，再输出结果。
团队内部也在尝试后训练，但目前报告里的这些结果不依赖后训练，我们也没有从头做基础模型预训练。
接入的位置可以有不同选择。
可以从隐层提取信息，也可以使用模型输出的文本。
我们还在探索其他技术路径，比如在一个模型中接入多个量子计算层，或者利用量子计算机来实现模型的自我迭代。
长期来看，我希望研究的是量子计算与 GPU 融合的混合架构。
DeepTech：报告提出，在特定条件下，找到正确推理路径的概率存在下界。
这个结论该怎样理解？ 赵俊华：这个结论有前提条件，不能理解成光量子计算机对所有 QUBO 问题都能百分之百找到全局最优解。
具体问题要采用相应的编码方式，还要满足理论推导要求的条件。
实际任务是否符合这些条件，需要逐一分析。
这里的困难也包括，怎样把大模型中的语义和推理信息转成可以求解的问题。
我们从开始研究到完成测试，花了大半年，做了很多试错。
变量怎么编码、优化目标怎么设置、它能不能反映原任务的要求，都会影响最终结果。
DeepTech：目前的测试结果如何？哪些任务的收益比较明显，哪些仍然困难？ 赵俊华：整体结果基本符合我们的预判。
六项基准中的十五组测试，有十四组在接入后表现更好。
不过，提升幅度与基础模型和任务有关，不能认为每个模型、每类任务都能获得同样的收益。
原始表现相对较弱的模型，在部分任务中改善会更明显。
但需要持续接收外部反馈、调整状态和后续动作的任务，仍然比较困难。
我们的初步理解是，如果主要问题是寻找一条较好的长程推理路径，组合优化可能更有帮助；如果任务需要随着环境变化反复调整，仅靠原有的路径优化还不够。
图丨 QART 在部分长程推理基准测试中的性能表现。
（数据来源：QART 研究论文，arXiv:2609.16887） DeepTech：外部用户可以怎样检验这些效果？ 赵俊华：我们做的是商业化技术，目前没有把完整系统开源。
对于感兴趣的客户，可以提供模型 API，让他们用自己的任务来测试。
我们也在电力、金融行业推进产品，希望继续观察技术在哪些任务上有效，哪些场景还不适合。
基准成绩的改善与量子计算相对经典算法的优势，需要分别看。
要进一步判断量子模块的贡献，还需要在相同任务、相近计算预算下，与经典优化方法进行更充分的对照。
DeepTech：接入之后，速度和成本发生了什么变化？ 赵俊华：目前量子求解环节是毫秒级，整个推理过程的大部分时间仍然花在 GPU 上，所以我们的测试没有看到明显的速度劣势。
比较直接的变化是成本增加了。
量子计算现在还不便宜，是否值得采用，要看客户怎样权衡性能和价格。
普通消费者产品通常对成本更敏感；电力、金融等行业中，如果一次错误决策可能造成很大损失，客户就可能愿意为更准确的结果付费。
所以我们现阶段优先考虑的，是对推理表现有明确要求的行业任务。
电网里的 AI 需要怎样的可靠性 DeepTech：你长期研究电力系统。
今天的电网，正在遇到哪些新的决策难题？ 赵俊华：最明显的变化是不确定性增加了。
过去用户负荷就有波动，但发电侧主要依靠火电、燃气、水电等传统电源，相对容易调度。
新能源比例提高后，发电侧的波动也在增加，供需两端都更难预测。
极端天气会进一步放大这种压力。
以广东为例，台风可能在很短时间内破坏大面积电网资产，调度人员需要迅速判断影响、采取措施。
电力市场化又带来更多需要考虑的因素，发电企业和用户的报价也会影响运行方案。
此外，AI 算力中心的用电规模和负荷变化，也可能带来新的不确定性。
系统变化更快、约束更多，留给调度人员作出判断的时间却有限，这让 AI 辅助决策越来越重要。
DeepTech：你参与研发的广东电网 AI 调度员“明月”，具体能帮调度人员做什么？ 赵俊华：“明月”是调度员的 AI 助手，内部由多个智能体协作。
调度人员觉得比较有帮助的一个场景，是台风等极端灾害下的应急处置。
台风经过时，局部停电可能难以避免，关键是尽快调整运行方式，避免局部受损扩大为更大范围的停电。
调度员可能只有五到十分钟来判断，过去主要依赖人工经验，要在很短时间里处理大量复杂信息。
现在，“明月”可以在大约五分钟内生成几套处置建议，调度员结合现场情况和经验选择、执行。
最终决定仍由人来作出。
另一个作用是减少流程性工作。
比如停运一台发电机，操作方案可能涉及几十个步骤，过去需要逐项填写。
智能体可以辅助生成方案，把这类耗时较长的工作压缩到几分钟。
图｜广东电网 AI 调度员“明月”（来源：广东电网） DeepTech：已有电力 AI 应用之后，量子增强能力准备接到哪里？ 赵俊华：我们正在与一家电网公司推进电力市场仿真产品，并探索接入量子增强能力。
电力市场受很多因素影响。
区域供需、电源结构、用户组成、政策和交易规则，都要考虑；煤价、气价等上游能源价格也会影响市场。
过去需要大量人工建模，现在可以用 AI 筛选、分类和整合新闻、政策等信息，再辅助分析市场走势。
我们希望把量子增强推理引入这样的工作流程，看它能否改善复杂信息的分析和判断。
已有电力 AI 系统的业务实践，给了我们开展测试的场景，但量子模块能增加多少价值，还要在具体任务中验证。
DeepTech：在调度和交易这样的高风险业务中，AI 的权限应该到哪里？ 赵俊华：短期内，很难把核心决策完全交给 AI。
在客服问答等风险相对较低的场景，AI 可以承担很多工作。
但电网调度失误可能导致停电，交易决策出错也可能造成很大经济损失。
只要幻觉问题仍然存在，核心环节就需要人工把关。
我们更倾向于人机协同，让 AI 整理信息、提出方案、减少重复工作，由人审核并作出最终决定。
对于电力这样的行业，明确的约束、校验流程和人工控制机制都很重要。
谁会为量子增强推理付费 DeepTech：什么样的客户，愿意承担量子计算带来的额外成本？ 赵俊华：客户最终买的是业务结果。
他们更关心能不能少做错决策、把分析效率提上去、约束校验有没有可查的依据，以及在关键时刻能不能更快拿到能用的结果。
量子计算只是我们实现这些的技术手段之一。
我们已经接触到几家愿意尝试量子 AI 的电力客户，也在与头部金融机构推进大规模情报分析产品。
我们优先关注电力和金融，主要是因为这两个行业里信息复杂、约束严格、决策价值高的任务比较多，而且决策一旦出错代价往往比较大，对准确性和可信度也有比较明确的要求。
针对这些需求，我们把推理增强、行业知识、专业工具和校验流程整合进产品里。
量子优化主要用在适合的推理路径选择或方案优选问题上；分析依据、校验记录和人工审核机制，则一起保证结果的可信和可审计。
选择场景时，我们会看决策失误的后果、业务价值，以及客户的付费意愿。
并非所有应用都适合接入量子计算。
如果性能改善对业务没有足够的意义，新增成本就很难被接受。
DeepTech：QuantumMind 同时在做量子增强推理、行业智能体和模型自我迭代。
这几项工作如何衔接？ 赵俊华：量子增强推理已经有了一些初步结果。
行业智能体方面，我们在电力和金融领域积累了技术，也有落地案例，接下来要进一步做成可以交付的产品。
另一个重点是 Quantum RSI，把量子优化引入模型自我迭代。
大致过程是，先通过评测发现模型的能力短板，生成可能的改进方案，再让量子优化协助选择实验组合，由 GPU 执行训练，最后通过独立评测决定是否采纳。
这条路线还在研发中。
我们希望行业任务提供真实反馈，让模型和系统的改进有更明确的依据。
DeepTech：长期来看，你希望公司向客户提供什么？ 赵俊华：我们希望提供通用模型和完整的 AI 解决方案。
模型要进入业务，还需要数据接入、行业知识、任务流程、规则校验和系统集成。
客户最终使用的是一整套能够完成工作的系统。
我们在电力和金融领域有多年积累，会从这些实际业务出发推进研发。
客户在使用中遇到的问题，也会帮助我们判断下一步应该改进什么。
DeepTech：现阶段，外界对量子 AI 最需要保持清醒的地方是什么？商业化还要跨过哪道门槛？ 赵俊华：如果说通用量子计算与大模型很快就能全面进入工程应用，我认为不现实，硬件还需要继续发展。
像相干伊辛机，也就是 CIM，这类面向组合优化的路线，更接近我们目前要探索的问题，但也不能保证对所有 QUBO 问题都找到全局最优解，要看具体问题和条件。
商业化最大的困难之一还是成本。
企业会考虑单次求解价格、调用方式、系统集成费用，也会看最终改善了多少业务表现。
举个例子，如果未来一次 QUBO 求解的成本能降到一元左右，我认为规模化应用的机会就会更大。
对我们来说，接下来要和客户一起算清楚，这部分新增计算带来的收益，能不能覆盖它的成本。
运营/排版：何晨龙 注：封面/首图由 AI 辅助生成
为什么明朝没有如同汉、唐那样积极经营西域？因为没有动力
在中国历史上，汉、唐、宋、明，算是汉人王朝最典型的四个代表。其中汉、唐、明都是大一统王朝。
但是有意思的是：为啥汉和唐都选择积极经营西域，而明朝却并没有？ 哈密卫不等于整个西域 当然历史圈里的很多网民地理知识很差：比如以偏概全问题。
比如说起我们东北地区，很多人会说战国时期，燕国就经营辽东，借此证明关内势力对东北的开发很早，但问题是：整个东北不光辽东，还包括吉林和黑龙江。
来自长城以南的势力对吉林、黑龙江地区的开发，其实很晚了。
同样，很多人提起明朝时期的西域，往往会说明朝在西域设立哈密卫。
但问题是，整个西域地区太大了，哈密地区只是西域的很小一部分。
以上认知换个说法就好比：占领好望角就等于占领整个非洲，占领佛罗里达就等于占领整个美洲一样荒诞。
其实，我个人觉得， 明朝之所以没有如同汉、唐那样积极经营西域，根本原因在于动力和时机问题。
边患问题 汉朝、唐朝和明朝对西域的态度差异，和自身所处环境影响很大。
汉朝（这里指的是西汉）时期，汉主要的外患是匈奴。
汉朝是建立在秦末战乱基础上建立的。
所以汉朝初年需要休养生息。
不过到了汉武帝在位时期，汉朝虽然有了本钱反击匈奴，但此时匈奴的势力范围已经涵盖阴山南北、西域甚至原东胡故地，势力和体量很大。
这一点汉武帝也很清楚。
所以汉武帝在军事上和匈奴交战的同时，也派人到西域经营，目的是切断匈奴对西域、中亚地区的物资获得，削弱匈奴的实力——毕竟没了西域支持（包括西域通过中亚的商路获得的资源），匈奴啥也不是。
唐朝面临的边患主要是突厥和吐蕃。
当时西域在西突厥的控制之下。
唐朝为了避免西突厥对唐造成长期威胁，也担心西域落在吐蕃手里，会对唐朝的关中地区产生危害，于是唐才需要积极经营西域。
而明朝情况和汉唐截然不同。
明朝之前是元朝。
元和西域的统治者虽然都是蒙古人，但不是一波蒙古人：元的统治者（指的是忽必烈之后）是托雷的后代，而西域长期是察合台的后人当家。
元时期，元和察合台之间战争不断。
明朝建立初期，明主要的外患是北元及其后继者：朱元璋在位期间，明朝多次出击北元朝廷。
到了朱棣在位期间，朱棣为了证明自己做皇帝比朱允炆合适，也曾多次北伐蒙古各部。
对于明朝来说，最大的隐患是长城以北的蒙古人，而不是西域的蒙古人。
而西域的蒙古人也没有对明朝产生威胁。
所以明也不愿意节外生枝，在和长城以北蒙古人干仗的同时，平白无故增添一条战线。
3、交流问题 此外，交流问题也影响了三个朝代的态度不同。
汉、唐对外态度相对开放：尤其是唐朝。
所以汉、唐在军事因素之外，考虑到对外交流问题，汉和唐也积极乐意联络西域，沟通和外界的联系——西汉甚至还计划取道西南夷找到通往印度的道路。
而明朝相对内敛。
所以对打通西域的态度并不积极。
同时，因为明时期，海运比起汉唐也相对发达很多，所以和西亚的联系也并不高度依靠西域。
这些也是明朝对统治西域的热情约等于没有的根本原因。
