AI 正大幅加快量子技術從理論走向實際商業應用的速度，TechOrange 科技報橘日前舉辦的「2026 量子高峰論壇」，特別邀請鴻海研究院量子計算研究所所長謝明修以「量子 x AI 如何加速解決現實世界的難題」為題進行主題演講。謝明修雖然因行程安排無法親臨現場，仍透過預錄影片跨海捎來前沿洞察。
「近期真正可行的路徑，不是等待一台量子電腦取代所有電腦，而是讓 AI、超級電腦（HPC）與量子處理器各自處理最適合的部分，」謝明修透過研究實例解析量子與 AI 如何雙向加乘，從單一技術的突破，轉向不同科技相互協作的混合生態。
以鴻海研究院與南洋理工大學、東京農工大學及香港城市大學共同研發的「OmniQEC」為例，這套系統利用 AI 來協助設計與優化量子錯誤更正碼（QEC），透過大型語言模型（LLM）協調候選碼生成、快速篩選、電路層級驗證與結果回饋的迭代流程，逐步找到更實用的設計。研究成果顯示，「當工程目標、硬體限制與驗證方法都被清楚定義之後，AI 已經可以直接參與量子技術的核心研發，並協助找出具有實際實作潛力的新設計，」謝明修表示。
另一方面，「量子運算的價值不一定只是把某項計算做得更快，也可能是用更精簡的方式表示、產生和訓練大型 AI 模型，」謝明修介紹鴻海研究院與台灣大學量子國家隊、陽明交通大學、工研院及國家理論科學研究中心共同研發的「Quantum-Train」，不需要逐一訓練傳統神經網路的大量參數，而是利用量子神經網路搭配參數映射機制，以較少的可訓練參數生成傳統模型所需的權重。完成訓練後，模型仍可在傳統硬體上進行推論，降低對量子硬體的持續依賴。
AI、HPC、量子共同打造創新研發的新閉環
在國際案例方面，DeepMind 的 AlphaFold 已能從序列快速預測蛋白質三維結構，讓研究人員能更快掌握蛋白質可能的結構與功能，並將實驗資源集中在更值得驗證的候選上。2026 年 IBM 與日本理化學研究所（RIKEN）進行了目前已知最大規模的蛋白質系統模擬之一，展現了量子處理器與 HPC 如何分工協作。
謝明修以上述蛋白質研究突破為例，進一步解釋量超融合的混合架構：先讓 AI 進行快速篩選，接著由 HPC 處理大尺度模擬，並將最困難的計算交給量子，最後再回到傳統系統完成整合與驗證，便能使珍貴的量子資源發揮最大效益。以新材料研發為例，AI 可先透過轉移學習提供量子計算較好的起點、依目標性質提出材料候選，計算結果再回饋給 AI，形成持續改善的閉環，加速從材料設計到驗證的研發流程。
然而謝明修也提醒，量子運算不是越多量子位元、越接近理論最佳解就一定越好，而是每一分投入的量子資源，都要換算成值不值得——如果多花的資源沒有換來足夠有意義的準確度提升，或者傳統方法已經能達到相近的品質，那就不需要為了用量子而使用量子。如何從實際瓶頸出發，在準確度與運算資源之間尋找最佳平衡點，才能掌握量子技術所帶來的真正優勢。
不必等量子電腦成熟，企業現在先問 3 個問題
面對量子強大的算力潛力，企業導入後是否能真正創造產值？對此，謝明修認為可先嘗試釐清三大商業核心問題：
- 現在真正昂貴的瓶頸是什麼？首先盤點內部流程，釐清究竟是材料篩選過慢、製程良率無法突破、能源消耗過高，還是整體研發週期過長。
- 哪一段問題有可量測、可比較的指標？技術導入必須有具體可衡量的成效指標，例如降低預測誤差率、縮短找到合格材料所需的時間，或是降低成本等。
- 混合流程是否比既有方法更快、更省？在達到相同品質的前提下，必須嚴格評估結合 AI 與量子運算的新流程，是否真的優於既有方法，是否能找出傳統算力無法企及的新解答。
謝明修認為，台灣在半導體、資通訊與製造供應鏈都有深厚實力，只要企業能清晰回答這三個問題，並掌握哪些問題應該交給 AI、哪些交給 HPC、哪些才值得交給量子，便無需被動等待量子電腦成熟，而能立刻從小型、可查核的跨領域混合專案開始布局，提前累積真實產業情境的實戰經驗。
