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合肥上线的那台量子云能在半分钟内给出72城送货的可行路线，算出来的路线比传统贪婪算法少跑127公里；同样算力下，按官网和实测折算，单次运行的综合费用大约只有AWS Braket同类实例的十二分之一，按分钟对外零售，标价是1元/分钟。就是说，用量子算力解决组合优化这类问题，已经可以像按分钟计费那样直接买到，结果是能马上拿来用的，不用等多久。

那次测试是怎么做的：输入是72个核心城市的经纬度矩阵，算法用的是QAOA（量子近似优化算法）。量子云把任务丢进去，30秒左右就返回了Top-3条路线，误差控制在0.8%以内；同一任务放到常规服务器上，需要遍历搜索，大概要跑18个小时。按商用运输车辆的油耗估算，量子算出的最短路线能节省大约17%的燃油开销。数据具体到每条路线的里程、耗时和估算油费，量化得比较细，能看出实际收益不是空话。

价格怎么算的：合肥这套叫悟空Q176，官方卖的是176量子比特实例，挂牌价1元/分钟（含税）。拿AWS Braket上公开的Osprey-128来比，官方给的计费结构是按shot和任务计费：0.05美元/shot，加上0.00029美元/任务，还有传出流量费。把一个30秒的任务折成单次消耗来算，折合人民币约12元。按这个口径比，12除以1大约等于12倍。业界有些极端说法把差距夸得更大，那是把促销、极端配置叠加进去的特殊情况，不好作为常态比较。这里用的就是比较稳妥的实测均值。

要怎么用？入口是合肥本源量子云的Quantum Composer，提交接口兼容Qiskit和OriginIR，写十来行Python脚本就能跑。手机也能提交任务，点Run几乎像点外卖按钮一样方便。新注册用户有30分钟体验券，平台还给前1000小时再降30%的补贴优惠，适合先小规模试验。如果只是想体验，手机端连上网就能跑，返回结果也会在短时间内到你控制台上。

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虽然能直接用，但别把量子芯片等同于完整的量子计算机。整套系统里有好几部分必须协同工作。芯片方面，悟空支持从64到176量子比特，工作环境接近绝对零度，大概在15 mK左右。芯片线宽控制在240纳米，制造公差要控制在0.1纳米以内。测控系统用了国产24位ADC，系统噪声控制在50微伏以内，时钟抖动（jitter）低于5皮秒。真空与制冷部分是三段冷头的稀释制冷机，气体和材料杂质得低到十亿分之一级别，哪怕一粒灰尘落在晶圆上都可能报废整片。把这些东西拼起来，要确保量子纠错、极低温控和超导线宽等多个环节都可靠，平台给出的进度条是：纠错约75%、低温控68%、超导线宽80%，总体约74%，目标是2027年做出可验证的整机性能。

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这些技术细节决定了应用场景。目前更适合那种组合优化或采样类的问题，像物流路径优化、药物先导化合物筛选这类，能立刻见到收益。AI模型训练、通用量子计算这样的事，还更多停留在实验室或概念验证阶段。再说现实使用时的几项限制：量子比特对噪声敏感，结果常常需要经典机器做二次校验；算法要改写，原来在传统架构上跑得好的程序不能直接无改动迁移；数据上传和处理也有成本，中小企业在评估时要算上这部分人力时间开销。

把能节省的钱算成账单，会更直观。物流方面，单票配送平均能降约0.18元，全国按现有快递量估算，年化节省规模在85亿元左右。制药环节，早期先导化合物筛选周期从传统的12个月缩短到4个月，新药能提前大约8个月上市，前期临床前的费用节省估算在6000万元量级。城市交通调度上，合肥高新区做了15个路口的信号优化测试，平均等待时间下降11%，一年能少用燃油约400吨，减少二氧化碳排放约1200吨。这些数字都来自方案测算和公开的业务量数据，给出的是可量化的经济和环保效益示例。

使用体验上，开发者门槛相对较低，但还有几处绊脚石。一是算法门槛，QAOA这类量子优化算法对问题的映射和参数调优有要求，得有懂量子算法的工程师；二是数据隐私和传输成本，上传大量输入数据到云端会产生流量费和一定的延迟；三是结果复核，特别是关键业务环节，企业通常要用传统方法做后置验证。平台方面提供了新用户优惠和阶梯折扣，但这只是降低试水成本，不代表后续大规模使用时的人力和改造费用也能同步下降。

最后一点信息很直白：这篇数据里涉及的价格，主要来源是本源量子云与AWS Braket在2025年5月的公开报价，比较结果用于科普参考，不构成投资或采购建议。你若是企业用户，想把这种按分钟买算力的东西接到现有流程里，得先做一轮小规模POC，看看算法移植、数据传输和成本架构在自己场景里的真实表现。

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