量子算法、量子硬件与量子软件，是量子计算技术体系的三大支柱。量子计算机通过运行量子算法实现量子信息处理，量子算法通过利用量子叠加特性和量子相干特性来实现计算，同时量子算法的研究也是推动量子计算发展的强大动力。常见的量子算法有用于因数分解的Shor算法、用于搜索的Grover算法、用于判断函数是否恒定或者均匀的Deutsch-Jozsa算法、用于找到相同因子的Simon算法，以及与此次中标相关的量子近似优化算法（QAOA）等。

QAOA示意图

QAOA是一种经典计算与量子计算的融合算法，可用于解决组合优化问题、最大分割问题等难题。QAOA 的核心问题是如何高效地找到最优参数以降低目标哈密顿量的期望值，该算法在解决某些NP-hard问题时有明显的加速效果，可以在多项式复杂度下给出问题的近似解。

在NISQ（含噪声的中等规模量子）时代，分布式量子计算被认为是一种有前途且具有优势的量子计算大规模扩展方案。分布式量子计算将分布式计算和量子计算相结合，通过分布式量子算法实现。启科量子在推动分布式离子阱量子计算机研发的同时，也在积极开展分布式量子算法的探索。

如在分布式精确Grover算法（DEGA）研究中，启科量子团队巧妙解决了单目标串精确搜索的问题，为分布式量子算法的设计提供了新的思路和方法，也为将来启科量子在离子阱物理实验上实现可靠的分布式量子算法提供了坚实的理论支撑；在分布式精确广义 Grover 算法（DEGGA）研究中，启科量子团队在实现多目标精确搜索的同时，降低了每个计算节点的量子门和量子比特数量需求，加快搜索过程，对密码学、科学研究中的复杂数据库搜索等无序大数据搜索场景具有重要意义。

近年来，全球主要电信运营商正加大对量子计算领域的投资和研究力度，推动了量子计算技术在实际应用中的验证和商业化进程。当前，运营商面临的一大挑战是，随着网络规模与业务规模的增加，网络覆盖优化问题变得越来越复杂。网络覆盖优化问题最为常用的数学建模为图论中的最大加权独立集问题，是一个复杂度随规模呈指数增长的NP难问题。

QAOA可以准确高效地求解最大加权独立集问题。目前，启科量子团队正开展分布式量子算法应用于网络覆盖优化的项目，与中国移动通信有限公司研究院一起探索分布式QAOA解决移动网络中大规模联合优化问题的可行性与优越性，进一步拓宽分布式量子计算在通信网络的应用场景，有效提升量子计算在工业产业中的实用化能力。

启科量子的连续成功中标，展现了公司在量子计算领域的深厚实力，公司将以此为契机，深化技术和产品创新，不断拓宽生态合作版图，赋能合作伙伴，共同推动我国量子产业发展。