這項研究由芝加哥大學、斯坦福大學、麻省理工學院、奧地利因斯布魯克大學、荷蘭代爾夫特理工大學共同參與，首次采用 AI 大模型評估六大量子硬件平臺的技術就緒水平（TRL），揭示出產業化道路上的核心挑戰與突破路徑。

　　過去十年間，量子技術已從基礎研究階段逐步發展到可在通信、傳感與計算等領域支持早期應用的系統。研究者將這一快速成熟的過程歸因于學術界、政府機構與產業界之間持續的“三方協作”，這一模式也曾推動微電子時代的迅速崛起。

　　“這讓人想起 1947 年晶體管發明前的計算技術狀態，”論文通訊作者、芝加哥量子交易所主任 David Awschalom 教授強調，“基礎物理原理已確立，功能系統已存在，當下亟需構建產學研協同生態以實現實用化規模潛力。”

　　在系統性調研方面，論文比較了六類主流量子硬件平臺，包括超導量子位、囚禁離子、自旋缺陷、半導體量子點、中性原子以及光子量子位。研究團隊借助大型語言模型（如 ChatGPT、Gemini）評估各類技術在計算、模擬、網絡和傳感四大應用方向的技術成熟度（TRL）。

　　TRL 評分從 1（基礎原理驗證）至 9（在真實環境中運行），但高分并不代表技術已接近終點，例如如今仍有大量應用需要數百萬物理量子位以及更高的容錯性能，而當前技術無法滿足。

　　論文共同作者、麻省理工學院 William D. Oliver 表示，在評估成熟度時需要保持正確的歷史觀。他指出，盡管上世紀 70 年代的半導體芯片具有當時的最高成熟度，但其性能也不及如今隨意一塊普通芯片。類似地，量子技術今天的高 TRL 也僅意味著早期系統級示范已實現，但距離最終目標仍有很長距離。

　　根據評估結果，目前成熟度最高的平臺包括：用于量子計算的超導量子位、用于量子模擬的中性原子、用于量子網絡的光子量子位，以及用于量子傳感的自旋缺陷技術。

　　此外，論文也總結了量子系統規模化亟需解決的一系列共性難題。其中，材料科學和制造工藝需大幅提升，以便實現可重復制造、高質量、可量產的器件，并能融入穩定、成本可控的代工體系。工程瓶頸同樣集中在布線和信號傳輸上，目前多數平臺仍需要為大量量子位提供獨立控制通道，而簡單增加連線數量無法支持向百萬量級擴展，這與 20 世紀 60 年代計算機工程領域遭遇的“數字暴政”（tyranny of numbers）問題相似。此外，功率傳輸、溫控、自動校準和系統控制等方向也需要持續突破。

　　論文指出，許多關鍵技術路徑將在未來沿著與傳統電子學類似的軌跡發展，從實驗室走向工業部署往往需要數年甚至數十年。因此，系統級、由上而下的設計理念、避免過早封閉的共享知識體系，以及對量子技術發展時間表保持理性預期的重要性。研究者表示，歷史上的諸多關鍵性突破都依賴于耐心，而這也提醒應適當調整對量子技術落地節奏的期望。