全球量子机器学习技术态势与我国发展对策研究
乐思诗
宁波职业技术大学图书馆 浙江 宁波 315800
摘要：选取全球量子机器学习领域的专利数据,通过专利申请数量趋势、技术区域分布、IPC分类号、核心申请人、高被引专利分析等维度,分析量子机器学习技术的发展态势.研究表明,量子机器学习领域技术呈现典型的"倒金字塔"结构,正处于从基础研究向应用探索转型的关键期.中国、美国、印度和欧洲等核心创新国家和地区均加速布局该技术领域,区域竞争格局初显.中国专利申请量增长迅速,但技术输出能力有待提升,在硬件基础研究、安全技术研究存在相对滞后现象.从技术布局维度看,算法设计与信息处理构成该领域核心研究方向,硬件基础研究、神经网络技术及数据安全已发展为重要研发维度,共同支撑量子机器学习技术的应用落地.本文提出构建三方协同创新体系,开展差异化国际合作,聚焦"根技术"突破与"硬件—算法—安全"分层布局的发展策略,旨在推动我国量子机器学习技术从"实验室"走向"产业界",实现技术创新与经济社会价值的协同增长.
关键词：量子机器学习量子计算机器学习专利计量可视化分析incoPat
分类号：G353.1(科学、科学研究)
论文发表日期：2025-12-25
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：16( 26-41 )