内容来源：量子前哨（ID：Qforepost）

文丨浪味仙 排版丨浪味仙

行业动向：2200字丨7分钟阅读

日前，加拿大专用量子计算机公司 D-Wave 与 Ford Otosan（福特汽车公司和土耳其 Koç 控股集团的合资企业）宣布：Ford Otosan 已正式在实际生产中部署了一套混合量子计算应用系统，以优化其福特 Transit系列车型的制造流程。该应用基于 D-Wave 的量子退火计算技术，显著提升了 Ford Otosan 在车辆排序环节的生产效率，充分展示了量子计算在汽车制造行业中的实际价值与落地能力。

Ford Otosan 是全球领先的福特 Transit 商用车制造商，其产品包括多种用途的客、货车，是当前市场上可定制程度最高的商用车型之一，拥有超过 1,500 种在产配置，但如此高的定制化也带来了制造效率挑战：连续生产相同配置的车辆效率更高，而频繁切换配置则需要复杂的工艺调配与资源协调。要实现最优生产排序，不仅需要提升产线通量，还必须兼顾车身车间、喷涂车间和装配线的空间、人力与流程约束，这一问题属于典型的复杂约束优化任务。

为应对这一挑战，Ford Otosan 与 D-Wave 展开合作，聚焦于生产排序流程的智能优化。通过接入 D-Wave Leap™ 量子云服务所提供的混合求解器，Ford Otosan 将单次 1,000 台车辆的调度时间从约 30 分钟缩短至不到 5 分钟。同时，该量子解决方案具备高度灵活性，使得企业能够更快应对市场需求变化或零部件供应波动，在确保生产稳定性的同时维持高效率运转，进而提升整体制造可靠性与适应性。

“Ford Otosan 必须维持最高标准的生产效率与流程控制，以满足不断增长的客户需求。”Ford Otosan 数据科学家 Ziya Dalkılıç 表示：“借助 D-Wave 的量子计算技术，我们构建并成功部署了一套已投入实际生产的量子优化系统，实现了传统计算方法所无法企及的优化效果。”

“生产调度既需精细规划，也需灵活应对变化，而在制造业日益复杂的业务环境下，传统计算手段往往难以胜任。”D-Wave 首席执行官 Alan Baratz 博士指出：“对于 Ford Otosan 这类技术创新引领者而言，D-Wave 的量子计算方案已被证明可在应对真实世界复杂问题时取得更优结果。我们非常高兴看到该系统已成功应用于实际产线，帮助 Ford Otosan 释放量子技术的真正潜能。”

当下我们正值专用量子计算时代，实现针对具有实际应用价值的高计算复杂度问题的量子加速，是全球诸多量子计算机公司的战略重点，很多企业都在特定应用场景中取得了显著进展。例如，美国 D-Wave 持续优化其量子退火技术，并在物流、材料科学等行业与企业展开合作，实现了量子增强的实际部署；加拿大 Xanadu 发布全球首台可扩展光量子计算机 Aurora，未来有望用于药物发现以及打造更节能的机器学习算；总部位于硅谷的 PsiQuantum 近年来也与多家大学展开深度合作，围绕化学模拟、能源材料设计等方向推动专用量子算法开发，已与多家大型工业企业联合开展示范项目，验证其在复杂分子建模和催化剂设计等特定任务中的潜在计算优势。此外，IBM 和 Google 等公司也在探索专用量子算法在化学模拟、机器学习等领域的落地方式。

在这一趋势下，国内专用量子计算的领军企业玻色量子，同样在多个关键领域取得实用化进展，充分展现了专用量子计算技术的现实潜力与战略价值。坚持“以实用引领量子计算，以量子重新定义人工智能”，依托 550 计算量子比特的自研相干光量子计算机，玻色量子持续推动在人工智能、生物制药、电力、通信、金融、能源等多个领域的合作交流与实用化相干光量子计算的真机验证与应用落地，并在顶刊上发表了多表学术论文。这些成果不仅在国内相关产业链中得到了落地验证，也为进一步推动量子计算与实际场景的深度融合奠定了坚实基础。

此次 Ford Otosan 通过优化生产负载分配，旨在降低计划外维护频率，实现更稳定的生产节奏。另外，进一步地在长期排产计划中引入量子优化，也有望缓解供应链不确定性，减少零部件交付延迟，从而提高整条产线的抗扰动能力。

得益于这些改进，Ford Otosan 预计单位时间内的产能峰值将得到提升，有效回收因流程失衡而浪费的制造时间，进而达成传统计算体系下难以实现的生产效率。此外，Ford Otosan 还计划在更多车身车间引入量子调度系统，将优化优势进一步拓展至喷涂车间、装配线以及缓存区等核心制造环节，实现全流程的智能化提效。

Reference：

https://www.just-auto.com/news/ford-otosan-vehicle-d-waves/?cf-view