5月27日，量子科学与人工智能交叉研讨会在华东师范大学闵行校区物理楼226报 告厅顺利举办。本次会议由华东师范大学物理学院、量子科学与精密测量研究院联合主办，以“AI for Quantum · Quantum for AI”为主题，聚焦量子计算赋能人工智能、人工智能驱动量子实验与材料制造等交叉前沿展开深入研讨。本次会议共邀请来自中国科学技术大学、香港中文大学（深圳）、苏州实验室、西湖大学、复旦大学、上海海事大学和华东师范大学的11位领域顶尖专家学者作专题报告，并吸引来自国 防科技大学、浙江大学、复旦大学、同济大学、上海大学、上海工程技术大学、上海超级计算中心等20余所高校和科研院所的110余位校内外师生参会。

开幕式上，我院院长、量子科学与精密测量研究院院长武海斌教授致欢迎辞。他向远道而来的与会专家、师生致以诚挚欢迎，并指出，量子科学与人工智能作为当前科技创新的两大前沿领域，二者的深度交叉融合正不断催生全新的研究范式，也为跨领域协同合作打开了全新的机遇窗口。他表示，期待本次研讨会能够搭建起高水平的跨学科交流平台，推动与会学者围绕量子人工智能领域的开放性前沿问题开展深度研讨、碰撞思想，为未来的协同研究筑牢坚实根基。

主题报告环节，中国科学技术大学李震宇教授作主题报告《Quantum and AI for Electronic Structure》，分享团队在量子计算与人工智能融合破解电子结构计算难题、Q2 Chemistry 软件平台建设，以及量子计算化学方法迭代发展等方向的最新研究进展。

苏州实验室丁峰主任研究员作主题报告《AI赋能的精准材料制造》，分享团队在材料生长机制解析、原子尺度理论模拟，以及人工智能辅助精准材料制造等方向的最新研究进展。

复旦大学张颖教授作主题报告《DL-xDH26：密度泛函方法的玻璃箱基座模型》，聚焦密度泛函理论的前沿发展，介绍团队在深度学习双杂化泛函、物理可解释模型，以及高精度电子结构计算方法构建等方面的研究成果。

香港中文大学（深圳）李维唐助理教授作主题报告《量子- 经典混合计算算法及其在分子与材料中的应用》，聚焦当前噪声中等规模量子（NISQ）设备约束下的分子与材料模拟场景，介绍团队在资源高效型量子 - 经典混合算法、CHEM 方法及变分基态编码等方面的研究成果。

华东师范大学何晓教授作主题报告《从量子计算到人工智能：强关联电子结构的变分求解新路径》，分享团队在强关联电子结构计算、VQE-MC-PDFT方法，以及人工智能辅助理论化学研究等方向的最新研究进展。

西湖大学孙磊助理教授作主题报告《分子量子比特框架：自旋调控和量子传感》，分享团队在分子量子比特框架材料研发、自旋动力学精准调控，以及室温量子传感应用等方向的研究进展。

上海海事大学周日贵教授团队骨干李尧翀老师作主题报告《NISQ时期的量子机器学习及应用探索》，聚焦近中期量子设备的能力边界，分享团队在变分量子算法、量子神经网络、量子核方法，以及典型应用场景探索等方面的研究探索。

华东师范大学陈丽清教授作主题报告《人工智能赋能量子技术实验研究》，结合量子存储、量子压缩光源和原子磁场测量等多个实验体系，系统介绍团队利用人工智能控制技术提升量子实验系统性能的系列研究成果。

华东师范大学沙行勉教授团队骨干徐珑珊作主题报告《从量子线路模拟到其他量子EDA问题》，分享团队在量子线路模拟、量子EDA（量子电子设计自动化）、量子线路优化，以及量子计算系统设计等方向的最新研究进展。

华东师范大学袁清红研究员作主题报告《复杂非平衡态体系的机器学习力场计算与尺度突破》，聚焦低维材料生长机制的研究需求，介绍团队在机器学习力场、复杂界面生长动力学模拟，以及大尺度材料仿真等方面的研究成果。

华东师范大学孙海涛研究员作主题报告《人工智能驱动团簇基量子功能分子智造》，分享团队在人工智能辅助团簇基量子功能分子精准构造、近红外二区分子智造平台AI4NIR-II 1.0等方向的研究进展。

研讨会期间，与会师生围绕量子计算求解电子结构、量子-经典混合算法、NISQ量子机器学习、AI控制量子实验、量子 EDA、机器学习力场开发和量子功能分子设计等前沿议题展开深入讨论。互动提问环节气氛热烈，与会师生围绕算法可扩展性、实验可控性、模型可解释性，以及材料制造闭环等前沿问题深入交换看法，在跨学科的交叉讨论达成共识。

本次研讨会覆盖量子人工智能从基础理论到应用实践的全链条议题，展现了量智交叉融合的创新活力。本次会议为量子计算、人工智能、计算物理、功能材料、药物设计等跨学科研究者搭建了高效交流平台。

未来，学院将继续面向科技前沿和服务国家战略需求，不断推进AI赋能物理学科交叉协同创新，促进跨学科团队的交流合作。