移动通信网 林知远
国光量超今年完成了一项内部数字化改造：公司每位员工电脑上都常驻一个名为“小光”的智能助理客户端。这款产品由公司量子AI团队自主研发，将写材料、查资料、整理会议记录、准备客户演示等原本需要在多个软件间切换的工作，整合进同一个窗口完成。小光的背后是一整套自研AI体系——玄幂领域大模型负责理解与生成，量库汇集数千万篇科研文献，量子计算智能实验平台连接真实量子计算机，企业知识库则沉淀公司自有文档。目前研发、市场、行政等部门均已将小光纳入日常工作流程，公司内部AI应用从试点阶段进入常态化运行。与市面上大量通用AI办公工具相比，小光选择了一条垂直化路线：以量子计算主业为纵深，以企业知识为底座，用多智能体架构覆盖办公、业务、科研三类场景。产品已同步推出面向社会的社区版本和面向企事业单位的企业版本，标志着这款内部工具正式走向市场化。
【关键数据】
[1] 量库汇集科研文献数千万篇
[2] 小光预装PDF、Word、Excel、PPT四类文档处理技能
[3] 定时任务支持每小时、每天、每周及自定义周期执行
[4] 几十页PDF文档几分钟内完成要点提炼并生成表格初稿
[5] 玄幂家族包含多种规模模型，实现分级调度推理
技术层面，小光的核心是玄幂领域大模型家族的多级调度机制。玄幂在通用大模型基础上，针对量子科研、公文写作、企业知识问答等场景做了专门训练，在专业术语理解、任务意图判断、正式文稿组织三方面优于通用模型。玄幂家族包含多种规模的模型，小光根据任务难度自动分级调用——简单问题由轻量模型快速响应，复杂任务交给更强的模型深入推理，兼顾交互流畅性与结果可靠性。在检索增强方面，小光接入量库的数千万篇国内外科研文献，涉及线路设计、退相干参数等具体专业问题时先检索再作答，结论均可溯源至文献。多智能体架构是另一个创新点：文档处理、文献检索、代码编写、任务调度各有独立智能体，用户可用@符号直接指定，也可交由主智能体自动分派，各智能体拥有独立工作区和上下文，互不干扰。技能扩展采用开放架构，新工具以技能形式接入，无需改动客户端，公司内部不同部门的需求往往只需新增一个技能即可满足。
企业AI办公市场竞争激烈，通用产品与垂直产品的分化日益明显。通用AI助理在聊天、写作、翻译等基础任务上表现成熟，但存在三重局限：不了解企业自身情况、缺乏专业深度、交互过于被动。以量子计算领域为例，通用模型讲解叠加、纠缠等基础概念尚可，一旦涉及具体线路设计和近两年文献进展，回答就容易含糊甚至出错。小光针对这三个短板逐一给出方案——企业知识库直接嵌入客户端，员工提问某款芯片时自动检索产品手册、宣传图和历史项目资料，回答附出处；科研问题接入量库文献支撑；被动性问题则通过定时任务和频道投递解决，可设定每周一早八点汇总项目进展并发送企业微信群，任务在后台运行，人不在电脑前也照常执行。国内量子计算企业中，本源量子、量旋科技等均在布局量子云平台和配套软件，国光量超以“AI助理+量子实验平台”的组合切入，试图在量子软件生态中占据差异化位置。企业版支持私有化部署和专属技能市场，直接对标政企客户对数据安全的刚性需求。
小光的产业链定位横跨量子计算与AI两条赛道。上游依赖自研玄幂大模型的训练算力和量子计算智能实验平台的硬件资源，研究人员通过小光可直接向量子计算云平台提交线路任务，排队、状态查询、结果回收在同一窗口完成，这意味着量子硬件的算力消耗被转化为软件服务的调用次数。中游是客户端与技能体系的封装，小光预装PDF、Word、Excel、PPT四类文档处理技能，另有联网搜索、图像生成等常用技能，用户可在技能页面浏览、安装和启停。下游面向三类付费场景：企业版私有化部署、技能市场定制开发、社区版本的用户转化。成本结构上，分级模型调度有效压缩了推理成本——大量日常问答由轻量模型处理，只有少数复杂任务调用大模型，这种设计在企业全员部署场景下的成本优势尤为突出。安全性方面，小光支持模型、知识库和运行数据全部留在企业内网的完全私有化部署，员工账号凭证由操作系统级安全机制保护，知识库访问遵循企业原有权限体系，同时兼容主流外部大模型，企业可按安全等级选择全私有或内外结合模式。
商业化落地方面，小光已在国光量超内部全面推广，形成了三类可复制的应用范式。办公场景中，行政人员将几十页PDF拖入对话框，几分钟内获得可修改的表格初稿；市场人员给出提纲后，小光调用PPT技能生成幻灯片并逐页调整，已用于制作面向发布会的量子计算演示文稿。业务交流场景中，销售和商务同事出差前让小光整理客户行业公开资料、公司案例和竞品情况的简报；会议录音转文字后，小光输出带议题、结论和待办事项的会议记录；客户演示时从知识库调取产品图、检测数据和过往项目照片。科研学术场景最具特色：新入职工程师通过小光从量子比特、叠加、纠缠学起并获得文献清单；有经验的研究员描述一个变分量子线路的实验目标，小光即生成代码、提交真实量子计算机、回收测量结果并绘制图表，最终整理成完整实验报告——这是通用AI工具无法覆盖的全链路能力。国光量超方面表示，“先在公司内部用起来，用顺手了再做成产品”是其推进量子AI产业化的一贯做法，小光是这条路上走得最靠前的产品。
行业动向层面，小光的推出折射出量子计算企业软件化的集体转向。硬件层面量子比特数和保真度的竞争仍在持续，但软件生态和开发者体验正在成为差异化竞争的新战场。小光将量子计算实验平台的访问门槛降至“一个客户端窗口”，有望扩大量子云平台的用户基数，对高校科研教学场景的渗透尤其直接——新员工培训中“从量子比特讲到文献清单”的学习路径，同样适用于量子专业学生。国光量超明确表示期待与同行、高校和科研机构交流合作，并预告后续还有更多量子AI成果推出。从行业格局看，若垂直领域AI助理与量子实验平台的绑定模式得到验证，其他量子企业可能跟进类似产品，量子软件服务的竞争将从云平台接口层面延伸到办公客户端层面。对企业用户而言，私有化部署加分级模型调度的组合，解决了数据安全与使用成本两大核心顾虑；对国光量超而言，内部全员验证降低了产品打磨成本，社区版与企业版的同步发布则压缩了从研发到营收的转化周期。
