北京
©潮涌AI编辑部
近期，量子计算公司玻色量子战略孵化的物理智能企业北京数耀量生科技有限公司首次对外披露。公司成立于2026年9月，联合创始人兼CTO邱迪聪，同时是具身智能公司雅可比机器人的创始人兼CEO。
邱迪聪本科毕业于中山大学软件工程，在卡内基梅隆大学机器人研究所取得硕士学位，师从Christopher Atkeson与William Red Whittaker，目前在香港科技大学（广州）攻读AI与机器人方向博士。
他曾在美国NASA JPL参与火星车任务，后加入自动驾驶公司iSEE，并在如祺出行、PIX Moving负责L4自动驾驶清扫车项目。
2023年4月，他创立雅可比机器人，做商超场景的具身智能机器人，目前已完成后天使轮融资，正在筹备Pre-A轮。
邱迪聪
数耀量生要解决的问题指向经典算力在物理智能训练上的瓶颈。
邱迪聪曾做过一个对比：深度学习常用的随机梯度下降，是在局部点位附近小范围试探，容易震荡徘徊；量子计算则能一次性扫描完整的解空间，直接定位最优解，他把这称为“量子全局最优性”。
基于这个逻辑，数耀量生的产品体系分为三层：递归自进化的Physical AI量子大脑，用量子优越性在隐空间中寻找全局概率最优解；量子增强训练平台，试图从真实数据分布上直接采样，消除仿真到现实的鸿沟；量算存一体化架构，把量子节点、经典节点与高速存储放在同一套系统里调度。
玻色量子今年3月完成10亿元B轮，7月再获数亿元Pre-IPO轮，是国内光量子路线的头部公司之一。
数耀量生是其从量子计算向物理AI延伸的第一个孵化项目。
“量子+具身”目前在全球范围内都处于概念验证阶段，数耀量生的三层产品体系搭建了一个完整的叙事框架，但从框架到可运行的训练平台之间，需要工程验证来填充。
邱迪聪的CMU机器人背景和雅可比的一线具身经验，是他在两个身份之间切换的衔接点；但雅可比正处在量产落地的关键期，同时操盘一家量子AI初创公司，精力分配本身就是一道待解的题。
玻色量子的孵化提供了量子硬件侧的入口，这条路线能否成立，取决于第一个可复现的训练结果何时出现，而非产品架构图有多完整。
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