Quanscient如何用雲原生AI與量子演算法，重建多物理場模擬的遊戲規則

520萬歐元成長資金的戰略目標

這筆新資金瞄準三個具體目標，全都圍繞著同一個核心：將工程模擬從傳統桌面端束縛中，徹底拉向具備AI整合能力的可擴展雲端與量子基礎設施。

1. Allsolve平台的產品開發
資金持續投入打造Quanscient Allsolve，這是一個雲原生的SaaS多物理場求解器，能透過AWS Batch等服務，在幾乎無限的雲端算力上運作。有別於傳統工具需手動配對不同物理模組，該平台原生內建流體、熱傳、結構、電磁、聲學和壓電等效應的耦合，直接省去手動整合步驟，並且打破了單機工作站對物理自由度（DoF）的記憶體限制。

2. 團隊擴張與商業市場推廣
資金也將用於擴充技術與商業團隊，加速拓展能源、航太與汽車等領域的採用率。對這些產業而言，更快的多物理場模擬所節省的研發成本與時間，感受最為劇烈。

3. 量子演算法研究與驗證
一部分資金保留給量子原生求解器的研發。這並非遙遠的路線圖紙上談兵——2025年3月，Quanscient在歐洲首台50量子位元超導量子電腦上，執行了全球首次採用「量子晶格波茲曼法」（QLBM）的多時間步計算流體力學（CFD）模擬示範。該公司公開設定的目標，是讓量子原生演算法最終能帶來優於傳統CAE方案高達100倍的加速優勢。

兩條平行軌道，重塑多物理場模擬

Quanscient解決傳統CAE弱點的策略，清楚分為兩條軸線：一條是現已可投入生產的「雲端＋AI」軸線，另一條則是已脫離純理論階段、進入實機驗證的長遠「量子」軸線。

第一軌：結合AI擴增的雲原生模擬（現已可用）

雲端規模的強耦合多物理場
Allsolve在近乎無限的雲端算力上執行，具備數億自由度的模型可在數分鐘內收斂，而非像在本地工作站需花費數日甚至數週。平台的區域分解法（Domain Decomposition Method, DDM）能將超大任務高效分散至雲端節點平行處理，從此不需為了遷就本地記憶體而簡化模型。

MultiphysicsAI：即時設計空間探索
2025年下半年，Quanscient推出了MultiphysicsAI，這是一套將高精度模擬數據轉化為「物理感知AI代理模型」的決策引擎。這些代理模型在經過Allsolve產出的專屬資料集訓練後，能以毫秒級速度預測效能結果。工程師可在幾秒內探索數千個可行的設計候選，以及權衡曲線（例如：重量對比熱效能對比成本），而不再只是跑一次模擬、猜一次下一步。

生成式與預測式AI輔助
平台整合了生成式AI驅動的模擬助理，能透過參考技術文件回答使用者提問；還內建異常偵測器，可在模擬設定階段就標示出潛在的人為錯誤，避免浪費長時間的無效計算。在求解器端，則整合了預測式AI，直接加速數值求解的收斂過程。

適用於可擴展機器學習流程的 Python SDK
提供的Python SDK，讓工程團隊能以程式化方式大規模提取原始模擬數據、建立專屬訓練資料集，進而訓練出高精度的AI代理模型。其設計目的即在於自動化良率優化，並整合至現行工程軟體技術棧當中，甚至包含能從自然語言指令直接驅動模擬的智慧代理人。

第二軌：量子原生演算法（早期但已獲驗證）

Quanscient並不打算空等容錯量子電腦問世的那一天。他們宣稱已打造出全球首個從零開始設計、待硬體成熟即可整合量子求解器的CAE平台，而且已將量子演算法從紙上談兵，推進到真實的超導硬體上。
2025年3月在VTT的50量子位元系統上實現的QLBM示範，即是一項具體的公開驗證，證明了量子途徑的可行性，而不只是理論建模。公司路線圖瞄準推出首個量子原生產品試點（pilot），其長遠目標在於解決因指數級複雜度增長，而在當今古典硬體上根本無解的多物理場耦合問題。

技術落地應用場景

將「無限雲端規模」、「AI代理建模」和「一條可信的量子路線圖」結合在一起，這套平台的價值主張，在那些硬體效能瓶頸直接受制於模擬速度與精度的產業中，尤其顯著。

• 汽車產業： 從射頻（RF）、光達（LiDAR）感測器，到完整的電動動力系統熱管理，MultiphysicsAI能將整個設計空間攤開在競爭性的製造、性能與成本限制下，讓工程師看見所有最佳妥協方案，而不只是單次模擬產生的第一個結果。
• 航太產業： 氣熱、結構與電磁耦合問題規模過大，傳統桌面求解器無力負荷。雲原生Allsolve能以強耦合物理場應對這類規模，AI模型則提供快速的設計迭代。
• 能源產業： 高精度多物理場建模，對於電力電子可靠性、電池熱失控模擬、再生能源系統設計至關重要。Python SDK則能在數千個設計點之間，執行自動化參數掃描。
• 微機電與半導體： 全面性的壓電、靜電、聲學與彈性波耦合，在生產規模上直接建模而不簡化，是該平台使用量最高的應用領域之一。

貫穿這些垂直產業的共同價值，在於典範轉移：從過往在本地硬體上一次只評估一個設計，轉變為在雲端探索整個可行的設計空間；AI提供即時預測，量子演算法則為硬體成熟後將湧現的指數級加速，提供了一條已經過實證、雖然尚屬早期的清晰路徑。