2026年1月29日下午，量子院第四十三期“工程师技术沙龙”活动在量子院526报告厅如期举办。本期沙龙由5名工程师呈现了精彩的技术报告，分别在激光直写设备、桌面超快同步辐射光源、Quafu超导量子云平台机器学习，以及超导量子计算芯片在超流氦中的性能、缺陷智能检测等主题方向展开讨论和经验分享。本期沙龙活动吸引了院内外众多科研人员、博士后、工程师到场交流。

本期沙龙量子院5位工程师作的精彩报告分别是：

高志廷的技术报告《激光直写设备对比分析及工艺实践》介绍了微纳加工平台的激光直写光刻设备的性能差异、工艺研发与应用，其中国产设备可实现500 nm以内线宽。工程师开发了S1813、AR4340等多种光刻胶工艺，实现了GaAs微柱结构刻蚀优化、Nb膜溅射镀膜等多项工艺成果，为支持低维量子材料、光量子通信与器件等多个团队做出贡献。展示了微纳加工平台在激光直写光刻工艺上的技术积累与服务能力，为后续更高精度、更复杂结构的量子器件制备奠定了工艺基础。

杨涛的技术报告《桌面超快同步辐射光源及微米级高清影像应用》介绍了团队自主研发的桌面型全光康普顿源样机的性能指标及应用。样机具备能谱大范围可调（35–350keV）、高通量（6.5×10⁸/s）、以及亚微米级源尺寸（0.4μm @350keV）等核心优势。分享了成功应用在泡沫纤维、软组织、矿石、金属等多材质的成像成果。可实现工业无损检测，在致密金属内部缺陷探测中，全域与局部区域的缺陷形态清晰可见、对比度高、细节辨识度好。在医学影像方面，相比于传统X射线成像，展现出数百倍的灵密度提升，并将辐射计量降低至X射线的数百分之一，具有重要的临床应用潜力。该样机为材料分析、工业检测及生物医学成像提供了新一代的高分辨率、低剂量成像工具，展现出广泛的应用前景。

王赵波的技术报告《Quafu超导量子云平台机器学习实践》介绍了在Quafu超导量子云平台上开展量子机器学习实践实例，完整分享了从参数设计、框架搭建、到算法选择的全流程思路与方法。在8量子比特模型实验中，成功实现模型收敛，且准确率接近无噪模拟的理论结果，验证了算法与平台的有效性。总结分析了扩展至16量子比特模型实验时未能实现收敛的重要经验教训。报告指出，优化器的合理选择对减少迭代次数具有显著影响；同时，模型初始参数的设置策略也是影响收敛效果的关键因素之一。实验结果为后续在更大规模量子处理器上开展机器学习任务提供了有益指导。

米振宇的技术报告《超流氦中的超导量子计算芯片》介绍了将超导量子计算芯片封装在超流⁴He中的意义、方法和影响。工程师通过改造稀释制冷机，引入氦气进气与液化控制系统，成功在实验腔内实现并稳定维持超流⁴He环境。通过液化体积和芯片参数电磁仿真两种基于不同物理机制的独立判据验证了封装效果——超流⁴He已经完全浸没实验芯片。同时实验表征验证了超流⁴He未对超导量子比特能量弛豫时间（T₁）及其长期稳定性产生负面影响，为在该体系中引入低温光学互连、光纤耦合或微波-光量子接口等先进集成方案奠定了重要的实验基础。这项工作探索了极低温环境下先进封装技术对量子比特性能的影响，为推动超导量子计算从实验室走向工程化与系统集成提供重要依据。

苏唐的技术报告《超导量子芯片缺陷智能检测》介绍了基于卷积神经网络（CNN）与YOLO模型的超导量子芯片缺陷智能检测系统。研究通过构建包含原始图片与人工标注的专用数据集，并采用数据增强策略提升模型鲁棒性。分别利用CPU与GPU平台进行训练，在1000张图片、200轮训练后，模型在验证集上达到mAP50约0.85、召回率超过0.8的检测精度，证明该方法能有效识别芯片制造过程中的各类缺陷。报告进一步展示了图形用户界面，体现了系统在工程实践中的可用性，并指出该技术可推广至芯片制备流程中的其他自动化检测场景，为提高量子芯片规模化制备效率提供了可行的智能化解决方案。

技术沙龙设置评分环节，由科研人员和工程师代表组成评分小组。评分小组按照沙龙评分规则，最终评选出本期优秀技术报告是米振宇的《超流氦中的超导量子计算芯片》。

本期优秀技术报告内容丰富，逻辑严谨，结构清晰，为推动超导量子计算实现工程化与系统集成提供支持。获得评委们的一致认可与高度评价。