摘要：随着量子通信技术的迅速发展，量子通信网络正在从实验室走向实用化部署。量子通信网络的复杂性，脆弱性以及独特的量子特性给传统网络管理与控制方法带来了前所未有的挑战。人工智能作为一种强大的数据处理与决策工具，为解决这些挑战提供了新的可能性。该研究深入探讨了人工智能在量子通信网络管理与控制中的应用，包括量子态监测，量子密钥分发优化，量子路由算法，量子网络安全防护以及量子资源调度等关键领域。

关键词：量子通信；人工智能；量子网络管理；量子控制

引言：

量子通信作为量子信息科学的重要分支，利用量子力学原理实现信息的传输与处理，具有经典通信无法比拟的优势，如不可克隆性，量子纠缠与量子隐形传态等。随着量子技术的不断进步，量子通信网络已从理论研究逐步迈向实际应用，全球多个国家已建立起城域与广域量子通信网络。中国建成的京沪干线量子保密通信网络与"墨子号"量子科学实验卫星，实现了千公里级的量子密钥分发，标志着量子通信进入了实用化阶段。

1. 人工智能辅助的量子通信网络管理基础

量子通信网络管理面临着量子态脆弱性，纠缠资源有限性与量子去相干效应等独特挑战，传统网络管理方法难以直接应用。人工智能技术凭借其强大的模式识别与自适应学习能力，为量子网络管理提供了新的解决方案。在量子网络中，AI可以分析大量量子测量数据，实现网络状态的实时评估；通过预测性模型优化资源分配决策；并利用强化学习方法自适应调整网络参数[1]。面向量子网络的智能管理系统架构需要考虑量子-经典信息交互特性，构建多层次控制平面，包括量子态管理层，纠缠资源调度层与服务质量保障层。

2. 基于AI的量子通信网络控制关键技术

2.1. AI辅助的量子网络资源动态控制方法

量子网络资源包括量子比特，纠缠对与量子内存等关键要素，其动态控制是保障网络性能的核心。基于深度强化学习的资源控制方法能够根据网络流量与用户需求自适应分配纠缠资源。该方法构建了状态-动作-奖励模型，其中状态表征包括纠缠分发成功率，量子内存容量与去相干时间等多维参数；动作空间涵盖纠缠纯化策略选择，资源预留比例调整与优先级分配；奖励函数则综合考虑服务成功率，资源利用效率与延迟等因素。

2.2. 智能化量子路由与拓扑控制策略

量子路由面临着纠缠交换成功率低与量子信道噪声干扰等特殊挑战。智能化量子路由采用图神经网络模型捕捉量子网络拓扑特征，并结合注意力机制处理动态变化的信道特性。该方法实现了端到端的路径质量预测，能够在考虑纠缠忠诚度，交换节点量子内存特性与信道噪声模型的基础上，选择最优的量子通信路径[2]。基于拓扑学习的网络结构自适应调整算法可根据业务分布与资源状态，动态优化量子中继器部署与纠缠分发链路配置，形成"软件定义量子网络"的控制模式。

2.3. 基于机器学习的量子信道质量监控与优化

量子信道质量是影响量子通信性能的关键因素，其精确监控与优化对保障网络服务质量至关重要。基于机器学习的量子信道质量监控系统利用卷积神经网络与循环神经网络相结合的架构，从历史测量数据中提取时空特征，实现对量子信道参数的高精度估计与预测。该系统能够识别出多种噪声源的综合影响，包括相位衰减，振幅阻尼与退相干效应等。在此基础上，自适应信道优化算法通过贝叶斯优化与在线学习方法，实时调整量子纠错编码参数，纠缠纯化阈值与发送功率等关键参数，最大限度地减轻环境噪声影响。

3. 量子通信网络智能管控系统实现与评估

3.1. 多层次量子-经典混合网络管控框架设计

多层次量子-经典混合网络管控框架融合了量子物理层控制与经典网络管理技术，形成了协同运行的完整体系。该框架包含四个核心层次：量子物理资源层，量子逻辑控制层，经典网络协议层与智能决策层。量子物理资源层负责单光子探测器，量子内存与纠缠源等硬件的直接控制；量子逻辑控制层实现纠缠分发，量子纠错与量子测量等基础操作；经典网络协议层处理同步信号，测量结果与控制指令的传输；智能决策层则整合深度学习与知识图谱技术，提供全局优化决策[3]。

3.2. 智能管控系统原型实现与部署

智能管控系统原型采用微服务架构设计，包含量子状态监测，资源调度，路由控制与安全管理四大核心模块。量子状态监测模块基于分布式传感器网络采集量子设备参数，并通过边缘计算节点进行初步数据处理；资源调度模块利用容器化部署的AI推理引擎，实现毫秒级的资源分配决策；路由控制模块采用软件定义网络技术实现控制平面与数据平面分离，支持可编程的量子路由策略；安全管理模块则整合量子随机数发生器与深度学习异常检测算法，提供全方位安全保障。

3.3. 系统性能综合评估与优化方法

系统性能综合评估采用多维指标体系，包括量子层面的纠缠保真度，密钥生成率，量子比特错误率，以及网络层面的端到端延迟，吞吐量，资源利用率等关键参数。评估过程结合了实验测量与数值模拟方法，构建了包含50个虚拟节点的大规模网络模型，系统地分析了不同拓扑结构，业务模式与噪声环境下的性能表现。结果表明，与传统确定性控制方法相比，智能管控系统在资源利用效率上提高了43%，在服务质量稳定性上提升了37%，特别是在动态变化环境中表现出显著优势。

结语

人工智能与量子通信的深度融合创造了网络管理与控制的全新范式。通过深度神经网络实现量子态监测与预测，强化学习驱动资源优化调度，以及联邦学习增强安全防护，有效解决了量子通信网络面临的复杂性，脆弱性与量子特性带来的挑战。这种跨学科融合不仅显著提升了量子网络的性能，安全性与可靠性，也为量子通信实用化部署奠定了坚实基础。随着技术持续进步，智能化量子通信网络将成为未来信息基础设施的核心组成，推动量子信息科学向更广阔应用领域迈进，最终实现安全，高效，稳定的全球量子通信体系。

参考文献

[1]陈泽乾，丁立新，刘红美，等.量子人工智能的拓扑斯理论形式[J/OL].中国科学：数学，1-32[2025-03-11].

[2]杨安博，武建波，李国翔，等.前瞻——量子通信与人工智能在未来联合作战中的应用探索[J].军事文摘，2025，（03）：28-30.

[3]缪亚军，董芃，李明翰，等.面向时间敏感网络的量子保密通信技术概述[J].信息通信技术与政策，2024，50（07）：2-8.

"作者姓名：陈守益    单位：贵州省电信公司    邮编：550025

省市：贵州省贵阳市   民族：侗族  籍贯（省＋市）：贵州省天柱县    研究方向：5G与人工智能

身份证号：522627197711062610"

"作者姓名：潘宇杰   单位：贵州省通信产业服务有限公司

邮编：562400   省市：贵州省兴义市   民族：汉

籍贯（省＋市）：重庆市忠县   研究方向：人工智能与计算机

身份证号：500233199909257252" "

作者姓名：曹文晋   单位：贵阳电信公司  邮编：550001

省市：贵州省贵阳市   民族：汉族  籍贯（省＋市）：贵州省贵阳市   研究方向：无线通信

身份证号：520103198209093213"