弗劳恩霍夫 IOSB-AST 联合本田欧洲研究所推出量子 - 经典混合框架，优化电动汽车充电与行程分配

弗劳恩霍夫 IOSB-AST 与本田欧洲研究所联合研发出一套量子 - 经典混合求解框架，专门解决双向 V2G 电动汽车车队充电调度 + 出行任务分配的组合优化难题，这套方案可以大幅降低算力开销，在有限量子比特资源下得到最优调度方案，已经在 IBM 量子硬件上完成小规模实机验证，为新能源车队智能运营提供全新技术路径。当前车队充电与行程统筹属于 NP 难问题，双向充放电带来复杂的电池电量波动，传统纯经典算法求解大规模场景耗时很长，这套混合框架通过任务拆分，把复杂问题分交给量子模块与经典模块协同处理，兼顾求解速度与结果精度。

一、研发背景与技术痛点

1. 现实业务难题 共享电动汽车车队需要同时完成两件事：给车辆安排充电时段、把出行订单匹配到对应车辆；加上车辆支持 V2G 车网互动，电池电量变化不再单调，进一步拉高调度计算难度，传统整数规划算法很难快速算出全局最优方案。
2. 量子计算落地瓶颈 直接把完整调度模型写入量子程序会占用大量量子比特，硬件资源不足，很难落地到现有量子设备上，这也是本次研究重点攻克的技术阻碍。

二、量子 - 经典混合框架核心设计

1. 双层分解架构 采用 Benders 分解思路，把整体问题拆成两大子问题：主问题负责车辆行程订单分配，交给量子计算模块求解；子问题负责制定每台车的最优充电计划，由经典计算机线性规划完成运算，二者交替迭代求出全局最优解。
2. 两大关键技术创新

• 引入基于逻辑的冲突割线，几乎不需要额外辅助量子比特，大幅减少硬件资源占用，突破量子比特数量限制。
• 设计稀疏递归式电池电量模型，把约束矩阵密度降低约三分之一，进一步精简计算规模，提升求解效率。

1. 硬件验证成果 研究团队在 IBM 量子计算机上完成小规模场景全流程实测，在极低量子比特预算下，算出的结果和经典高精度整数规划（MILP）最优解完全保持一致，验证了整套框架的可行性。

三、框架应用价值

1. 车队运营层面 能够同时优化车辆派单次序与充放电时间，减少等待空驶，充分利用 V2G 双向充放电能力，帮助车队降低用电成本，提升车辆利用率。
2. 算力落地层面 无需顶配大型量子计算机，依靠现有中小型量子硬件就能开展调度运算，大幅降低量子技术商用落地门槛，适配车企、出行平台、能源运营商的规模化车队管理场景。

四、后续研发规划

下一步团队会持续扩大测试场景规模，把车辆数量、出行订单数量提升至百台级；持续优化模型编码方式，进一步压缩量子算力需求，推动这套混合框架早日落地到车企车队管理系统中。

【相关 FAQ】

问题 1：弗劳恩霍夫 IOSB-AST 与本田欧洲研究所开发的量子 - 经典混合框架，主要用来优化电动汽车哪两项业务？

回答 1：这套量子 - 经典混合框架主要用于同时优化电动汽车车队的充电调度方案，以及车辆出行任务（行程）分配两项核心业务，还适配 V2G 双向车网充放电场景。

问题 2：这套量子 - 经典混合框架通过什么技术手段减少量子比特占用？

回答 2：研究团队引入了基于逻辑的冲突割线技术，仅需要近乎零数量的辅助量子比特，极大降低模型对量子硬件比特资源的消耗，让方案可以在现有量子设备上运行。

问题 3：该量子 - 经典混合框架有没有在真实量子硬件上完成验证？

回答 3：该框架已经在 IBM 量子硬件上完成小规模场景端到端实机测试，在有限量子比特条件下，求解结果可以达到和传统高精度整数规划完全一致的最优水平。

【数据来源】

[2026-10-29]（弗劳恩霍夫 IOSB-AST 与本田欧洲研究所开发出量子 - 经典混合框架优化电动汽车充电与行程分配）网通社

[2026-10-28]（Quantum-classical System Solves EV Charging On IBM Hardware）Quantum Zeitgeist

[2026-10-26]（Quantum-Classical Framework for the Joint Optimization of Bidirectional EV Charging and Trip Assignment）arXiv 学术论文arXiv

[2026-10-29]（本田联合弗劳恩霍夫推出量子混合算法，优化电动车车队调度）盖世汽车

免责声明：本文内容均来自行业媒体快讯与公开学术研究成果，仅作为技术科普使用；该量子混合框架目前仍处于技术验证阶段，大规模商业化落地进度以合作双方后续技术公告为准。