日产将空气动力学引入量子计算，瞄准更快电动车开发

量子计算机还不会取代风洞

Quemix表示，已与日产启动联合开发项目，打造一套使用量子计算的空气动力学分析软件。其核心是一种面向未来Early FTQC量子计算机的量子与经典混合算法，也就是面向早期容错量子计算机。在量子模拟器中，这一新方法以高精度复现了传统经典空气动力学分析的结果。日产和Quemix也已为该技术提交专利申请。

一个关键细节需要冷静看待。日产并未声称明天的Ariya、Leaf或Qashqai会在量子计算机中诞生。两家公司是在量子模拟器中测试该算法，而不是在量产车开发流程中使用真正的量子计算机。这让这则消息显得更克制，但意义并未减弱。在汽车开发中，谁能在投入风洞时间和实体原型车成本之前，计算几十种甚至数百种车身方案周围的气流，谁就更有优势。

为什么空气动力学对电动车比以往更重要

空气动力学不只是降低高速公路行驶时的风阻。它还会影响电动车续航、实际电池负荷、风噪、冷却气流、制动温度，甚至车底防护。欧洲市场还叠加了另一层压力。新乘用车二氧化碳排放目标正在收紧，欧洲环境署将2025年至2029年的目标描述为93.6克/公里，2030年至2034年为49.5克/公里，2035年为0克/公里。

这也解释了日产为何将空气动力学视为一个计算问题。车身的每一个细节，每一面后视镜、每一处轮拱、底护板、冷却开口和尾缘，都会在气流中制造湍流。经典CFD，即计算流体力学，能为工程师提供大量信息，但它消耗时间和算力。日产自己的技术评论早在2022年就指出，CFD需要大量资源和时间，公司正在开发一种基于机器学习的替代模型，用于学习车辆造型与CFD结果之间的关系，并预测压力、空气速度和风阻系数。

新算法把任务分给两个世界

日产和Quemix的方案并不是把整个空气动力学问题都交给量子计算机。传统计算机负责进流和出流条件，以及与运动物体相关的部分。量子计算机则承担流体动力学的核心计算，包括静止物体边界。这样的分工有其逻辑，因为早期容错量子计算机不会拥有无限算力。

技术难点在于边界条件。对量子算法而言，简单立方体或规则网格远比真实车身更容易处理。真实车身表面弯曲、细节交叠，车轮、车底和车尾周围的气流会变得极其复杂。Quemix称，这些边界条件所需的量子电路会很快变得过于庞大。新的混合算法试图把部分复杂工作留给传统计算机，从而化解这一瓶颈。

日产并不是这场竞赛中的唯一玩家

整个行业的高阶开发都在朝同一方向推进：减少实体测试，增加数字迭代。2026年4月，IBM和Dallara表示，双方基于物理的AI模型可在约10秒内评估一辆LMP2风格赛车的后扩散器方案，而传统CFD需要数小时。IBM和Dallara也在并行探索量子与经典方法，目标是未来将其用于更复杂的仿真。

日产的优势在于，它并未把计算机仿真当作实验室里的新奇项目。AMD的一份案例研究描述称，日产转向由AMD EPYC处理器驱动的Microsoft Azure虚拟机后，碰撞仿真性能提升30%，相关CAE工作流程总成本降低20%。这显示出日产把算力视为加速车辆开发工具的认真程度。

对买家来说，结果可能是一辆更安静、更高效的车

量子计算机本身并不会让日产下一款电动车更有吸引力。但这样的工具可能让工程师有能力测试更多车身和车底方案，在昂贵的实体原型车出现之前优化气流。对欧洲消费者而言，结果可能以非常具体的形式体现：高速公路能耗降低几个百分点，风噪更低，真实电动续航更长。

最大的价值在于时间。电动车开发节奏很快，中国制造商正在压低价格，欧洲法规要求车企关注每一克排放。如果日产能够把量子与经典空气动力学软件引入真实开发流程，它可能缩短测试周期，并更积极地寻找既好看、又能以更少能量损失穿过气流的造型。

技术概要

日产和Quemix正在开发量子与经典空气动力学仿真软件。

该系统面向未来的Early FTQC容错量子计算机。

传统计算机计算进流、出流和运动相关元素，量子计算机负责核心流体动力学。

在量子模拟器中，该算法以高精度复现了经典LBM空气动力学分析结果。

对欧洲市场而言，最主要的潜在收益是降低能耗、延长电动续航，并加快车型开发。