量子机器学习（Quantum Machine Learning, QML）是一门新兴的交叉学科，它结合量子计算的原理与机器学习的方法，旨在利用量子力学特性（如量子叠加和量子纠缠）来提升传统算法的效率或开发全新范式。通过量子比特（qubits）的并行处理能力，QML能够在优化、分类和模式识别等任务中实现潜在指数级加速，但其实现高度依赖量子硬件的进展，目前仍处于基础研究阶段。
在AI产品开发的实际落地中，量子机器学习展现出在数据处理、模型训练和复杂优化问题上的应用潜力，例如加速金融风险预测、药物分子模拟或供应链优化。AI产品经理需关注其发展，未来量子技术的成熟可能赋能更高效的智能系统，但当前需平衡技术可行性与市场需求。
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