信息技术发展日新月异。5G通信正向6G通信演进，网络和业务规模增长带来巨大算力与算法挑战。量子计算是一种遵循量子力学规律的新计算模式，相对经典计算具有计算速度优势，有望成为解决通信算力瓶颈的解决方案。
通信的本质是一系列的数学计算过程。从计算角度看，通信网络简单分为物理层、网络层和应用层。物理层主要负责通信信号处理等计算，网络层负责拓扑、接入、路由、资源管理等相关计算，应用层主要负责业务优化和流量管理等计算。为了增强处理性能，各层引入了机器学习。机器学习成为通信中特殊而重要的计算场景。此外，各层的安全一直是默认的计算场景。
通信系统需要处理大量的数据来进行用户数据分析、行为预测等操作。这些数据的处理常依赖于机器学习算法。面对海量数据，机器学习需要对数据进行预处理进行降维，降维算法包括主成分分析、线性判别分析等。随着量子机器学习算法的进展，目前已经有学者提出了量子主成分分析、量子线性判别算法。虽然还未在物理机实验验证，但在理论上已经验证了量子主成分分析算法复杂度为对数级低于主成分分析算法的线性级别复杂度，实现了指数级加速。目前暂无量子降维算法在通信领域应用的研究与应用，有待相关领域专家的进一步探索。在未来通信领域中，可以使用量子降维算法进行数据预处理，对运算速率进行提升。
聚类算法是一种重要的无监督学习算法，普遍使用的聚类算法是K-means算法。通信中的网络特征分析、小区检测、网络异常检测等通常使用K-Means等无监督算法实现。聚类算法还应用在定位、信道估计、信道检测等方面。已有学者提出了量子K-means算法，其复杂度低于经典算法，并且已被验证可在量子计算机上实现。传统K-means算法应用广泛，量子K-means算法可实现指数级别的量子加速，并且已实现真机验证，比其他量子聚类算法以及其他量子机器学习算法更加成熟，可优先研究。
回归算法也是一种监督学习，和分类算法的区别在于回归算法预测的结果是连续的。回归算法包括线性回归、岭回归等。这两种算法也有对应的量子版本，相比经典算法有指数加速效果。目前回归算法在通信领域的应用很多，可应用于客户消费预警、潜在用户预测、异常识别、串扰消除等诸多场景中。量子回归算法在通信领域应用研究还有待进一步探索，例如在信道预测、用户位置预测、流量预测等领域。
