芯耀
与非AI
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量子计算多年来一直备受关注，但始终被认为是一项“即将到来”的未来技术。它在理论上意义重大，但距离日常工程实践仍相去甚远。然而如今，曾经主要停留在实验阶段的量子计算正逐渐发展成为一项持续的工程实践。各国政府都在为国家量子计划提供资金支持。1越来越多企业开始探索混合量子工作流，硬件制造商也在持续稳步提升量子比特规模，推动量子计算能力不断向前发展。
与此同时，人们对量子计算的能力和局限性也越来越清晰。量子系统与经典计算机的运行方式截然不同。它们利用的是叠加和纠缠等特性，而非简单的二进制逻辑。与将数据编码为二进制位（即0或1）的传统计算机不同，量子计算机使用可以同时处于多种概率状态的量子比特。人们普遍存在一种误解，通常认为量子计算机运行速度更快，或在某些方面优于传统计算机。事实上，量子比特的价值在于，它能够让计算机以全新的方式处理某些特定类别的计算问题。
了解二者的区别至关重要，因为量子计算并非旨在取代传统计算或解决日常工作。它的价值在于其在特定应用、长期基础设施规划以及诸如安全防范等更紧迫的考量。随着量子技术走出实验室，走向实际应用，工程师需要对其潜力和局限性有清晰的认识。
抛开数学公式，理解核心概念
理解量子计算要从几个基本概念入手。掌握这些概念并不需要高深的物理知识，但需要转变思维方式。量子系统的行为与经典计算机处理器所依赖的数字逻辑截然不同。理解这种差异是认识量子计算机潜力和局限性的基础。量子力学并非取代经典计算原理，而是引入了新的物理行为，使其能够被加以利用，从而在特定计算任务中发挥独特优势。通过以下三个密切相关的概念，可以很好地理解这些差异：
量子比特与经典比特有何不同
叠加如何扩展系统能够表示的状态数量
纠缠如何让量子比特协同工作，而非成为孤立的单元
量子比特与经典比特
经典计算中的比特代表0或1其中一种状态。而量子比特可以同时处于这两种状态的叠加态。在《Methods: 量子计算的未来》一书中，这一概念被形象地比作一枚在空中旋转的硬币，而非停留在正面或反面。
当多个量子比特组合在一起时，它们的整体计算状态空间会呈指数级增长。这种指数级增长体现了量子计算在处理需要同时评估或约束多种可能状态的问题上的理论优势。
叠加
叠加允许量子系统同时呈现多种可能性。但这并不意味着量子计算机能够瞬间尝试所有答案。相反，量子算法会通过操控概率振幅提高获得正确结果的概率。只有当算法被设计成能引导系统走向有意义的结果时，这一特性才具有实用价值。
纠缠
纠缠在量子比特之间建立了强烈的关联，以至于无法在不参考另一个量子比特的情况下完全描述其中一个的态。这一特性使得量子系统能够展现出协调一致的计算行为，这是经典计算无法比拟的。叠加与纠缠相结合，开辟了全新的计算路径。
量子计算的现状
近年来量子计算硬件取得了显著进展，尤其是在量子比特的构建方式和规模扩展方面。当前行业的重点已不再是单纯追求量子比特数量的增加，而是更加关注提高系统的可靠性和稳定性。例如，IBM目前的产品线包括127量子比特的Eagle和133至156量子比特的Heron系列等处理器，它们都基于超导量子比特技术。这些处理器在量子比特控制、制造良率以及模块化架构等方面都有进步，与前几代相比，性能和可靠性均有所提升。其中，Heron系列尤其体现了IBM“注重实际可用性能，而不仅仅追求规模扩张”的发展理念2。迄今为止性能极高的处理器系列采用了可调耦合器，减少了串扰，提高了量子门保真度。这两个指标直接决定了量子电路在实际应用中的深度和可靠性。
除了单个处理器，IBM还开发了模块化IBM Quantum System Two，该平台旨在支持可扩展低温环境中的多个量子处理单元 (QPU) , 实现混合量子经典工作流，并开展更多贴近实际应用的实验。
该领域的进展不仅限于一家公司。Google的Quantum AI团队在利用超导量子比特进行量子纠错方面也取得了进展。其部分研究结果表明，增加单个逻辑量子比特内的物理量子比特数量可以降低错误率3。这是迈向可扩展容错能力的重要一步，因为即使单个量子比特出现错误，系统也必须继续可靠运行。证明错误率会随着系统规模的扩大而降低，对于构建能够运行更长、更复杂计算的量子计算机至关重要。
早期对量子计算优势的演示有助于揭示量子处理器可以超越经典系统的领域，尤其是在一小类数学结构与量子硬件运行方式高度契合的问题上4。
即便如此，当今的量子机器仍属于噪声中等规模量子 (NISQ) 设备，而不是完全容错的计算机。John Preskill提出的NISQ一词描述了具有数十到数百量子比特的处理器，这些处理器缺乏全面的纠错能力，且仍易受噪声和退相干的影响5。量子态极易受到环境干扰，随着计算复杂度的增加，即使是微小的干扰源也会导致相干性下降并引入错误。
最近的研究表明，改进的纠错技术可以降低逻辑错误率——这对长期扩展而言是一个令人鼓舞的信号——但要实现真正的容错能力，仍需要数量更多且运行时错误概率极低的量子比特6。这仍然是一个工程挑战。
现代量子平台通常通过云访问，并集成到混合量子经典工作流中，它们并非经典处理器的独立替代品，而应被视为依赖经典基础设施进行控制和大部分计算的专用加速器。
关键应用领域：量子计算的目标
量子计算在解决经典系统无法处理的少量问题上展现出了巨大的潜力。它并不适用于日常工作，例如数据库查询或常规的数值计算。量子计算的优势在于那些可能结果数量呈指数级增长的问题，这是传统计算方法难以企及的领域。
这些问题通常具有一些共同特征：涉及数量庞大的可能配置，依赖于概率性行为，或者源于本质上已具有量子性质的物理过程。在这些情况下，量子算法提供了不同的途径来探索或组织解空间，而这些解空间会迅速使经典方法不堪重负。
优化问题
优化是量子应用领域极活跃的研究方向之一，这主要是因为它能迅速暴露经典方法的局限性。许多现实世界的优化问题都涉及从海量选项中选择理想方案。随着变量的增加，潜在配置的数量会急剧增长，以至于即使是经过充分优化的经典方法也难以应对。
这种挑战存在于各个行业，从路线规划和调度到财务建模和生产计划。在这些场景中，难点不仅在于找到解决方案，更在于如何在合理的时间和资源限制内找到一个优质解。人们正在探索将量子方法应用于这些领域，因为它提供了探索这些庞大解集的全新途径，而非逐一评估每种可能性。
目前，优化更多地被视为量子计算的早期应用领域，因为它在某些情况下可以帮助引导经典工作流程更高效地找到更优的解决方案，而非因为量子系统能直接解决这些问题。7
模拟物理和化学系统
量子计算备受关注的另一个领域是模拟。科学家和工程师想要建模的许多系统（例如分子和化学反应）在其根本的层面上都受量子力学支配。经典计算机只能对这些行为进行近似模拟，但随着系统复杂度的增加，这些近似计算所需的资源消耗也越来越大。
量子计算机则以不同的视角看待这一问题。它们利用量子态进行运算，因此与试图建模的行为自然契合，能够更好地模拟分子相互作用和材料特性，而无需依赖经典方法所需的层层近似。
量子计算机在这方面的能力对药物研发、材料开发和半导体设计等领域具有长远影响，因为理解原子层面的行为会影响性能、成本和可靠性。在电池化学和能量存储等领域也存在类似的建模挑战，在这些领域中，分子层面的微小变化会直接影响整个系统的性能。
基于这些原因，量子模拟往往被视为量子计算极具前景的长期应用之一。8其实际影响将取决于硬件和纠错技术的持续进步，但能够更直接地对复杂物理系统进行建模，是当前研究背后的关键动力。9
人工智能和机器学习
在人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 领域，人们也在探索量子计算的应用，但其作用有时会被误解。量子系统并非旨在取代当今依赖成熟经典硬件和既定训练方法的深度学习模型。相反，研究重点在于量子计算能否协助完成某些机器学习工作流中出现的特定数学运算。
这类工作被称为量子增强机器学习 (QML)，将专注于加速某些数学运算，如高维线性代数和特征映射，而不是端到端地训练整个模型。
Google Quantum AI等团队和其他学术研究机构正在持续探索这些技术，但实际部署目前主要处于实验阶段。
将量子计算应用于机器学习，将其视为一种专用工具，而非通用的加速平台。它并不是要取代人工智能，其价值在于对经典系统的补充——当某些计算超出经典系统的扩展能力时，量子计算便能发挥作用。
后量子安全：近期亟待解决的关键问题
在所有潜在的量子效应中，网络安全问题极为紧迫。
与许多已提出的应用不同，其对安全的影响并不主要取决于量子计算机的实用性，而是更多地取决于它们未来能否破解当前已投入使用的密码系统。
Shor等量子算法表明，量子计算机可以比许多公钥加密系统所依赖的经典系统更有效地分解大数。关于这一威胁的具体细节及其潜在影响，在《Methods：量子计算的未来》中进行了进一步探讨。
为了应对这一威胁，后量子密码学 (PQC) 旨在开发能够抵御经典和量子攻击的算法。向PQC的过渡将需要硬件、固件、协议和网络基础设施之间的协同配合。
尽管大规模容错量子计算机尚未出现，但其带来的紧迫性在于，不法分子可能会收集加密数据，并期望随着量子技术的进步，日后能够解密这些数据。对于工程师和系统设计人员而言，制定抗量子攻击的标准是当前亟待解决的问题。
工程挑战与现实预期
尽管量子计算取得了诸多进展，但它在工程领域和科学领域都面临着巨大的挑战。开发拥有更多量子比特的系统仅仅是挑战的一部分。量子比特必须得到可靠的控制，免受噪声干扰，并保持足够长的相干性以执行有效的计算。所有这些都必须在低温环境下完成，而低温环境本身就带来了诸多难题。
容错能力是其中非常关键的挑战之一。为了运行长周期量子算法，系统需要数千个稳定的量子比特，并利用它们构建更可靠的逻辑量子比特。尽管当前的量子计算系统正在不断进步，但仍处于噪声中等规模量子阶段。虽然技术持续稳步发展，实现完全容错的量子计算机仍然是一项长期的工程目标。
为量子未来做好准备
鉴于本文所述的种种障碍，量子计算并非一种立竿见影的颠覆性技术。它是一项战略性基础设施建设，其影响将随着技术的进步而逐渐显现。目前，它的价值主要体现在实验探索方面，例如将量子处理器与经典系统结合使用、构建抗量子安全机制，以及探索优化和模拟等应用。
量子计算能够带来怎样的价值，将取决于其可扩展性及可靠性的提升程度。量子计算并不一定会取代经典计算，而更有可能帮助解决经典系统无法解决的问题。因此，从现在开始为量子时代做好准备，是一种负责任且具有前瞻性的设计决策。
参考资料
[1]https://www.quantum.gov/
[2]https://www.ibm.com/quantum/hardware
[3]https://www.nature.com/articles/s41586-024-08449-y
[4]https://ai.googleblog.com/2019/10/quantum-supremacy-using-programmable.html
[5]https://quantum-journal.org/papers/q-2018-08-06-79/
[6]https://www.nature.com/articles/s41586-023-06096-3
[7]https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/quantum- computing-use-cases-are-getting-real-what-you-need-to-know
[8]https://www.nature.com/articles/s41467-023-43479-6
[9]https://www.nlr.gov/news/detail/program/2025/can-quantum-computers-handle-energy-hardest-problems
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