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量子计算绝对不是短跑，而是一场马拉松｜超级观点

来源：晰数塔互联网快讯时间：2020年11月17日 15:13

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本期嘉宾

郭国平，中科院量子信息重点实验室副主任；本源量子计算公司创始人兼首席科学家

罗乐，中山大学物理与天文学院教授

陈放，天堂硅谷高级投资经理

编辑｜何林健

核心观点：

1、量子是一门科学，而不是玄学，它是对某种物理状态的描述，而量子计算机，就是可以完成量子计算任务的一个机器。

2、在经典计算机里面，我们大多数讨论的是物理比特，但是真正的量子计算机实际上是逻辑比特。目前无论是国内、国外，他们做的基本上还是停留在物理比特的阶段，从这个意义上讲，目前还没有真正的量子计算机。

3、我们现在需要进行量子技术科普，吸引更多的光电行业、芯片行业、机械行业、微机电行业能够加入到其中来，这样才能形成实质性的有效关注，真正促进我们国家关于量子计算的发展。

编者按：本文由36Kr LIVE内容整理而成，有删减。戳此可回看完整直播>>

量子、量子计算与量子计算机

郭国平：量子是一门学科，一门科学，而不是玄学，它是对某种物理状态的描述，所以量子这个词不只特定出现在量子力学中。

量子计算是在信息学里的一种应用，比如信息分为采集、传输、处理，量子计算就是利用量子力学的原理或者量子态的特性，使信息处理能力得到提升的一种计算方法。利用量子态的状态进行信息的编码、信息的处理、信息的读取，这就是量子计算。

量子计算机就是可以完成量子计算任务的机器。当然，我们不要认为量子计算机就只是硬件。我们现在的计算机要能够运行得起来，依然需要各种层面上的软件，最直观的就是操作系统、应用软件，以及底层的软件，所以量子计算机应该是指能够实现量子计算的软硬件的统称。

罗乐：我想强调一下，为什么现在我们会对量子计算这么重视。我们大家耳熟能详的是量子计算有强大的算力，这种算力实际上是相对于经典计算而言的。经典计算所依赖的是布尔代数，比特不是0就是1。量子是一种微观粒子。在微观粒子当中存在着叠加态和纠缠态，是无数个属于0和1之间的叠加状态。这种叠加状态使单个比特所蕴含的状态要比经典比特多得多。这些比特之间又可以产生一种互相纠缠的关系，所以量子计算就像是一个天生的、内在的、由物理定律维护的并行计算。

量子计算突破了摩尔定律？

陈放：之前我在调研量子的时候，听过两个隐喻。第一个是，量子计算突破了摩尔定律。第二个是，量子的原理可以用薛定谔的猫来解释。关于这两点，两位老师有什么看法？

罗乐：量子计算能够突破摩尔定律，这个说法比较含糊。摩尔定律主要是指微电子技术的发展，特别是微电子芯片的发展。随着时间的增加，在单位体积上集成的晶体管会增加一倍，同时价格也会相应地下降一半。量子计算实际上跟微电子的经典计算处在不同的赛道上。我们不是单纯地把晶体管越做越小，而是采取了一种完全不同的架构。

郭国平：关于第一个问题，我认为摩尔定律是一个经济学定律，而且描述的是集成电路的一个发展规律。量子不是靠硬件上的叠加或者是并行来实现的，所以它们不是同一个东西。当然量子里面也会有它自身的一些定律。

关于第二个问题，量子计算之所以神奇，或者说我之所以认为它是一门学科，是源于它的物理学基础，即量子态的特性。以一个比特为例，在量子里面，这一个比特可以处于0和1任意比例叠加的状态，相位也是可以调控的状态。在经典计算的一个比特中，它只能够处于0或者是1。而在量子里面，一个比特可以有一半的机率是0，另外一半的机率是1。这也是可以把量子的原理和薛定谔的猫联系在一起的原因。量子力学、量子计算的优越性，在于量子叠加的状态。量子纠缠其实也是多比特的量子态叠加的结果，量子叠加才是根本性质。

真正的量子计算机：从物理比特到逻辑比特

郭国平：现在没有真正意义上的量子计算机。在经典计算机里面，我们大多数讨论的是物理比特，但是真正的量子计算机实际上是逻辑比特。逻辑比特跟物理比特的差距就是，物理比特是会有错误率的，比如说万分之一，甚至是千分之一。

用一个或多个物理比特编码才能够形成真正的比特，也就是逻辑比特。所以从这个概念来看，目前无论是国内、国外，他们做的基本上还是停留在物理比特的阶段，当然现在已经在尝试逻辑比特。所以，我们说，现在还没有真正的量子计算机。

罗乐：去年以来，全球发展出很多种量子计算机制，包括超导，包括囚禁粒子，它们部分地或者一大部分地，都往通用量子计算机上发展。通用量子计算机的量子逻辑是通用的，可以解决一类通用的量子算法管理问题。现在量子计算机的发展处在从物理比特向逻辑比特过度的临界点上。

量子计算的不同路径

陈放：现在量子计算方面有不同的路径，比如说郭老师在做的是半导体和超导体的路径，潘院士做的光学路径，还有学者在研究离子阱路径，不同路径的优势和劣势都在哪里？

郭国平：目前来说，哪一种物理体系更加适合于做量子计算机，没有一个确定的答案。各种路径都有很多的人在探索，不只是在学校或者研究所，谷歌、IBM都在探索。因特尔、台积电、法国莱特也都在探索半导体。微软也花了很多精力在做这件事情。

现在这些物理体系，没有哪个能从原理上证明它就一定不行。所以大家还没有收敛到某一条路径，如果能够收敛到一条路径上，人类集中攻关它，说不定可以取得更好的成绩。

任何科技的发展其实都应该是一个渐进式的过程。从某种意义上来说，我们各个物理体系跟现有的信息技术产业，比如说半导体、芯片，以及现有的集成电路的兼容度问题。或者说对它的工艺、技术、设备、人才的兼容或者继承性的问题。

目前来说各个物理体系，有不同背景的企业来关注。但是从学科的发展来说，一个新事物的出现，它是需要根基的。所以未来的量子计算机也不太可能跟经典的计算机完全脱离，或者不用到现有集成电路的任何东西。从这种意义上来说，要考虑它的兼容性和继承性。

到底哪个物理体系更优或者是更好，在某种意义上来说是一个伪命题。关于量子计算机我个人始终坚持一个观点，至少在可预见的时间之内，它不会替代经典计算机，或者说，它跟经典计算机应该是一个相互补充的过程。从这种意义上来说，有点类似于AI。AI芯片有基于ASCII的，也有基于GPU或者是继其他的架构的，这些AI芯片并不一定要统一到某一个特定的架构或者物理体系上去。各个物理体系都值得去探索，只是探索的时候我们都以解决某一个有实际意义的任务和需求为目标，那么就应该是有意义的。

罗乐：现在量子计算机的发展，有很多种不同的物理体系，我个人认为可以分为三种：一种是我们非常熟悉的光子体系；第二种与原子物理相关，在真空中用激光冷却和囚禁的原子和离子体系，是以原子和离子为主体的；第三种体系可以归纳为电子体系，无论是超导还是半导体，都是一种电子结构。

这三点体系，都有各自的优点，也有各自的不足。早在20年前的时候，在量子计算学界曾经提出过量子计算的五个准则，后来又有人提出所谓量子网络的两个准则。这些体系在某些准则上面，可能满足得好一点，像集成度方面，超导、半导体就比较有优势。在单个量子比特的相干性方面，囚禁离子体系有它的优点。我们现在还处于一个初级的阶段，我们要以一种长远的目光来看待，使各种体系不断完善和发展，来解决各种体系下的任务。量子计算绝对不是短跑，而是一场马拉松。所以在马拉松的初级阶段，我们应该关注到各个体系，包括一些新生的体系。

不防大胆地构想一下，也许将来真正的量子计算系统，会完全不同于我们经典的量子计算系统，比如它可能是单一的、由半导体芯片所构成的。未来的量子计算，有可能是一个混合的系统，它里面既有储存量子信息的原子，也有进行大规模处理的超导、半导体结构，也包括能够在节点之间互相传输的光子。量子计算机最后的架构也许比现在经典计算机所依赖的体系更丰富、更复杂。

量子计算应用领域

郭国平：现在的量子计算机可能就像人类刚研制成功的蒸汽机一样。那时候的蒸汽机可能只有0.001马匹的动力。现在对量子计算机的应用，好比我们现在要拿只有0.001马匹的蒸汽机，试着放到马车上去，所以不要指望它跑得比马车快，有用和无用的评价标准其实是不一样的。有的人认为，不要马，这个车能够动起来，这就是极端有用了。但是如果从另外一个意义来讲，既然都跑不过马车，费这么大劲去搞，它又没用了。

对有用和无用的判定，其实很难。但是从科学角度或者国家鼓励自主创新的角度来讲，我们应该多探索量子计算在不同行业的运用。特别是针对我们日常生活当中的实际问题，去找一些算法，找到一些解决问题的可能性。

陈放：如果未来量子计算机真能实现我们想要的性能，最大的应用领域是在哪里？

郭国平：不要用我们今天的眼光和视觉去限定我们的后代。就像当年经典计算机刚发展起来时一样，很多人问爱因斯坦未来的计算机会是什么样子。爱因斯坦当时的回答是：可能全球只需要两台计算机就行了。所以我们不要用今天的眼光和眼界，去衡量未来的事情。

罗乐：计算首先是一门信息科学。量子计算它相比经典计算的优势就是它的算力。量子计算机的第一个用处就是，通过它的算力进行海量的数据处理。

现在是大数据的时代。举一个简单的例子，每个人都有很多基因测序，我们有50亿的人口，50亿人整个的基因量是一个非常大的数据。如果用一般的计算机，进行机器学习，对数据进行深层次的分析，即使是超算也难以完成这个任务。诸如此类这样的问题，包括一些复杂的金融系统，包括智慧城市里面各种各样的传感器，以及其他与大数据相连的问题。海量的数据，现有的超算无论从能耗上，还是构架上都难以处理。量子计算机既然是一个计算机，那么它的最大应用还是在数据处理方面。

也许未来的社会，会有若干台量子计算机，或者是分布式的，或者是集中式的，把全世界的各种信息集合起来进行处理，这可能是一个愿景。图灵奖获得者姚期智先生说过一句话：信息科学的未来很简单，就是量子计算加人工智能。我想这也体现了量子计算的一个最大的应用。

国际视野下的量子计算竞争格局

陈放：全球范围内的量子计算的竞争格局是怎样的？国内的量子计算水平和国外的量子计算水平相比是怎样的？

罗乐：从全球范围来说，美国有一定的先机。2010年，我还在美国做博士后研究科学家，那时美国就开始在超导、离子阱等各个方向布局了大型的量子计算机研发项目。美国十年前就已经在国家层面上进行了布局。五年前，甚至更早一些，就有一批大企业，比如IBM、谷歌，还有一些初创企业，开始进行企业化、工程化、商业化的运作。所以目前在全球量子计算的格局当中，美国是占有一定先机的。

郭国平：其实不光是量子计算，从量子秘钥分发，到量子计算，再到量子传感，我们必须要承认，这些并不是由我们国内研究者先提出来的。总体来说，国内相对于国外在量子计算领域的差距还是比较明显的。

造成差距的原因有很多方面。第一个原因，我们起步较晚。概念的起步和原理的探索，我们是晚一点的。第二个原因，我们的关注度和投入还不够。从量子计算整个研究角度来讲，国内的投入或者说关注度相对于国外来说还是少一点，甚至是不是有效的关注。第三个原因，缺乏实际应用研究。我反复强调，量子计算的研究是以解决实际问题为导向的。真正有用的量子计算机，它的研制、开发，是需要投入的。我们国内更多还是处于科学研究，或者原理性探索，以及物理问题的探索上面，这些方面我们已经追的差不多了。但是在以实际有用为目标的探索上面，我们必须承认，还是有比较大的差距。

罗乐：现在国内量子计算虽然非常火热，但是有效的关注远远不够。这需要上下游产业链的打通，包括一些传统的技术，传统的产业来加入到量子计算中来，为量子计算赋能，这方面我们非常欠缺。所以，我们现在需要进行量子技术科普，让更多的工程技术人员懂，从而吸引更多的光电行业、芯片行业、机械行业、微机电行业能够加入到其中来，这样才能形成实质性的有效关注，才能真正促进我们国家关于量子计算的发展。

量子计算机研究情况

陈放：怎么看待霍尼韦尔公司宣布造出世界上性能最强大的计算机？

罗乐：我们其实不能够用单一的指标来衡量一个量子计算机的性能。对于霍尼韦尔来说，它所谓的最强大，可能是基于某一个量子体积的指标。量子体积指标只是其中一个衡量因素，真正地衡量一个量子计算机，还是要跟实际相结合，如果它在某一个问题上能够解决得好，可能说在这个问题上具有比较强大的功能。现在还没有到像手机跑分一样的阶段，即使到了那个阶段，跑分也不是唯一衡量的标准。

陈放：目前业内的公司还在研究的过程中，可以理解为还没办法正面竞争吗？

郭国平：各大公司，包括IBM、谷歌，它们在超导方面是有一定的可比性，但也不完全可比。包括霍尼韦尔、英特尔都在研究半导体。谁能够解决我们人类的生产、生活的实际问题，我觉得就是好的。

陈放：IBM的量子云在国外的应用很火爆，本源量子最近也推出了量子云服务。量子计算机可能很多人买不起，量子云的应用可以看做是一个先机吗？

郭国平：所谓量子云是一种服务方式，它的核是基于量子计算机的。当然，像本源在2018年2月份发布过一个32位、64位的模拟器，其实它不是真实的量子计算机，而是超算的模拟。但是9月份发布了6比特的真实超导量子计算机，基于这个超导量子计算机的云服务平台，它让大多数人或者任何人都可以从网络端访问、体验6比特真实的量子计算机。

它是不是能够解决实际问题，或者说有没有真的用处？我认为，它的体验价值、科普价值，以及量子计算机软件和运用算法的开发价值，要大于它身为少数位比特计算机所能够解决的实际问题。培养习惯、培养用户、推广语言、建立生态是云计算的一个很重要的作用。

罗乐：由于量子计算机的复杂性，很难在目前阶段把量子计算跟计算机联系在一起。即使像IBM，或者谷歌，它们现在做到的集成度也只能到柜员机，或者仪器柜的水平。除了一些大客户，比如军方、NASA，很难有哪个用户花几千万或者几百万美金把一个柜子搬回家，大多数人也只是通过云的形式、在线反馈的形式，来熟悉量子计算。

教育本身就是一个非常大的用途，生态的培养可以为将来量子计算机的爆发做准备。等到事情突然爆发的时候，那么你就已经抓不住了，所以我们现在要未雨绸缪，做好这方面的准备。

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