王敬 李紅陽 趙文玉
(中國信息通信研究院技術(shù)與標(biāo)準(zhǔn)研究所,北京 100191)
量子信息技術(shù)是物理學(xué)和信息學(xué)的前沿交叉領(lǐng)域,其物理基礎(chǔ)是量子力學(xué)特性,包括量子糾纏、量子疊加以及量子隧穿等,量子計算通過操縱量子疊加態(tài),使用量子力學(xué)特性作為計算邏輯,基于量子糾纏原理,可以實現(xiàn)信息的并行處理。量子信息技術(shù)包括量子通信、量子計算以及量子測量三大領(lǐng)域[1]。量子計算作為未來算力跨域式發(fā)展的重要探索方向,具備原理上遠(yuǎn)超經(jīng)典計算的強(qiáng)大并行計算潛力,有望為人工智能、量化金融、密碼分析、氣象預(yù)報、資源勘探、藥物設(shè)計、信息安全等所需的大規(guī)模計算難題提供潛在的解決方案。近年來,隨著量子計算原理樣機(jī)和實驗平臺科研的快速發(fā)展,量子計算優(yōu)越性的實驗驗證不斷取得階段性成果[2],量子計算領(lǐng)域正逐步形成集學(xué)術(shù)研究、工程研發(fā)、應(yīng)用探索和產(chǎn)業(yè)構(gòu)建為一體的全方位發(fā)展格局。
近年來,全球多個國家/地區(qū)諸如美國、歐洲、中國、日本、加拿大等均高度重視量子信息技術(shù),尤其是量子計算領(lǐng)域的發(fā)展,紛紛采用出臺政策法案、制定量子計劃、成立研究機(jī)構(gòu)、支持企業(yè)發(fā)展等措施,積極開展量子計算領(lǐng)域布局。本文梳理了量子計算領(lǐng)域國內(nèi)外重要的戰(zhàn)略布局,對最新研究成果進(jìn)行了總結(jié)并探討了技術(shù)發(fā)展趨勢,并討論了量子計算在若干場景中的應(yīng)用探索發(fā)展情況。
美國在量子計算領(lǐng)域具有深厚的研究基礎(chǔ),其發(fā)展處于世界領(lǐng)先地位,近年來其對量子計算領(lǐng)域的投入不斷增大。早在2002年,美國國防部高級研究計劃局(DARPA) 發(fā)布《量子信息科學(xué)與技術(shù)規(guī)劃》[3];2018年,美國連續(xù)頒布《量子信息科學(xué)國家戰(zhàn)略概述》《國家量子計劃法案》等計劃法案[4],確立以國家量子協(xié)調(diào)辦公室(NQCO)為統(tǒng)籌中心、為期10年的國家量子計劃;2020年,白宮發(fā)布《關(guān)鍵與新興技術(shù)國家戰(zhàn)略》[5],同年NQCO頒布《美國量子網(wǎng)絡(luò)戰(zhàn)略愿景》[6];2021年3月,白宮頒布《國家安全臨時戰(zhàn)略指南》[7],再次強(qiáng)調(diào)量子計算等新興技術(shù)有望改變各國之間的經(jīng)濟(jì)和軍事平衡,同年6月,參議院頒布《2021年美國創(chuàng)新與競爭法案》[8],表明重點支持包括量子計算和信息系統(tǒng)在內(nèi)的十大關(guān)鍵技術(shù)。美國量子計算呈體系化發(fā)展模式,重視戰(zhàn)略部署、頂層設(shè)計以及路線規(guī)劃,采取建立有效協(xié)作機(jī)制、成立委員會、資助研究機(jī)構(gòu)等措施,充分發(fā)揮戰(zhàn)略科技力量優(yōu)勢,預(yù)計未來幾年將持續(xù)加大投入。
歐洲對于量子計算的研究起步也較早,大力推動技術(shù)及應(yīng)用產(chǎn)業(yè)發(fā)展,各成員國積極響應(yīng)。2016年,歐盟委員會推出《量子宣言(草案)》[9],倡導(dǎo)盡早實施量子技術(shù)旗艦計劃;2018年,量子技術(shù)旗艦計劃正式實施,投資約10億歐元,計劃為期10年;2022年初,量子技術(shù)旗艦計劃發(fā)布《歐洲量子計算和量子模擬基礎(chǔ)設(shè)施白皮書》[10],闡述當(dāng)前歐洲量子計算技術(shù)的發(fā)展?fàn)顩r與未來規(guī)劃,發(fā)展時間表如表1所示。英國國家量子技術(shù)計劃(NQTP)橫跨量子計算、通信、計時、傳感和成像等多個領(lǐng)域。德國于2018年啟動QUTEGA國家量子計劃[11],重點關(guān)注包括量子計算在內(nèi)的多個研究領(lǐng)域。荷蘭于2019年發(fā)布Quantum Delta NL(QΔNL)計劃,研究集中在量子計算、量子模擬、量子網(wǎng)絡(luò)和量子傳感應(yīng)用等方面。歐洲各國積極制定量子計算相關(guān)計劃,系統(tǒng)、詳細(xì)地規(guī)劃歐洲量子計算領(lǐng)域的發(fā)展,部署諸多研究項目,涉及多種技術(shù)路線,旨在構(gòu)建具有競爭力的歐洲量子計算產(chǎn)業(yè)。
表1 歐洲量子計算與模擬基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展時間表
我國在國家戰(zhàn)略層面對量子計算高度重視。2016年,國務(wù)院印發(fā)《“十三五”國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》[12],將量子計算列入面向2030年的科技創(chuàng)新重大項目;2019年,國務(wù)院印發(fā)《長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》[13],再次提出需加快培育布局包括量子信息等重點領(lǐng)域在內(nèi)的未來產(chǎn)業(yè);2021年,國家頒布《中華人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》[14],在強(qiáng)化國家戰(zhàn)略科技力量、整合優(yōu)化科技資源配置等多個方面對量子信息發(fā)展進(jìn)行規(guī)劃。我國的量子計算研究起步較晚,但重視程度逐漸加大,近年來在多個方向?qū)崿F(xiàn)突破,未來也將持續(xù)加大量子硬件研究、量子軟件開發(fā)等方面的支持力度,持續(xù)完善布局。
信息通信技術(shù)發(fā)展十分迅速,但經(jīng)典信息技術(shù)正逐漸逼近邊界效應(yīng),例如摩爾定律晶體管制程工藝極限、通信信道香農(nóng)容量極限等[2],以大規(guī)模集成電路為基礎(chǔ)的經(jīng)典計算機(jī)面臨算力提升的問題。經(jīng)過近40年的發(fā)展,量子計算技術(shù)研究取得諸多成果。
量子計算處理器硬件平臺存在超導(dǎo)、光量子、離子阱、半導(dǎo)體、中性原子、拓?fù)?、金剛石NV色心等主要技術(shù)路線。超導(dǎo)是目前發(fā)展較為迅速的路線,核心單元是“超導(dǎo)體-絕緣體-超導(dǎo)體”三層結(jié)構(gòu)的約瑟夫森結(jié)電子器件,在量子操控與讀取、退相干時間、可控耦合、可擴(kuò)展性等方面有較大優(yōu)勢,但也存在低溫屏蔽、宇宙射線干擾[15]等問題,目前國內(nèi)外采用超導(dǎo)路線的企業(yè)與機(jī)構(gòu)包括IBM、谷歌、中科大、本源等,主要成果包括谷歌53位“懸鈴木”處理器、IBM 127量子比特處理器Eagle、中科大66量子比特“祖沖之二號”等。光量子具有室溫大氣環(huán)境可工作、量子態(tài)易操控等優(yōu)勢,同時存在光子間沒有相互作用而造成雙量子邏輯門難以實現(xiàn)等問題,PsiQuantum、Xanadu、上海交大、中科大等企業(yè)與高校正在開展相關(guān)研究,主要成果有中科大76位光量子比特原型機(jī)“九章”、113位光量子比特原型機(jī)“九章二號”(見圖1)等[16]。離子阱實現(xiàn)原理是電荷與電磁場間的交互作用使帶電粒子運動,同時利用受限離子的基態(tài)和激發(fā)態(tài)組成的兩個內(nèi)能級作為量子比特,利用微波激光照射操縱量子態(tài),通過連續(xù)泵浦光和態(tài)相關(guān)熒光實現(xiàn)初始化與讀取,優(yōu)勢在于消相干效應(yīng)小、量子比特質(zhì)量高、制備與讀取效率高,短板是可擴(kuò)展性差,Honeywell、IonQ、中科院、清華大學(xué)、啟科量子等在進(jìn)行離子阱研發(fā),2022年Quantinuum宣布H1-2量子計算系統(tǒng)可達(dá)到4 096量子體積。量子點作為一種有著三維量子強(qiáng)束縛的半導(dǎo)體異質(zhì)結(jié)構(gòu),將電子自旋等作為量子比特,使用微波脈沖或純電學(xué)方式進(jìn)行操控,優(yōu)點是穩(wěn)定性好、相干時間長、兼容性良好等,缺點在于量子糾纏數(shù)量少、易受環(huán)境影響,日本理化學(xué)研究所、中科大、本源等均在進(jìn)行相關(guān)研究,2022年中科大實現(xiàn)硅基自旋量子比特的超快操控[17]。中性原子是近幾年的后起之秀,原理是在超高真空腔中利用遠(yuǎn)失諧光偶極阱陣列或光晶格從磁光阱或玻色愛因斯坦凝聚體中捕獲并囚禁超冷的原子形成單原子陣列,將原子基態(tài)超精細(xì)能級的兩個磁子能級編碼為一個二能級量子態(tài)(量子比特),研究者包括ColdQuanta、Atom Computing、哈佛大學(xué)、麻省理工學(xué)院等,2021年ColdQuanta推出100+量子比特處理器Hilbert,Atom Computing推出量子系統(tǒng)Phoenix,2022年哈佛大學(xué)展示289量子比特中性原子量子處理器在解決實際使用問題方面的應(yīng)用。
圖1 “九章二號”整體裝置圖
量子硬件技術(shù)路線總體呈多元化發(fā)展趨勢,每種路線的亮點成果層出不窮,面臨的挑戰(zhàn)也各不相同,各技術(shù)路線競爭較為激烈,其中超導(dǎo)、光量子及離子阱3種路線發(fā)展較為迅速,中性原子、金剛石NV色心未來可期,不同技術(shù)路線的邏輯門操作存在一定差異,這可能引起量子計算軟件、量子開發(fā)工具以及量子算法實現(xiàn)等方面發(fā)展路徑的差異??傮w而言,量子硬件的發(fā)展仍處于比較早期的階段,現(xiàn)階段的量子計算原型機(jī)存在量子比特數(shù)較少、量子態(tài)操控精度不高、相干時間短等諸多問題,此外還可能面臨不同技術(shù)體系之間量子態(tài)的導(dǎo)入、存儲、導(dǎo)出等方面的工程化挑戰(zhàn)。在含噪聲中等規(guī)模量子(Noisy Intermediate-Scale Quantum,NISQ)階段,基于經(jīng)典計算的量子模擬器可作為在量子計算樣機(jī)研制和算法研究中開展技術(shù)驗證的重要補充。根據(jù)IBM、谷歌等發(fā)布的技術(shù)路線圖,預(yù)計未來3年左右有望實現(xiàn)數(shù)千量級的物理比特,在量子比特數(shù)達(dá)到一定規(guī)模且量子態(tài)質(zhì)量足夠高的條件下,可能催生出解決實際問題的“殺手級”應(yīng)用案例,而后基于量子硬件水平提升與量子糾錯技術(shù)的發(fā)展,由物理量子比特向邏輯量子比特過渡。長期來看幾種量子硬件技術(shù)路線和性能提升的趨勢仍具有一定的不確定性,后續(xù)業(yè)界將持續(xù)在擴(kuò)展量子比特規(guī)模、提高量子態(tài)質(zhì)量、加快量子計算運行速度等方向發(fā)力,逐步向著實現(xiàn)可容錯通用量子計算機(jī)的遠(yuǎn)期目標(biāo)努力。
在量子計算軟件與算法方面,量子軟件作為連接量子硬件與用戶的橋梁,目前尚處于開放探索階段,研發(fā)主要集中在基礎(chǔ)運行類、計算開發(fā)類、應(yīng)用服務(wù)類以及通用系統(tǒng)類等方面,且均有一定成果。國外應(yīng)用廣泛的包括IBM全棧式量子編譯工具Qiskit、谷歌開源量子計算框架Cirq、微軟開源量子開發(fā)工具包等;國內(nèi)也有本源量子計算機(jī)操作系統(tǒng)司南、百度云原生量子集成開發(fā)環(huán)境YunIDE、圖靈光量子計算模擬軟件FeynmanPAQS等初步成果。量子算法是體現(xiàn)量子計算優(yōu)勢的有效途徑,各類算法逐步優(yōu)化,處于起步階段,追溯其發(fā)展歷程,早期的Deutsch-Jozsa算法是為了展示量子計算優(yōu)勢而特意構(gòu)造的數(shù)學(xué)問題,而后的Shor算法與Grover算法則被證明有望成為解決實際問題的兩類算法。
量子軟件目前處于發(fā)展的初期階段,雖然近期研究發(fā)布成果層出不窮,但整體成熟度較低,基本可以達(dá)到工具級,應(yīng)用類軟件多聚焦解決某類特定問題,仍處于發(fā)展迭代起步階段,總體而言與經(jīng)典軟件的發(fā)展成熟度相差尚遠(yuǎn)。相比之下量子計算編譯工具的成熟度較高,有代表性的編譯工具包括IBM的Qiskit、谷歌的Cirq等。綜上所述,量子軟件的發(fā)展是一個持續(xù)迭代的過程,不僅需要注重軟件本身的開發(fā),還需重視應(yīng)用生態(tài)的培育。
量子算法的主要研究難點在于需要結(jié)合量子本身的特性,專門設(shè)計針對某類問題的算法,同時還需體現(xiàn)出超越經(jīng)典算法的優(yōu)勢。量子算法的研究同時也離不開量子硬件,算法需要硬件的支持以便進(jìn)行測試對比,以便驗證算法的優(yōu)勢,目前受限于量子硬件的發(fā)展,許多量子算法只能在量子模擬器上進(jìn)行試驗驗證。未來量子算法的研究可能需要將重點放在研究更多可用于解決更多實際問題的算法,并進(jìn)行量子算法優(yōu)化的相關(guān)研究。
量子計算機(jī)可解決的問題類型在業(yè)內(nèi)尚未達(dá)成共識,近期的研究主要集中在量子加速優(yōu)化與量子模擬兩類問題上,前者有望用于人工智能、量化金融、密碼解析等領(lǐng)域,后者則可能用于生物制藥、分子化學(xué)、能源研究等領(lǐng)域。
量子人工智能是量子計算與人工智能交叉發(fā)展起來的技術(shù),將有望對工業(yè)、交通、金融、氣象等領(lǐng)域的技術(shù)變革提供強(qiáng)有力的支持,全球已有諸多創(chuàng)業(yè)公司和研究團(tuán)隊對其開展積極的研究探索。
量子機(jī)器學(xué)習(xí)(Quantum ML)是量子計算與人工智能結(jié)合的一個重要應(yīng)用方向,主要利用量子計算機(jī)的數(shù)據(jù)處理能力與存儲能力構(gòu)建新型量子機(jī)器學(xué)習(xí)模型,可能解決目前機(jī)器學(xué)習(xí)算法處理大數(shù)據(jù)時計算效率低等問題,也有望為機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)開發(fā)量子算法。2021年,IBM發(fā)布Qiskit編程平臺0.25版本[18],在現(xiàn)有功能基礎(chǔ)上對其應(yīng)用程序庫進(jìn)行重組擴(kuò)展,包括量子機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用模塊,可用于不同應(yīng)用,包括量子核(Quantum Kernels)和量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Quantum Neural Networks)。
自然語言處理(NLP)作為一項重要的人工智能技術(shù),未來有望與量子計算相結(jié)合以獲得新型應(yīng)用。2020 年,劍橋量子計算公司完成量子自然語言處理應(yīng)用的一次驗證,使用自然語言的“本征量子”結(jié)構(gòu)通過將帶語法的語句轉(zhuǎn)譯成量子線路,在真實的量子計算機(jī)上實現(xiàn)所得程序,并得到問題的解答。2021年,Quantinuum展示量子自然語言處理任務(wù)能力,主要用于機(jī)器翻譯、輿情監(jiān)測、自動摘要、觀點提取、文本分類、問題回答、文本語義對比、語音識別、文字識別等方面,實驗基于IBM 量子計算機(jī),將句子實例化為參數(shù)化量子電路,同時將詞義嵌入為量子態(tài),量子態(tài)根據(jù)句子的語法結(jié)構(gòu)“糾纏”在一起。
量子人工智能有一定的發(fā)展?jié)摿?,谷歌、IBM、百度等公司紛紛涉足該領(lǐng)域,量子計算與人工智能二者相互促進(jìn),但受限于技術(shù)成熟度,例如量子比特數(shù)目少、量子糾錯技術(shù)不成熟、量子機(jī)器學(xué)習(xí)缺乏完善的理論框架等,距離將量子計算真正應(yīng)用于人工智能還有一定距離。未來隨著量子硬件的發(fā)展以及人工智能技術(shù)的完善,這兩個領(lǐng)域的交叉結(jié)合可能會在真正實用化應(yīng)用方面產(chǎn)生突破,突破方向可能包括處理龐大的數(shù)據(jù)量、建立更優(yōu)秀的模型、研究更準(zhǔn)確的算法以及使用更多數(shù)據(jù)集等。
隨著多樣化金融服務(wù)的普及,金融行業(yè)的經(jīng)營模式、基礎(chǔ)框架與產(chǎn)業(yè)模式也在經(jīng)歷重大變革,對于算力的要求也越來越高,目前已有多家金融機(jī)構(gòu)開始探索量子計算應(yīng)用。波士頓咨詢集團(tuán)認(rèn)為[19],金融可能是量子計算應(yīng)用最先受益的行業(yè),影響未來可能主要分為3個方向:投資組合優(yōu)化等屬于優(yōu)化類別,期權(quán)定價和投資組合風(fēng)險等屬于模擬定價類別,信用評分和欺詐檢測等屬于復(fù)雜問題分析(機(jī)器學(xué)習(xí))類別。
優(yōu)化方面,經(jīng)典計算機(jī)很難有效地確定投資組合的最佳選擇,在量子計算機(jī)上實現(xiàn)量子優(yōu)化算法有許多不同的方法,例如基于量子退火的算法、基于門的量子算法以及基于張量網(wǎng)絡(luò)的量子啟發(fā)模型等,這些方法可以為執(zhí)行大額交易指令選擇最佳交易路線,為同一資產(chǎn)在不同市場不同價格中提供最佳套利機(jī)會。2016年,1QBit利用D-Wave系統(tǒng)量子退火算法,在最佳交易路線的選擇方面,解決了一個離散多周期投資組合優(yōu)化問題。2019年,澳大利亞聯(lián)邦銀行與Rigetti Computing合作,聯(lián)合構(gòu)建專用量子模擬器軟件系統(tǒng),進(jìn)行量子優(yōu)化投資組合試驗。
模擬和定價方面,經(jīng)典方法采用簡化場景,例如蒙特卡洛模擬,但隨著衍生品數(shù)量的急劇增長,計算成本變高,執(zhí)行時間過長,量子蒙特卡洛算法有望解決該問題。2019年,Xanadu與蒙特利爾銀行金融集團(tuán)及豐業(yè)銀行合作,宣布利用量子蒙特卡羅算法完成百倍級實時定價,在顯著降低功耗的條件下提升衍生品定價的處理速度及準(zhǔn)確性。2021年,本源與中國建設(shè)銀行建信金科量子金融應(yīng)用實驗室合作,聯(lián)合發(fā)布量子金融應(yīng)用算法,包括“量子期權(quán)定價算法”與“量子風(fēng)險價值(VaR)計量算法”等。
復(fù)雜問題分析方面,量子計算可用于欺詐預(yù)測以及信用評分,打擊日漸猖獗的信用卡欺詐、即時匯款欺詐、稅務(wù)欺詐及洗錢行動,增強(qiáng)交易網(wǎng)絡(luò)的安全性,保護(hù)消費者權(quán)益。2022年,IBM發(fā)布IBM z16系統(tǒng),集成了芯片上人工智能加速器——提供延遲優(yōu)化的推理,旨在讓客戶能夠大規(guī)模分析實時交易,以應(yīng)對信用卡、金融交易等任務(wù)關(guān)鍵型工作負(fù)載。在國內(nèi),圖靈量子推出信用卡欺詐預(yù)判模塊,提供一種適用于高維數(shù)據(jù)集的信用卡反欺詐途徑。
金融領(lǐng)域是量子計算一個重要的應(yīng)用探索方向,國內(nèi)外金融機(jī)構(gòu)紛紛進(jìn)行布局,最常見的合作模式是金融機(jī)構(gòu)分別與大型量子計算公司、初創(chuàng)企業(yè)、研究機(jī)構(gòu)等建立合作關(guān)系,或者由金融機(jī)構(gòu)直接投資量子企業(yè)以獲得第一手相關(guān)數(shù)據(jù),合作采取的措施一般是針對某類金融問題提出量子解決方案。目前,該領(lǐng)域的某些方向已取得初步成果,但由于目前可使用的量子系統(tǒng)規(guī)模較小,大部分基于已有量子系統(tǒng)的成果是實驗性的,何時應(yīng)用能夠落地尚需觀察,量子計算對于金融領(lǐng)域產(chǎn)生真正影響可能仍需時日。
量子計算與化學(xué)領(lǐng)域的結(jié)合應(yīng)用范圍很廣,主要利用量子力學(xué)對化學(xué)過程進(jìn)行模擬,達(dá)到提高模擬速度、提升模擬化學(xué)過程復(fù)雜度等目的。探索方向包括化學(xué)工業(yè)與催化劑設(shè)計、生物制藥、材料研發(fā)等。
化學(xué)工業(yè)與催化劑設(shè)計方面,一般采用量子化學(xué)模擬技術(shù)對化學(xué)分子進(jìn)行模型構(gòu)建,研究微觀物理中的相互作用。在國外,2020年,谷歌團(tuán)隊在“懸鈴木”上使用12量子比特模擬二氮烯的異構(gòu)化學(xué)反應(yīng);在國內(nèi),2019年華為發(fā)布量子化學(xué)應(yīng)用云服務(wù)HiQ2.0模擬器,可模擬乙烯、氨氣、甲硅烷等分子基態(tài)能量;2021年本源量子推出量子化學(xué)應(yīng)用ChemiQ[20],能夠可視化構(gòu)建分子模型、快速模擬基態(tài)能量、掃描勢能面、研究化學(xué)反應(yīng),以圖形化方式展示量子計算結(jié)果。
生物制藥方面,傳統(tǒng)藥物研發(fā)流程需要遵循既定路徑來尋找新藥的最佳候選藥物,分別依次進(jìn)行計算建模、篩選有希望的候選藥物以及對候選藥物進(jìn)行試驗,確定是否真的具有目標(biāo)特性,這一過程雖有效,但過程極為緩慢且費用極高。量子計算能夠用于模擬候選藥物與體內(nèi)靶點之間的相互作用,其與人工智能的相互配合,利用人工智能的自動化使數(shù)據(jù)收集的成本更低且更可靠,在只選擇少量候選藥物的條件下,有選擇地評估藥物特性,并訓(xùn)練模型預(yù)測所有剩余候選藥物特性,從而快速篩選大量藥物。2020年, ProteinQure與阿斯利康合作,利用量子算法+機(jī)器學(xué)習(xí)+化學(xué)分子模擬、組合優(yōu)化,研發(fā)基于蛋白質(zhì)組合模型的多肽類藥物并且構(gòu)建應(yīng)用于治療的肽庫,發(fā)揮了多肽類藥物對某些疾病靶標(biāo)的獨特效力。
材料研發(fā)方面,量子計算目前主要用于加快復(fù)雜材料的模擬速度并對更復(fù)雜的材料進(jìn)行功能模擬。2021年3月,Qu&Co發(fā)布專為化學(xué)和材料科學(xué)設(shè)計的量子計算平臺QUBEC測試版,該平臺融合了較為先進(jìn)的專有和開源化學(xué)算法。2021年11月,谷歌量子人工智能實驗室與QSimulate聯(lián)合推出費米量子仿真器(FQE),該仿真器利用化學(xué)、材料和凝聚態(tài)物質(zhì)系統(tǒng)中常見的對稱性,在模擬費米子量子電路時獲得了顯著的性能增益。
量子計算在基于量子體系的化學(xué)模擬方面具有天然優(yōu)勢,對于化學(xué)領(lǐng)域的潛在影響可能主要體現(xiàn)在提高設(shè)計效率、提升現(xiàn)有材料性能、縮短上市時間以及節(jié)約研發(fā)成本等方面。目前這些方面已有一些初期研究結(jié)果,但依舊受限于量子系統(tǒng)硬件技術(shù),目前的階段性成果主要停留在實驗驗證階段,面臨的瓶頸可能涉及量子電路深度、量子比特規(guī)模、量子算法等多個方面。未來隨著技術(shù)的逐漸成熟,量子計算在未來幾十年的時間里可能對化學(xué)領(lǐng)域產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響,長期潛力較大。
技術(shù)趨勢方面,量子計算技術(shù)發(fā)展近幾年取得諸多成果,但總體仍處于基礎(chǔ)研究向應(yīng)用研究轉(zhuǎn)化的早期階段。目前超導(dǎo)、光量子路線已實驗性地展示了量子計算的優(yōu)越性,即驗證特定問題的量子計算能力超越經(jīng)典計算,這類實驗具有重要的科學(xué)價值,但仍需進(jìn)一步探索解決應(yīng)用問題的實用化案例,下一發(fā)展階段的研究重點在于使用NISQ計算處理器解決實際應(yīng)用問題,同時遠(yuǎn)期目標(biāo)在于設(shè)計并實現(xiàn)大規(guī)??扇蒎e的通用量子計算機(jī)。量子計算技術(shù)發(fā)展趨勢分析主要圍繞解決量子糾錯、混合架構(gòu)計算機(jī)研究、大規(guī)??扇蒎e通用量子計算機(jī)研制以及軟硬件與算法研發(fā)等問題。
在量子糾錯方面,實現(xiàn)量子糾錯可用于解決量子計算機(jī)受噪聲影響帶來的問題。量子糾錯通過使用糾錯碼將邏輯量子信息冗余地編碼成多個量子比特,用以保護(hù)量子計算機(jī)免受噪聲的影響,是實現(xiàn)大規(guī)模容錯量子計算的關(guān)鍵,其重要性不亞于量子優(yōu)越性的驗證,目前NISQ階段,量子計算機(jī)的物理量子比特規(guī)模有限,量子糾錯解決方案存在多樣性,此外還涉及系統(tǒng)工程化等,這些均是未來實現(xiàn)量子糾錯需要解決的問題,而量子糾錯很可能是繼量子優(yōu)越性驗證之后量子計算領(lǐng)域的下一個里程碑。
在混合架構(gòu)計算機(jī)方面,經(jīng)典與量子混合架構(gòu)計算機(jī)有望解決計算任務(wù)分解、計算速度提升等問題。量子計算機(jī)與經(jīng)典計算機(jī)是相互輔助、而非彼此代替的關(guān)系,未來可能將長期并跑,混合架構(gòu)計算機(jī)有望成為未來中期階段展示量子計算能力的主要形態(tài),混合架構(gòu)計算機(jī)的運行模式是將量子計算機(jī)作為經(jīng)典計算機(jī)的特殊處理器,分解計算任務(wù)后,將適合量子計算和經(jīng)典計算的部分分別交給量子處理器與經(jīng)典處理器進(jìn)行處理,這種協(xié)作模式有助于根據(jù)計算任務(wù)特點,有針對性地提升計算速度。
在通用量子計算機(jī)方面,大規(guī)??扇蒎e可編程的通用量子計算機(jī)將用于解決各類實際計算問題。通用量子計算機(jī)作為量子計算發(fā)展的遠(yuǎn)期目標(biāo),需要擁有數(shù)百萬物理量子比特,其計算錯誤率要達(dá)到與經(jīng)典計算機(jī)近似的程度,研制過程中需要克服諸多技術(shù)以及工程方面的困難,包括物理量子比特規(guī)模、邏輯量子比特實現(xiàn)、可擴(kuò)展性、工程化問題等,業(yè)界對通用量子計算機(jī)何時可以研制成功的預(yù)期存在不同觀點,預(yù)計仍需10年以上時間才能趨向成熟,其實用化過程將會是一個長期演進(jìn)的過程。
量子計算技術(shù)發(fā)展存在諸多問題需要解決。首先,目前尚未有一種路線能夠?qū)崿F(xiàn)技術(shù)收斂,量子計算機(jī)底層架構(gòu)存在不確定性較大的問題;其次,量子軟件開發(fā)存在一定難度,技術(shù)門檻較高,與經(jīng)典軟件設(shè)計思路存在一定差異,軟件種類繁多,但都基本尚未達(dá)到經(jīng)典軟件的成熟度;此外,量子算法研究本身復(fù)雜性很高,設(shè)計挑戰(zhàn)性較大,已有算法只能用于解決特定問題,與可以解決各類實際問題的經(jīng)典計算相比還存在較大差距。
應(yīng)用趨勢方面,量子計算的應(yīng)用處于探索的早期階段,涉及人工智能、量化金融、化學(xué)工業(yè)、密碼學(xué)、交通優(yōu)化、航空航天等諸多領(lǐng)域,各類報道層出不窮,但某些宣傳報道也存在技術(shù)細(xì)節(jié)和實施成效等關(guān)鍵信息比較模糊的問題??傮w而言,量子計算距離應(yīng)用實際落地和產(chǎn)生變革性價值仍有距離,報道的應(yīng)用案例基本屬于預(yù)研性質(zhì)的原理性、驗證性實驗,這主要受限于量子計算硬件的發(fā)展現(xiàn)狀,現(xiàn)階段的量子系統(tǒng)不足以支撐真正有實用效果的、難度較高的算法執(zhí)行。
量子計算應(yīng)用探索一方面需要加強(qiáng)量子計算與實際應(yīng)用場景的結(jié)合,探索更多可能具有應(yīng)用潛力的方向,另一方面要注重科研與測試的對比驗證,將應(yīng)用問題抽象成數(shù)學(xué)問題,并進(jìn)行建模與適配,從理論和測試等角度證明量子計算應(yīng)用的可行性和相對經(jīng)典計算的真正優(yōu)勢。
量子計算目前正處于發(fā)展的初級階段,世界各主要國家紛紛進(jìn)行投入布局。量子計算的多種物理技術(shù)路線呈現(xiàn)開放性競爭的發(fā)展態(tài)勢,軟件與算法仍處于探索的起步階段,量子軟件整體成熟度較低,量子算法的研究具有一定難度。在應(yīng)用探索方面,眾多領(lǐng)域的應(yīng)用探索是量子計算實用化發(fā)展階段的必經(jīng)之路,這種探索將是一個長期過程。未來量子計算的發(fā)展需要學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界加強(qiáng)交流合作,共同謀劃布局,推動量子計算技術(shù)研究、應(yīng)用探索和產(chǎn)業(yè)生態(tài)構(gòu)建。