谷歌、英特尔、微软纷纷下海

云计算、大数据、人工智能……近年来科技领域的热门概念层出不穷，大有“积硅步以致千里”的态度，而近期，有关量子计算的新闻不断进入热搜排行榜，作为一个能够让谷歌、英特尔、微软等科技巨头趋之若鹜的概念，其究竟有何魅力能够被赞誉为“真正的计算革命颠覆者”呢？

牛顿定律不再适用，量子计算究竟是何物？

从物理科学基础上讲一个电子不可再分的，不可能永远从90多纳米到60多纳米，到40多纳米，到30多纳米……将来能够到零点几纳米甚至更小纳米的层面。从科学的原理上来讲，宏观问题上，是按照牛顿三大定律主宰的，但到纳米层面，牛顿定律不再适用，而会进入一个新的科学，也就是我们经常说的量子力学，描述的基础就不一样了。

量子计算是一种依照量子力学理论进行的新型计算。量子的重叠与牵连原理产生了巨大的计算能力。普通计算机中的2位寄存器在某一时间仅能存储4个二进制数（00、01、10、11）中的一个，而量子计算机中的2位量子位（qubit）寄存器可同时存储这四个数，因为每一个量子比特可表示两个值。如果有更多量子比特的话，计算能力就呈指数级提高。

“如果你认为自己明白了量子理论，你就没有明白量子理论”—参加过美国秘密研制原子弹“曼哈顿”计划的诺贝尔物理学奖获得者费曼都说出了这样的话，所以不要害怕自己没弄懂量子计算原理，应用才是王道。

计算能力几何倍数递增，为何需要量子计算？

PC性能过剩？消费领域个人PC或许存在这样的问题，但商业、工业领域显然是PC性能不足。近年来，全球每年产生的数字化信息总量正急速增加，每过18个月，整个信息数据的容量将是所有历史数据量的总和，如此庞大的数据量背后，需要以强悍的计算能力为支撑。以机器人为例，二十年前一个机器人会采用32个CPU达到120MHz的计算速度，而现在一台机器人往往会采用2000个CPU、300个GPU，以强大的计算能力实现更快的反映速度及数据分析、处理能力。

传统PC性能难以满足未来计算的需要，而叠加（superposition）和纠缠（entanglement）两个独特的量子现象让量子计算机拥有远比传统计算机更强大的性能。量子叠加使量子比特能够同时具有0和1的数值，可进行“同步计算”（simultaneous computation）。量子纠缠使分处两地的两个量子比特能共享量子态，创造出超叠加效应：每增加一个量子比特，运算性能就翻一倍。具体到计算能力上，以人工智能为例，人工智能如果只是加速，原来需要一千台机器，或者需要一万台，现在（用量子计算机）可能四台就可以了。

派系林立，科技巨头们为何各自为战？

科技巨头英特尔、微软、IBM，谷歌都在向量子计算投入千万美元的研发资金。但是，他们在对不同的量子计算技术下赌注！没有人知道，采用哪种量子比特（qubit）能造出有實用价值的量子计算机。

谷歌的超导量子研究：谷歌已制造出 9 量子比特的机器，并计划明年增加至 49 量子比特。这是一个极为关键的门槛。学者预计，在 50 量子比特左右，量子计算机就能达到“量子霸权”（quantum supremacy），从而表明“量子计算机在一些领域有传统计算机所不具有的能力”，比如在化学和材料学里模拟分子结构，还有处理密码学、机器学习的一些问题。

点评：谷歌、IBM都倾向该派系，超导量子研究能够利用现有工业基础设施以快速奏效，但其技术特点易崩溃，必须保持低温。

英特尔和硅量子点：英特尔在2015年向荷兰代尔夫特理工大学的量子技术研究项目QuTech投资5000万美元，其专注于硅量子点技术（silicon quantum dots），它经常被称作“人造原子”。一个量子点量子比特是一块极小的材料，像原子一样，它身上电子的量子态可以用0或1来表示。不同于离子或原子，量子点不需要激光来困住它。

点评：英特尔原本就对硅材料熟悉无比，稳定的特性能够利用现有工业基础设置，不过纠缠数量较少，必须保持低温。

微软和拓扑量子：微软选择的是基于非阿贝尔任意子（nonabelian anyons）的拓扑量子比特（topological qubits），这些根本就不是物体，他们是沿着不同物质边缘游动的准粒子（quasiparticles）。他们的量子态由不同交叉路线（braiding Paths）来表现。因为交叉路线的形状导致了量子叠加，他们会受到拓扑保护（topologically protected）而不至于崩溃，这类似于打结的鞋带不会散开。

点评：除微软外，贝尔实验室也属于该流派，有点事大幅降低计算过程中的错误，缺点是存在与否都还需要验证。

D-Wave和量子退火：2007年，加拿大初创公司D-Wave Systems 宣布，他们使用16个超导量子比特成功制成量子计算机，但是D-Wave的机器并没有使所有的量子比特发生纠缠，并且不能一个量子比特接着一个量子比特得编程（be programmed qubit by qubit），而是另辟蹊径，使用了一项名为“量子退火”（quantum annealing）的技术。该技术下，每个量子比特只和临近的量子比特纠缠并交互，这并没有建立起一组并行计算，而是一个整体上的、单一的量子状态。

点评：D- Wave并没有攻克许多公认的量子计算难题，比如错误修正（error correction），但包括谷歌和洛克希德马丁在内的几家公司，购买并测试了D- Wave的设备，他们初步的共识是，D- Wave做到了一些能称之为量子计算的东西。

ionQ和囚禁离子：ionQ的Chris Monroe正在试图克服囚禁离子带来的各项挑战。作为量子比特，它们可以在几秒钟内维持稳态，这还多亏了真空装置和在环境噪音影响下仍能将其稳定的电极。但是，这些隔离措施意味着，量子比特之间的交互变得更难。Monroe 最近把 22 個镱离子纠缠成一条线形链（linear chain），但至今，他还未能控制或查询所有的离子对，而这是量子计算机必须做到的。

点评：囚禁离子技术的优势在于稳定，并具有非常好的逻辑门和保真度，不过其运转较慢，需要较多的激光配合。

总体而言，这五大派系是目前量子计算的主流，且每个派系都得到科技巨头及资本创投圈的支持，谁最终会成为主流还有待时间考量。

精力有限，巨头们也需要抱团？

科技巨头们会选择不同的技术派系，一方面肯定与企业本身技术发展战略规划有关，另一方面，这些习惯了“垄断”的大佬显然希望自己通过某技术派系拿到量子计算领域的话语权。但现实情况是没有人对量子计算足够了解，但每个团队都选了一个量子比特类型做研究，每种方案都需要不断地优化，扩大规模，最终才能应用于制造量子计算机。无论是制造基于超导体，还是硅的量子比特，都需要极高的连贯性和一致性。对它们冷却的冷冻装置也需要改善。囚禁离子需要更快的逻辑门，更紧凑的激光和光纤。拓扑量子比特仍需要被发明出来。简而言之，要面对的挑战太多，团队之间需要一定程度的相互合作、信息共享，才能加快进度。

未来的量子计算机很可能是一个混合体，由超快的超导体量子比特对算法进行运算，然后把结果扔给更稳定的离子存储。与此同时，光子在机器的不同部件之间传递信息，或者在量子网络的节点之间。

值得百年等待，量子计算究竟能用在哪里？

从量子概念的提出到当下的摸索、实践，量子研究已经跨越了超过三个世纪、百年时间，据专业人士估计，按照现在的研究进程，真正实现可编程的、通用量子计算机，可能需要30年甚至50年。当然，其潜在的应用价值也是不可估量的。

在金融、航天、生物基因、制药等设计庞大、计算数据的领域而言，量子计算能极大缩短计算所需时间，并提供给更为详实、准确的数据结果，当然，它本身将成为大数据和人工智能的基础支撑。

写在最后：未来，可期

不明觉厉！或许对大多数人而言，这四个字很生动地形容了量子计算。如果说第一次量子深刻影响了晶体管和激光的发展，那第二次量子革命对人类一定是有巨大促进的作用，数字化、智能化趋势都需要量子计算的支撑，而各领域的变革与颠覆，最终会颠覆整个生活。