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        從“量”的比拼到“質”的競賽——“量子霸權”爭奪戰新轉向
        2018-06-24 10:58:27 來源: 新華網
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          新華社北京6月24日電 特稿:從“量”的比拼到“質”的競賽——“量子霸權”爭奪戰新轉向

          新華社記者 彭茜 張曉茹

          近來,科技巨頭不斷刷新可操縱的量子比特數量上限,“量子霸權”爭奪戰非但沒有塵埃落定,反而在激烈競爭中更呈現百花齊放、百家爭鳴之態。

          谷歌、IBM、微軟、英特爾等歐美科技企業擁有先發優勢,通過不同技術路徑不斷實現對更多量子比特的操縱;過去一年來,中國阿里巴巴、騰訊和百度三大科技企業也相繼“入局”量子計算,彰顯新興市場的強大后勁。

          此前業界認為,若能有效操縱50個左右的量子比特,量子計算機的計算能力就能超過傳統計算機,實現“量子霸權”。然而隨著時間推移,人們發現超越這一門檻還不足以實現“量子霸權”。除了量子比特數這個“量”的指標,量子芯片的糾錯能力、量子計算機處理實際問題的能力等“質”的問題也許更重要。

          歐美科技巨頭角力忙

          放眼全球,量子計算的沙場上“群雄逐鹿”,短期尚難見分曉。

          谷歌和IBM都致力于通過超導系統來實現量子計算,二者研發競賽你追我趕。去年底,IBM宣布研發出50量子比特的量子計算原型機;今年初,谷歌展示了最新研制的72量子比特量子處理器“狐尾松”,并稱利用量子糾錯對其進行了優化,這一處理器有望實現“量子霸權”。

          微軟則獨辟蹊徑,“押注”拓撲量子計算,認為這一路徑不易受噪聲影響。去年科學家宣布發現馬約拉納費米子的存在證據,微軟希望它能成為一種更穩定的量子信息編碼方式,計劃利用這種費米子制備穩定的量子比特。

          英特爾也同時進行超導量子計算和硅量子點研發,在2018年美國拉斯維加斯消費電子展(CES)上發布了具有49量子比特的超導量子測試芯片。

          IBM負責量子戰略和生態的副總裁羅伯特·蘇托爾認為,“量子霸權”這一概念本身并不具有太大意義,怎樣利用量子計算機幫助人類解決金融、物流、醫藥等行業實實在在的問題,才是量子計算真正的發展方向。

          中國量子計算正當時

          中國量子計算研發雖是“小荷才露尖尖角”,但已顯示出迅猛發展勢頭。

          今年5月,阿里巴巴量子實驗室宣布成功研制量子電路模擬器“太章”,率先成功模擬了81比特40層谷歌隨機量子電路,被視為對谷歌的一次直接挑戰。阿里云量子技術首席科學家施堯耘說,這一成果證明谷歌提出將要達到“量子霸權”的計劃需要修改。

          美國科羅拉多大學教授格雷梅·史密斯接受美國《連線》雜志采訪時曾說,谷歌“狐尾松”似乎是目前能力最強的量子芯片,但阿里巴巴發現,其錯誤率仍然太高,“這表明我們不會很快看到‘量子霸權’的實現”。

          中國高校和科研機構已有多年量子計算技術積累。去年5月,中國科學技術大學教授潘建偉及其同事陸朝陽、朱曉波等,聯合浙江大學王浩華教授研究組構建了針對多光子“玻色取樣”任務的光量子計算原型機。

          清華大學量子信息中心段路明研究組也于去年宣布首次實現具有225個存儲單元的原子量子存儲器,這是量子計算機的重要部件,將量子存儲器容量的國際紀錄提高了一個數量級。

          施堯耘認為,與中國不同,“‘美國隊’帶頭的不是高校實驗室,而是IBM、英特爾、谷歌等大企業,希望未來中國涌現出更多這樣的企業強手”。中國的“企業軍團”,如騰訊、百度也正在大規模招兵買馬,尋求量子計算與自身技術布局的結合點。

          中國科學家近年來在量子信息技術上的突破,也將國內對該領域的關注提升到了前所未有的高度。

          當量子計算照進現實

          盡管多數專家認為量子計算實現大規模商用還需十年以上,但在特定領域,量子計算已顯示出強大的處理能力。科學家關于量子計算的理想正逐漸照進現實。

          目前,量子計算應用潛力最大之處無疑是量子模擬。模擬量子環境可大大加快新材料研發和新藥發現的速度。

          比如,汽車生產商大眾就首次利用量子計算機成功模擬出工業領域相關分子,助益高性能電動汽車電池的開發。研究人員成功完成對氫化鋰和碳鏈等分子的模擬,最終目標是希望通過量子計算機模擬動力電池的完整化學結構,研發一種“定制化電池”。

          而當量子計算機與人工智能結合,能產生更加奇妙的“化學反應”。清華大學物理系龍桂魯教授認為,通過恰當地采用量子算法,同時利用量子系統的疊加性和量子糾纏,可以優化一些傳統機器學習算法,大幅提高計算性能。

          據報道,微軟的拓撲量子計算機就幫助人工智能研究人員利用機器學習加快訓練算法,把人工智能助理“小娜”的算法訓練時間從一個月縮短到一天。

          不過蘇托爾認為,量子計算機也許不會取代傳統計算機,二者將“各司其職”,“未來可能不會出現人人都有一臺通用量子計算機的情況,而是需要通過云和互聯網來完成量子計算”。

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        【糾錯】 責任編輯: 聶晨靜
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