2017年，量子計算機正在向我們走來

　　文/ 觀察者網專欄作者 徐令予

　　量子計算機被戲稱為「二十年後的技術」已經有許多年了，年復一年，這頂帽子始終也摘不下來。2017的新年鐘聲剛過，量子計算機的命運似乎出現了轉機。

　　信息產業的巨頭谷歌和微軟最近禮聘了不少量子計算機行業中的先驅者，並為今年的工作設定了挑戰性的目標。他們的雄心壯志也表現在工作重心從純科學研究開始向工程開發轉移，而且這種轉型也廣泛地發生於眾多的創業公司和學術研究中心。

　　馬里蘭大學帕克分校的物理學家克里斯托弗·門羅（Christopher Monroe）說：「人們真的開始動手做東西，」他說，「我從來沒有見過這樣的事情。它不再只是實驗室的學術研究項目了。」

　　谷歌從2014年起一直致力於利用超導量子電路實現量子計算方法。它希望在今年或不久之後，它們的量子計算能力可以超越最強大的「經典」超級計算機，企圖一舉奪得超算領域的皇冠。去年6月谷歌和它的合作者加州大學聖塔巴巴拉分校物理系在《自然》雜誌發表的那篇論文為即將發起的攻堅戰吹響了衝鋒號[1]。他們的競爭對手——微軟也當仁不讓，把賭注押在一個有趣但未經證實的概念——拓撲量子計算，希望在今年對該技術實施第一次示範。

　　從事量子計算的一些創業公司也不甘落後。門羅計劃（Monroe plans）今年開始滿世界誠聘英才。超導量子電路的開拓者之一，耶魯大學物理學家Robert Schoelkopf，和IBM出來的應用物理學家Chad Rigetti（他曾在加州伯克利創建 Rigetti Computing 公司）合作，他們期望儘速突破關鍵技術為量子計算機研發矗立重要的里程碑。

　　大學的實驗室正在力爭上遊。「事實證明我們擁有必需的所有組件和應有的功能，」Schoelkopf說，他繼續在耶魯大學領導一個參與這場競賽的團隊。為了讓相關組件可以協同工作，仍有大量的物理實驗需要完成，但主要的挑戰現在是工程問題。迄今為止具有最多量子比特位（20個qubits）的量子計算機正在由位於奧地利因斯布魯克大學的Rainer Blatt領導的一個實驗室中進行測試。

　　這裡所說的量子比特qubits與現在普通計算機中的比特的概念是相似的，它們都是承載信息的基本單元。事實上，具有10位以下量子比特的小型量子計算機早己成功運行，但是它們沒有多少應用價值。許多實際問題的求解需要成百上千位的量子比特，這是量子計算機研發進程中最大的障礙。

　　因為量子比特的載體表現出「疊加」、「糾纏」等量子行為是有條件的，它們必須處於量子世界的環境中。通俗地說，這些量子比特的載體（例如光子、電子等）只有處於孤獨安靜的狀態才會表現出來超凡脫俗的量子行為。當成百上千的量子比特的載體集中在一起，它們立刻退化為宏觀世界中的一個普通俗客，量子比特變成了只有「0」或「1」兩個狀態的普通計算機中的比特。

　　在增加量子比特位的同時，又能維持這些量子比特的載體的量子行為是量子計算機研製的關鍵，量子計算機最近的重大進展就與此有關。目前解決方案是量子計算機的模塊化。科學家先製成小於10位量子比特的量子計算機模塊，然後用特殊的方法把這些模塊聯繫起來。這種聯接的方式只是讓模塊與模塊中相鄰的兩個量子比特發生聯繫，然後通過它們讓模塊與模塊傳遞信息。這就保證了每個模塊的獨立性，每個模塊是一隻小型的量子計算機。但這些模塊又是有機結合在一起的，構成了一個有許多位量子比特的可以有實用價值的大型量子計算機。

　　構建量子計算機模塊的方案現在主要有三種。

　　最簡單的方法是用單原子狀態作為量子比特，下圖顯示的就是由5個原子組成的量子計算機模塊，模塊之間用光子作聯接。

　　第二種方法是用超導線路中的電磁振蕩作為量子比特，下圖顯示的就是由4位量子比特的超導線路量子計算機模塊，模塊之間也是用光子作媒介。谷歌的量子計算機用的就是超導線路方案。

　　第三種方法是用固體中電子自旋作為量子比特（下圖）。這種量子計算機模塊的一個優點是可以在室溫下工作。

　　最近量子計算機賽場中殺出的一匹黑馬——晶元巨頭英特爾公司用的就是第三種方案。2015年英特爾公司與荷蘭的一家研究機構合作，動用5千萬美元資金，上個月傳出了鼓舞人心的好消息。他們在超純矽片上構建了多位的量子比特模塊。

　　如上所述，量子計算機需要具有數千或上百萬的量子比特位方能有廣泛的實用價值。負責英特爾量子計算機硬體項目的總監吉姆·克拉克（Jim Clarke）認為，採用硅晶格的量子比特位有可能更快地實現這一目標。他說：「在晶片上能夠集成數十億晶體管的專業技術和精密設備應該有助於完善和擴展硅量子比特位。」

　　不少人看好英特爾的研發項目，它在量子計算機的硬體開發上優勢十分明顯，英特爾公司的介入將會大大加速量子計算機的研發進度。英特爾公司是經典電子計算機的中央處理器晶元的主要供應商，它又為什麼要去研製完全不同的計算機，這不會砸了他自己的飯碗？英特爾在量子計算機研發上的努力說明了一個問題，量子計算機不是用來取代經典電子計算機的。在可以預見的將來，量子計算機不可能替代人們桌上的電腦和口袋裡的手機，它更不是用來玩網路遊戲和發微信的。

　　量子計算機實際上是用來處理一些經典電子計算機根本無法解決的問題。人們都以為今天的超級電腦每秒種可以做千億次以上的數值運算，所以這世上再複雜的問題應該都可以用電子計算機解決，大不了多花一些時間或者製造更快一點的電子計算機而已。實際上這是一個天大的誤會。

　　例如質因數分解：一台每秒能做一萬億次運算的電子計算機分解一個300位的正整數需要15萬年，而分解一個5000位的數字需要50億年！在未來相當長的一段時期中，即使電子計算機的速度有二至三位數的增長，它們對於解決質因數分解等問題仍然不會有什麼實質性的幫助。

　　由此可知，對某些類型問題，沒有計算機演算法的突破，僅靠計算速度的加快是完全沒有出路的。半個多世紀以來，電子計算機從電子管、晶體管、集成電路一路走來，運行速度和存儲容量等指標有了飛速的進步，但是它對信息處理的基本原理沒有改變，因而計算的演算法也難有根本上的突破[2]。換言之，這幾十年計算技術上的進步主要靠的是運行速度的提高和運行成本的降低，對於一些老大難問題仍然是束手無策。

　　而量子計算機的切入點就是提供一套與電子計算機完全不同的對信息的表達和處理的基本方法，從而為引入全新的演算法提供了可能。量子計算機是通過執行特殊的演算法去解決計算領域中一些特定的老大難問題的，可以認為它就是一類專用型計算機。一定要明白：量子計算機不是用量子代替電子，從而提高運行速度；它也不是為了計算機進一步的小型化和微型化；在相當長時期中，它也不可能成為通用型計算機。量子通信實質上是用來作對稱密鑰分配的，同樣，量子計算機主要是執行特殊演算法的專用信息處理設備。

　　量子計算機成敗的關鍵在於：1）製備一定數量的具有量子物理特性的信息承載單元——量子比特，並讓它們有機地結合起來成為可存儲和可操作的量子處理器。2）利用量子處理器的特殊性，設計聰明巧妙的演算法，解決一些特殊的計算難題。為此需要量子工程物理學家、演算法專家和硬體工程師等多方面學者專家通力協作。

　　除了不同專業層面的合作外，更需要有不同社會機構之間的交流與合作。美國在這點上做得比較好，在量子計算機的研製攻關中，他們已經形成了由大學與國家實驗室、大型壟斷性企業和創業型小公司組成的三駕馬車。這三駕馬車中的每匹馬都在發揮其各自的特長但又協作配合，而且在不同的路段和不同的時期，由不同的馬扛起中轅的重任。

　　我覺得當前一些大型壟斷性企業已經走到了前台，這也是量子計算機正在逐步成為現實的一個重要標誌。像谷歌、微軟和英特爾通過對市場的壟斷獲取高額利潤，他們對一些前瞻性高科技項目的投入真的不差錢，而且企業內部高科技人才和精密儀器設備都是現成的，不用也是白不用。這幾年他們全力以赴一定是嗅出了獵物的氣味，想來收穫的日子不會太遠了。資本對於這些事物的敏感度和判斷力常常使人佩服。

　　反觀追趕型工業大國，在高科技競爭的節骨眼上有時候就差那臨門一腳，缺少壟斷性企業的加入就是重要原因之一。中國不缺大型企業，但是這些企業並不掌握必殺技，他們多數只是賺些血汗錢，缺乏壟斷性高利潤收入。中國的大型企業在開創性高科技研發上缺少大規模的投入，非不願也、乃不能也。一分錢都能逼死英雄漢，更何況動轍上億美元的風險投入，錢從哪裡來是個大問題。

中國科學院阿里巴巴量子計算實驗室：plug光路用於囚禁原子

　　美國這些跨國企業通過壟斷性高額利潤來貼補高科技研發開支，又依靠研發成果進一步穩固和強化其壟斷性地位，企業己經進入良性循環。後起的追趕型企業沒有國家的組織和扶助實在很少有翻身機會的。中國在量子通信方面做得很好，在量子計算機研發領域也需要國家有前瞻性的產業政策出台，切莫坐失這個千年難逢的機會。

　　量子計算機正在悄悄向我們走來，2017將是關鍵性的一年。現在的問題已經不是懷疑量子計算機能不能做成，而應該是關注如何構建大型量子計算機和如何使用它們。我們目前也許還不清楚量子計算機將如何改變這個世界，但是模塊化量子計算機網路的出現很快會讓世人驚嘆。帷幕正在漸漸拉開，好戲就在前頭，看厭了美劇、韓劇和日劇的朋友們，你們是有福之人。

量子計算的研究增長：藍色表示年度研發經費（單位為百萬歐元），灰色為發表的研究成果。

量子計算的研究增長：藍色為論文數量，灰色為專利數量。

　　[1]Barends， R. et al。 Nature http://dx.doi.org/10.1038/nature17658 （2016）。

　　[2]最近20多年中，電子計算機結構原理上的變化主要是平行化和分布化，這也帶來了演算法上的一些變化和改進。但是必須看到平行化演算法本身是有額外開銷的，平行化帶來的增益是有限度的。而且平行演算法對不少問題是幾乎無效的。同時有必要提一下，量子計算機也可能為平行演算法提供全新的構架。