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量子霸权争夺从“量”转向“质”
新华社电 记者彭茜 张晓茹 近来，科技巨头不断刷新可操纵的量子比特数量上限，“量子霸权”争夺战非但没有尘埃落定，反而在激烈竞争中更呈现百花齐放、百家争鸣之态。
谷歌、IBM、微软、英特尔等欧美科技企业拥有先发优势，通过不同技术路径不断实现对更多量子比特的操纵；过去一年来，中国阿里巴巴、腾讯和百度三大科技企业也相继“入局”量子计算，彰显新兴市场的强大后劲。
此前业界认为，若能有效操纵50个左右的量子比特，量子计算机的计算能力就能超过传统计算机，实现“量子霸权”。然而随着时间推移，人们发现超越这一门槛还不足以实现“量子霸权”。除了量子比特数这个“量”的指标，量子芯片的纠错能力、量子计算机处理实际问题的能力等“质”的问题也许更重要。
放眼全球，量子计算的沙场上“群雄逐鹿”，短期难见分晓。
谷歌和IBM都致力于通过超导系统来实现量子计算，二者研发竞赛你追我赶。去年底，IBM宣布研发出50量子比特的量子计算原型机；今年初，谷歌展示了最新研制的72量子比特量子处理器“狐尾松”，并称利用量子纠错对其进行了优化，这一处理器有望实现“量子霸权”。
中国量子计算研发虽是“小荷才露尖尖角”，但已显示出迅猛发展势头。
今年5月，阿里巴巴量子实验室宣布成功研制量子电路模拟器“太章”，率先成功模拟了81比特40层谷歌随机量子电路，被视为对谷歌的一次直接挑战。阿里云量子技术首席科学家施尧耘说，这一成果证明谷歌提出将要达到“量子霸权”的计划需要修改。
美国科罗拉多大学教授格雷梅·史密斯接受美国《连线》杂志采访时曾说，谷歌“狐尾松”似乎是目前能力最强的量子芯片，但阿里巴巴发现，其错误率仍然太高，“这表明我们不会很快看到‘量子霸权’的实现”。
中国高校和科研机构已有多年量子计算技术积累。去年5月，中国科学技术大学教授潘建伟及其同事陆朝阳、朱晓波等，联合浙江大学王浩华教授研究组构建了针对多光子“玻色取样”任务的光量子计算原型机。
清华大学量子信息中心段路明研究組也于去年宣布首次实现具有225个存储单元的原子量子存储器，这是量子计算机的重要部件，将量子存储器容量的国际纪录提高了一个数量级。
施尧耘认为，与中国不同，“‘美国队’带头的不是高校实验室，而是IBM、英特尔、谷歌等大企业，希望未来中国涌现出更多这样的企业强手”。中国的“企业军团”，如腾讯、百度也正在大规模招兵买马，寻求量子计算与自身技术布局的结合点。
中国科学家近年来在量子信息技术上的突破，也将国内对该领域的关注提升到了前所未有的高度。
尽管多数专家认为量子计算实现大规模商用还需十年以上，但在特定领域，量子计算已显示出强大的处理能力。科学家关于量子计算的理想正逐渐照进现实。
目前，量子计算应用潜力最大之处无疑是量子模拟。模拟量子环境可大大加快新材料研发和新药发现的速度。
比如，汽车生产商大众就首次利用量子计算机成功模拟出工业领域相关分子，助益高性能电动汽车电池的开发。研究人员成功完成对氢化锂和碳链等分子的模拟，最终目标是希望通过量子计算机模拟动力电池的完整化学结构，研发一种“定制化电池”。
而当量子计算机与人工智能结合，能产生更加奇妙的“化学反应”。清华大学物理系龙桂鲁教授认为，通过恰当地采用量子算法，同时利用量子系统的叠加性和量子纠缠，可以优化一些传统机器学习算法，大幅提高计算性能。
据报道，微软的拓扑量子计算机就帮助人工智能研究人员利用机器学习加快训练算法，把人工智能助理“小娜”的算法训练时间从一个月缩短到一天。
不过苏托尔认为，量子计算机也许不会取代传统计算机，二者将“各司其职”，“未来可能不会人人都有一台通用量子计算机，而是需要通过云和互联网来完成量子计算”。
量子霸权争夺从“量”转向“质”
新华社电 记者彭茜 张晓茹 近来，科技巨头不断刷新可操纵的量子比特数量上限，“量子霸权”争夺战非但没有尘埃落定，反而在激烈竞争中更呈现百花齐放、百家争鸣之态。
谷歌、IBM、微软、英特尔等欧美科技企业拥有先发优势，通过不同技术路径不断实现对更多量子比特的操纵；过去一年来，中国阿里巴巴、腾讯和百度三大科技企业也相继“入局”量子计算，彰显新兴市场的强大后劲。
此前业界认为，若能有效操纵50个左右的量子比特，量子计算机的计算能力就能超过传统计算机，实现“量子霸权”。然而随着时间推移，人们发现超越这一门槛还不足以实现“量子霸权”。除了量子比特数这个“量”的指标，量子芯片的纠错能力、量子计算机处理实际问题的能力等“质”的问题也许更重要。
放眼全球，量子计算的沙场上“群雄逐鹿”，短期难见分晓。
谷歌和IBM都致力于通过超导系统来实现量子计算，二者研发竞赛你追我赶。去年底，IBM宣布研发出50量子比特的量子计算原型机；今年初，谷歌展示了最新研制的72量子比特量子处理器“狐尾松”，并称利用量子纠错对其进行了优化，这一处理器有望实现“量子霸权”。
中国量子计算研发虽是“小荷才露尖尖角”，但已显示出迅猛发展势头。
今年5月，阿里巴巴量子实验室宣布成功研制量子电路模拟器“太章”，率先成功模拟了81比特40层谷歌随机量子电路，被视为对谷歌的一次直接挑战。阿里云量子技术首席科学家施尧耘说，这一成果证明谷歌提出将要达到“量子霸权”的计划需要修改。
美国科罗拉多大学教授格雷梅·史密斯接受美国《连线》杂志采访时曾说，谷歌“狐尾松”似乎是目前能力最强的量子芯片，但阿里巴巴发现，其错误率仍然太高，“这表明我们不会很快看到‘量子霸权’的实现”。
中国高校和科研机构已有多年量子计算技术积累。去年5月，中国科学技术大学教授潘建伟及其同事陆朝阳、朱晓波等，联合浙江大学王浩华教授研究组构建了针对多光子“玻色取样”任务的光量子计算原型机。
清华大学量子信息中心段路明研究組也于去年宣布首次实现具有225个存储单元的原子量子存储器，这是量子计算机的重要部件，将量子存储器容量的国际纪录提高了一个数量级。
施尧耘认为，与中国不同，“‘美国队’带头的不是高校实验室，而是IBM、英特尔、谷歌等大企业，希望未来中国涌现出更多这样的企业强手”。中国的“企业军团”，如腾讯、百度也正在大规模招兵买马，寻求量子计算与自身技术布局的结合点。
中国科学家近年来在量子信息技术上的突破，也将国内对该领域的关注提升到了前所未有的高度。
尽管多数专家认为量子计算实现大规模商用还需十年以上，但在特定领域，量子计算已显示出强大的处理能力。科学家关于量子计算的理想正逐渐照进现实。
目前，量子计算应用潜力最大之处无疑是量子模拟。模拟量子环境可大大加快新材料研发和新药发现的速度。
比如，汽车生产商大众就首次利用量子计算机成功模拟出工业领域相关分子，助益高性能电动汽车电池的开发。研究人员成功完成对氢化锂和碳链等分子的模拟，最终目标是希望通过量子计算机模拟动力电池的完整化学结构，研发一种“定制化电池”。
而当量子计算机与人工智能结合，能产生更加奇妙的“化学反应”。清华大学物理系龙桂鲁教授认为，通过恰当地采用量子算法，同时利用量子系统的叠加性和量子纠缠，可以优化一些传统机器学习算法，大幅提高计算性能。
据报道，微软的拓扑量子计算机就帮助人工智能研究人员利用机器学习加快训练算法，把人工智能助理“小娜”的算法训练时间从一个月缩短到一天。
不过苏托尔认为，量子计算机也许不会取代传统计算机，二者将“各司其职”，“未来可能不会人人都有一台通用量子计算机，而是需要通过云和互联网来完成量子计算”。