“九章”問世：量子計算探幽入微

向治霖

光量子干涉實物圖：左下方為輸入光學部分，右下方為鎖相光路

佛家說理，講求精微，“五蘊”依次是色、受、想、行、識，一個比一個精微。

科技的發展也是如此。下一步科技發展，繞不過量子了。在開發量子潛能的領域，中國與美國各有千秋。

分類來看，在量子通信領域，中國獨步全球。2016年，“墨子號”量子科技實驗衛星發射。2017年，量子通信“京滬干線”建成。發展至今，中國已推出實用化產品（量子加密通訊手機），主導了多個國際標準的制定。

但在量子計算領域，中國似乎仍在追趕。

在美國，科技巨頭IBM、谷歌、亞馬遜等，早就有量子計算云服務投入商用。谷歌更是在2019年宣稱實現了“量子霸權”—其研制的超導比特量子計算原型機“懸鈴木”，在特定算法上顯示出對經典計算機的碾壓優勢。

反觀中國，在量子計算的實用化上，直到2020年才邁出第一步。

該年9月12日，中國初創科技公司“本源量子”，上線了中國首個量子計算云平臺。其量子計算機名為“悟源”，核心硬件是6-Qubit夸父芯片。

接著在10月，全球量子計算技術發明專利的“百強”中，“本源量子”進入前十。這是中國的首次，它同時也是中國在前20中的獨苗。進步是明顯的，但差距也是明顯的。

然而想不到，這一次的“超越”，來得這么快。

“100萬億倍”的速度

2020年12月4日，中國的一項科研成果發表在《科學》雜志，它被譽為量子計算優越性的“里程碑”—潘建偉、陸朝陽等組成的研究團隊，構建了76個光子100個模式的量子計算原型機“九章”，實現了具有實用前景的“高斯玻色取樣”任務的快速求解。

細節暫且不表，需要知道的是，在解決同一個算法任務時，“九章”和目前最強的超級計算機相比，速度要快了100萬億倍。這意味著，“九章”一分鐘完成的任務，超級計算機需要一億年。

即使和谷歌的“懸鈴木”相比，以超級計算機為類比的中介，“九章”也快了近100億倍。

光量子計算原型機“九章”亮相后，超導量子計算機的出臺，大概也就不遠了。由于其通用性，超導量子計算機正在開發應用。2020年8月，谷歌宣布了又一個重大進展—首次實現使用量子計算機對化學反應進行模擬。

IBM Q SystemOne量子計算機

光量子計算不依賴樣本容量，這是它優于超導量子計算之處。

用計算機模擬微觀世界，以研究其中的力學性質，這是量子計算機在最早設想時的目的之一。超導量子計算機顯示出廣闊的潛在應用，因而最受到科研重視。本源量子的“悟源”，同樣是超導量子計算機，它擁有6個可利用的量子比特。

縱向對比，“悟源”可操縱的量子比特數，是IBM在2015年時的水平。但是，其對量子比特的操縱精確度，大大優于當時。可操縱的量子比特數，和操縱精確度，是該領域最重要的兩個指標。

此次亮相的“九章”，走了一條大不相同的路。它進行的“高斯波色采樣”實驗，是另一個驗證量子優越性的方案。

通過這個方案，研究團隊實現了對76個光子在“計算”后的探測，狀態空間超過了“懸鈴木”，達到10的30次方。要知道，目前全世界的存儲容量，也只是10的22次方。另外，光量子計算不依賴樣本容量，這是它優于超導量子計算之處。光量子計算的成功，預示著無限可能。

“摩爾定律”或將失效，下一代算力的增長點，必須往微觀世界里進一步找。

不過，它在目前還沒有實用價值。光量子計算走向“通用”，還需要加入新的設計。有觀點認為，它更可能有助于量子通訊領域的建設。當然，前沿科技最終的應用，常常是在意料之外。

何為“新量子革命”

量子計算雖然在起步階段，但不至于“可望不可及”。量子計算的發展，其實比想象中快。量子科技從“冷”到“熱”，最多也不過5年時間。

IBM等在2015年推出量子計算云服務時，知者寥寥。中國的量子通信網絡，也遭遇過同樣情形。雖然有“墨子號”“京滬干線”，企業也早在2017年推出量子通信手機，但市場畢竟是小眾的。

然而，近兩年來，量子科技領域成了香餑餑。從近年的動向看，美國推出了“量子網絡戰略構想”，中國高層組織集體學習量子科技，德國推出量子科技的實用化扶持計劃……量子科技，突然成為熱門競技場。這是為什么？

量子力學雖然艱深，但它不是新事物了。早在1900年，因研究“黑體輻射”，量子理論隨之萌芽。到20世紀上半葉，經由薛定諤、海森堡、愛因斯坦、波爾等一眾大佬，量子力學的基礎框架已被打好。

新一代人工智能系統AlphaFold能夠預測蛋白質結構

遺憾的是，從那之后，量子力學的理論研究不再有重大進展。在對理論的修修補補上，科學界也莫衷一是。例如針對量子最奇妙的特性之一，由觀測導致的所謂“波函數坍塌”現象，究竟采用哥本哈根詮釋，還是多世界詮釋，抑或是其他詮釋，至今沒有定論。

但在爭論的同時，量子力學的實際應用，早就在世上得到推廣了。理論上仍未完全確立，但實際應用已經碩果累累，這是獨屬于量子力學的景觀。

最重要的應用，有激光、通信和半導體行業。其中，由半導體行業發展而來的互聯網行業，現在已經是霸主般的存在，深刻地改變了人類社會。

而這一場改變，或由于此前被互聯網“喧賓奪主”的緣故，現在方到算力和存儲都爆發式增長的時代。而“摩爾定律”因芯片制程接近物理極限即將失效，真正的主角量子才越來越引起大家重視。

近些年有觀點認為，應該把過去50年的技術改變歸功于“量子革命”。我們對量子力學的應用，在過去是“知其然，不知其所以然”，量子力學的重要性，也因此被有意無意地忽略。

但是現在，“摩爾定律”或將失效，下一代算力的增長點，必須往微觀世界里進一步找。這意味著，對量子的研究，不得不“知其所以然”。

因此，下一場科技變革，就被稱為“新量子革命”。

接續解密人體密碼

每一次科技革命，都會極大地改變生活方式。今天，“新量子革命”又會改變什么？

按照量子計算領域展望的未來，在今天看似龐大的互聯網和海量數據，恐怕還處在初級狀態。存儲市場就是一例。目前全球生產的數據存儲元件，遠遠跟不上數據爆發帶來的需求。業內普遍預計，到了明年，存儲廠商的供應，會缺貨到一個可怖的狀態。而這，還只是一個開始。

近年崛起的三大藍海—5G、物聯網和人工智能，無不在要求更多的數據、更大的存儲。要知道，它們的發展也才剛剛起步。

很顯然，數據與算力是捆綁一體的，要處理更多的數據，自然要求更強的算力。但如前文所述，芯片的工藝已經逼近了物理極限。

這還沒完。物聯網的建設，需要更小、更精確的傳感器芯片。人工智能的發展，離不開新的算法設計……僅僅是滿足“三大藍海”的需求，量子計算就被寄予了足夠多的期望。

2019年10月23日，谷歌CEO桑達爾·皮查伊在美國加州圣芭芭拉實驗室的一臺谷歌量子計算機旁

不過，更令人期待的，或許是量子計算機能夠開發的新領域。

百年一見的病毒大流行，重新讓人們意識到，日常的生活有多脆弱。雖說醫學界付出了最大努力，新冠疫苗現已在多個國家獲批上市，其研發的速度堪稱奇跡了，但在全球慘重的傷亡下，它還是顯得太慢、太少。

可以期待的是，藥物的研發，正是量子計算機的用武之地。

2020年12月1日，開發了人工智能AlphaGo、橫掃了頂尖圍棋棋手的公司DeepMind，宣布了一個震驚生物界的消息：其研發的新一代人工智能系統AlphaFold，在國際蛋白質結構預測競賽上，擊敗了其余的參賽選手。

據DeepMind消息，人工智能可以精確地基于氨基酸序列，預測蛋白質的3D結構。其準確性可以與使用冷凍電子顯微鏡（CryoEM）、核磁共振或X射線晶體學等實驗技術解析的3D結構相媲美。

早在20世紀下半葉，對核酸和蛋白質的測序技術已經成熟。在當時，生物學家曾樂觀地估計，關于人體的一切密碼都將解開。然而，“結構生物學”成為瓶頸。對生物大分子的結構，以及與結構相關的性質研究，進入了半個世紀的摸索期。

如今，在算力和數據的引擎下，這個問題被“程序員”解決。與此同時，量子計算機對生物化學過程的模擬優勢，再度為解開人體密碼打開了一扇門。這一次，研究抵達了最小的粒子級別，接續半世紀來，因外部條件限制而中止的工作。

過去常有人說，在20世紀，人類可以探宇宙之際，察粒子之微，但對自己了解最少。對生物過程的研究，長期以來“盲人摸象”，因此，太多的疾病無法被攻克。

現在，序幕徐徐拉開了。