量子計算研究態(tài)勢及熱點分析

趙 建，呂鳳先

1.中國科學院 文獻情報中心，北京 100190

2.中國科學院大學 經濟與管理學院 信息資源管理系，北京 100190

量子計算是利用諸如疊加和糾纏等量子現(xiàn)象進行數據編碼、存儲與運算的一種顛覆性技術，能夠實現(xiàn)經典計算技術無法實現(xiàn)的巨大信息攜帶量和超強并行計算處理能力[1]。作為一項顛覆性技術，因其在數據存儲和并行計算方面的優(yōu)越性能和巨大潛力，量子計算已經引起世界各國的廣泛關注。美國、英國、歐盟、日本等國家相繼出臺一系列政策文件，加大對量子科技的扶持力度。我國政府也高度重視量子科技的發(fā)展，習近平總書記指出“要充分認識推動量子科技發(fā)展的重要性和緊迫性，加強量子科技發(fā)展戰(zhàn)略謀劃和系統(tǒng)布局，把握大趨勢，下好先手棋”。

現(xiàn)有研究主要聚焦于世界主要發(fā)達國家在量子計算領域制定的戰(zhàn)略規(guī)劃、項目布局以及技術發(fā)展路線，鮮有研究以一定時間跨度內的文獻作為研究樣本，結合定量和定性分析方法探索量子計算領域的研究熱點與發(fā)展趨勢。鑒于此，本研究結合文獻計量和內容分析法，借助文本挖掘軟件和可視化分析工具，對近15年來量子計算領域的文獻進行分析和總結，全面剖析該領域的研究現(xiàn)狀、研究熱點和發(fā)展趨勢，以期為我國在該領域的戰(zhàn)略規(guī)劃和后續(xù)發(fā)展提供借鑒和參考。

1 數據來源與研究方法

1.1 數據來源

本文的數據來源是Web of Science 核心合集數據庫，檢索式如下：TS=（（quantum NEAR/2 comput*）OR（quantum NEAR/2 algorithm*）OR（quantum NEAR/2 simulat*）OR（quantum NEAR/2 error*）OR（“quantum Circuit”O(jiān)R“Quantum cellular automata”O(jiān)R“Quantum Turing machine”O(jiān)R“Quantum register”）OR（“Quantum search”O(jiān)R“Quantum maps”O(jiān)R“quantum chaos”O(jiān)R“Quantum games”O(jiān)R“Quantum random walks”O(jiān)R“Quantum template matching”）），文獻類型限定為“Article”，檢索年限為2007—2021 年，引文索引選擇SCⅠ-Expanded，共檢索得到32 273 篇期刊論文，剔除相關度較低的文獻后得到文獻32 011 篇，檢索時間為2022年11月15日。

1.2 研究方法

本文結合文獻計量和內容分析法，利用文本挖掘工具Derwent data analyzer（DDA）與可視化分析軟件CiteSpace、Gephi和VOSviewer，以量子計算領域的相關文獻為研究對象，從發(fā)文趨勢、主要國家/地區(qū)、研究機構、核心作者以及核心文獻等方面揭示量子計算領域的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，繪制文獻共被引網絡、關鍵詞共現(xiàn)網絡、關鍵詞聚類網絡以及突現(xiàn)詞圖譜，追蹤該領域的研究熱點和最新前沿，以期為我國量子計算領域政策的制定和相關產業(yè)的發(fā)展提供參考和借鑒。

2 研究現(xiàn)狀分析

2.1 發(fā)文趨勢分析

年度發(fā)文量的變化情況反映了一個領域經歷的發(fā)展階段及未來的發(fā)展趨勢。2007—2021 年量子計算領域共發(fā)表相關文獻32 011篇，發(fā)文量的年度變化趨勢如圖1所示。量子計算領域發(fā)文量總體上呈現(xiàn)增長趨勢，大致可以劃分為三個階段：第一階段是2007—2010年，共發(fā)表文獻5 629篇，占文獻總量的17.58%，其中2008—2009年增幅較大。第二階段是2011—2017年，共發(fā)表文獻13 049篇，占文獻總量的40.76%。第三階段是2018—2021年，該階段發(fā)文量增速加快，共發(fā)表文獻13 333篇，占文獻總量的41.65%，年均增長量為445篇。根據各國對量子計算領域的高度重視，可以預測未來幾年發(fā)文量仍會持續(xù)增長。

圖1 量子計算領域年度發(fā)文量變化趨勢圖Fig.1 Trend chart of annual publication volume in field of quantum computing

2.2 主要國家分析

分析發(fā)文國家/地區(qū)可以了解主要國家在該領域的科研實力水平和發(fā)展現(xiàn)狀。本文利用文本挖掘軟件DDA 對量子計算領域相關文獻進行統(tǒng)計分析，得到主要發(fā)文國家/地區(qū)的發(fā)文量及其被引頻次，如表1所示。

表1 量子計算領域發(fā)文量排名前10位的國家Table 1 Top 10 countries in field of quantum computing

由表1可知，在發(fā)文量方面，美國位居第一，其次是中國、德國、英國和日本。經統(tǒng)計，發(fā)文量排名前10 位的國家共發(fā)表文獻25 967篇，占文獻總量的81.12%，說明這10個國家在該領域具有雄厚的科研實力。截止到2022年11月15日，在篇均被引頻次方面，美國仍然位居第一，其篇均被引頻次為43.59。其次是德國、法國、加拿大，篇均被引頻次均在40 以上。我國雖然發(fā)文量排名第二位，但論文的篇均被引頻次偏低，這說明我國的論文影響力有待提高。

本文利用Gephi 軟件對發(fā)文量排名前20 位的國家間的合作關系進行了可視化呈現(xiàn)，如圖2所示。圖中的每個圓圈代表一個國家，圓圈的大小代表國家發(fā)文量的多少；圓圈間的連線代表兩個國家有合作關系，連線的粗細表示合作次數的多少。整個合作網絡密度較高，說明各國間的合作關系較為密切。美國處于整個網絡的核心位置，中介中心性最高，與我國合作頻次最高，合作發(fā)文1 012篇。其次，美國與德國、英國、加拿大、法國也有較為緊密的合作。除美國外，我國與德國、英國、日本也有合作，但合作的次數相對較少。

圖2 量子計算領域主要國家合作網絡圖Fig.2 Cooperation network diagram of major countries of quantum computing

2.3 研究機構分析

通過對一個領域的主要研究機構進行分析可以幫助讀者了解該領域機構的科研實力水平，識別重要的研究團隊。本文利用DDA軟件對量子計算領域的主要研究機構進行統(tǒng)計、去重、合并等操作后，得到發(fā)文量排名前10 位的研究機構，如圖3 所示。其中，加州大學系統(tǒng)包含洛杉磯分校等10個校區(qū)。由圖3可知，該領域的主要研究機構以高校為主，加州大學系統(tǒng)發(fā)文量位居首位，其次分別是中國科學院、美國能源部、馬克斯·普朗克科學促進會。排名前10 位的研究機構中有4 所來自美國，有2 所來自中國，德國、俄羅斯、加拿大和新加坡各有1所。經統(tǒng)計，發(fā)文量排名前10位的研究機構共發(fā)表文獻6 605篇，占文獻總量的20.63%。

圖3 量子計算領域發(fā)文量排名前10位的研究機構Fig.3 Top 10 research institutions in field of quantum computing

為了探究主要研究機構間的合作關系，本文利用Gephi 軟件繪制發(fā)文量排名前20 位的研究機構間的合作網絡圖，如圖4所示。加州大學系統(tǒng)與美國能源部的合作次數最多，合作發(fā)文159篇。其次是中國科學院和中國科技大學，合作發(fā)文120 篇。同時，中國科學院與清華大學、北京大學也有較為緊密的合作關系。美國的哈佛大學和麻省理工學院也形成了較為穩(wěn)定的合作關系，合作發(fā)文87篇。通過分析后發(fā)現(xiàn)，量子計算領域研究機構間的合作關系受地理位置的影響較大，同一國家內研究機構間合作強度普遍高于不同國家間的研究機構。我國研究機構的合作關系也主要集中在國內機構之間，與國外機構的合作頻次相對較少。

圖4 量子計算領域主要研究機構合作網絡圖Fig.4 Cooperation network diagram of major research institutions in field of quantum computing

2.4 核心作者分析

分析一個領域的研究人員有助于了解該領域的核心作者及合作團體，便于尋找同領域的合作作者。本文利用DDA 軟件對文獻數據集中的作者進行合并、消歧等操作，得到了量子計算領域發(fā)文量排名前10 位的學者，如圖5所示。其中，有兩位學者曾榮獲墨子量子獎，分別是來自中國科學技術大學的潘建偉教授和來自奧地利因斯布魯克大學的Peter Zoller教授。

圖5 量子計算領域發(fā)文量排名前10位的學者Fig.5 Top 10 scholars in field of quantum computing

經統(tǒng)計，發(fā)文量排名前10位的學者共發(fā)表文獻862篇，占文獻總數的2.69%，人均發(fā)文量86 篇左右。發(fā)文量最多的學者是來自中國科學技術大學的郭光燦教授，研究領域主要分布在量子光學、量子密碼、量子通信和量子計算等方面。發(fā)文量排名前10 位的學者中有4 位來自中國，分別是郭光燦（中國科學技術大學）、潘建偉（中國科學技術大學）、龍桂魯（清華大學）和呂勁（北京大學）。這說明我國在該領域已經涌現(xiàn)出了一批“領軍人物”。

當兩位作者的文獻同時被第三篇文獻引用就稱兩位作者存在共被引關系，共被引頻次越高，說明他們的學術關系越密切[2]。通過作者共被引分析可以發(fā)現(xiàn)領域的高影響力學者。表2 列出了共被引頻次排名前10 位的學者信息。圖6 所示是量子計算領域作者共被引分析圖譜。澳大利亞學者Nielsen，Michael A的共被引頻次最高，研究貢獻包括控制糾纏量子態(tài)操縱的優(yōu)化定理，被Science評為1998 年年度十大突破之一。其次是ⅠBM院士和美國國家科學院院士Bennett，Charles H，曾榮獲2019 年度量子墨子獎，是可逆計算、量子密碼、量子信息等方向重要的先驅者和奠基者。排在第三位的是美國應用數學家Shor，Peter W，曾榮獲2018 年度墨子量子獎，提出了Short算法。

表2 量子計算領域作者共被引頻次排名前10位學者Table 2 Top 10 scholars of quantum computing in terms of co-citation frequency

圖6 量子計算領域作者共被引分析圖譜Fig.6 Co-citation analysis diagram of authors in field of quantum computing

2.5 核心文獻分析

1973 年，美國情報學家Small 和蘇聯(lián)情報學家Ⅰrina Marshakova首次提出了文獻“共被引”的概念，作為測度文獻間關系程度的一種方法[3]。如果兩篇（或多篇）文獻同時被一篇或多篇文獻所引用，那么這兩篇（或多篇）文獻就構成了共被引的關系。基于文獻共被引頻次的高低可以識別研究領域中產生過重大影響的文獻，可以用來衡量文獻的重要程度，識別領域的核心文獻和知識基礎。本文利用VOSviewer 軟件對量子計算領域的文獻進行共被引分析，得到了文獻共被引分析圖譜，如圖7所示。根據圖7 整理了共被引次數排名前10 位的文獻信息，如表3所示。

表3 量子計算領域共被引頻次排名前10位的文獻Table 3 Top 10 literatures of quantum computing in terms of co-citation frequency

圖7 量子計算領域文獻共被引分析圖譜Fig.7 Co-citation analysis diagram of literatures in field of quantum computing

由圖7和表3可知，Nielse等[4]于2000年出版的專著Quantum Computation and Quantum Information的共被引頻次最高，該書詳細介紹了量子計算和量子信息領域的重要思想、基本知識和最新成果，屬于量子計算領域的經典著作。其次，F(xiàn)eynman[5]在1982 年發(fā)表的文獻“Simulating Physics with Computers”的共被引頻次位居第二，該篇文獻首次提出了量子模擬的概念，將其用來規(guī)避用經典計算機模擬量子物理的困難，提出了量子計算的早期概念構想。排名第三的是Kitaev[6]在2003年發(fā)表的“Fault-Tolerant Quantum Computation by Anyons”，該篇文獻介紹了拓撲量子計算模型，用于解決量子計算中退相干和量子糾錯問題。排名第四位的是Raussendorf 等[7]在2001 年 發(fā) 表 的“A One-Way Quantum Computer”，該篇文獻提出了一種新的量子計算模型——單向量子計算，該方法完全由對特定糾纏態(tài)（簇態(tài)）的單向量子位測量組成。排名第五位的是Shor[8]在1997 年 發(fā) 表 的“Polynomial- Time Algorithms for Prime Factorization and discrete Logarithms on a Quantum Computer”，該篇文獻提出了一種突破性的整數因子算法，該算法證明了量子計算機在計算大數的質因子分解時的速度是經典計算機的指數倍。排名第六位和第七位的分別是Grover[9-10]，發(fā)表的“A Fast Quantum Mechanical Algorithm for Database Search”“Quantum Mechanics Helps in Searching for a Needle in a Haystack”，這兩篇文獻介紹了量子數據庫搜索算法—Grover算法。

3 研究熱點與趨勢分析

3.1 研究熱點分析

關鍵詞作為文獻研究內容的高度濃縮和概括，在一定程度上可以反映出某一領域內的研究方向和趨勢，高頻關鍵詞可以看作該領域的研究熱點[11]。因此，分析關鍵詞共現(xiàn)網絡中的高頻關鍵詞及關鍵詞間的共現(xiàn)關系可以了解所要研究領域內的研究熱點。本文利用DDA軟件對量子計算領域的關鍵詞進行清洗、去重、單復數合并、全稱與簡稱的合并、同義詞和近義詞的合并等操作，得到該領域排名前30 的高頻關鍵詞，如表4 所示。同時，本文利用VOSviewer軟件繪制了關鍵詞共現(xiàn)網絡圖，如圖8 所示。圖中節(jié)點大小代表關鍵詞詞頻的多少；節(jié)點之間的連線表示兩個關鍵詞具有共現(xiàn)關系，連線的粗細代表共現(xiàn)次數的多少。由表4 和圖8 可知，除去自我指向性關鍵詞量子計算（quantum computing）外，量子計算領域的高頻關鍵詞包括：量子糾纏（quantum entanglement）、量子算法（quantum algorithms）、量子模擬（quantum simulation）、量子糾錯（quantum error correction）、量子信息（quantum information）、量子混沌（quantum chaos）、量子線路（quantum circuit）和量子動力學（quantum dynamics）等。基于高頻關鍵詞和共現(xiàn)網絡圖，結合文獻內容研讀，本文將量子計算研究熱點歸納為以下四個方面：量子算法、量子計算機的物理實現(xiàn)、量子計算模型以及量子計算的應用。

表4 量子計算領域排名前30的高頻關鍵詞Table 4 Top 30 high-frequency keywords in field of quantum computing

3.1.1 量子算法

量子算法研究已有40 多年的歷史，大致經歷了四個發(fā)展階段：（1）萌芽階段（1985—1993 年）。為了證明量子計算相比經典計算的優(yōu)勢，部分學者提出了一些數學問題并設計量子算法來解決這些數學問題，代表性算法包括Deutsch算法、Deutsch-Jozsa算法[12-13]。（2）興起階段（1994—2008 年）。學者們利用量子算法來解決實際問題，代表性算法是Shor算法和Grover算法。1994年，提出了著名的Shor 算法，用于求解大數的質因子分解[14]，該算法可以攻破RSA 公開密鑰體系，在量子計算領域具有里程碑意義。1996年，提出了一種用于搜索非結構化數據庫的量子算法——Grover算法[9]。該算法實現(xiàn)了對經典搜索算法的二次加速，是量子計算的經典算法之一。（3）繁榮發(fā)展階段（2009—2013 年）。2009 年，麻省理工學院的三位學者Harrow、Hassidim 和Lloyd 聯(lián)合開發(fā)了Harrow-Hassidim-Lloyd（HHL）算法，用于求解線性方程[15]。HHL 算法的提出促進了量子計算與人工智能領域的交叉融合，為后續(xù)量子機器學習算法的繁榮發(fā)展奠定了基礎。（4）深入探索階段（2013 年至今）。該階段出現(xiàn)了很多混合量子-經典算法，代表性算法是變分量子特征值求解算法（VQE）和量子近似優(yōu)化算法（QAOA）[16-17]。

3.1.2 量子計算機的物理實現(xiàn)

國內外學者對量子計算機的物理實現(xiàn)平臺進行了積極探索，目前國際主流的物理技術體系可以分為固態(tài)器件路線和光學路線兩大類。其中，固態(tài)器件路線包括超導量子電路、半導體量子點等；光學路線主要包括離子阱和光量子。近年來，超導量子電路、離子阱以及光量子三條路線備受關注。

超導量子電路是國際上目前發(fā)展最快、最具潛力的固態(tài)量子計算物理實現(xiàn)方案，其優(yōu)勢是量子門速度快、電路設計的可控性強；缺點是相干時間較短、需要極度低溫的物理環(huán)境。國內外企業(yè)和研究機構對超導量子計算方案進行了深入探索，取得了一系列成果，包括“獵鷹”超導量子計算機、“蜂鳥”超導量子計算機、“懸鈴木”、“祖沖之號”等[18-20]。離子阱體系由奧地利的兩位物理學家Cirac和Zoller[21]于1995年率先提出，其優(yōu)勢是退相干時間較長、量子比特質量高、量子比特制備和讀出效率高、計算精度高；缺點是可擴展性差、體積較大。光量子計算使用光子的偏振或自由度來編碼量子比特，通過對光量子的測量實現(xiàn)量子計算。我國在光量子計算機方面取得了一些研究成果，例如量子計算原型機“九章”[22]。

3.1.3 量子計算模型

常見的量子計算模型主要包括量子線路模型、單向量子計算、絕熱量子計算以及拓撲量子計算四種。量子線路模型是由Deutsch 首次提出，主要包括量子態(tài)的初始化、通用的邏輯門操作以及測量三部分[23]。單向量子計算最早是由Raussendorf 和Briegel[7]于2001 年提出的一種新的方案，其核心思想是在超大規(guī)模的量子糾纏態(tài)（簇態(tài)）的基礎上對量子比特進行測量。絕熱量子計算最早是由Farhi 等[24]提出的，是一種基于量子絕熱定理實現(xiàn)量子計算的方法。Aharonov 等[25]證明了絕熱量子計算模型與量子線路模型在計算能力上是等價的。拓撲量子計算最早是由Kitaev[6]于1997 年提出的，其核心思想是利用量子體系的拓撲結構對量子比特進行制備，對環(huán)境噪音等具有較強的魯棒性，被認為是未來最有希望實現(xiàn)量子計算的方法之一。

3.1.4 量子計算的應用

量子計算有望能夠在人工智能、密碼分析、金融、化學模擬、生物醫(yī)藥、材料研發(fā)等領域發(fā)揮重要的作用。在人工智能領域，量子計算與機器學習交叉融合，產生了量子機器學習這一研究方向，用于解決傳統(tǒng)機器學習算法在大數據上計算效率低下的問題。常見的量子機器學習算法包括：量子隱馬爾可夫模型、量子卷積神經網絡以及量子生成對抗網絡等[26-28]。在密碼分析領域，國內外學者對量子密碼進行了積極探索，嘗試使用基于量子物理學的量子密碼代替基于數學的傳統(tǒng)經典密碼[29]。在金融領域，量子計算憑借其強大的并行計算能力，在資產定價、投資組合、欺詐檢測和風險評估等方面具有較好的發(fā)展前景[30-32]。在化學領域，量子計算具有廣闊的應用前景，主要應用方向包括藥物研發(fā)、新材料研發(fā)以及化學分子結構模擬等[33]。

3.2 發(fā)展趨勢分析

突現(xiàn)詞是指在一定時間段內出現(xiàn)頻次驟然增加的關鍵詞，在一定程度上可以作為研究前沿的表征指標。本文使用CiteSpace軟件得到了量子計算領域突現(xiàn)強度排名前10位的突現(xiàn)詞，如圖9所示。突現(xiàn)時間較早的關鍵詞包括quantum computation（量子計算）、quantum theory（量子理論）、quantum entanglement（量子糾纏）等。其中，量子糾纏的突現(xiàn)強度最大。早期突現(xiàn)詞主要集中在量子計算的理論研究方面。近幾年突現(xiàn)的關鍵詞包括superconducting circuit（超導電路）、quantum machine learning（量子機器學習）、quantum cryptography（量子密碼學）等，主要集中在量子計算機的物理實現(xiàn)、量子計算的應用場景等方面。通過突現(xiàn)詞分析，量子計算領域的研究前沿主要聚焦在量子計算模型研究以及量子計算在人工智能、密碼分析等領域的應用。

圖9 量子計算領域突現(xiàn)強度排名前10位的突現(xiàn)詞Fig.9 Top 10 emergent words in field of quantum computing

4 研究結論與建議

本文結合文獻計量和內容分析的方法，借助文本挖掘軟件DDA和可視化分析工具對Web of Science核心合集數據庫中收錄的量子計算領域相關文獻進行定量和定性分析，得出以下結論：

（1）在發(fā)文趨勢方面，量子計算領域的發(fā)文量總體保持逐年遞增的趨勢，并且近兩年發(fā)文量增速加快。可以預測，未來幾年內該領域的發(fā)文量仍會呈現(xiàn)井噴式增長。

（2）在主要國家/地區(qū)方面，美國在該領域目前處于領先地位，具有雄厚的科研實力和影響力，并且與其他國家合作緊密。我國的發(fā)文量雖然排名第二位，但論文的篇均被引頻次較低，今后需要注重提升論文的質量和影響力，并且加強與其他國家的合作。

（3）在研究機構方面，我國有兩所機構發(fā)文量排名前10 位，分別是中國科學院和中國科學技術大學。不同機構間的合作關系受地理位置的影響較大，合作對象主要集中在同一國家內。

（4）在核心作者方面，中國科學技術大學的郭光燦教授的發(fā)文量位居首位，我國在量子計算領域形成了一批“領軍人物”。同時，本文利用作者共被引分析得到該領域的10位核心作者。

（5）在核心文獻方面，本文利用文獻共被引分析得到了該領域的10 篇核心文獻，這些核心文獻是量子計算領域的經典文獻，屬于突破性研究成果，為該領域的發(fā)展奠定了基礎。

（6）在研究熱點和發(fā)展趨勢方面，目前量子計算領域的研究熱點主要集中在量子算法、量子計算機的物理實現(xiàn)、量子計算模型以及量子計算的應用等方面。

根據對量子計算領域國際研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢的定量和定性分析，本文對我國量子計算領域的未來發(fā)展提出以下建議：

（1）加強頂層設計，制定量子計算領域的國家專項戰(zhàn)略規(guī)劃，加大對關鍵核心技術的研發(fā)支持。我國下一步應該從國家層面制定相應的專項戰(zhàn)略規(guī)劃，加強頂層設計，統(tǒng)籌推進量子計算的基礎研究和產業(yè)化布局。

（2）完善產學研協(xié)同創(chuàng)新機制，積極促進跨領域、跨部門的創(chuàng)新協(xié)作。鼓勵企業(yè)參與到量子計算機軟件和硬件的研發(fā)。完善政府、高等院校、科研院所、企業(yè)之間的合作模式，共同推進量子計算領域關鍵核心技術的攻關。

（3）加快量子計算學科體系建設，注重專業(yè)人才培養(yǎng)，積極促進國際交流合作。高等院校根據量子計算技術所需要的基礎研究調整優(yōu)化相關學科體系，加強基礎研究布局。積極引進國外優(yōu)秀人才，同時鼓勵國內相關學者積極參與該領域重要的國際會議，加強國際交流合作。