随着AI技术的火热发展，量子计算也开始为更多人所了解。业界人士分析，量子计算技术如果和人工智能相结合的话，将会使智能学习和智能应用的效率得到突破性的发展。

纵观全球，一场量子计算的“抢滩战”早已打响。2018年9月，美国白宫召开了关于制定国家量子战略的量子计算峰会，Alphabet、IBM、摩根大通等大公司和学术专家参加了此次会议，旨在“真正制定一项计划”，以帮助量子计算成为现实。

国内各大公司也已是蓄势待发。腾讯早已开始了人才布局；今年3月，百度宣布成立量子计算研究所；9月19云栖大会上，阿里巴巴集团达摩院宣布已着手量子计算系统和超导量子芯片的研发；10月12日华为发布了HiQ模拟器……一个阿里领跑、华为追赶、百度加速、腾讯起跑的格局已然形成。

在量子计算的热潮中，不禁让人疑问：量子时代已经到来了吗？

在2018中国计算机大会上，七位来自量子计算领域的专家共聚一堂，在“量子计算的过去、现在与将来”的分论坛上，为大家带来了最全面的理论知识介绍，描绘了量子计算的美好蓝图。

鲁大为：从薛定谔的猫到量子计算

人物小贴士：

鲁大为，南方科技大学助理教授，深圳量子科学与工程研究院研究员2012年，前往加拿大滑铁卢大学量子计算研究所（IQC）Laflamme教授研究组，2017年听从俞大鹏院士召唤全职加入南方科技大学。读研出道以来，一直从事核磁共振量子计算的实验研究。

量子力学态叠加原理使得量子信息单元的状态可以处于多种可能性的叠加状态，从而导致量子信息处理从效率上相比于经典信息处理具有更大潜力。1921年，在著名量子物理学家玻尔的倡议下成立了哥本哈根大学理论物理学研究所,由此建立了哥本哈根学派。该学派在创始人玻尔的带领下对量子物理学有着深入广泛的研究。

量子理论的概率诠释即骰子理论，揭示量子系统的描述是概率的，或者说，世界是非决定性的。爱因斯坦曾与波尔展开激烈的争论。爱因斯坦说：“上帝不投骰子。”而波尔则机智回应道：“不要告诉上帝应该怎么做。”结束这场争论的则是薛定谔那只“恶魔般的猫”，猫的死活掀起了一场科学讨论的热潮。

下面用一组漫画来解释一下“薛定谔的猫”的设想：

根据现在最有说服力的退相干解释，在混乱无序的经典世界无法找到纯净的量子，量子计算也就是一场现实中的寻猫之旅。 

刘东：拓扑量子计算的现状

人物小贴士：

刘东，清华大学物理系助理教授。本科毕业于北京大学，在美国Duke大学获得博士学位，2012-2014年在密西根州立大学做博士后研究，2014-2017年在微软研究院Station Q，加利福尼亚分部任博士后研究员。2018入选国家“青年千人”计划。

量子计算是第二次量子革命，在基于量子态叠加和量子纠缠的原理上，利用量子系统存储、处理信息，解决问题，实现量子加速。而量子计算面临的挑战是误差与退相干。误差使量子逻辑门丢失，并且量子是纯净的，极易受外界环境干扰，周围噪声干扰使得量子存储信息丢失，发生退相干。

拓扑量子计算，用系统的某些自由度去存储行信息，周围噪声不会对量子信息产生很大的破坏，操作误差不影响逻辑门，有着高容错性弱退相干的特性。虽然拓扑算法有着巨大的优势，但世界上还没有一个可以适用的拓扑量子比特。并且目前没有任何一种材料的性能符合拓扑量子材料的要求，只能靠有机合成来制造材料。可喜的是，2018年3月29日，微软研究人员在Nature杂志发文，提出他们已经观察到马约拉纳费米子（Majorana fermion）。 微软的研究人员认为，2018年年底前，他们可以利用马约拉纳费米子或马约拉纳费零模（Majorana zero-modes）构建拓扑量子比特。

拓扑量子计算的前景是美好且诱人的，但也是“道阻且长”的。首要就是硬件要求极高，为减少外界的干扰，所需环境极其严格，如低温、真空、微波控制等，但随着量子比特数目增多，技术就越难发展。随着越来越多资源与专家的投入，相信这一领域的困难终将被解决，从而取得一系列突破性进展。

Zhengfeng ji：量子计算的前景与缺失部分

人物小贴士：

Zhengfeng ji，悉尼理工大学教授。美国工程和信息技术学院量子软件与信息中心教授。科技大学悉尼。他目前的研究领域包括量子算法、量子复杂性理论、量子密码学和量子编程语言理论。

量子计算在一些方面有着惊人的优势，将使计算机的计算能力大大超过当下。普通计算机中的2位寄存器在某一时间仅能存储4个二进制数（00、01、10、11）中的一个，而量子计算机中的2位量子位（qubit）寄存器可同时存储这四种状态的叠加状态。随着量子比特数目的增加，对于n个量子比特而言，量子信息可以处于2种可能状态的叠加，配合量子力学演化的并行性，可以展现比传统计算机更快的处理速度。量子计算机一方面在运行机器学习算法时可以更快、更高效，另一方面通过量子辅助优化，可以解决现有许多重要优化问题，包括基于随机梯度下降的各类算法等，克服了速度与成本问题，将成为迈向强人工智能的重要道路。

随着工业对量子计算的关注，量子学科发展也日益加速，但这个领域需要物理、计算机等多方面的交流合作，尤其是计算机领域在编程、算法方面的大力支持。但现在计算机热点太多，且和量子计算存在语言障碍，计算机方面的专家不愿意花时间去学习一门新的语言，这就使量子计算的发展缺失了一个重要推动力。

金孝敏：不能让“缺芯之痛”再次发生

人物小贴士：

金孝敏，上海交通大学物理与天文学院教授。长期致力于光量子集成芯片、量子计算、量子通信和量子存储研究。2010年赴牛津大学做博士后，2012年同时获得欧盟授予的玛丽居里学者（Marie Curie Fellow）和牛津大学沃弗森学院学者（WolfsonCollege Fellow）。入选上海千人、国家青年千人、曙光学者和青年科技启明星计划，2015年获达沃斯世界经济论坛授予青年科学家奖。

量子霸权与经典计算机的极限

根据费曼提出的量子模拟量子计算的概念，如果有240个量子比特，在全连接情况下，所代表的态空间指数尺度大小可以达到全宇宙所有原子个数级别的数。量子计算机的并行计算和模拟能力是指数级的增长，不像传统计算机只能依靠累计单元的个数。与连续六年世界排名第一的天河超级计算机相比，50个光子的计算能力相当于一台天河超级计算机，60个光子就相当于1024台“天河”，现在世界上所有计算机加起来可能也就达到这个计算水平。50个光子就是我们看的到底一个量子霸权的节点，一旦到了这个节点以后，游戏规则就改变了，多加10个光子就饱和了整个地球的计算能力。

量子信息技术芯片化集成化的趋势

如今世界争相发展量子技术，中国已赶上科技的潮流。对于大型的量子计算系统，像实验室那样摆放光路肯定是不可行的，量子信息技术的芯片化集成化是量子计算发展的必然趋势，这样才能够保证系统的同步与稳定。

大规模电子线路集成成就了今天的信息社会，如果把中央处理器CPU比喻为整个电脑系统的心脏，那么主板上的芯片组就是整个身体的躯干。前不久美国针对中国进行的芯片制裁相信很多人都还记忆犹新，这件事的本质就是美国企图利用中国企业和高科技产品对其芯片技术的依赖，通过禁止美国生产商向中国出售芯片达到最终扼杀中国的高科技产业的目的。电子芯片的发展我们已经缺席一轮，光量子计算芯片的发展，中国决不能再次缺席，不能让“缺芯之痛”再次发生。

金孝敏所带领的小组正长期致力于光子芯片、量子存储、量子信息等方面的研究，2018年通过飞秒激光直写技术制备出了最大规模三维集成光量子计算芯片，并演示了首个真正空间二维的随机行走量子计算；同年，在人工智能与量子信息技术交叉领域取得重要突破，首次将机器学习技术应用于解决量子信息难题，实验实现了基于人工神经网络的量子态分类器，取得了让世界瞩目的成就。

中国在量子领域的发展是处于世界先进水平的，越来越多的大公司、科研工作人员投入这个领域，量子计算越来越为人们所重视。就如金孝敏教授所说：“就像虽然现在的量子发展是困难的，是需要克服重重艰难险阻的，但只要心怀梦想，为此付出努力，就可以成功。”

李绿周：关于量子算法的两个想法

人物小贴士：

李绿周，中山大学数据科学与计算机学院副教授。中山大学数据科学与计算机学院副教授，博士生导师，计算机科学系副主任。2012年到悉尼科技大学进行合作研究。从事量子计算理论研究，过去十余年主要从计算科学的角度出发，围绕“量子计算相对于经典计算有何优势与本质不同”这一中心问题展开研究，目前的主要研究兴趣为量子算法。

量子计算机没造出来，有必要研究量子算法吗？

李绿周认为，算法研究远早于计算机的出现，量子算法的研究有助于推动整个量子计算领域的发展。量子计算在人工智能领域（特别是机器学习）展现出了巨大的应用潜力。

没有量子计算机，如何研究量子算法？如何评价算法的好坏？

李绿周表示，抽向层次的算法从不依赖具体硬件平台，算法的好坏由复杂度评定。量子计算核心是：要保证每一个步骤符合量子力学要求，并且比经典算法更快。

最后引用应明生老师的一句话：“翻开我们的计算机教课书，有多少中国人的名字写在上面，现在量子计算给了我们一个机会，我们现在参与进来，就有可能在教科书上留下我们的名字。”“路漫漫其修远兮，吾将上下而求索”。量子计算的成功从不是一蹴而就的，需要社会的支持、鼓励与等待。对于现在的量子浪潮，更要理性对待。虽然现在的量子发展是困难的，但绝不能因为今天的困难而否定将来的希望。