背景
2020年10月16日，中共中央政治局就量子科技研究和應用前景舉行第二十四次集體學習。薛其坤院士就量子科技進行了匯報。習近平主席指出要找準我國量子科技發展的切入點和突破口，統籌基礎研究、前沿技術、工程技術研發，培育量子通信等戰略新興產業，搶佔量子科技國際競爭制高點，構築發展新優勢。
一、量子計算概念
量子計算是一種遵循量子力學規律調控量子信息單元進行計算的新型計算模式，即利用量子疊加和糾纏等物理特性，以微觀粒子構成的量子比特為基本單元，通過量子態的受控演化實現計算處理。
與傳統計算機相比，量子計算機能夠實現算力呈指數級規模拓展和爆發式增長，形成「量子優越性」。傳統計算機的基礎原理是二極體和邏輯門，每一個信息單元叫做比特，只能代表0或者1中的任意一個數字，對二進位數字或字節組成的信息進行存儲和處理；而量子態疊加原理使得每個量子比特同時處於比特0和比特1的狀態，通過兩種狀態的疊加實現並行存儲和計算。這樣操縱1個量子比特的量子計算機可以同時操縱2個狀態，當一個量子計算機同時操控n個量子比特的時候，它實際上能夠同時操控2n個狀態。
二、量子計算優勢
量子計算最主要的價值可以歸納為兩點：開源+節流。
首先是對算力的提升：量子計算的核心優勢是可以實現高速並行計算。在計算機科學中，無論經典計算還是量子計算，他們的計算功能的實現都可以分解為簡單的邏輯門的運算，包括：「與」門，「或」門，「非」門，「異或」門等。簡單來講，每一次邏輯門的運算都是都要消耗一個單位時間來完成。經典計算機的運算模式通常是一步一步進行的。它的每一個數字都是單獨存儲的，而且是逐個運算。所以對於4個數字進行同一個操作時，要消耗4單位時間。量子的並行性決定了其可以同時對2n個數進行數學運算，相當於經典計算機重複實施2n次操作。可以看到，當量子比特數量越大時，這種運算速度的優勢將越明顯。它可以達到經典計算機不可比擬的運算速度和信息處理功能。
其次是降低能耗：量子計算另一核心優勢是低能耗。眾所周知，在經典計算機中，能耗是一大技術難題。處理器對輸入兩串數據的異或操作，而輸出結果只有一組數據，計算之後數據量減少了，根據能量守恆定律，消失的數據信號必然會產生熱量。但量子計算中，輸入多少組數據輸出依舊是多少組數據，計算過程中數據量沒有改變，因此計算過程沒有能耗。這也就意味著，只有在最後測量的時候產生了能耗。而經典計算在每一個比特的計算過程中都將產生能耗。因而經典計算的集成度越高，散熱越困難。隨著摩爾定律漸近極限，以後的計算能力的提高只能依靠堆積更多的計算晶片，這將導致更大的能耗。這方面的突破只能依靠量子計算的發展。
受滯於摩爾定律的上限、晶片大小的極限、晶片散熱等問題，傳統計算機在執行某些任務時遇到瓶頸，例如：1. 大數因數分解；2. 資料庫隨機搜索。而量子計算中提出的大數質因子、隨機資料庫搜索就很好的解決了這兩個問題，能夠應用於複雜的大規模數據處理與計算難題。
科學家預測，經典計算機未來仍將承擔收發郵件、視頻音樂、網路遊戲等功能，而量子計算機則將用於解決大型分子模擬、尋找大數質因數等經典計算機無法模擬的領域，並在 AI計算領域對傳統算力進行提升。
針對一些傳統行業來說，大量研發環節所面臨的計算壓力已經顯現，尤其那些在分子領域進行研發的產業，以現有人類科技的計算能力，所消耗的時間和成本巨大。比較明顯的行業是：生物製藥、化工、能源。還有另外一些本就對計算能力要求較高的科技行業，亦是量子計算實現商業應用的領域。比如：搜索、數字安全、人工智慧、機器學習等……
三、量子科技成為新一輪科技革命和產業變革的前沿領域
量子科學技術進入最高層視野，量子科技發展進入快車道同時也彰顯走科技創新驅動的決心。2020年10月16日，中共中央政治局就量子科技研究和應用前景進行了集體學習。量子科學技術的重要地位被認可並得到了顯著提升。會議認為：量子科技一方面被認為具有促進經濟高質量發展，且作為國家安全的重要保障；另一方面，其被認可有戰略價值，是一項針對傳統技術體系重構的重大顛覆技術創新，有望引領新一輪科技革命和產業革命。
量子科技最主要有三個方向，量子計算、量子通信和衍生出來的量子精密測量，分別可以提升計算處理速度，提高信息安全保障能力，改善測量精度和靈敏度。量子計算，利用的是量子疊加的性質，傳統的計算機，無論晶片設計與製程，其基礎的原理都是二極體和邏輯門，也就是只能表示0和1兩種情況，一個0或者1的單位是1比特，而量子糾纏的特性，可以使得以量子構成的「二極體」同時表達出多種多個數字，而不是僅僅只有0和1。這樣，對於每一個量子單元來說，可以儲存2n個數據，n就是量子比特，根據google著名的「量子霸權」文章中設想的53量子比特計算，及單個量子可以儲存253個數據。同時，不僅僅是存儲，得益於量子糾纏特性，量子計算還可以同時對2n組輸入數據進行計算，就相當於一臺裝備了2n臺處理器的晶片。
量子通信利用量子的另一個特性，量子糾纏。傳統的加密通訊，A先用密鑰將明文轉化為密文，B接收到密文後，通過使用與A相同的密鑰，將接收到的密文轉化成明文。在這過程中，通過光纖和無線電傳輸的密文是非常容易被獲取的，同時，破解密文的核心，密鑰，由於其一段時間內都是固定的，被同時存儲在接收者和發射者處的，對於竊密者來說，無論是通過大量收集密文來進行運算破譯，還是通過間諜行為直接盜取密鑰，無論多麼複雜的密鑰，理論上都能做到破解。
但是量子通信不同，其有兩條通信線路，第一條是傳統的信息介質，用於傳輸密文，第二條是用於傳遞糾纏光子，也就是量子密鑰，這種密鑰是一次性的，僅僅對於當前傳輸的密文有效，同時由於糾纏光子之間的特性，即量子的狀態是無法複製的，一旦這一條用於傳輸糾纏光子的線路被竊聽者觀察或者接收，竊聽者無法複製出相同的一串光子密鑰給接收者B，因此，量子通信在理論上是無法被破解的。
量子計算可以跨越式提高計算機算力，量子通信則是理論上不可破譯的通信方式。目前我國在量子計算領域正快速縮小與世界一流的差距，量子通信領域則已經走在了全球前沿。
四、量子計算應用
在量子計算領域，目前的成熟應用還未出現，各國正處於努力提高量子比特的階段。目前產業認為，量子云是量子計算方向最有可能落地的應用領域，量子云從原理上來說，即用量子計算機來代替傳統的超級計算機或者IDC機房中的伺服器，通過雲端的算法與配套設施，來使得量子計算機能夠參與到雲計算之中，大幅度提高雲計算的算力。中國信通院2020年10月發布的量子云計算發展態勢報告中指出，量子云計算將加速量子計算技術從實驗室走向成熟，目前谷歌，亞馬遜，IBM，微軟等巨頭都紛紛布局量子云領域。
硬體方面，從較為直觀的量子比特數領域來比較，目前世界一流的谷歌正在實驗54量子比特晶片，IBM開發出了53量子比特的計算機。我國在量子計算領域，目前騰訊、華為、百度，阿里均在積極參與量子計算的開發，同時以潘建偉院士為代表的科研團隊正在努力攻關高量子比特的計算技術，2018年，其團隊成功實現18個量子比特的糾纏，為進一步追趕世界一流的量子比特數打下了堅實的理論基礎。
2020年達沃斯論壇上，科學家認為量子計算有望在大分子開發、加密算法破譯、人工智慧等領域得以應用，助力數字經濟發展：
► 量子計算應用#1：加速新藥開發。目前，受限於經典計算機的算力，對大型分子的準確性狀模擬依然是較大難題，所以醫藥等領域的新品性狀測試依然需要通過反覆實驗才能夠獲得，費時費力。量子計算天然擅長模擬分子特性，我們認為其有望通過計算機數字形式直接幫助人類獲得大型分子性狀，極大縮短理論驗證時間。COVID-19疫苗、抗癌藥物有望得到加速開發。IBM在2017年使用量子計算機成功模擬氫化鈹；IonQ在2018年使用量子計算成功模擬水分子；Google在2020年使用量子計算機成功模擬二氮烯，並對其化學反應進行模擬。
目前量子計算能夠模擬的分子依然較小，蛋白質、核酸、多糖等典型的生物大分子通常包含幾千到幾十萬個原子，是目前能夠模擬的簡單分子的原子個數的幾千到幾十萬倍。隨著硬體設備和模擬軟體的成熟完善，我們認為未來人類有望沿著從小分子到大分子、從無機物到有無機物的方向最終實現對所有物質分子層面的模擬。我們認為量子計算的成熟可能會使得研發側用於樣品製備的費用減少，而用於量子計算開發的費用會增加，增強其數位化；銷售側由於新型藥物產品線的豐富，市場規模有望呈指數提升。
► 量子計算應用#2：加速破解加密算法。Google於2012年成功分解21得到3和7，是目前能夠分解的最大數字，距離破解RSA加密算法仍有不小距離。雖然對於網際網路加密信息的破譯要在多年之後才能完成，但一種可行的方法是先將目前的重要的加密信息保存下來，等量子計算硬體成熟後再實現破譯。
► 量子計算應用#3：加速人工智慧。2012年左右，人們意識並開始使用GPU、FPGA、ASIC 等晶片作為AI算力，使得人工智慧走出實驗室開始商用。今天人工智慧已經逐步改變我們的生活，但人類對於人工智慧的期待遠不止於此，實現更深層次的人工智慧是未來發展的方向。未來，隨著量子計算硬體設備的成熟完善以及量子人工智慧算法的發展，我們認為量子計算有望助力實現深度人工智慧場景。微軟的拓撲量子計算機最早的用途之一就是幫助人工智慧研究人員利用機器學習，加快訓練算法；大眾汽車和Google在量子路由算法和交通數據管理系統方面展開合作。量子人工智慧有望驅動人工智慧深入應用，成為人工智慧市場增長的重要驅動因素。
► 量子計算應用#4：加速金融發展。量子計算所帶來的算力增長為開發新的金融服務和產品帶來了無限可能性，量子計算在金融領域的應用主要包括三個次領域：投資組合優化、交易以及詐欺偵測。量子計算善於執行平行運算，高維度造成的困擾較小；而量子計算具有機率穿隧的特性，不會受困於局部最小值的谷底。JP Morgan和IBM在派生定價二次加速量子算法方面展開合作；BMO和XANADU在量子蒙特卡洛算法方面展開合作；高盛和QC Ware在計算期權的理論價值方面展開合作；CaixaBank和IBM在金融資產風險分析模擬項目方面展開合作；Commonwealth Bank和rigetti在量子運算優化投資組合再平衡實驗方面展開合作。
五、量子通信應用
量子通信分為量子密鑰分發和量子隱形傳態兩大技術。目前量子隱形傳態技術仍處於實驗室階段，已經進行實際應用的為量子密鑰分發技術。量子密鑰分發是一個通信雙方協商產生共享密鑰的過程。發送和接收裝置間通過量子信道和經過認證的經典信道相連。量子信道用於傳輸由量子態承載的量子比特信號，可以是光纖、自由空間等物理媒介。經典信道則用於發送方和接收方進行基矢比對等數據後處理步驟的信息交互。
在量子通信領域，由於其技術難度較量子計算較低，目前我國已經率先建成了「京滬幹線」，發射了「墨子號」量子通信衛星，實現了全球首次洲際量子通信，走在了全球技術研發和成熟商用的最前沿。之後我國率先進入廣域網階段，在高端需求、政策驅動下，政府、金融、能源等部門/機構逐步開啟量子通信網絡投資建設浪潮。截至2018年末，我國已建成的實用化光纖量子保密通信網絡總長已達7,000餘公裡。目前，廣州/西安/成都/貴陽/重慶/南京/海口/烏魯木齊/宿州等地已啟動本地量子保密通信城域網規劃，預期未來3~5年，京津冀/長三角/珠三角/西南地區/中西部地區等城市將陸續新建或擴建量子通信城域網。
量子通信最顯著的優勢是其傳輸的安全性，因此被廣泛應用的領域對信息安全要求很高。當前中國已實現量子通信在軍事國防、政務、金融，網際網路雲服務，電力等領域的應用。長期來看，隨著量子衛星的升空以及量子技術的逐漸成熟，傳統網際網路將被更為安全、高效、穩定的量子網際網路取代。
► 軍事國防：軍事國防領域對信息安全要求非常高，能較快的實現量子通信大規模應用。量子通信將建立作戰區域內機動的安全軍事通信網絡；信息對抗方面，改進軍用光網信息傳輸保密性，提高信息的保護和對抗能力；深海通信方面，為遠洋深海安全通信開闢新途徑；利用量子隱形傳態以及量子通信絕對安全性、超大信道容量、超高通信速率、遠距離傳輸和信息高效率等特點，建立滿足軍事特殊需求的信息網絡。
► 國家政務：政府機關單位的通信對信息的安全性也有較高要求，我國多地已建成量子政務網。依託於廣域通信網的建成，在政務單位搭建量子通信節點，節點內的用戶可以在提供量子安全下的實時語音通信、實時文本通信及文件傳輸等功能，保證信息傳遞的安全性。
► 金融：交易網絡化、系統化、快速化和貨幣數位化已經是當前金融業最重要的特點，這對金融信息系統的安全保密性提出了嚴格的要求。金融信息系統必須保證金融交易的機密性、完整性、訪問控制、鑑別、審計、追蹤、可用性、抗抵賴性和可靠性。目前中國量子通信已經可以為銀行、證券、期貨、基金等金融機構開展數據中心異地災備、企業網銀實時轉帳等應用。
► 雲服務：隨著5G的部署深入，未來大量數據和業務都將集中於雲計算數據中心，因此數據中心對信息安全的要求也較高，量子通信有望在雲服務中實現應用。
► 電力：電力系統涉及發、變、輸、配、用等多個流程，系統複雜，且對安全、穩定、可靠方面有著較高要求。電力系統關係國計民生，在中國大力推動智能電網建設和輸配電改革的基礎上，量子通信有望幫助電力系統實現安全穩定可靠運行。
六、量子計算巨頭布局
1. 國際巨頭百家爭鳴，搶佔先發優勢
Google：
他山之石，可以攻玉
Google關注量子技術現實應用的發展道路，自2009年起開始探索量子計算機，2013年從加拿大創業公司D-Wave Systems採購了一臺「全球首臺商用的量子計算機」，隨後與NASA埃姆斯研究中心基於這臺計算機開展研究合作，建立量子人工智慧實驗室，利用D-Wave機器探索量子計算在各個領域的應用，包括網絡搜索、語音/圖像模式識別、規劃和調度、空中交通管理等。
2013年全年Google在量子計算上花費的研發費用大約是80億美元，但是並無明顯突破。2014年，Google繼續加大在量子計算上的研究，宣布與美國加州大學聖巴巴拉分校專家聯合開發量子計算，並裝備了最新一代量子計算機D-Wave 2X，建成了9量子比特的計算機；為了縮小機器學習與人類智能之間的鴻溝，以及讓自己在新興的AI領域保持領先地位，Google開始專注開發自己的量子硬體。2015年，QuAIL負責人HartmutNeven及其團隊發表了一篇論文。根據該論文，初步測試結果表明D-Wave量子計算機可以100倍於傳統計算機晶片的速度執行某些計算。
持續研發，開源生態
2018年3月，Google量子人工智慧實驗室宣布開發出新的72比特量子處理器Bristlecone，號稱「為構建大型量子計算機提供了極具說服力的原理證明」。相比Google之前最好的9比特處理器，新處理器是一個很大的進步。在2018年晚些時候，Google宣布與NASA合作，探索新的量子處理器的應用場景。
2019年，Google在於舊金山舉辦的IEEE國際固態電路會議上展示了一種為量子計算量身定製的電路。該電路可以在冷卻至1開氏度以下的低溫外殼裡工作，這為未來擴大量子計算機系統的規模提供了一個關鍵的基礎設備。9月Google計算機科學家在NASA網站上發布了一篇論文，稱已經利用一臺53量子比特的量子計算機實現了傳統架構計算機無法完成的任務，即全球最強大的超算Summit要花1萬年的計算實驗中，Google的量子計算機只用了3分20秒。此舉證實了量子計算機性能超越經典計算機，而Google研究人員宣布，Google已經實現「量子霸權」。
2020年3月，Google發布量子機器學習開源庫——TensorFlowQuantum，為研究人員和開發人員提供使用開源框架和計算能力的途徑。Google致力於建造專用的量子硬體和軟體，通過開發量子處理器和新的量子算法來幫助研究人員和開發人員解決近期的理論和實踐問題，從而推進量子計算發展。
Amazon：
提供平臺服務，建立生態圈
Amazon提供了全方位的管理服務，通過提供開發環境來探索和設計量子算法，用戶可以在Amazon的模擬器上測試它們，並可在用戶選擇的不同量子硬體技術上運行它們，從而幫助開發量子計算。
作為全球最大的雲計算提供商，2019年12月，Amazon正式進軍量子云計算，宣布推出全新的全託管式Amazon Web Services解決方案—Amazon Braket，Braket可讓開發人員、研究人員和科學家，去探索、評估和實驗測試量子計算。它允許用戶從零開始設計自己的量子算法，或者從一組預先構建的算法庫中進行選擇。
一旦定義了算法，Amazon Braket就會提供一個完全託管的模擬服務來幫助排除故障和驗證。Amazon量子計算雲平臺後端可連接多種第三方量子硬體設備如IonQ的離子阱量子設備、Rigetti的超導量子設備以及D-Wave的量子退火設備，為研究人員和開發者提供設計量子算法的開發環境、測試算法的仿真環境，和對比三種類型的量子計算設備運行量子算法的平臺。
為了更容易開發結合經典和量子任務的混合算法，Amazon Braket幫助管理經典的計算資源並建立到量子硬體的低延遲連接。因此Braket的優勢在於，研究者和開發人員可以更全面地探索量子計算複雜任務設計。
不同於擁有自研的量子計算硬體的企業，Amazon目前只提供量子計算軟體平臺服務。但Amazon也與加州理工學院合作共同開設量子研究中心，未來可能會在硬體方面開展研究。APN是AWS的全球合作夥伴計劃，參與 Amazon量子解決方案實驗室的包括 1Qbit、Rahko、Rigetti、QCWare、QSimulate、Xanadu 和Zapata。Amazon目前的服務模式為聯合量子企業以Braket為接入口和客戶共同進行實驗，指導客戶將量子解決方案納入業務，從而在幫助客戶滿足高性能計算需求的同時建立圍繞 Braket為中心的量子云計算生態圈。
IBM：
早期入局，技術先行
IBM作為量子計算領域的領軍者之一，投入量子計算的研究已經30餘年，持續開展基礎量子信息科學的研究，不斷探索新的量子算法。
2016年，IBM 推出IBM 6量子比特原型機，開發了5位量子比特的量子計算機供研究者使用，上線了全球首例量子計算雲平臺，2017年，IBM 又通過其官方博客宣布基於超導方案實現了20位量子比特的量子計算機，並構建了50量子比特的量子計算機原理樣機；2019年9月宣布開發出53比特的量子計算機；2020年8月使用其最新的27比特處理器實現了64量子體積。
IBM提出「量子體積」作為用于衡量量子計算機性能的專用指標，其影響因素包括量子比特數、測量誤差、設備交叉通信及設備連接、電路軟體編譯效率等。量子體積越大，量子計算機性能就越強大，能解決的實際問題就越多。
2017年IBM的Tenerife設備已經實現了4量子體積；2018年的IBM Q設備，其量子體積是8；2019年最新推出的IBM Q System One，量子體積達到16。2020年，IBM通過使用其最新的27-量子位的「獵鷹」處理器，量子計算機的量子體積已經從去年的32增加到64。自2017年以來，IBM每年將量子體積翻了一番。
瞄準商業，開拓應用
IBM致力於構建科研和商用的量子硬體及平臺系統，在量子云計算領域的研究具有系統化、成熟化的研發運營模式，在硬體和軟體方面形成了相對完善的研發鏈，已逐漸建立日益成熟的量子云計算生態。
2019年1月的CES上，IBM發布全球首臺商用量子計算一體機IBM Q System One，提供了「迄今為止最高的量子體積」，有史以來第一次，使得通用近似超導量子計算機走出了實驗室，用戶可以通過雲端訪問該系統。當時，IBM表示將重點利用該系統來研究財務數據、物流和風險。
2019年6月，IBM宣布與非洲的一些大學建立合作關係。作為合作的一部分，IBM希望研究人員將Q System One應用於多個領域裡的研究，包括藥物研發、採礦、自然資源管理等，並表示IBM Q可以幫助用戶發現早期的用例，並為用戶的組織機構配備實用的量子技能，並訪問世界級的專業知識和技術服務，以推進量子計算向落地使用的方向走去。近日，IBM全球副總裁Norishige Morimoto表示，IBM將在五年內將量子計算機商業化。
目前，IBM發起的Q Network吸引了很多熱情的合作夥伴，頂級大學和全球知名的科技公司都在其中，一同推進基礎量子計算研究，並對現實世界產生影響。他們與實驗、理論和計算機科學領域最優秀的專家們一起工作，探索量子計算領域的新可能性。
Microsoft：
技術突破，持續開發
2005年Microsoft開始進入量子計算技術，提出了一種在半導體-超導體混合結構中建造拓撲保護量子比特的方法。2011年12月成立QuArC小組，該小組致力於為一種可擴展、可容錯的量子計算機設計軟體架構和算法。2014年，Microsoft透露說自己的Station Q小組正在研究拓撲量子計算。緊承QuArC小組的軟體和算法工作，Station Q小組旨在幫助開發一種可擴展、可容錯的通用量子計算機。2016年宣布計劃斥巨額資源開發量子計算機的原型產品。
開放生態，走向現實
Microsoft也在量子軟體開發和軟體社區運營方面進行了大力的推動，Microsoft首推全新的量子程式語言Q#，建設一套獨立且能夠更好適配量子計算的編程模式，希望給開發人員提供更好的量子計算開發工具。
初期圍繞QDK開展量子生態建設，引導用戶使用Q#。在2017年底，Microsoft宣布推出量子開發套件，開發人員可以利用該套件為量子計算機編寫應用程式。在2019年2月，Microsoft推出「Microsoft量子網絡」，該網絡匯集了眾多致力於開發量子應用和硬體的機構和個人。2019年5月，Microsoft表示其量子開發套件的下載次數達到100,000次。2019年7月，Microsoft正式開源QDK，它擁有所有用戶需要的工具和資源來開始學習和構建量子解決方案，為用戶提供更加全面的開發環境。
Microsoft是為數不多在構建未來革命性拓撲量子比特基礎上的量子系統公司，AzureQuantum雲平臺推出後聯合其他量子企業進一步為全行業用戶提供量子硬體服務。2019年11月，Microsoft推出量子云生態服務——Azure Quantum，為開發者和客戶提供預先構建的解決方案以及軟體和量子硬體，AzureQuantum 是世界上第一個完整的、開放的雲生態系統。
2. 國內產業逐步興起，發展態勢良好
我國科技公司相比美國進入量子計算領域時間較晚，但近年來行業領軍公司和科研院所也開始陸續在量子計算領域進行布局。
騰訊：落地產業，計算上雲
騰訊於2017年進軍量子計算領域，提出用「ABC2.0」技術布局，即利用人工智慧、機器人和量子計算，構建面向未來的基礎設施，探索推動以技術服務B端實體產業。騰訊研究量子計算基礎理論，搭建量子系統研發平臺，探索相關產業落地。
量子計算基礎理論具體研發方向中包括量子組合算法，量子AI，量子系統模擬，及在藥物材料等領域的應用。在量子組合算法方向上的結果包括發現大圖連通性及找連接子圖這樣的基礎核心問題的指數加速算法，在量子AI理論上的結果包括研發了對一般性神經網絡的第一個可證明的量子平方加速算法。在化學應用上的結果包括有效預測有機發光材料的吸光特性。
一方面，騰訊也在探索將量子計算的技術運用到企業發展中，以及在商業應用中找到可結合的場景，讓量子計算實實在在地促進產業發展。目前騰訊量子實驗室的技術研究和落地探索在化學和藥物研發方面已經取得一些階段性成果，例如在小分子藥物發現流程中引入量子+AI模型，用量子性質的計算和判別、生成與強化學習的機器學習模型，將學術界和傳統製藥企業有效連接，幫助傳統藥物研發流程升級，提高藥物研發效率。
騰訊量子實驗室與某國際大型藥企共同研究抗體蛋白質摺疊的快速量子算法，以期實現對現有經典算法的大幅度加速。騰訊量子實驗室聯合加拿大Vector Institute of Artificial Intelligence，公開自研的分子量子性質數據集，發起Tencent Alchemy 2019競賽，關注算法的泛化性能，推動學術界與產業界聚焦化學中分子的量子性質問題及其AI解決方案。
另一方面，騰訊對生態夥伴的姿態也更加開放，騰訊量子實驗室將於2021年發布彈性第一性原理雲計算平臺，一方面將多種軟體工具集中部署在雲端，結合自研的可視化輸出功能，提供高效的一站式服務，另一方面調整雲端系統，使雲服務更貼近科學計算的使用習慣和場景。未來雲平臺將部署分子藥物性質、活性、量子系統模擬以及相關AI模型開發等更多模塊。推動算法傳播，促進科研合作，建立雲端的量子科技生態。
華為：紮根基礎，賦能開發
華為於2012年起開始從事量子計算的研究，量子計算作為華為中央研究院數據中心實驗室的重要研究領域，研究方向包括了量子計算軟體，量子算法與應用等。
在HUAWEI CONNECT 2018大會上，華為首次發布其量子計算模擬器HiQ雲服務平臺，搭載量子線路模擬器和基於模擬器開發的量子編程框架，其中HiQ量子計算模擬器包括提供42量子比特模擬服務的全振幅模擬器和提供169量子比特模擬服務的單振幅模擬器，同時新增一個模擬數十萬量子比特電路的量子糾錯模擬器，這是業界第一次在雲服務中添加此功能。HiQ量子編程框架支持10餘算法，兼容開源框架ProjectQ的同時，新增兩個圖形用戶界面量子電路編排GUI與混合編排BlockUI，使經典-量子混合編程更加簡單和直觀。
在HUAWEI CONNECT 2019上，華為發布了HiQ 2.0量子計算軟體解決方案，推出業界首個一站式量子化學應用雲服務及對應的軟體包HiQ Fermion，新增雲端脈衝優化設計服務及對應的HiQ Pulse軟體包和量子晶片調控模塊HiQ Pulse，大幅提升了量子計算模擬器的性能，優化量子算法和脈衝庫，拓展了量子計算編程框架的多個功能，構建了業界領先的量子計算編程框架和模擬器雲服務。與1.0相比，2.0更加的「專業化」，主要布局量子化學和量子調控，幫助量子開發者在藥物、材料等相關領域取得突破。
在HUAWEI CONNECT 2020上，華為發布HiQ 3.0量子計算模擬器及開發者工具，新增兩個核心模塊：量子組合優化求解器HiQ Optimizer 和張量網絡計算加速器HiQ Tensor，完善了HiQ系統功能，適配多個應用場景。
作為華為在量子計算基礎研究層面邁出的堅實一步，雲服務平臺基於華為雲提供的計算、網絡、存儲、安全等資源服務，賦能科研和教育，實現了在普通的計算機上進行量子計算，為開發者提供良好的編程體驗，推進合作夥伴在量子計算領域的探索和產業應用。
阿里巴巴：下先手棋，持續加碼
阿里的量子計算路線一方面是「死磕硬體」，建立實驗室進行以硬體為核心的全棧式研發，另一方面是構建生態，與產業鏈的上中下遊的合作夥伴探索落地應用。
2015年7月，阿里雲聯合中國科學院在上海成立「中國科學院-阿里巴巴量子計算實驗室」。該實驗室結合了阿里雲在經典計算算法、架構和雲計算方面的技術優勢，以及中科院在量子計算和模擬、量子人工智慧等方面的優勢，致力於研究量子計算在各個領域的應用，如人工智慧、電子商務和數據中心的安全性。
2017年3月，阿里雲公布了全球首個雲上量子加密通訊案例。5月，阿里宣布造出第一臺光量子計算機，實現了10量子比特。10月，阿里巴巴以實現量子計算的潛能為目標，組建達摩院量子實驗室，提供基於量子計算的解決方案，並支持電子商務到新材料模擬。
2018年2月，中科院宣布聯合阿里雲打造11量子比特超導量子計算的雲平臺，成為輔助算法和硬體設計的有力工具。5月，實驗室研製的量子電路模擬器「太章」在全球率先成功模擬了81比特40層的作為基準的隨機量子電路，此前同樣層數的模擬器只能處理49量子比特。
2019年9月，量子實驗室完成了第一個可控的量子比特的研發工作，該比特的設計、製備和測量全部是自主完成，這表明達摩院在超導量子晶片的研發上已經具備了全鏈路的能力。
阿里是中國第一個參與量子計算的科技企業，對量子計算越來越重視，達摩院將量子計算評選為2020年十大科技趨勢。2020年3月，阿里巴巴達摩院開啟南湖項目，總投資約200億元，主要研究方向包括量子計算。6月，阿里創新研究計劃AIR首次將量子計劃列入其中。
百度：搭建平臺，構建生態
百度在2018年3月宣布成立量子計算研究所，結合公司自身強大的基礎技術能力以及雲計算等核心業務，重點研究量子算法、量子AI應用以及量子架構，開發量子計算平臺並通過靈活高效的量子硬體接口與不同量子硬體系統進行對接，最終以雲計算的方式輸出量子計算的能力。此外，百度也將大力構建可持續發展的量子計算生態系統，為與學界和產業界賦能，助力開展量子計算軟體和信息技術應用業務研究。
2019年，百度發布雲上量子脈衝系統「量脈」，作為連接量子軟硬體的橋梁，適用於核磁共振量子計算、超導量子計算等平臺的量子邏輯門脈衝快速產生及優化。2020年5月，百度飛槳發布量子機器學習開發工具「量槳」，使百度飛槳成為了國內首個、也是目前唯一支持量子機器學習的深度學習平臺。
2020年9月，百度研究院量子計算研究所推出國內首個雲原生量子計算平臺「量易伏」，可用於編程、模擬和運行量子計算機，為量子基礎設施服務提供量子計算環境，與「量脈」和「量槳」共同形成百度量子平臺的主體，提供連接頂層解決方案和底層硬體基礎所需的大量軟體工具及接口。百度量子平臺願景是「人人皆可量子」，幫助每一個用戶建立作業系統，推動量子計算的發展，賦能科研、教育、工業和人工智慧行業。
注釋：