一文看懂量子計算:原理、應用、行業現狀

編者按：隨著傳統計算模式的增長正在趨近瓶頸，需要找到一個新的計算模式，來解決傳統計算無法解決的問題。這個新的計算模式，就是量子計算。由於量子計算的特性，「在不久的將來，量子計算可以改變世界」已經成為了共識。但它究竟是如何工作的呢？近日，CB Insight在博客上發表了一篇文章，詳細介紹了量子計算的原理、量子計算行業的情況、量子計算在各個行業的應用等等。文章原題為「What Is Quantum Computing?」文章由36氪編譯，希望能夠為你帶來啟發。

量子計算將顛覆大多數行業，從電信和網絡安全到先進位造、金融、醫藥等，但很少有人知道量子計算機實際上是如何工作的。

以氣候變化為例：由於氣候系統的複雜性、看似無窮無盡的數據，以及對當今計算能力越來越趨向於瓶頸，沒有一臺傳統的計算機(比如你的筆記本)能夠百分之百準確地模擬地球的氣候變化。

量子計算機是配備有先進處理能力的超級計算機。能夠將大量的氣候變量包括在內，創建數據驅動的模型，來幫助預測天氣模式並為自然災害做好準備。

除了氣候模擬，這些先進的計算系統可以在最大、最複雜的數據集上進行超快速的計算。無疑，這項技術正在引起媒體的關注。

但它究竟是如何工作的呢？

什麼是量子計算？

量子計算機可以比傳統計算機更有效地處理大量複雜的數據集。

他們利用量子力學的基本原理來加速解決複雜計算的過程。這些計算通常包含看似無限數量的變量，潛在的應用，跨越了從基因組學到金融的各個行業。

量子計算機通過破解密碼和加密電子通信的能力，已經在重塑網絡安全的方方面面。

科技領域的一些最大參與者——包括谷歌、微軟、英特爾、IBM和阿里巴巴——正在探索量子計算，以提高網絡安全等更多方面的能力，這表明下一場大型計算競賽已經開始。

IBM的Q機器。

至少從2009年起，谷歌就一直在探索將量子計算用於超高速網際網路搜索，但誰將成為新興商業量子計算行業的領導者，仍有待觀察。

在這篇文章中，我們將更深入地探討量子計算是什麼，與這項技術相關的好處，它的應用，以及值得關注的行業參與者。

目錄如下：

不斷變化的計算環境

量子計算的類型

量子計算產業景觀

跨行業的量子計算應用

• 衛生保健

• 金融服務

• 網絡安全

• 農業

• 雲計算

• 量子人工智慧

我們離量子霸權有多近？

不斷變化的計算環境

在我們能夠理解量子計算及其應用之前，我們必須看看它的前身——傳統計算(基於電晶體的計算)——是如何達到極限的。

注意，存儲在電晶體上的經典比特，是傳統計算機中信息處理的基本單位。

它們基本上是嵌入在微晶片中的電子開關，在0或1之間交替，以處理信息。 晶片上的電晶體越多，晶片處理電信號的速度就越快，計算機就會變得越好。

超越摩爾定律的計算

1965年，英特爾聯合創始人戈登·摩爾（Gordon Moore）觀察到，微晶片上每平方英寸的電晶體數量每年會翻一番，同時成本卻減少了一半(自1958年發明電晶體以來)。 這個觀察結果被稱為摩爾定律。

摩爾定律意義重大，因為它意味著隨著時間的推移，計算機會變得越來越小、計算能力越來越強、計算速度越來越快。

然而，摩爾定律正在慢下來(有些人說停止了) ，傳統計算機沒有以過去那樣的速度進步。

不出所料，英特爾在過去50多年裡一直依靠摩爾定律來推動晶片創新。現在，英特爾和其他計算機製造巨頭已經暗示，基於電晶體的計算正在接近一堵牆。

在2020年代的某個時候，如果我們想繼續從計算能力的指數增長中獲益，我們必須找到一種完全不同的信息處理方式。

進入量子計算。

量子計算的興起

量子計算機可以提供巨大的效率優勢，來解決困擾當今計算機的某些類型的計算的問題，即使摩爾定律將無限期地繼續下去，量子計算機也將繼續困擾它們。

首先，想像一下電話簿，然後想像你有一個特定的號碼可以在電話簿中查找。傳統的計算機會搜索電話簿的每一行，直到找到並返回匹配結果。

理論上，量子計算機可以即時搜索整個電話簿，同時評估每一行，並比經典計算機更快地返回結果。

這些問題需要變量和解決方案的最佳組合，通常被稱為優化問題。它們是世界上最複雜的問題，有可能改變遊戲規則。

想像一下，你正在建造世界上最高的摩天大樓，你需要做建築設備、原材料、勞動力以及合規要求的預算。

你需要解決的問題是如何確定設備、材料和勞動力等的最佳組合。讓你的投資回報率最大化。

量子計算可以幫助將所有這些變量考慮在內，以幫助我們最有效地規劃大規模項目。

各個行業都面臨優化問題，包括軟體設計、物流、金融、網絡搜索、基因組學等等。

雖然這些行業中最棘手的優化問題難倒了經典計算機，但量子機器非常適合解決這些問題。

量子計算機與傳統計算機的不同之處在於，傳統計算機的改進主要依賴於構成電晶體和微晶片的材料的進步。

量子計算機不使用電晶體(或經典比特)。相反，它們使用使用量子比特。

量子比特是量子計算機中處理信息的基本單位。

量子位可以是0到1之間的任意值，或者同時具有這兩個值的屬性。現在，執行計算的可能性要多得多。

此外，量子計算機依賴於自然發生的量子力學現象，或者兩種重要的物質狀態，即疊加和糾纏。這些物質狀態，當被用於計算目的時，可以加速我們進行巨大計算的能力。

目前，最先進的量子計算晶片，由總部位於伯克利的初創公司 Rigetti Computing 開發，可以使用多達19個量子比特，該公司宣布，到2019年底製造一個128個量子比特的晶片。

但至少從20世紀90年代後期開始，建造功能最強大、量子比特最多的量子計算機的競賽就已經開始了。

1998年，英國牛津大學的研究人員宣布，他們利用兩個量子比特計算信息的能力取得了突破性進展。

 快進到2017年，IBM證明了在50個量子比特上計算的能力。

量子計算能力在20年內增長了25倍，與今天的發展速度相比，這似乎是一個緩慢的開始。

2018年，谷歌展示了用72個量子比特信息處理。8月，Rigetti Computing宣布了製作128量子比特量子晶片的計劃。

投資公司Draper Fisher Jurvetson的常務董事史蒂夫·尤瑞森（Steve Jurvetson）是量子計算公司D-Wave Systems的投資者，他將量子計算機容量增加的現象稱為「羅斯定律」（Rose’s Law）。

量子計算中的羅斯定律與半導體處理器開發中的摩爾定律相似。簡而言之，量子計算機的發展速度已經變得非常非常快。

量子計算的類型

量子計算主要有三種類型。 每種類型的不同之處在於所需的處理能力(量子比特)的數量，可能的應用數量，以及實現商業可行性所需的時間。

量子退火

量子退火是解決優化問題的最佳選擇。

換句話說，研究人員正試圖在許多可能的變量組合中找到最佳(最有效)的可能配置。

例如，大眾汽車最近進行了一項量子實驗，以優化北京擁擠的交通流量。 這項實驗是與谷歌和D-Wave Systems合作進行的。

大眾汽車表示，這個算法可以通過為每輛車選擇理想的路徑，來成功減緩交通壓力。

想像一下在全球範圍內應用這個實驗成果，基於航線、機場時間表、天氣數據、燃料成本和乘客信息優化航班運營，對每個人來說，都能獲得最具成本效益的旅行和物流解決方案。

傳統的計算機需要數千年才能計算出這種問題的最佳解決方案。理論上，隨著每臺量子計算機的量子比特數量增加，量子計算機可以在幾個小時或更短的時間內完成這個過程。

飛機機翼的氣流建模

量子退火適用於一系列的工業問題。 例如，2015年，以開發軍用和商用飛機而聞名的全球航空航天和國防公司空中巴士在其英國紐波特工廠建立了一個量子計算部門。

這家公司正在探索將量子退火用於數字建模和材料科學。

目前，工程師們需要花費數年時間來模擬飛機機翼上空的空氣流動過程，而量子計算機只需要幾個小時來模擬機翼上空以各種角度和速度流動的每一個空氣原子，就可以確定最佳或最有效的機翼設計。

量子退火是量子計算中功能最弱、應用範圍最窄的一種形式。

事實上，專家們一致認為，今天的超級計算機可以解決一些優化問題，就像今天的量子退火計算機一樣。

量子模擬

量子模擬探索量子物理學中超出傳統計算系統能力的特定問題。模擬複雜的量子現象可能是量子計算的重要應用之一。

一個特別有希望的領域，是模擬化學刺激對大量亞原子粒子的影響，稱為量子化學。

未摺疊的與摺疊的蛋白質結構

特別是，量子模擬器可以用來模擬蛋白質摺疊，這是生物化學中最棘手的問題之一。

錯誤摺疊的蛋白質會導致像阿爾茨海默氏症和帕金森氏症這樣的疾病，測試新療法的研究人員必須通過使用隨機計算機模型來了解哪些藥物會引起每種蛋白質的反應。

據說，如果一種蛋白質要通過順序取樣所有可能的藥物誘導效應而找到正確的摺疊結構，它需要比宇宙年齡更長的時間才能找到其正確的自然狀態。

繪製一個真實的蛋白質摺疊序列，將是一個重大的科學和醫療保健突破，可以拯救生命。

量子計算機可以幫助計算大量可能的蛋白質摺疊序列，以製造更有效的藥物。 在未來，量子模擬將通過解釋每一種可能的蛋白質-藥物組合，使快速設計藥物測試成為可能。

通用量子計算

通用量子計算機是最強大、最通用的，但也是最難製造的。一臺真正通用的量子計算機可能會使用超過10萬個量子比特，一些人估計會達到100萬個量子比特。請記住，今天，我們能做到的最多的量子比特甚至不到128個。

通用量子計算機背後的基本思想是，你可以指導機器進行任何複雜的計算，並快速得到解決方案。這包括求解上述的退火方程，模擬量子現象，等等。

Rigetti的128量子比特的量子晶片

多年來，研究人員一直在設計只能在通用量子計算機上使用的算法。最著名的算法是Shor的分解數字算法(用於高級代碼破解) ，以及Grover的快速搜索非結構化和海量數據集的算法(用於高級網際網路搜索等)。

至少有50種其他獨特的算法已經開發出來，可以在通用量子計算機上運行。

在遙遠的未來，通用量子計算機可以徹底改變人工智慧領域。量子人工智慧可以實現比傳統計算機更快的機器學習。

最近的研究已經產生了可以作為量子機器學習基石的算法，但是對於我們來說，完全實現量子人工智慧的硬體和軟體仍然像一般的量子計算機本身一樣難以捉摸。

量子計算產業景觀

業內只有少數公司能夠籌集到至少5000萬美元(籌集到1億美元以上的公司則更少) ，這表明，儘管存在大肆宣傳，量子計算機在硬體和軟體方面的商業應用目前還處於萌芽狀態。

D-Wave是資金最充足的量子計算創業公司，迄今籌集了2.1億美元，緊隨其後的是Rigetti Computing (1.19億美元)、 Silicon Quantum Computing (6600萬美元)和 Cambridge Quantum Computing (5000萬美元)。

值得注意的是，自2013年以來，與這四家公司的交易佔整個行業融資總額的70% 。 此外，與量子計算創業公司的交易總額在2018年達到了歷史最高水平。

在過去的6年裡，交易總額增長了200%以上，從2013年的7起增長到2018年的24起。在2018年的頂級交易中，Rigetti Computing在8月份籌集了5000萬美元的C系列。

2017年，對量子計算創業公司的投資總額達到了歷史新高，僅14筆交易就投資了2億多美元。值得注意的是，2017年有五家初創公司籌集了超過2000萬美元的資金，包括：Silicon Quantum Computing、 Rigetti、1QBit、 IonQ 和 D-Wave。

誰在投資量子計算？

隨著整個行業領域的利益增加，支持這些公司發展的整體生態系統也在增長。主流風險投資家和大公司已經開始在初創量子計算公司身上下注。

谷歌風投(Google Ventures)和亞馬遜等公司都投資了IonQ，這家公司正在開發通用量子計算機，以應對廣泛的應用。

這個領域中著名的風投公司包括紅杉資本，投資了量子計算硬體公司Quantum Circuits。 安德森·霍羅威茨公司(A16Z)已經投資了Rigetti Computing；Draper Fisher Jurvetson已經參與到了對D-Wave的多輪投資。

2018年2月，隨著韓國移動電信運營商SK Telecom加入「遊戲」，量子計算在通信安全方面的關注也得到了提升，幾個月後，德國的Deutsche Telekom也加入了進來。

這兩家電信公司在6500萬美元的投資中，購買ID Quantique的多數股權和少數股權。ID Quantique 提供基於量子技術的多協議網絡加密，以確保通信安全。

一些世界上最大的公司也在公司內部啟動了量子計算項目。

在谷歌量子人工智慧實驗室中，運行著一臺D-Wave的量子計算機。這個實驗室位於加利福尼亞州山景城的NASA的Ames研究中心，由NASA和大學空間研究協會主持。

2015年7月，阿里巴巴的阿里雲部門和中國科學院在上海建立了一個名為阿里巴巴量子計算實驗室的研究機構。 這家實驗室研究電子商務和數據中心的量子安全技術。

2019年1月，IBM在CES上推出了第一臺商用量子計算機。IBM的Q System One使用20個量子比特，既有傳統計算機的組件，也有量子計算機的組件。

這家公司在聲明中清楚地表明，商用量子計算機要打敗今天的傳統計算機還需要時間：

「IBM Q系統旨在有朝一日解決目前被認為過於複雜和指數級的問題，而傳統系統無法處理這些問題。」

包括惠普、英特爾和微軟在內的一系列其他科技公司也在部署量子計算。

一些國防承包商和諮詢公司也開始研究量子計算機，包括：Booz Allen Hamilton、Lockheed Martin、Raytheon等等。

除了公司投資，歐盟、美國、澳大利亞和中國也在支持旨在建造量子計算機的項目。

2016年，中國發射了世界上第一顆量子衛星，以尋求更安全的通信。

跨行業的量子計算應用

隨著量子計算資源成本的下降，更多的行業參與者將會出現。

隨著越來越多的玩家深入到這個行業，量子計算將會在各個行業中有越來越多的應用，特別是那些傳統計算機被證明效率低下的一些情況下。

我們已經開始看到它在不同行業的影響。

「我們正處於量子計算時代的黎明。我們相信，我們正處在提供傳統計算無法提供的功能的轉折點。幾乎在所有學科中，你都會看到量子計算機產生了這種影響。」

——維恩·布朗內爾（Vern Brownell），D-Wave Systems的執行長

從醫療保健到農業，以下幾個行業將受益於量子計算的潛力。

醫療保健

量子計算機可以幫助加快比較不同藥物對一系列疾病的相互作用和影響的過程，以確定最佳藥物。

此外，量子計算還可以帶來真正的個性化醫療，利用基因組學的先進技術為每個病人量身定製治療計劃。

DNA雙螺旋結構

基因組測序產生了大量的數據，一個人整個DNA鍊表達需要大量的計算能力和存儲容量。一些公司正在迅速降低人類基因組測序所需的成本和資源。

從理論上來說，量子計算機將使基因組測序更加高效，更容易在全球範圍內擴展。

量子計算機可以同時收集和整理所有可能的基因變異，並立即找到所有的核苷酸對，使整個基因組測序過程呈指數級縮短。

快速量子基因組測序，可以讓我們將全世界的DNA匯集到一個廣泛的人口健康資料庫中。

利用量子計算機，我們還能夠合成世界 DNA 數據中的模式，以便在更深層次上了解我們的基因組成，並有可能發現以前未知的疾病模式。

金融服務

金融分析師通常依賴由市場和投資組合表現的概率和假設組成的算法。量子計算可以幫助消除數據盲點，防止毫無根據的金融假設造成損失。

具體來說，量子計算影響金融服務行業的方式是解決複雜的優化問題，如投資組合風險優化和欺詐檢測。

量子計算可以用來更好地確定有吸引力的投資組合，因為有成千上萬的資產具有相互關聯的依賴性，並且可以更有效地識別關鍵的欺詐模式。

蒙特卡洛模擬

金融量子計算機帶來的另一個變化，涉及運行業內通常稱為蒙特卡洛模擬(Monte Carlo Simulation)的東西，這是一種概率模擬，用於了解風險和不確定性對金融預測模型的影響。

傳統計算機一次只能搜索一個文件或運行一個投資組合的蒙特卡羅模擬，量子計算機可以並行執行這些操作，並更有效地優化交易。

網絡安全

量子計算機可以用來破解我們今天用來保護敏感數據和電子通信安全的密碼。

然而，量子計算機也可以用來保護數據免受量子黑客攻擊，這需要一種被稱為量子加密的技術。

中國的墨子量子衛星

量子加密是一種將糾纏光子(entangled photons)通過量子密鑰分配(QKD)進行遠距離傳輸的想法，目的是保護敏感的通信。

最重要的一點是，如果量子加密通信被人截獲，加密方案將立即顯示中斷跡象，並顯示通信不安全。這依賴於測量量子系統的行為會破壞系統的原理。這被稱為「測量效應」。

農業

量子計算機可以幫助我們更有效地製造肥料。

幾乎所有有助於養活我們的肥料都是由氨製成的。更有效地生產氨(或替代物)的能力意味著更便宜、更低能耗的肥料。更容易獲得更好的肥料將有利於環境，並有助於養活地球上不斷增長的人口。

但是，在改進位造或替代氨的工藝方面進展甚微，因為可能的催化劑組合數量是無限的。

從本質上講，如果沒有1900年代被稱為Haber-Bosch Process的工業技術，我們無法人工模擬這一過程。 這個過程需要極高的熱量和壓力將氮、氫和鐵轉化成氨。

氨=氮和氫

用今天的超級計算機進行數位化測試，找出合適的催化劑組合來製造氨需要幾個世紀的時間。

量子計算機將能夠快速分析化學催化過程，並提出最佳的催化劑組合來產生氨。

此外，我們知道植物根部的一種微小細菌，每天都用一種叫做固氮酶的特殊分子，以非常低的能量成本完成同樣的過程。這種分子超出了我們最大的超級計算機的模擬能力，但是量子計算機可以做到。

注意，生產高能效肥料只是我們能夠通過精確模擬分子行為來解決大問題的許多方法之一。 類似的問題還存在於氣候變化、醫療保健、材料科學、能源等領域。

雲計算

量子云計算正在成為行業中一個很有前景的領域。 量子云平臺可以簡化編程，並提供對量子計算機的低成本訪問。

QC Ware公司是一家早期創業公司，正在開發基於雲的量子計算平臺。QC Ware的投資者包括空中巴士和高盛等公司。

包括IBM、谷歌和阿里巴巴在內的大公司也在部署量子云計算項目。

其他

請記住，量子計算機擅長尋找具有無限數量變量的問題的最佳解決方案，保護敏感數據和通信，並精確模擬量子現象和分子行為。解決這些問題是量子計算幾乎所有商業應用的核心。

值得注意的是，量子計算機也可能是通過安全的軟體開發操作來保護我們的數字未來的關鍵。

我們越來越依賴軟體來駕駛汽車、駕駛飛機、提供醫療保健、做出財務決策等等。

量子計算機可以快速評估代碼庫的每一個可能的場景和條件，以便在出現問題之前發現缺陷。

捕捉這些關鍵活動背後的代碼缺陷可能很快就意味著許多人的生死存亡。

每一個材料科學問題都可以用量子計算機更容易地解決。量子計算機可以應用於任何目的的幾乎任何材料的設計。

可能的範圍包括運輸、建築、傳感器、國防、醫療設備等等。這些工業中的材料最終由分子和原子組成，它們的性質和相互作用基本上都屬於量子力學的範疇。

量子人工智慧

在遙遠的未來，量子計算機可以用來加速人工智慧領域。

量子機器學習可以幫助人工智慧以類似人類的方式更有效地執行複雜的任務。例如，使人形機器人能夠在不可預知的情況下實時做出優化決策。

在量子計算機上訓練人工智慧可以提高計算機視覺、模式識別、語音識別、機器翻譯的性能等等。

量子人工智慧仍然是一個年輕的、未經證實的行業。然而，一些初創公司已經開始推進這一領域的研究和開發，包括：zapata computing、Xanadu和Qindom。

我們離量子霸權有多近？

量子計算機的優勢，在於它能夠解決傳統計算機實際上無法解決的問題。理想的量子計算機會是一個普遍適用的計算機，並優於傳統計算機。

公司和政府都在研發量子計算機，實現量子霸權。例如，2018年3月，谷歌聲稱其72量子比特晶片比傳統機器更快地解決了一個精心挑選的問題。

宣布後不久，阿里巴巴的研究人員宣布他們已經用傳統系統解決了同樣的問題。這種隔空交流強調了世界上最強大的公司競相主導量子霸權的真實性。

現在，包括D-Wave Systems、阿里巴巴、IBM和Rigetti Quantum Computing等公司生產的最強大的量子計算機，是一種混合傳統和量子的產品。

也就是說，它們提供了一個強大的傳統系統的混合體，由令人印象深刻的量子能力推動。

然而，這個行業正在快速發展。 專家們一致認為，到2030年，我們可以看到量子計算機超越傳統計算機。

在量子計算實現其潛力之前，必須要克服重大的技術障礙。這將需要開發更穩定的硬體、用於軟體開發的商業平臺，以及開發用於分配和訪問量子計算資源的雲計算能力。

原文連結：https://www.cbinsights.com/research/report/quantum-computing/

拓展閱讀：

新科技快速指南系列之「量子計算」：歷史、現在與未來

編譯組出品。編輯：郝鵬程