撰文 ｜ Philip Ball

翻译 ｜ 葛允诚

校译 ｜ 陈晓雪

 ●                　●                 　●

世界 “第一台量子计算机” 在2015年进入市场时，外界的反响显然是好坏参半。考虑到这台机器的标价高达1000万美元，人们对它的需求不旺盛就不足以为怪了。一些人指责加拿大波纳比（Burnaby）制造商D-Wave System，认为过度夸大其机器的能力，甚至连这个机器有没有用到量子力学原理也存在争议。

量子信息技术（Quantum Information Technologies, QIT）商业化的开端并不顺利，但这对一项新技术来说并非罕见。毕竟对于大多数人来说，第一辆汽车的价格也高得令人望而却步，并且在一开始被认为会危害健康和安全。甚至因为在未铺设的道路上行驶激起的巨大扬尘，汽车激起了公众的激烈反对，以至于当时的司机有时会携带枪支自我保护。至少目前为止，我们知道量子计算机——利用量子力学原理开发的信息处理新技术——是完全可行的。

“构建这样的机器，在物理学方面没有什么已知的阻碍，” 伦敦帝国理工学院教务长，物理学家伊恩·沃姆斯利（Ian Walmsley）说，“但为了让这些东西发挥作用，我们现在正在转向非常困难和极具挑战的工程学的工作。”

量子信息技术还远未迎来像亨利·福特或者比尔·盖茨这样的人物，（可以像当年的汽车或者个人电脑这样）把这一产业改造出既可靠好用、价格又合理的机器。“现在这个阶段，（量子计算的商业化）主要致力于工程技术的不断迭代进步，而更少依赖于概念性的突破。” 加州伯克利的量子计算公司里盖蒂计算（Rigetti Computing）的创始人兼首席执行官（CEO）乍得·里盖蒂（Chad Rigetti）说道。但商业化的进展已经十分迅速。“产业活动的加速，比我们（学术界）大多数人预期的更快、更突然。” 加州理工学院的量子理论家约翰·普雷斯基尔（John Preskill）说道。

图1 量子计算优势方案。加拿大公司D-Wave与谷歌的科学家合作展示了量子计算性能的优势。随着模拟规模和问题复杂度的增加，其速度可达到经典计算的300万倍。D-Wave的研究者们对D-Wave 2000量子比特的系统进行编程，以使用人工自旋对二维受挫量子磁体进行建模（左图）。图源：D-Wave Systems Inc

对量子计算行业未来的预测各不相同，但几乎所有观点都认为其规模将是巨大的。“我认为量子计算的市场到2025年前后能达到10亿美元，且可能在2030年前达到50-100亿美元。” 量子信息跟踪网站 “量子计算报告”（Quantum Computing Report）的运营者道格·芬克（Doug Finke）说。后者的价值相当于今天高性能计算市场的10%-20%。根据霍尼韦尔（Honeywell）的估计，未来30年量子计算的价值可能达到1万亿美元。

根据以上估计，量子计算的商业化能吸引到大量公共和私人的投资也就不足为奇了。美国政府准备投入约12亿美元到国家量子计划（National Quantum Initiative, NQI）项目中。该项目在2018年末正式启动，为学术界和私营部门的量子信息科学研发提供总体框架。英国国家量子技术计划（The UK’s National Quantum Technology Programme, NQTP）于2013年启动并承诺在10年内投入10亿英镑，目前该计划已进入第二阶段。来自中国科学技术大学的量子物理学家陆朝阳表示，尽管中国政府对量子信息很重视，但是之前流传的高达100亿美元左右政府投资规模的说法从未得到过官方证实，在很大程度上是媒体谣言。

对于私营部分，IT巨头如IBM、谷歌、惠普、霍尼韦尔和微软已经开始重金投资量子产业。最近的一份报告称，仅2021年，就有超过10亿美元的私人投资用于量子计算研究。2019年，谷歌的量子计算组声称他们的 “悬铃木”（Sycamore）——一个53量子比特的量子线路实验——已经实现了 “量子优越性”（也被称为 “量子霸权”），可以在实际时间尺度上进行超越任何经典设备的计算。2021年年中，霍尼韦尔宣布与量子软件开发者、英国的剑桥量子计算（Cambridge Quantum Computing）建立合作伙伴关系。他们合作组建的量子计算公司号称将提供 “世界上最高性能的量子计算机和最综合性的量子软件，包括第一个也是最先进的量子操作系统”。

IBM量子计算部门开发的设备已经通过基于云的服务供客户（目前超过 20 万个）使用。用户从学术研究者到学校企业，其中大部分都免费。“你必须让人们熟悉这些东西。” IBM位于纽约约克敦海茨的 T. J. Waston 研究中心的“首席量子专家”鲍勃·苏托尔（Bob Sutor）说。这些仪器目前主要放置在企业，但IBM已经开始准备把它们装在其他地方（包括德国的一个弗劳恩霍夫研究所和东京大学），然后授权客户独家使用。然而，苏托尔认为基于云的服务仍将是常态。

里盖蒂公司也推出了自己的云资源。“人们正在使用它来为金融、化学、物流、信号和图像处理等领域的问题开发算法，” 乍得·里盖蒂解释说。位于美国马里兰大学的初创公司IonQ也是如此。迄今为止，该公司已经为客户运行了大约20亿次任务。该公司已经生产出32个量子比特的设备，量子比特是在一个芯片大小的器件中、被控制在电磁阱中的纠缠离子。他们的装置在室温下工作，通过激光激发和探测离子的电子状态来输入和输出。该技术由马里兰大学的克里斯托弗·蒙罗（Christopher Monroe）及其同事开发。在筹集了8300万美元的投资资金后，IonQ 于10月开始在纽约证券交易所公开交易——这是第一家上市的纯量子计算公司——并迅速筹集了超过6亿美元的资金。

与此同时，D-Wave仍在生产一种在量子退火算法中使用超导量子比特的设备，通过这种算法，量子比特被集中起来，以类似于模拟退火的经典方法来寻找解决方案。该公司披露了一种名为Pegasus的新型量子芯片，该芯片将用于制造具有5000多个量子比特的设备，原定于2020年推出，但尚未实现。中国也有几家QIT初创企业，比如专门从事量子加密和安全的合肥国盾量子（QuantumCTek）。它是从中国科学技术大学潘建伟从事先驱性基础研究的实验室孵化出来的——但这些公司的私人投资情况尚不清楚。

即使量子信息技术行业如其倡导者所希望的那样发展，但对于这个仍在不断变化的领域，风险资本家大力支持某家特定企业的行为也可能存在风险。“可能会有一些赢家，但也会有很多输家，” 道格·芬克说，他的公司目前追踪了200多家量子技术初创企业，他预计绝大多数在10年内将不复存在，至少不复以目前的形式存在。他表示，“有些将倒闭，有些将被收购，有些将被合并。”

伊恩·沃姆斯利（他曾在 2018 年之前一直担任牛津大学 NQTP 量子网络信息技术中心的负责人）表示，目前还不清楚量子信息技术，尤其是量子计算最重要的技术平台将是什么。IBM 和谷歌押注在由超导设备制成的量子比特上，而霍尼韦尔则专注于离子阱技术。

微软正在采取一种被一些人视为高风险的方法，即 “拓扑量子计算”，其中量子比特是准电子——被称为马约拉纳零模态（Majorana zero modes）——受其基本拓扑性质的保护，不会发生可能导致计算脱轨的错误。为了研究这些难以捉摸的物体，微软已经与代尔夫特理工大学和尼尔斯玻尔研究所的实验室建立了研究合作关系。其他公司则瞄准光量子计算，包括牛津的初创公司奥卡计算（Orca computing，沃姆斯利为共同创始人）和加州的PsiQuantum。

“这些技术方法差异极大，追求特定技术的公司可能存在重大风险，” 鲍勃·苏托尔说，“所以我经常告诫投资者不要把投资集中在一家量子公司上。” 

图2 全球网络IBM的量子计算机——IBM量子系统一号（IBM Quantum System One）——已安装在北美、德国和日本。截止到2019 年，该公司在纽约建立了量子计算中心，让世界各地的用户都可以访问其先进的基于云的量子计算系统。图源：IBM

那么，谁是量子信息技术的第一批客户呢？目前金融、石油、能源、汽车和航空航天行业对此深感兴趣，例如埃克森美孚（Exxon）、戴姆勒（Daimler）和摩根大通（JP Morgan Chase）等公司都在使用IBM的高端量子计算机。IBM的新装置之一位于俄亥俄州的克利夫兰诊所（Cleveland Clinic），用于病原体研究。霍尼韦尔表示，其新公司技术的应用将服务于网络安全、药物发现和交付、材料科学、金融行业和所有主要工业市场的优化，以及自然语言处理和量子人工智能。

IonQ 的首席执行官兼总裁彼得·查普曼（Peter Chapman）表示，他通常只有在研究结果公布后才知道用户使用lonQ的云系统做了什么。例如，大众汽车就用它来解决装配线、交通路线和电动汽车充电站的布局等方面的优化问题。

确实，量子计算非常适合诸如从许多其他可能的解决方案中找到 “最佳” 解决方案等此类优化问题。例如，在管理供应链中，向具有不同要求、不同截止日期、在不同地点的客户交付商品或服务就面临这一问题。通常，解决此类挑战的经典算法都需要依次尝试每个选项: 这个数字会随着系统的规模呈指数增长。

此类问题在金融领域也很常见，比如计算衍生品的最佳定价或估计证券投资风险。“目前金融行业对量子计算的参与度不断提高。” 位于帕洛阿尔托的量子软件公司QC Ware的商务开发主管扬尼斯·耶姆弗罗斯（Yianni Gamvros）说。他的公司与高盛合作开发了一种用于蒙特卡罗模拟（Monte Carlo simulations）的量子算法，这是一种常见的优化程序，可以在当今 “含噪声”、容易出错的量子计算机上运行。他们声称，该算法将比经典算法快一百倍。IonQ 也曾在量子机器学习上与高盛有合作。耶姆弗罗斯表示，量子算法可能在包括欺诈检测和交易建议等金融领域有应用的可能，“许多大银行跃跃欲试。” 乍得·里盖蒂补充说。

不过，IBM的鲍勃·苏托尔强调，“直到现在，还没有出现比经典计算机更好地处理金融问题的量子计算机，所以你必须小心，不要推销让他们认为可以做得比现在更多的东西。” 他说，已经涉足量子计算的公司只是想在有可能很快实现的事情上抢占先机。

图3 超导优越性 左图:由高保真量子逻辑门组成的谷歌的53量子比特Sycamore芯片阵列。该公司目前正在使用这些工具进行基准测试。右图：一幅艺术家对安装在低温恒温器中的Sycamore处理器的描绘。图源：Google AI Quantum; Illustration ©2019: Forest Stearns DRAWEVERYWHERE/Google Quantum AI, Artist in Residence

即使是目前最强大的量子计算机，例如谷歌的Sycamore芯片或IBM最近宣布的127量子比特的Eagle线路，它们目前的模拟能力也难以大幅超越最简单的化学系统（例如小分子）。但人们希望最终利用它们来预测新材料和分子的特性，获得经典模拟无法比拟的精度。“我们预计制药和材料应用市场将在两到三年内起飞。” 耶姆弗罗斯说。但一些企业的研发部门已经在为知识产权和专利奠定基础，并开发必要的技术。与此同时，使用机器学习的量子人工智能，可能会在生物医学成像以及疾病的检测和诊断中得到应用。

量子信息技术的另一个发展领域是密码学。量子计算机的出现提供了破解标准加密方法的可能性，该方法通过电信网络（例如在线信用卡订单）进行安全数据传输，原理是基于大数分解的复杂度，而量子算法可以大幅加快该过程。不过，量子计算也为这个问题提供了解决方案。由于量子信息在被测量之前可能是不确定的，因此以这种形式编码的数据可以 “防篡改”。如果信息以纠缠的量子比特编码，例如沿光纤网络发送或向卫星广播光子的偏振态，窃听者就不可能在不被检测到的情况下拦截和读取信息。

量子密码学已经得到很好的证实并在长远距离上投入使用。例如，2007年，瑞士公司 ID Quantique 以这种方式对日内瓦地区选举的选票数据进行了加密，预示着该技术将在全球范围内得到更广泛的应用。该公司成立于2001年，计划将该技术应用在机密金融信息、政治信息领域以及在医疗数据和防御网络攻击领域。中国已经建成了从上海到北京的光纤 “量子互联网” 网络。2020年，由潘建伟在中国科学技术大学领导的团队通过卫星在中国境内1000公里的距离上广播量子加密数据。

总部位于都柏林的市场研究公司 Fact.MR 估计，未来十年量子密码市场将以30%的复合年增长率扩张。“从传输政府的机密数据到提供安全的银行和金融解决方案，量子密码被吹捧为加密和安全技术的未来。” 该公司的分析师表示，并补充说增长的限制来自安装沿途必要的基础设施和硬件，例如支持量子的卫星和信号增强器。

鲍勃·苏托尔相信，随着量子计算机变得越来越大、越来越好，量子计算机在今天的局限性将逐渐消失。IBM计划在2022年生产433量子比特的芯片，然后在2023年生产1121量子比特的Condor芯片。苏托尔预测，到2020年代末，量子纠错将取得一定的进展。不过，当今量子线路中最令人头疼的问题是: 量子物理学的一个基本特性意味着，错误不能像经典器件那样，通过保持每个量子比特的多个复制来简单地纠正。一些量子纠错方案似乎需要数百甚至数千个物理量子比特来产生一个容错的“逻辑”量子比特。

查普曼说，离子阱已经被证明比上面所描述的要好得多。他表示，lonQ最近的工作显示，量子纠错的物理与逻辑量子比特之比仅为13:1。他补充说，因为它们不需要笨重和昂贵的制冷设备，离子阱量子计算机也可以缩小规模，而且相对便宜。“归根结底，问题在于每量子比特的成本，” 他说，“我们的计划是大幅减少这类成本。我们认为量子计算机应该是机架式、低成本的设备，不需要任何种类的低温系统。”这将使它们适用于便携式的场景，例如在飞机上，也适用于那些不能承受将工作提交到云端队列带来的延迟或安全风险的公司。

图4 冷原子阱。IonQ的莎拉（Sarah Kreikemeier）调整光学组件。得益于在冷原子阱中的离子，他们成为了今年第一家上市的量子公司。Courtesy: Erin Scott/IonQ

但是，这种指数级的进步和兴趣能否在不产生过高预期的情况下持续下去？耶姆弗罗斯说：“我认为，基于政府资金的水平，以及硬件和软件初创企业的数量——可能超过150家并且还在不断增加，泡沫几乎是不可避免的。我们现在正处于快速增长阶段，但接下来肯定会是并购整合阶段。”

然而，伊恩·沃姆斯利希望，量子信息技术在实现和应用方面的多样性可以避免互联网泡沫。“重要的是要确保事情发展不会超前、过热并因此破坏机会，” 他说。“我们不应该期望这些机器明天就立刻能够供人们居家使用。”

鲍勃·苏托尔表示，为了避免这种错误的期望，IBM正在 “痛苦地公开我们的机器是什么以及它们是如何工作的”。此外，他表示，人们可以自己对它们进行测试。尽管如此，“媒体有很多炒作，因为他们大多数人不了解技术”，道格·芬克补充道。“量子计算行业的个人也贡献了不少（炒作）。试图获得资金的创业者可能会夸大其潜力。” 耶姆弗罗斯认为在量子计算软件方面还存在相当多的问题，“因为这些公司经常宣称开发了非常强大的量子算法，然而这些算法的有效性几乎完全没有被测试过或严格证明过。”

陆朝阳也同意以上看法，为了筹集风险资本，无论是在中国还是在全球范围内，产业界都可能夸大量子计算的潜力。“产业界的一个主要误导信息是，量子计算可以通过所谓 ‘并行计算’ 加速一切计算任务，” 他说，“这不是真的。到目前为止，真正可以从量子计算中受益的实际问题仍然非常有限，享受指数级加速的就更少了——其他的仅有更有限的加速。” 陆朝阳将一些来自量子计算初创公司的过度炒作与曾经困扰人工智能的炒作进行了比较，担忧量子计算会因此重蹈人工智能经历几次幻灭和被忽视的 “寒冬” 覆辙。

陆朝阳还担心，量子计算的潜力容易被大众扭曲。例如，在他看来，谷歌在超导体系和中国科学技术大学在光子体系所完成的量子计算优势，作为最先进的实验水平，在他看来并不是展示“量子计算机已经有多酷炫，而是恰恰相反：它们更多的是在学术意义上证明了量子计算的加速能力，因而量子计算还处于早期阶段”。他认为在未来5年左右的时间里，这些技术在很大程度上将作为科学家和工程师的研究工具。

但道格·芬克并不太担心量子信息技术泡沫破灭的预测。“虽然会有一些人因为他们的投资没有成功而失望，但我不相信会出现投资的全面崩盘，”他说。因为他认为在接下来的几年里将看到 “成功的消息陆续公布，一些机构将量子计算应用于现实世界的商业或科学应用”，这样的成功 “应该足以让私人和公共部门的投资流入”。

尽管存在炒作和幻灭的风险，但总体而言，陆朝阳对量子计算的未来持乐观态度，“我们才刚刚开始，（到目前为止）我们可能只发现了量子技术的冰山一角。现在阶段，即使是最聪明的人也不知道它将如何改变世界。”

或许在接下来的几年里，我们将看到一些成功的消息，以及量子计算在现实世界的领域应用。  

▲ 本文为 Physics World 专栏的第51篇文章。

 参考文献：（上下滑动可浏览）

https://physicsworld.com/a/setting-the-scene-for-a-quantum-marketplace-where-quantum-business-is-up-to-and-how-it-might-unfold/