量子计算：当前阶段仍属于热炒概念

一、量子计算为何可能会成为一个风口？

量子计算是利用量子力学原理进行计算的新型计算方式。与传统的经典计算机不同，量子计算机利用量子比特（qubits）进行信息处理，由于量子比特可以处于叠加态，这使得量子计算机在进行某些特定类型的计算（如整数分解、搜索未排序的数据库、模拟物质的量子行为等）时，相比传统计算机具有巨大的优势。

在经典计算中，数据的存储和处理基于比特，每个比特的取值范围是集合{0,1}。也就说一个寄存器内的存储的数据值只能是0和1。但是在我们了解波粒二象性以后，就可以把这个概念引申到计算机系统中。假如有一种比特能够同时具有1和0两种相互矛盾的信息，那么计算效率将会提升指数倍。来思考一个简单的案例，计算9+5=14这个简单的数学逻辑时，反馈到经典计算机上，是需要至少2个4比特的寄存器，并分别存储1001和0101这两个数据，然后令其累加，而因为计算结果是14（二进制表达1110）。在这次计算结束后，假如我想要计算10+5，此时在经典计算机的逻辑上，需要更新原有的2个寄存器的数值到1010和0101。虽然第二个寄存器中没有更新数据，但是逻辑上需要检查一遍寄存器的数值，检查这一便也会消耗时间和电力（当然在这个例子中，这个开销可以忽略）。然而，假设我们提及到的有一种比特，能够同时携带0和1两种信息，我们用Q表示。则计算9+5和10+5这两个数学运算时，2个寄存器中的值都QQQQ。即计算机在不进位扩张寄存器的情况下，QQQQ可以表达1-15共计16个数值，而在经典计算机中，寄存器的值与十进制数一一对应，我们必须检索和更新才可以进行下一步计算。我们假设的比特Q，就是量子比特，它同时可以同时携带1和0两种信息，所以，在计算机的角度上，同样规模的比特数，量子比特的高效性是指数级的。量子计算的发展可能引发一场计算革命，因为其在理论上的计算能力远超现有的经典计算机。量子计算可以在某些问题上提供指数级的加速，比如Shor的算法就可以在多项式时间内解决经典计算机需要指数时间才能解决的整数分解问题。如果量子计算的发展得以实现，那么它将可能改变我们处理复杂问题和大数据的方式，这将在科学、工程、金融等许多领域产生重大影响。
但是当前阶段，量子计算仍然处于理论研究阶段，其实际部署需要多个领域的技术高度融合，不仅是计算机领域，还包括包含环境工程，材料工程，物理学，数学等诸多高精技术产业。现在部署和提出的量子方法，从理论上验证了在某个领域拥有远超经典计算的潜能的表现力，但是本质上仍然停留在实验室阶段，离商业化仍然有一段不近的距离。代表性的例子就有量子机械学习，量子机械学习方法提供了比经典机器学习指数级以上的效率提升，然而企业实际部署或者实验室真正跑数据实验时，得到的结果不仅远低于预期值，甚至可能不如经典机械学习中的优秀算法来得是时效收益更高。

二、量子计算目前在各领域的应用

量子计算目前正处于初期的研发阶段，但其在多个领域的潜在应用前景引人注目。以下是几个例子（请注意是潜在应用例子，实际产业链中部署量子计算的商业结构有，但是非常少，主要停留在科研阶段，而商业化甚远）：

科学研究：物理学家和化学家可以使用量子计算机来模拟和研究复杂的量子系统，比如高温超导体和复杂的化学反应，这些在传统计算机上都是困难的。特别是基于机器学习的物理学，能够帮助物理学家更好的认知量子世界。
机器学习和人工智能：由于量子计算机的并行处理能力，它们可能能在某些类型的机器学习任务上超越经典计算机，例如优化和聚类。但是量子计算机并不是无条件比经典计算机快的，量子计算的快具有特异性，只在某个针对的特别领域具有极高的优势，但是目前仍然不具备能够像经典计算进行普适性运算的量子计算机。人民群众以及大型企业内部署人手一台量子计算机仍然需要十年以上的技术沉淀。
密码学和信息安全：Shor的算法能在量子计算机上破解大部分现有的公钥密码系统，这对信息安全产生了威胁，但同时也催生了量子密码学的发展，量子密码学理论上能提供无条件安全的通信。
药物发现与生物技术：量子计算机有可能模拟复杂的生物分子和化学反应，这对于药物发现和生物技术领域具有重大的潜在价值。例如，它们可以帮助研究人员更快地发现新药物，以及提高生物技术的效率和效果。
物理和材料科学：对于物理学家和材料科学家来说，量子计算机可能成为一种强大的工具，帮助他们模拟和理解复杂的量子系统，比如高温超导体、新型能源材料等。
金融和经济模型：在金融领域，量子计算机可能帮助解决一些复杂的优化问题，例如投资组合优化、风险管理和定价等。
气候科学：模拟全球气候系统需要大量的计算能力，而且还需要处理大量的数据。量子计算机的并行处理能力可能会使这种模拟变得更加高效，从而帮助我们更好地理解全球气候变化和制定相应的政策。
供应链和物流：在供应链和物流中，存在着许多复杂的优化问题，例如如何最有效地分配资源，或者如何规划最优的运输路线。这些问题在经典计算机上难以解决，但量子计算机可能会提供一种解决方案。
空间探索和天体物理：量子计算机可以模拟和分析复杂的天体现象，如黑洞、恒星内部的反应等。此外，量子通信技术也可能改进深空通信，为未来的空间探索提供支持。

接下来是一些真正部署量子计算商业化的企业信息，这些企业虽然提供了量子计算商业化，但是更多的是提供用户访问量子计算机的技术支持，而并不是部署量子计算应用产品。

IBM：IBM 是在量子计算领域早期的领跑者之一，他们开发了一系列的量子硬件，并通过云端提供了对这些硬件的访问。IBM 还提供了一个名为 Qiskit 的开源量子编程框架。
Google：Google 的量子计算项目也非常活跃，他们在 2019 年宣称达到了“量子优越性”。这意味着他们的量子计算机在特定任务上超越了最强的经典计算机。
Microsoft：Microsoft 正在开发一种名为 Station Q 的顶级量子比特技术。此外，他们还开发了一个量子编程语言 Q#，并提供了一个名为 - Azure Quantum 的量子计算云服务。
D-Wave Systems：这是一家加拿大公司，专注于开发量子退火技术，这是一种特殊的量子计算方法，特别适合解决优化问题。
Rigetti Computing：这是一家位于美国的初创公司，他们在开发自己的超导量子计算机，并提供了一个名为 Forest 的量子编程平台。
Volkswagen：德国汽车制造商大众汽车已经与量子计算公司D-Wave Systems合作，在量子计算机上进行交通流优化的研究。
JP Morgan Chase：这家金融机构正在与IBM合作，研究量子算法在金融模型和风险分析中的应用。
ExxonMobil：这家石油和天然气公司正在与IBM合作，研究量子计算在材料科学和优化问题中的应用，以提高其工业流程的效率。

三、量子计算面临的挑战

技术结构升级困难：构建和维护一个稳定的量子计算机极具挑战性。量子比特非常容易受到环境的影响而失去其量子性质，这被称为"量子退相干"。另外，目前的错误纠正技术还不够成熟，这对于量子计算机的可靠运行也是关键。
投资产出效益比：量子计算机的制造和维护成本非常高。一台量子计算机需要在极低的温度下运行，这需要大量的冷却设备，这使得量子计算机的成本远高于传统计算机。
对现代安全体系的冲击：尽管量子计算可能带来新的安全保障，但也可能破坏现有的安全框架。例如，Shor的算法可以在量子计算机上破解RSA等加密算法，这可能对现有的信息安全构成威胁。
量子计算机无疑具有巨大潜能去实现智能城市的高速技术融合。但是量子计算机巨大潜能也存在这对应的限制，限制主要如下：
量子纠缠：只有当量子比特互相纠缠时，才能拥有指数级算力。而任意一个量子比特的状态都需要与其他量子比特进行相互关联，为了在两个量子比特之间形成这样的联系，不困是光子、电子还是其他量子，都需要一个中间量子系统来直接或者间接帮助他们实现相互作用。从而在某个时刻与每个需要实现纠缠的量子比特相互作用。而在量子计算的实现中，这种长距离的相互作用会消耗计算的一些量子比特，有用量子比特会减少。为了消除这种开销，通用门集合中的一些双量子比特运算需要多次执行基本门操作，当量子比特和门运算受到限制时，这种开销尤其显著。
不可克隆定理：尽管可以将一组量子比特的状态转换到另一组量子比特，但是造成基本量子比特中的该信息删除。即，无法实现量子系统的复制，在存储器中生成和存储的中间状态或者部分结果的副本是我们想要的方式，可是由于这个原因导致无法实现中间数据的有效存储。量子算法需要一种能够访问存储存储的经典比特的方法，从而可以明确正在查询和加载到量子内存中的是哪一些比特。
噪音：与经典逻辑门一样，基本门运算无法消除输入信号和门运算过程的误码，这些误码会随着时间推移累加，进而影响计算的准确性。当误码足够多，会造成测量误差，甚至是退相干。
计算完成后，无法实际观察计算机的完整状态。正常情况下存在n个可能的输出且每个概率获得的概率是均等的。我们为了想要的输出可以人工干预这些状态的系数，使得我们测量结果的时候对想要的状态提取概率大大增加，但是这样做也会导致降低了量子运算的整体速度。
量子计算能力的提升：量子密码学需要大量的量子状态，当前的量子计算能力仍不够完善。对量子纠缠可持续性的研究，量子比特扩容的研究，量子算法的开发，相干性的维持等都需要持续的探索。
抗干扰性：量子密码学中的粒子是容易被干扰而脱离量子态的，因此需要提高对干扰的抵抗性。可以提高量子比特的鲁棒性和对环境的参数拥有更加精确控制技术仍然是一响悬而未决的挑战。
量子信道的安全：量子密码学中的信息是在量子信道上传输的，信道的安全性是量子密码学的重要前提。此外，QKD技术虽然能够允许通信双方发现通信是否被窃听，但是无法阻止窃听，无法阻止信息已经泄露的事实。因此，如果想要用绝对安全来形容QKD技术仍然是不恰当的，需要其他方式来实现更安全的量子通信。当窃听发生时，量子通信中断，攻击者无法观察到通信内容且通信双方可以清楚地知道通信有窃听发生，但是这个方案也存在弊端，当窃听发生频繁时，由于通信的频繁中断会导致通信效率极低。总之，对安全量子通信信道的研究仍然是一项巨大的课题。

虽然量子技术领域取得了很大进展，但量子比特数量有限的通用误差纠正量子计算机还远未实现。目前还不清楚量子计算机需要多少逻辑量子才能超越经典计算机，不同的算法根据特性的不同可能产生不同的比例，因此这为QML的实现增加了难度。量子机器学习实现的难度现在看来是非常大的状态准备问题，任意状态准备在离散门集合的量子比特数上是指数级的，为所有算法的性能提供了界限，并对算法初始化时的状态有限制。

四、量子计算的未来发展趋势

现阶段量子计算属于蓬勃发展的时代，而量子机器学习是未来发展的主要方向之一，是一个可以帮助我们提升计算力的技术，成为对这些海量数据集进行有效和有意义的分析的下一步。美国麻省理工学院（MIT）塞斯·罗伊德（Seth Lloyd）教授提出理论预言，利用量子系统在处理高维向量上的并行计算优势，可以为机器学习等经典技术带来指数量级的加速，将能远远超越现有经典计算机的运算速度。
虽然量子计算面临着许多挑战，但其发展的潜力使得许多科研机构和公司，包括Google、IBM、微软等，都在积极投入研发。未来，我们可能会看到以下几个发展趋势：
硬件的进步：随着科研的深入和技术的进步，我们可能会看到更稳定、更可靠、更大规模的量子计算机。
量子软件和算法的发展：目前，我们已经有了一些量子算法，如Shor的算法和Grover的算法。未来，我们可能会看到更多的量子算法的出现，以及更成熟的量子编程语言和工具的发展。
商业应用的实现：随着量子计算技术的成熟，我们可能会看到其在更多领域的实际应用，比如药物设计、物流优化、金融风险评估等。
总的来说，尽管量子计算面临着许多挑战，但其巨大的潜力使得它成为了科研和工业领域的一个重要方向。随着我们对量子世界的理解越来越深入，我们有理由相信，量子计算将在未来发挥越来越重要的作用。