2019年是量子计算占据新闻热点版面的一年，从1月份IBM公布全球首款商用量子计算原型机到9月份谷歌宣告在全球首次实现“量子霸权”。这一年在量子计算的历史上将具有里程碑的意义，因为它意味着量子计算的时代将会到来。量子计算离我们到底还有多远？实现大规模的商用还需要多长时间？当前的技术状态处在什么时代？3月28日，本源量子副总裁张辉博士与腾讯量子实验室郑亚锐以及清华大学终身副教授Kihwan Kim（金奇奂）同台开讲，为CCF YOCSEF（中国计算机学会青年计算机科技论坛）举办的“量子计算机离我们还有多远？”线上论坛依次奉献了精彩的专业见解。
张辉，中国科学技术大学博士。2003年毕业于中国科学技术大学，获得理学学士学位；2008年6月，获得中科院量子信息重点实验室博士学位，师承中国量子信息奠基人郭光灿院士。在校期间主要研究方向为低温半导体电子输运实验研究和双量子点中的量子信息理论研究。现任合肥本源量子计算科技有限责任公司副总裁，负责公司运营和企划工作。
在《量子计算机的发展概况与应用前景》报告中，张辉提到，量子计算机和经典计算机并不是水火不相容的关系，中国与美国在量子计算方面至少有4~5年的差距，但并不是“卡脖子”状态....
以下为报告实录。
量子计算机基本概况
量子力学已有100多年的历史，目前量子信息的技术已经非常多，包括原子能、激光、超导、晶体管、半导体等等，很多技术的应用都已经到了量子力学效应状态。
历史上量子革命有两次，第一次主要是宏观的量子行为，第二次主要是微观量子技术体系，我们目前的努力也是集中在微观体系。两次革命都是在说明量子不是非常神秘的东西，它是一门非常严谨的科学。量子计算是基于量子力学和计算机的交叉学科，是一个全新的学科。从19世纪80年代开始，欧美已经有科学家提出量子计算机的概念，经过几十年的发展已经有了一些算法，包括破解密码的算法，搜索的算法等等。这些理论构建起了整个量子计算的完备体系。到了21世纪，研究重点是把理论研究带出实验室，最近也可以看到非常多的现象级新闻，这些都是标志。
不可否认，量子计算还处在早期发展的阶段，类比经典计算机，今天的量子计算机还处在经典计算机的电子管时代，就连最底层的物理载体还没有完全形成。目前定义量子计算的5项指标，包括量子比特的初始化能力、扩展能力、可控能力、稳定能力和被测量能力，但目前为止人类还没能找到五项指标都具有优势的物理体系。量子计算也有非常多的体系，每一个体系都有它本身的优缺点，比如离子阱，优势是量子比特品质高，相干时间较长，量子比特制备和读出效率较高，缺点是储存少，消相干，可扩展性差，小型化难等等。注：相干时间指在量子效应保证的时间里，对其进行操作的时间，这个时间越长越好。在光学体系里面，其优势包括相干时间长，操纵手段简单，扩展性好。缺点是两个量子比特之间的逻辑门操作难。还有拓扑，它的优势包括，对环境干扰噪音、杂质有很大的抵抗能力，但它目前还停留在理论层面，无器件化实现。
在学术界和工业界，虽然多种方案研究都取得一定进展，但仍然没有实现技术路线收敛。目前进展最快、最好的技术是超导电路。
这有两个原因，第一个是人类很希望借助现在非常先进的技术促进发展，包括半导体集成、电路工艺和技术。第二个原因是它的优势是可扩展性非常强，固态器件、电学方向能够使未来的量子计算与经典的计算机相兼容、融合。谷歌、IBM、英特尔这些公司都把精力放在了超导或者半导体方向，国内的初创团队本源量子也是如此。
对比一下，经典计算机是编译在一个宏观的体系上，主要用高电压和低电压来表示0和1。量子计算机未来是编译在原子或者是电子这种微观的体系上，比如用电子来编译0和1，用上下电子自旋状态来表示0和1。
计算机的发展中，晶体管越做越小，已经把工艺推进到7nm、5nm，甚至有人说要做到3nm。直接面临的最困难问题是晶体管的尺寸越做越小，中间的阻隔变得越来越薄，已经做到5nm的时候，原子数只有几十个了，而达到3nm的话，仅有十几个。当到达如此微小尺度时，在微观体系下，电子会发生量子的隧穿效应，电子会来回乱跑，不能精确定义高低电压，不能精准表示0和1，这也就是通常说的摩尔定律碰到天花板的原因。很长一段时间里面，为了提升计算机的算力（晶体管尺寸越来越小），人类不断探索如何去加强这个阻隔防止电子遂穿，一种直接的方式是换材料，比如原来用“土”，现在换用“塑料”。但是到了微观体系，达到原子尺度级别，无论用什么材料，都无法阻止电子隧穿效应的发生。现在又有一批科学家站了出来，提出为什么我们要极力避免量子效应，而不就用量子效应来设计新的计算形式。
国内外量子计算机最新进展
量子计算机有两个最大的优势，第一个是可以为海量数据的并行计算（性能）带来指数级别的提升，这种强大的功能可以运用在包括大数据搜索和处理、金融分析、人工智能、密码解析等领域。第二个优势是量子计算的比特是编译在微观体系的电子、原子上，能天然地模拟分子原子的演进，这可以用来新材料的发现、生物医药的药物研制等方向。量子计算快速发展其实也就是最近两三年的时间，欧洲、亚洲、北美、澳洲的一些发达国家，几乎都会涉及到量子计算的方向，很多国家已经把量子计算的研究上升到了国家层面，比如美国已经把量子计算提升到阿波罗登月计划的高度，认为是它必须占领的下一个技术高地。
从企业的角度来看，比较大的IT公司，例如谷歌、IBM、微软、英特尔、以及国内的腾讯、阿里巴巴、百度、华为，几乎都涉及到量子计算，并且全球已经有上百家的量子计算创业公司，发展非常快速，也已经有非常好的成果展现。
量子计算机的组成架构可以和经典的电子计算机类比，量子芯片对应中央处理器，量子测控体系对应经典计算机的主板体系。和经典计算机一样，量子计算机也会有各种各样的软件，包括量子操作系统，包括底层的量子操作指令、汇编语言，以及未来开发的量子应用软件和算法。年初，IBM推出了20个比特的量子计算原型机，并且已经开始售卖。2019年年底，谷歌实现了“量子霸权”，仅仅只用了53位的量子芯片就解决了一个经典超级计算机需要10000万才能解开的数学问题。谷歌的量子霸权不亚于当年人工智能界的“阿尔法狗”，AI下围棋打败了所有人类，人类认识到机器学习的强大，把人工智能推向的高速发展的道路。专家们认为谷歌的量子霸权，完全有可能点燃量子计算热潮。专利方面也有很多进展，加拿大的D-Wave获批了300多项，IBM也有235项，微软有212项，本源量子作为中国唯一上榜企业有36项（时间截止至2019年10月）。从量子计算角度看，中国和美国至少还有4~5年的差距。但现状比经典计算机好了很多，至少不会被人“卡脖子”。量子计算机的商用预测大概会分三个阶段，当前第一阶段已经走完。在量子计算的原型机的开发这一水平上，谷歌提出的量子霸权是标志性事件。第二阶段是接下来的十年，重点是寻找专用级的芯片，用它来解决特定行业的问题。第三阶段，是再往后十几年的时间，目的是真正把通用量子计算机实现出来。波士顿咨询曾经预测，到2030年，保守估计市场需求有20多亿美金，乐观估计可以达到600亿美金，到2050年的时候可以达到2600~3000亿美金。
量子计算产业化应用
借鉴经典计算机发展经验，量子计算机的历史趋势会加速实现，在过去的一段时间里，已经有非常多的人投身产业和商业的应用，包括一些量子计算的产业联盟，例如IBM Q Network、本源量子计算产业联盟OQIA。产业联盟的意义是（量子计算机）需要和行业发生碰撞，从而找到具体行业存在的问题或者困难，然后用量子计算机来帮助解决。有了产业联盟，量子计算在近一两年的时间里发展非常快，有了许多实际探索的案例。例如量子计算和人工智能，它能够大幅地提升机器学习的效率，能够设计很多的算法解决实际问题。在智慧交通方向，理论上已经可以做路线最优化的算法研究。具体案例包括谷歌、D-wave和德国的大众。
2019年，他们实现了用量子计算的算法和交通数据控制了9辆车最优行走的案例。9辆车可能经典计算机也能解决，但是，这标志着一个验证，意味着量子计算可以用很简单的模型就能做到控制车。随着芯片的比特数量越来越多，它能控制的车的数量会非常容易达到指数级别增长。
量子计算+金融，也能够用来解决金融领域的困难和问题。摩根大通和IBM共同研究了派生定价，二次加速量子算法，很多的银行对这些算法也非常感兴趣，都在和量子计算公司来进行实际的合作。
量子计算和生物医药这个方向的结合也非常吸引人。在过去的一段时间里面，很多公司或者是机构已经与医药公司合作，已经产生了很多的算法，包括怎么模拟分子、原子。
但是目前受限于量子芯片的发展规模，只能模拟氢分子等最简单的分子结构，但随着芯片比特数的发展，未来一定会模拟到更大体积的分子。还有复杂药物的合成，量子计算的自然性非常适合用来模拟，可以缩短研发时间，能够带来很大的价值。
在航空航天领域，飞机气流的一些变化，用当前的经典计算机模拟非常困难。量子计算机则有非常多的优势。世界上的一些飞机制造商，或者是一些军工企业，都开始用量子计算的方式来进行飞机机翼设计、空气动力学等方面的模拟和研究。整个量子计算的产业链，包括上游、中游、下游，都会带动非常多的产业和企业发展。上游需要很多硅晶圆、靶材、耗材、特殊光刻胶，中游集聚了大量应用场景，包括人工智能、智慧交通，下游当然是C端，大规模商用到企业用户。
量子计算的研发就像是一座深不见底的山洞，我们并不知道山洞里面是价值连城的宝藏，亦或是洪水猛兽。但今天，当一群西方列强争相涌进，中国人没有理由犹豫不前。量子计算到底长什么样，它是一个什么样的形态，答案就在这座山洞中。我们坚信量子计算未来一定能进入人类的现实生活。 
