“九章”问世：量子计算探幽入微

向治霖

光量子干涉实物图：左下方为输入光学部分，右下方为锁相光路

佛家说理，讲求精微，“五蕴”依次是色、受、想、行、识，一个比一个精微。

科技的发展也是如此。下一步科技发展，绕不过量子了。在开发量子潜能的领域，中国与美国各有千秋。

分类来看，在量子通信领域，中国独步全球。2016年，“墨子号”量子科技实验卫星发射。2017年，量子通信“京沪干线”建成。发展至今，中国已推出实用化产品（量子加密通讯手机），主导了多个国际标准的制定。

但在量子计算领域，中国似乎仍在追赶。

在美国，科技巨頭IBM、谷歌、亚马逊等，早就有量子计算云服务投入商用。谷歌更是在2019年宣称实现了“量子霸权”—其研制的超导比特量子计算原型机“悬铃木”，在特定算法上显示出对经典计算机的碾压优势。

反观中国，在量子计算的实用化上，直到2020年才迈出第一步。

该年9月12日，中国初创科技公司“本源量子”，上线了中国首个量子计算云平台。其量子计算机名为“悟源”，核心硬件是6-Qubit夸父芯片。

接着在10月，全球量子计算技术发明专利的“百强”中，“本源量子”进入前十。这是中国的首次，它同时也是中国在前20中的独苗。进步是明显的，但差距也是明显的。

然而想不到，这一次的“超越”，来得这么快。

“100万亿倍”的速度

2020年12月4日，中国的一项科研成果发表在《科学》杂志，它被誉为量子计算优越性的“里程碑”—潘建伟、陆朝阳等组成的研究团队，构建了76个光子100个模式的量子计算原型机“九章”，实现了具有实用前景的“高斯玻色取样”任务的快速求解。

细节暂且不表，需要知道的是，在解决同一个算法任务时，“九章”和目前最强的超级计算机相比，速度要快了100万亿倍。这意味着，“九章”一分钟完成的任务，超级计算机需要一亿年。

即使和谷歌的“悬铃木”相比，以超级计算机为类比的中介，“九章”也快了近100亿倍。

光量子计算原型机“九章”亮相后，超导量子计算机的出台，大概也就不远了。由于其通用性，超导量子计算机正在开发应用。2020年8月，谷歌宣布了又一个重大进展—首次实现使用量子计算机对化学反应进行模拟。

IBM Q SystemOne量子计算机

光量子计算不依赖样本容量，这是它优于超导量子计算之处。

用计算机模拟微观世界，以研究其中的力学性质，这是量子计算机在最早设想时的目的之一。超导量子计算机显示出广阔的潜在应用，因而最受到科研重视。本源量子的“悟源”，同样是超导量子计算机，它拥有6个可利用的量子比特。

纵向对比，“悟源”可操纵的量子比特数，是IBM在2015年时的水平。但是，其对量子比特的操纵精确度，大大优于当时。可操纵的量子比特数，和操纵精确度，是该领域最重要的两个指标。

此次亮相的“九章”，走了一条大不相同的路。它进行的“高斯波色采样”实验，是另一个验证量子优越性的方案。

通过这个方案，研究团队实现了对76个光子在“计算”后的探测，状态空间超过了“悬铃木”，达到10的30次方。要知道，目前全世界的存储容量，也只是10的22次方。另外，光量子计算不依赖样本容量，这是它优于超导量子计算之处。光量子计算的成功，预示着无限可能。

“摩尔定律”或将失效，下一代算力的增长点，必须往微观世界里进一步找。

不过，它在目前还没有实用价值。光量子计算走向“通用”，还需要加入新的设计。有观点认为，它更可能有助于量子通讯领域的建设。当然，前沿科技最终的应用，常常是在意料之外。

何为“新量子革命”

量子计算虽然在起步阶段，但不至于“可望不可及”。量子计算的发展，其实比想象中快。量子科技从“冷”到“热”，最多也不过5年时间。

IBM等在2015年推出量子计算云服务时，知者寥寥。中国的量子通信网络，也遭遇过同样情形。虽然有“墨子号”“京沪干线”，企业也早在2017年推出量子通信手机，但市场毕竟是小众的。

然而，近两年来，量子科技领域成了香饽饽。从近年的动向看，美国推出了“量子网络战略构想”，中国高层组织集体学习量子科技，德国推出量子科技的实用化扶持计划……量子科技，突然成为热门竞技场。这是为什么？

量子力学虽然艰深，但它不是新事物了。早在1900年，因研究“黑体辐射”，量子理论随之萌芽。到20世纪上半叶，经由薛定谔、海森堡、爱因斯坦、波尔等一众大佬，量子力学的基础框架已被打好。

新一代人工智能系统AlphaFold能够预测蛋白质结构

遗憾的是，从那之后，量子力学的理论研究不再有重大进展。在对理论的修修补补上，科学界也莫衷一是。例如针对量子最奇妙的特性之一，由观测导致的所谓“波函数坍塌”现象，究竟采用哥本哈根诠释，还是多世界诠释，抑或是其他诠释，至今没有定论。

但在争论的同时，量子力学的实际应用，早就在世上得到推广了。理论上仍未完全确立，但实际应用已经硕果累累，这是独属于量子力学的景观。

最重要的应用，有激光、通信和半导体行业。其中，由半导体行业发展而来的互联网行业，现在已经是霸主般的存在，深刻地改变了人类社会。

而这一场改变，或由于此前被互联网“喧宾夺主”的缘故，现在方到算力和存储都爆发式增长的时代。而“摩尔定律”因芯片制程接近物理极限即将失效，真正的主角量子才越来越引起大家重视。

近些年有观点认为，应该把过去50年的技术改变归功于“量子革命”。我们对量子力学的应用，在过去是“知其然，不知其所以然”，量子力学的重要性，也因此被有意无意地忽略。

但是现在，“摩尔定律”或将失效，下一代算力的增长点，必须往微观世界里进一步找。这意味着，对量子的研究，不得不“知其所以然”。

因此，下一场科技变革，就被称为“新量子革命”。

接续解密人体密码

每一次科技革命，都会极大地改变生活方式。今天，“新量子革命”又会改变什么？

按照量子计算领域展望的未来，在今天看似庞大的互联网和海量数据，恐怕还处在初级状态。存储市场就是一例。目前全球生产的数据存储元件，远远跟不上数据爆发带来的需求。业内普遍预计，到了明年，存储厂商的供应，会缺货到一个可怖的状态。而这，还只是一个开始。

近年崛起的三大蓝海—5G、物联网和人工智能，无不在要求更多的数据、更大的存储。要知道，它们的发展也才刚刚起步。

很显然，数据与算力是捆绑一体的，要处理更多的数据，自然要求更强的算力。但如前文所述，芯片的工艺已经逼近了物理极限。

这还没完。物联网的建设，需要更小、更精确的传感器芯片。人工智能的发展，离不开新的算法设计……仅仅是满足“三大蓝海”的需求，量子计算就被寄予了足够多的期望。

2019年10月23日，谷歌CEO桑达尔·皮查伊在美国加州圣芭芭拉实验室的一台谷歌量子计算机旁

不过，更令人期待的，或许是量子计算机能够开发的新领域。

百年一见的病毒大流行，重新让人们意识到，日常的生活有多脆弱。虽说医学界付出了最大努力，新冠疫苗现已在多个国家获批上市，其研发的速度堪称奇迹了，但在全球惨重的伤亡下，它还是显得太慢、太少。

可以期待的是，药物的研发，正是量子计算机的用武之地。

2020年12月1日，开发了人工智能AlphaGo、横扫了顶尖围棋棋手的公司DeepMind，宣布了一个震惊生物界的消息：其研发的新一代人工智能系统AlphaFold，在国际蛋白质结构预测竞赛上，击败了其余的参赛选手。

据DeepMind消息，人工智能可以精确地基于氨基酸序列，预测蛋白质的3D结构。其准确性可以与使用冷冻电子显微镜（CryoEM）、核磁共振或X射線晶体学等实验技术解析的3D结构相媲美。

早在20世纪下半叶，对核酸和蛋白质的测序技术已经成熟。在当时，生物学家曾乐观地估计，关于人体的一切密码都将解开。然而，“结构生物学”成为瓶颈。对生物大分子的结构，以及与结构相关的性质研究，进入了半个世纪的摸索期。

如今，在算力和数据的引擎下，这个问题被“程序员”解决。与此同时，量子计算机对生物化学过程的模拟优势，再度为解开人体密码打开了一扇门。这一次，研究抵达了最小的粒子级别，接续半世纪来，因外部条件限制而中止的工作。

过去常有人说，在20世纪，人类可以探宇宙之际，察粒子之微，但对自己了解最少。对生物过程的研究，长期以来“盲人摸象”，因此，太多的疾病无法被攻克。

现在，序幕徐徐拉开了。