一文看懂量子计算：原理、应用、行业现状

编者按：随着传统计算模式的增长正在趋近瓶颈，需要找到一个新的计算模式，来解决传统计算无法解决的问题。这个新的计算模式，就是量子计算。由于量子计算的特性，“在不久的将来，量子计算可以改变世界”已经成为了共识。但它究竟是如何工作的呢？近日，CB Insight在博客上发表了一篇文章，详细介绍了量子计算的原理、量子计算行业的情况、量子计算在各个行业的应用等等。文章原题为“What Is Quantum Computing?”文章由编译，希望能够为你带来启发。

量子计算将颠覆大多数行业，从电信和网络安全到先进制造、金融、医药等，但很少有人知道量子计算机实际上是如何工作的。

以气候变化为例：由于气候系统的复杂性、看似无穷无尽的数据，以及对当今计算能力越来越趋向于瓶颈，没有一台传统的计算机(比如你的笔记本)能够百分之百准确地模拟地球的气候变化。

量子计算机是配备有先进处理能力的超级计算机。能够将大量的气候变量包括在内，创建数据驱动的模型，来帮助预测天气模式并为自然灾害做好准备。

除了气候模拟，这些先进的计算系统可以在最大、最复杂的数据集上进行超快速的计算。无疑，这项技术正在引起媒体的关注。

但它究竟是如何工作的呢？

什么是量子计算？

量子计算机可以比传统计算机更有效地处理大量复杂的数据集。

他们利用量子力学的基本原理来加速解决复杂计算的过程。这些计算通常包含看似无限数量的变量，潜在的应用，跨越了从基因组学到金融的各个行业。

量子计算机通过破解密码和加密电子通信的能力，已经在重塑网络安全的方方面面。

科技领域的一些最大参与者——包括谷歌、微软、英特尔、IBM和阿里巴巴——正在探索量子计算，以提高网络安全等更多方面的能力，这表明下一场大型计算竞赛已经开始。

IBM的Q机器。

至少从2009年起，谷歌就一直在探索将量子计算用于超高速互联网搜索，但谁将成为新兴商业量子计算行业的领导者，仍有待观察。

在这篇文章中，我们将更深入地探讨量子计算是什么，与这项技术相关的好处，它的应用，以及值得关注的行业参与者。

目录如下：

不断变化的计算环境

量子计算的类型

量子计算产业景观

跨行业的量子计算应用

我们离量子霸权有多近？

不断变化的计算环境

在我们能够理解量子计算及其应用之前，我们必须看看它的前身——传统计算(基于晶体管的计算)——是如何达到极限的。

注意，存储在晶体管上的经典比特，是传统计算机中信息处理的基本单位。

它们基本上是嵌入在微芯片中的电子开关，在0或1之间交替，以处理信息。 芯片上的晶体管越多，芯片处理电信号的速度就越快，计算机就会变得越好。

超越摩尔定律的计算

1965年，英特尔联合创始人戈登·摩尔（Gordon Moore）观察到，微芯片上每平方英寸的晶体管数量每年会翻一番，同时成本却减少了一半(自1958年发明晶体管以来)。 这个观察结果被称为摩尔定律。

摩尔定律意义重大，因为它意味着随着时间的推移，计算机会变得越来越小、计算能力越来越强、计算速度越来越快。

然而，摩尔定律正在慢下来(有些人说停止了) ，传统计算机没有以过去那样的速度进步。

不出所料，英特尔在过去50多年里一直依靠摩尔定律来推动芯片创新。现在，英特尔和其他计算机制造巨头已经暗示，基于晶体管的计算正在接近一堵墙。

在2020年代的某个时候，如果我们想继续从计算能力的指数增长中获益，我们必须找到一种完全不同的信息处理方式。

进入量子计算。

量子计算的兴起

量子计算机可以提供巨大的效率优势，来解决困扰当今计算机的某些类型的计算的问题，即使摩尔定律将无限期地继续下去，量子计算机也将继续困扰它们。

首先，想象一下电话簿，然后想象你有一个特定的号码可以在电话簿中查找。传统的计算机会搜索电话簿的每一行，直到找到并返回匹配结果。

理论上，量子计算机可以即时搜索整个电话簿，同时评估每一行，并比经典计算机更快地返回结果。

这些问题需要变量和解决方案的最佳组合，通常被称为优化问题。它们是世界上最复杂的问题，有可能改变游戏规则。

想象一下，你正在建造世界上最高的摩天大楼，你需要做建筑设备、原材料、劳动力以及合规要求的预算。

你需要解决的问题是如何确定设备、材料和劳动力等的最佳组合。让你的投资回报率最大化。

量子计算可以帮助将所有这些变量考虑在内，以帮助我们最有效地规划大规模项目。

各个行业都面临优化问题，包括软件设计、物流、金融、网络搜索、基因组学等等。

虽然这些行业中最棘手的优化问题难倒了经典计算机，但量子机器非常适合解决这些问题。

量子计算机与传统计算机的不同之处在于，传统计算机的改进主要依赖于构成晶体管和微芯片的材料的进步。

量子计算机不使用晶体管(或经典比特)。相反，它们使用使用量子比特。

量子比特是量子计算机中处理信息的基本单位。

量子位可以是0到1之间的任意值，或者同时具有这两个值的属性。现在，执行计算的可能性要多得多。

此外，量子计算机依赖于自然发生的量子力学现象，或者两种重要的物质状态，即叠加和纠缠。这些物质状态，当被用于计算目的时，可以加速我们进行巨大计算的能力。

目前，最先进的量子计算芯片，由总部位于伯克利的初创公司 Rigetti Computing 开发，可以使用多达19个量子比特，该公司宣布，到2019年底制造一个128个量子比特的芯片。

但至少从20世纪90年代后期开始，建造功能最强大、量子比特最多的量子计算机的竞赛就已经开始了。

1998年，英国牛津大学的研究人员宣布，他们利用两个量子比特计算信息的能力取得了突破性进展。

快进到2017年，IBM证明了在50个量子比特上计算的能力。

量子计算能力在20年内增长了25倍，与今天的发展速度相比，这似乎是一个缓慢的开始。

2018年，谷歌展示了用72个量子比特信息处理。8月，Rigetti Computing宣布了制作128量子比特量子芯片的计划。

投资公司Draper Fisher Jurvetson的常务董事史蒂夫·尤瑞森（Steve Jurvetson）是量子计算公司D-Wave Systems的投资者，他将量子计算机容量增加的现象称为“罗斯定律”（Rose’s Law）。

量子计算中的罗斯定律与半导体处理器开发中的摩尔定律相似。简而言之，量子计算机的发展速度已经变得非常非常快。

量子计算的类型

量子计算主要有三种类型。 每种类型的不同之处在于所需的处理能力(量子比特)的数量，可能的应用数量，以及实现商业可行性所需的时间。

量子退火

量子退火是解决优化问题的最佳选择。

换句话说，研究人员正试图在许多可能的变量组合中找到最佳(最有效)的可能配置。

例如，大众汽车最近进行了一项量子实验，以优化北京拥挤的交通流量。 这项实验是与谷歌和D-Wave Systems合作进行的。

大众汽车表示，这个算法可以通过为每辆车选择理想的路径，来成功减缓交通压力。

想象一下在全球范围内应用这个实验成果，基于航线、机场时间表、天气数据、燃料成本和乘客信息优化航班运营，对每个人来说，都能获得最具成本效益的旅行和物流解决方案。

传统的计算机需要数千年才能计算出这种问题的最佳解决方案。理论上，随着每台量子计算机的量子比特数量增加，量子计算机可以在几个小时或更短的时间内完成这个过程。

飞机机翼的气流建模

量子退火适用于一系列的工业问题。 例如，2015年，以开发军用和商用飞机而闻名的全球航空航天和国防公司空中客车在其英国纽波特工厂建立了一个量子计算部门。

这家公司正在探索将量子退火用于数字建模和材料科学。

目前，工程师们需要花费数年时间来模拟飞机机翼上空的空气流动过程，而量子计算机只需要几个小时来模拟机翼上空以各种角度和速度流动的每一个空气原子，就可以确定最佳或最有效的机翼设计。

量子退火是量子计算中功能最弱、应用范围最窄的一种形式。

事实上，专家们一致认为，今天的超级计算机可以解决一些优化问题，就像今天的量子退火计算机一样。

量子模拟

量子模拟探索量子物理学中超出传统计算系统能力的特定问题。模拟复杂的量子现象可能是量子计算的重要应用之一。

一个特别有希望的领域，是模拟化学刺激对大量亚原子粒子的影响，称为量子化学。

未折叠的与折叠的蛋白质结构

特别是，量子模拟器可以用来模拟蛋白质折叠，这是生物化学中最棘手的问题之一。

错误折叠的蛋白质会导致像阿尔茨海默氏症和帕金森氏症这样的疾病，测试新疗法的研究人员必须通过使用随机计算机模型来了解哪些药物会引起每种蛋白质的反应。

据说，如果一种蛋白质要通过顺序取样所有可能的药物诱导效应而找到正确的折叠结构，它需要比宇宙年龄更长的时间才能找到其正确的自然状态。

绘制一个真实的蛋白质折叠序列，将是一个重大的科学和医疗保健突破，可以拯救生命。

量子计算机可以帮助计算大量可能的蛋白质折叠序列，以制造更有效的药物。 在未来，量子模拟将通过解释每一种可能的蛋白质-药物组合，使快速设计药物测试成为可能。

通用量子计算

通用量子计算机是最强大、最通用的，但也是最难制造的。一台真正通用的量子计算机可能会使用超过10万个量子比特，一些人估计会达到100万个量子比特。请记住，今天，我们能做到的最多的量子比特甚至不到128个。

通用量子计算机背后的基本思想是，你可以指导机器进行任何复杂的计算，并快速得到解决方案。这包括求解上述的退火方程，模拟量子现象，等等。

Rigetti的128量子比特的量子芯片

多年来，研究人员一直在设计只能在通用量子计算机上使用的算法。最著名的算法是Shor的分解数字算法(用于高级代码破解) ，以及Grover的快速搜索非结构化和海量数据集的算法(用于高级互联网搜索等)。

至少有50种其他独特的算法已经开发出来，可以在通用量子计算机上运行。

在遥远的未来，通用量子计算机可以彻底改变人工智能领域。量子人工智能可以实现比传统计算机更快的机器学习。

最近的研究已经产生了可以作为量子机器学习基石的算法，但是对于我们来说，完全实现量子人工智能的硬件和软件仍然像一般的量子计算机本身一样难以捉摸。

量子计算产业景观

业内只有少数公司能够筹集到至少5000万美元(筹集到1亿美元以上的公司则更少) ，这表明，尽管存在大肆宣传，量子计算机在硬件和软件方面的商业应用目前还处于萌芽状态。

D-Wave是资金最充足的量子计算创业公司，迄今筹集了2.1亿美元，紧随其后的是Rigetti Computing (1.19亿美元)、 Silicon Quantum Computing (6600万美元)和 Cambridge Quantum Computing (5000万美元)。

值得注意的是，自2013年以来，与这四家公司的交易占整个行业融资总额的70% 。 此外，与量子计算创业公司的交易总额在2018年达到了历史最高水平。

在过去的6年里，交易总额增长了200%以上，从2013年的7起增长到2018年的24起。在2018年的顶级交易中，Rigetti Computing在8月份筹集了5000万美元的C系列。

2017年，对量子计算创业公司的投资总额达到了历史新高，仅14笔交易就投资了2亿多美元。值得注意的是，2017年有五家初创公司筹集了超过2000万美元的资金，包括：Silicon Quantum Computing、 Rigetti、1QBit、 IonQ 和 D-Wave。

谁在投资量子计算？

随着整个行业领域的利益增加，支持这些公司发展的整体生态系统也在增长。主流风险投资家和大公司已经开始在初创量子计算公司身上下注。

谷歌风投(Google Ventures)和亚马逊等公司都投资了IonQ，这家公司正在开发通用量子计算机，以应对广泛的应用。

这个领域中著名的风投公司包括红杉资本，投资了量子计算硬件公司Quantum Circuits。 安德森·霍罗威茨公司(A16Z)已经投资了Rigetti Computing；Draper Fisher Jurvetson已经参与到了对D-Wave的多轮投资。

2018年2月，随着韩国移动电信运营商SK Telecom加入“游戏”，量子计算在通信安全方面的关注也得到了提升，几个月后，德国的Deutsche Telekom也加入了进来。

这两家电信公司在6500万美元的投资中，购买ID Quantique的多数股权和少数股权。ID Quantique 提供基于量子技术的多协议网络加密，以确保通信安全。

一些世界上最大的公司也在公司内部启动了量子计算项目。

在谷歌量子人工智能实验室中，运行着一台D-Wave的量子计算机。这个实验室位于加利福尼亚州山景城的NASA的Ames研究中心，由NASA和大学空间研究协会主持。

2015年7月，阿里巴巴的阿里云部门和中国科学院在上海建立了一个名为阿里巴巴量子计算实验室的研究机构。 这家实验室研究电子商务和数据中心的量子安全技术。

2019年1月，IBM在CES上推出了第一台商用量子计算机。IBM的Q System One使用20个量子比特，既有传统计算机的组件，也有量子计算机的组件。

这家公司在声明中清楚地表明，商用量子计算机要打败今天的传统计算机还需要时间：

“IBM Q系统旨在有朝一日解决目前被认为过于复杂和指数级的问题，而传统系统无法处理这些问题。”

包括惠普、英特尔和微软在内的一系列其他科技公司也在部署量子计算。

一些国防承包商和咨询公司也开始研究量子计算机，包括：Booz Allen Hamilton、Lockheed Martin、Raytheon等等。

除了公司投资，欧盟、美国、澳大利亚和中国也在支持旨在建造量子计算机的项目。

2016年，中国发射了世界上第一颗量子卫星，以寻求更安全的通信。

跨行业的量子计算应用

随着量子计算资源成本的下降，更多的行业参与者将会出现。

随着越来越多的玩家深入到这个行业，量子计算将会在各个行业中有越来越多的应用，特别是那些传统计算机被证明效率低下的一些情况下。

我们已经开始看到它在不同行业的影响。

从医疗保健到农业，以下几个行业将受益于量子计算的潜力。

医疗保健

量子计算机可以帮助加快比较不同药物对一系列疾病的相互作用和影响的过程，以确定最佳药物。

此外，量子计算还可以带来真正的个性化医疗，利用基因组学的先进技术为每个病人量身定制治疗计划。

DNA双螺旋结构

基因组测序产生了大量的数据，一个人整个DNA链表达需要大量的计算能力和存储容量。一些公司正在迅速降低人类基因组测序所需的成本和资源。

从理论上来说，量子计算机将使基因组测序更加高效，更容易在全球范围内扩展。

量子计算机可以同时收集和整理所有可能的基因变异，并立即找到所有的核苷酸对，使整个基因组测序过程呈指数级缩短。

快速量子基因组测序，可以让我们将全世界的DNA汇集到一个广泛的人口健康数据库中。

利用量子计算机，我们还能够合成世界 DNA 数据中的模式，以便在更深层次上了解我们的基因组成，并有可能发现以前未知的疾病模式。

金融服务

金融分析师通常依赖由市场和投资组合表现的概率和假设组成的算法。量子计算可以帮助消除数据盲点，防止毫无根据的金融假设造成损失。

具体来说，量子计算影响金融服务行业的方式是解决复杂的优化问题，如投资组合风险优化和欺诈检测。量子计算可以用来更好地确定有吸引力的投资组合，因为有成千上万的资产具有相互关联的依赖性，并且可以更有效地识别关键的欺诈模式。

蒙特卡洛模拟

金融量子计算机带来的另一个变化，涉及运行业内通常称为蒙特卡洛模拟(Monte Carlo Simulation)的东西，这是一种概率模拟，用于了解风险和不确定性对金融预测模型的影响。

传统计算机一次只能搜索一个文件或运行一个投资组合的蒙特卡罗模拟，量子计算机可以并行执行这些操作，并更有效地优化交易。

网络安全

量子计算机可以用来破解我们今天用来保护敏感数据和电子通信安全的密码。

然而，量子计算机也可以用来保护数据免受量子黑客攻击，这需要一种被称为量子加密的技术。

中国的墨子量子卫星

量子加密是一种将纠缠光子(entangled photons)通过量子密钥分配(QKD)进行远距离传输的想法，目的是保护敏感的通信。

最重要的一点是，如果量子加密通信被人截获，加密方案将立即显示中断迹象，并显示通信不安全。这依赖于测量量子系统的行为会破坏系统的原理。这被称为“测量效应”。

农业

量子计算机可以帮助我们更有效地制造肥料。

几乎所有有助于养活我们的肥料都是由氨制成的。更有效地生产氨(或替代物)的能力意味着更便宜、更低能耗的肥料。更容易获得更好的肥料将有利于环境，并有助于养活地球上不断增长的人口。

但是，在改进制造或替代氨的工艺方面进展甚微，因为可能的催化剂组合数量是无限的。

从本质上讲，如果没有1900年代被称为Haber-Bosch Process的工业技术，我们无法人工模拟这一过程。 这个过程需要极高的热量和压力将氮、氢和铁转化成氨。

氨=氮和氢

用今天的超级计算机进行数字化测试，找出合适的催化剂组合来制造氨需要几个世纪的时间。

量子计算机将能够快速分析化学催化过程，并提出最佳的催化剂组合来产生氨。

此外，我们知道植物根部的一种微小细菌，每天都用一种叫做固氮酶的特殊分子，以非常低的能量成本完成同样的过程。这种分子超出了我们最大的超级计算机的模拟能力，但是量子计算机可以做到。

注意，生产高能效肥料只是我们能够通过精确模拟分子行为来解决大问题的许多方法之一。 类似的问题还存在于气候变化、医疗保健、材料科学、能源等领域。

云计算

量子云计算正在成为行业中一个很有前景的领域。 量子云平台可以简化编程，并提供对量子计算机的低成本访问。

QC Ware公司是一家早期创业公司，正在开发基于云的量子计算平台。QC Ware的投资者包括空中客车和高盛等公司。

包括IBM、谷歌和阿里巴巴在内的大公司也在部署量子云计算项目。

其他

请记住，量子计算机擅长寻找具有无限数量变量的问题的最佳解决方案，保护敏感数据和通信，并精确模拟量子现象和分子行为。解决这些问题是量子计算几乎所有商业应用的核心。

值得注意的是，量子计算机也可能是通过安全的软件开发操作来保护我们的数字未来的关键。

我们越来越依赖软件来驾驶汽车、驾驶飞机、提供医疗保健、做出财务决策等等。

量子计算机可以快速评估代码库的每一个可能的场景和条件，以便在出现问题之前发现缺陷。

捕捉这些关键活动背后的代码缺陷可能很快就意味着许多人的生死存亡。

每一个材料科学问题都可以用量子计算机更容易地解决。量子计算机可以应用于任何目的的几乎任何材料的设计。

可能的范围包括运输、建筑、传感器、国防、医疗设备等等。这些工业中的材料最终由分子和原子组成，它们的性质和相互作用基本上都属于量子力学的范畴。

量子人工智能

在遥远的未来，量子计算机可以用来加速人工智能领域。

量子机器学习可以帮助人工智能以类似人类的方式更有效地执行复杂的任务。例如，使人形机器人能够在不可预知的情况下实时做出优化决策。

在量子计算机上训练人工智能可以提高计算机视觉、模式识别、语音识别、机器翻译的性能等等。

量子人工智能仍然是一个年轻的、未经证实的行业。然而，一些初创公司已经开始推进这一领域的研究和开发，包括：Zapata Computing、Xanadu和Qindom。

我们离量子霸权有多近？

量子计算机的优势，在于它能够解决传统计算机实际上无法解决的问题。理想的量子计算机会是一个普遍适用的计算机，并优于传统计算机。

公司和政府都在研发量子计算机，实现量子霸权。例如，2018年3月，谷歌声称其72量子比特芯片比传统机器更快地解决了一个精心挑选的问题。

宣布后不久，阿里巴巴的研究人员宣布他们已经用传统系统解决了同样的问题。这种隔空交流强调了世界上最强大的公司竞相主导量子霸权的真实性。

现在，包括D-Wave Systems、阿里巴巴、IBM和Rigetti Quantum Computing等公司生产的最强大的量子计算机，是一种混合传统和量子的产品。

也就是说，它们提供了一个强大的传统系统的混合体，由令人印象深刻的量子能力推动。

然而，这个行业正在快速发展。 专家们一致认为，到2030年，我们可以看到量子计算机超越传统计算机。

在量子计算实现其潜力之前，必须要克服重大的技术障碍。这将需要开发更稳定的硬件、用于软件开发的商业平台，以及开发用于分配和访问量子计算资源的云计算能力。

原文链接：https://www.cbinsights.com/research/report/quantum-computing/