近日，華為發布了量子計算模擬器HiQ云服務平臺，包括量子計算模擬器與基于模擬器開發的量子編程框架。
其他科技巨頭們也紛紛亮出成果。今年5月，阿里巴巴達摩院量子實驗室就推出了量子模擬器“太章”，在隨后的云棲大會上，阿里巴巴宣布已著手量子計算系統和超導量子芯片的研發。在今年3月，百度宣布成立量子計算研究所。而谷歌、微軟、英特爾、IBM等國外公司也早已在量子計算領域擁有一方勢力。
量子計算之所以如此重要，是因為其一方面可以解決經典計算機算力不足的問題，另一方面也可以減少能耗。
華為量子計算軟件與算法首席科學家翁文康接受21世紀經濟報道記者專訪時談道：“量子計算是一種革命性的計算方法，根據量子效應設計相應的算法，能夠解決一些復雜的計算問題。而且這些問題是目前的計算機做不到的。在經典計算機的架構上，我們傳統上按照摩爾定律的思路，不斷地縮小器件工藝的尺寸，提高集成度去加速計算，但這個方法已經到了瓶頸。”
承載著經典計算機算力指標的芯片目前已經達到5nm的工藝，芯片上布滿百萬量級的納米級晶體管。隨著晶體管尺寸越來越小，運行過程中會出現兩大難題：第一是發熱嚴重，使得計算效率降低，需要降溫;第二是當晶體管尺寸減小到某一程度時，量子穿梭效應很容易出現，即無需電壓，電子也可以穿過晶體管，這意味著晶體管無法控制電子的運動，這也成為經典計算機的一個瓶頸。
量子計算則可以利用量子比特(qubit)的疊加態、量子糾纏等特性來大幅度提升算力，人類探索更高的智慧文明，也需要更高的算力。因此，基于量子計算的量子計算機成為眾多公司的終極目標，但是距離目標實現還很遠，目前各方都還在規模化地測試量子計算的可行性。
巨頭競逐量子計算
“過去量子計算主要在學術界發展，在最近三五年之間開始慢慢有企業對此產生興趣。”翁文康說道，“在企業的推動下，工程化有了快速的進展，量子器件的性能得到大幅的提升。比如說量子比特數，企業介入之前只有大概三到五個，到了今天已經有大概五十到七十個比特，這是大幅的跳升。”
70個量子比特的威力有多大?先來看經典計算機中，采用的是二進制，信息的最小單位是比特(bit)，一個比特代表“0”或者“1”;而量子比特是量子計算機中的最小信息單位，它的獨特之處在于還可以同時表達“0”和“1”，即兩種狀態可以同時存在。這就意味著有N個量子比特時，計算速度是2的N次方，計算能力呈指數級增長。2的70次方就等于1180591620717411303424次，一秒內達到的運算速度就遠遠超出目前最強經典計算機。
超強的算力也令巨頭垂涎。
以華為為例，最新發布的量子計算模擬器HiQ云平臺，其實是華為對量子計算領域基礎科研投入的第一步。翁文康向記者介紹道：“我們在軟件并行架構能力、云服務器的性能方面，是同時進行優化的，不但達到云平臺里面的指標是業界里面領先的，比如說全振幅，42個比特，單比特是81到169個比特，也有能力做到量子糾錯電路模擬。”
華為量子計算軟件與算法架構師、資深研究員張學倉進一步向21世紀經濟報道記者闡述道：“我們其實集成了好幾個模擬器，一個叫全振幅模擬器，我們全振幅的意思就是2的N次方所有的量子概率幅度都算出來，這在所有的模擬當中是最困難的，我們現在基于華為云用了幾百個節點，最大做到42量子比特，模擬器其實是屬于量子計算研究的中間產品，或者說是一個量子計算研究初始階段的工具，它不是量子計算機，它不是未來最終量子計算機的一部分，因為它還是跑在經典計算機上。”
而HiQ云平臺作為工具，可以加快量子計算領域軟硬件的開發和研究，翁文康說道：“雖然說業界硬件有進展，但還是面臨非常復雜的系統工程問題。”
再看量子領域的其他玩家。國外公司技術積淀已久，IBM在2017年就宣布成功研制50量子比特原型機，谷歌在今年宣布實現72個量子比特的原型機;英特爾在量子計算芯片上摩拳擦掌，在2018年6月宣布開發出了新款量子芯片，并已在攝氏零下273度的極低溫度中進行測試;微軟在2005年就已經投入研究，2018年的新計劃是在五年內造出第一臺擁有100個拓撲量子比特的量子計算機，并且將其整合到微軟云Azure當中。
國內科技企業也在加緊追趕研發。除了前述的華為，阿里巴巴也在招兵買馬，2015年就成立了量子計算的相關實驗室，如今達摩院已經開始研究量子芯片;騰訊在2017年底啟動了量子實驗室，百度的量子實驗室在2018年3月成立。
量子人工智能的“誘惑”
基于量子計算的神秘特性，其高效運算將在人工智能、醫療、軍事等領域發揮作用。其中，人工智能和量子計算機的結合，是熱門的應用場景，也是科學界近年來探討較多的話題。
清華大學交叉信息研究院院長、圖靈獎獲得者姚期智在近期的一場演講中就說道：“量子計算機之所以有很大的力量，一個原因是在原子上，量子物理能把經典數據進行指數級的壓縮，達到計算結果，如果用普通計算機沒法達到。(數據)指數級地在時間上的加速，空間上的壓縮，這是一個很大的誘惑。”
在翁文康看來，量子計算和人工智能的結合比較自然。“我們可以利用量子計算去加速人工智能的應用。也有另外一個方向，就是利用機器學習的方法去解決量子信息、量子計算里面的問題，這兩方面現在學術界里面都屬于量子人工智能。有非常多的進展在這兩年爆發，量子人工智能是比較令人鼓舞的。”
他進一步說道：“雖然在我們還沒有研制出通用的量子計算機，短時間以內業界做的計算機可能量子比特的數目不多，但是它在某些方面已經超越了超算的能力。但是，人工智能很多應用，其實并不需要完美，結果是一個概率，可能到百分之八九十的準確性已經有很大的應用價值。我們利用量子計算機，可以發揮很大的作用，這是在學術界里面非常熱門的課題。”
人工智能的三大要素分別是算力、算法和數據。而量子計算機在運算速度、處理數據的能力上相比經典計算機優越得多，運算速度指數級的增長無疑解決了現在AI算力缺乏的現狀。
量子算法是不是能夠讓人工智能算法更上一層樓?這成為了科技界的重要問題。為此，NASA和谷歌就聯合成立了人工智能實驗室，微軟也有量子人工智能研究小組，清華大學交叉信息研究院也包含了量子人工智能的研究。
不過，張學倉也表示：“量子計算是一場從根上開始的革命，也就是說它從量子的芯片，芯片的控制系統到整個量子計算機工程化的系統，到最上面的軟件和算法，都需要很大的努力，都存在很多挑戰。但是最大的挑戰是怎么做芯片，一個是把芯片比特數做大，精度做得很高;另外一個針對不同的應用開發更多的算法，因為算法非常難理解。”
他還表示，量子計算機從硬件到軟件到算法都需要提升核心技術。整體來說還沒有到可以商業化的階段，還有很多的問題需要解決，但是我們已經看到希望，在三到五年之內專用的量子計算機在其擅長的領域真的可以解決一些現在超算都解決不了的問題。
