本文摘自雷锋网，原文链接：https://www.leiphone.com/category/academic/T6mZM91ztxHqYA7I.html，侵删。
从硬件、软件和算法以及各国政策等方面展现量子技术最新进展。
超导量子计算过去宣称实现的量子霸权在最新的获得戈登贝尔奖被宣告打破，但谷歌和IBM依然在这一领域有着雄心勃勃的计划。
离子阱则凭借高保真的量子比特，在稳步前行，探索多样化的技术路线；中性原子与之类似，但具有更好的可扩展性，这也是离子阱一直无法与超导量子比特相比的地方。硅量子点作为硅基技术的自然进阶，2021年也实现了目前为止最低的量子噪声。
2021年表现最为亮眼的当属光量子比特，“九章二号”实现了比全球最快超算快10^24倍的计算速度，达成“量子计算优越性”里程碑。下一步，中科大团队已经开始朝量子纠错进发，而量子纠错正是量子计算机迈向实用的一大障碍。
以上技术路线都要求接近绝对零度的环境，而金刚石NV色心可以在环境温度下工作，在快速落地上也被寄予厚望，比如生物医疗等领域就出现了颇为可喜的进展。
2021年至今，全球量子计算的当下现状如何，形成了什么局面，未来会如何发展？且看本文从硬件、软件和算法以及各国政策等方面展现的量子技术最新进展。
量子计算是一种遵循量子力学规律调控量子信息单元进行计算的新型计算模式。在理解量子计算的概念时，通常将它和经典计算相比较。
经典计算使用二进制进行运算，每个计算单元（比特）总是处于0或1的确定状态。量子计算的计算单元称为量子比特，它有两个完全正交的状态0和1。
同时，由于量子体系的状态有叠加特性，能够实现计算基矢状态的叠加，因此不仅其状态可以有0和1，还有0和1同时存在的叠加态，以及经典体系根本没有的量子纠缠态，即在数学上的多量子比特体系波函数不能进行因式分解的一种状态。
一台拥有4个比特的经典计算机，在某一时间仅能表示16个状态中的1个，而有4个量子比特的量子计算机可以同时表示这16种状态的线性叠加态，即同时表示这16个状态。
随着量子比特数目的递增，一个有n个量子比特的量子计算机可以同时处于2^n种可能状态的叠加，也就是说，可以同时表示这2的n次方数目的状态。
在此意义上，对量子计算机体系的操作具有并行性，即对量子计算机的一个操作，实现的是对2的n次方数目种可能状态的同时操作，而在经典计算机中需要2的n次方数目的操作才能完成。因此，在原理上，量子计算机可以具有比经典计算机更快的处理。
经典计算机体积缩小和性能提升来源于计算机芯片集成度的提高。随着计算机元器件从电子管到晶体管再到大规模集成电路的快速发展，如今的计算机可以薄如一张纸，运算速度也能很好地满足需求。
然而，大数据和互联网时代的来临以及人工智能的发展，使得经典计算机的能力越来越不能满足海量数据处理的需求，目前主要有两个方面制约经典计算机发展：能耗问题和芯片高集成化的极限。
1961年，IBM 的 Rolf Landauer 提出了信息和能量的方案，这就是著名的 Landauer 原理：每删除一比特的信息，需要消耗一定的能量。消耗的能量随后会成为热量，因此散热问题是制约芯片集成化程度的一个重要问题。若要解决热量耗散问题，则必须在计算过程中采用可逆计算避免信息的擦除。
同时，经典体系与量子体系服从不同的规律，经典计算机无法满足量子体系的计算需要。现在对量子体系的计算都是在经过大量简化后才得以进行。因此，物理学家 Richard Phillips Feynman 提出使用量子计算机进行量子模拟。
再者，微处理芯片的密度日趋极限，其中晶体管的密度越来越大，每个晶体管的体积越来越小，已经接近物理上所允许的极限，摩尔定律失效。当晶体管只由少数原子组成时，经典物理学规律不再适用，量子效应将导致晶体管无法正常工作。基于以上原因，量子计算机概念被提出。
从应用范围的角度，量子计算机可分为通用量子计算机和专用量子计算机。通用机用于解决普遍问题，需要上百万甚至更多物理比特，并具备容错能力、以及各类软件算法的支撑，其实用化将是长期渐进过程。专用机用于解决特定问题，只需相对少量的物理比特和特定量子算法，实现相对容易且存在市场价值。业内专家预测，未来五年左右量子专用机有可能在模拟、优化等领域率先取得突破。
目前普遍预测量子计算有望在以下三个场景较早落地。第一个领域是模拟量子现象，量子计算可以为蛋白质结构模拟、药物研发、新型材料研究、新型半导体开发等提供有力工具。生物医药、化工行业、光伏材料行业开发环节存在对大量分子进行模拟计算的需要，经典计算压力已经显现。
第二个领域是人工智能相关领域。人工智能对算力需求极大，传统CPU芯片越来越难以胜任。通过开发新的量子算法，构建优秀的量子机器学习模型，促进相关技术的应用。
第三个领域是密码分析。加密和破译密码是历史长河中的不间断主题。量子计算破译了RSA等公开密钥体系，而密码学家又构造了新的公开密码体系，而现在的密码体系的绝对安全性还没有得到证明。
因此，基于算法的密码体系的安全性一直受到可能被破译的威胁。开展密码破译具有重要的战略意义和实际应用价值。应对量子计算对通信安全攻击的另外一种手段是量子保密通信，主要包括量子密钥分发、量子直接通信。
自量子计算机概念提出，科学家就开始致力于研制量子计算机的物理实体。至今已经提出了多种可能实现通用量子计算的物理平台，如超导量子计算机、离子阱量子计算机、固态核自旋量子计算机和拓扑量子计算机等等。这些物理平台各有优势和缺点，一些方案已被淘汰，而大浪淘沙后剩下的几种主要方案，如超导量子计算、离子阱量子计算、中性原子量子计算等等近年来发展较快。
2 量子计算机硬件进展
实现量子计算的物理平台要有编码量子比特的物理载体，使不同量子比特之间可以可控地耦合，并对噪声环境影响有一定的抵抗力。目前研发的主要方案有超导、离子阱、中性原子、硅量子、光量子和金刚石色心等。
超导量子计算利用超导系统的量子态实现量子计算。它的优点是与现有的半导体工业技术兼容，但是，超导量子系统工作对物理环境要求较高，需要超低温。许多科研机构和国际大公司采用这一系统，如谷歌、IBM 等。
谷歌：在持续重金投入量子计算多年以后，2018 年 3 月，谷歌宣布推出 72 量子比特超导量子计算机，他们发布的主要指标是单比特操作的误差是 0.1%，双比特门操作的误差是 0.6%。
2019年10月，谷歌在《自然》上发表一篇文章，称其开发出一款 54 量子比特数的超导量子芯片 Sycamore。基于该芯片，谷歌对一个53比特、20深度的电路采样一百万次只需200秒。而目前最强的经典超级计算机 Summit 要得到类似的结果，则需要一万年。基于这一突破，谷歌宣称其率先实现了「量子霸权」。
在今年的量子夏季研讨会上，谷歌再次强调了其计划的连续性，并概述了他们计划在 2029 年前建立一个拥有 100 万个物理超导量子比特的「小型」FTQC 的里程碑。虽然谷歌首选的可调谐量子比特和快速逻辑门提供了极大的灵活性和性能，但是 Sycamore53Q 设备的校准显然是一个挑战。
有了额外的控制，就需要在芯片上和芯片外路有额外的控制线。缩放比例会自动增加布线的挑战和元件数量与总体故障率之间的关系。此外，谷歌在2020年报告的大部分工作都使用了Sycamore的23Q配置，因为自动校准最初无法在较大的设置中提供可接受的2Q门性能。谷歌将材料研究作为提高量子比特相干时间的一种方法。尽管前景很好，但这需要科学的进步，而不仅仅是工程上的进步。
值得一提的是，2021年11月18日，中国团队在2021戈登贝尔奖上夺冠，获奖应用超大规模量子随机电路实时模拟（SWQSIM），可在304秒内得到百万更高保真度的关联样本，在一星期内得到同样数量的无关联样本，打破谷歌所宣称的「量子霸权」。参见：2021戈登贝尔奖揭晓！中国超算应用一举夺冠，打破谷歌所谓“量子霸权”！
IBM：IBM 很早就开始为其路线图打下基础。2016 年，IBM 推出 5 个量子比特的超导量子计算平台，打破了从 1998 年以来超导量子比特体系研究一直徘徊在 2 个量子比特的局面，开启了国际上量子计算机研发的第二次高潮。2017年11月，IBM 宣布研制成功 50 量子比特的量子计算机原理样机，并在 2018 年初的 CES 大会现场展示。
IBM 是推动教育更广泛的社区先行者，重要的不仅是量子比特数量，还有量子比特连接、门集和可实现的电路深度。基于这些属性，IBM 引入衡量量子计算机性能的指标——量子体积（QV）。2017 年以来，IBM 已交付了 28 款性能稳步提高的系列设备。每年 QV 翻一番的既定目标，他们在过去一年中实现两次。
2021 年 11 月 15 日，IBM 推出全球首个超过100量子比特的超导量子芯片——Eagle，该量子芯片拥有 127 个量子比特，采用了全新的芯片架构，基于 IBM 之前公布的六边形量子芯片，堆叠了多层芯片，但减少了之间的链接，链接越少，干扰就越少，这是量子计算机研发中的重要难点之一。
目前的 Eagle 量子芯片实现了 127 量子比特，但还只是个开始，IBM计划在未来两年中分别推出 433 量子比特的 Osprey 芯片及 112 量子比特的 Condor 芯片，届时他们量子芯片将实现量子霸权。
至于国内进展，中国科学技术大学潘建伟团队研制出 66 比特的可编程超导量子计算原型机祖冲之2.0，通过操控其上的 56 个量子比特，在随机线路采样任务上实现了量子计算优越性，所完成任务的难度比 Sycamore 高 2—3 个数量级。前段时间，潘建伟研究团队又有了新的进展，通过操控其上的 60 个量子比特，祖冲之2.1 所完成任务的难度比祖冲之2.0 又高出了 3 个数量级。
离子阱体系的优势在于其有较好的封闭性，退相干时间较长，制备和读出效率较高，离子阱体系在一定程度上可以满足量子计算机的多个条件，而可扩展性问题是基于离子阱系统的量子计算的主要障碍。国际上开发该系统的研究组有霍尼韦尔、IonQ等等。
霍尼韦尔：2020 年，霍尼韦尔成为第一个用其 6Q H0 和 10Q H1 处理器达到 QV 64 和 QV 128 的厂商。有些人可能会想，10Q 处理器怎么能声称自己和 IBM 的 27Q 处理器一样强大呢？这恰恰凸显了离子阱研究者长期以来所阐述的两个优势：与超导量子比特方法相比，它有优越的连接性和更高的门保真度。这两个优势可以保证更高的 QV。霍尼韦尔处理器也是首款实现中间电路测量的处理器，进一步提高了灵活性。
霍尼韦尔路线图（不同的量子比特布局）：2020-2030年，H1（线性离子阱），H2（跑道布局），H3（网格布局），H4（集成光学元件），H5（大规模平铺）。
图注：霍尼韦尔路线图
IonQ：2018 年 12 月，IonQ 推出了一个离子阱体系量子计算机原型系统，其主要技术指标如下：量子比特数目方面，最多可以加载160个量子比特，能够进行单个比特操作的是79个量子比特，能够进行双比特操作的是11个量子比特。可编程量子计算方面，实现了５个比特的可编程计算，在５比特上实现了４种量子算法。
2020年，IonQ 宣布了一款 32Q 设备，他们希望获得比以前高得多的 QV，尽管他们现在更喜欢谈论一种新的衡量指标——算法量子比特（AQ）。算法量子位比特（AQ）——IonQ 定义为可用于计算的有效量子比特的数量（注意：可用逻辑门深度仍有限）。在没有纠错编码的情况下，AQ = log 2（QV）。
图注：IonQ路线图
离子阱系统的一个缺点是，与超导量子比特相比，它们提供的门速度要慢得多（通常慢100到1000倍）。他们希望通过更长的量子比特寿命和更高的保真度来弥补这一点，从而减少纠错成本。
IonQ 相信，高保真的物理量子比特足以使得离子阱比其他方法更快实现量子优势。对于离子阱系统而言，真正的长期挑战是再次扩大规模，尤其是在它们依赖精细调谐的激光系统来驱动其高保真量子比特门的情况下。就像超导量子比特方法不同一样，离子阱也不尽相同。
例如，奥地利公司 AQT ，他们没有使用霍尼韦尔和 IonQ 使用的在超精细跃迁上定义的量子比特，而是使用在光学跃迁上定义的量子比特。虽然保真度稍低，但这种量子比特的工作波长是集成光子组件易于制造的波长，因此有望实现更容易的扩展。2020 年，这种集成设备在实验室中以这些波长进行了演示。AQT 与欧洲量子技术（QT）旗舰计划、AQTION 合作，首次构建完整的「机架系统」。
其他离子阱初创公司的目光也不再局限于激光驱动的门。Universal Quantum、NextGenQ 和 QT 旗舰计划的 MicroQC 正在寻求将远场微波门带出实验室，并应用到商业设备。与激光驱动门的许多关键性能记录密切相关的 Chris Balance 和 Thomas Harty，已选择以自己的初创公司作为基础，建立近场微波门，如 Oxford Ionics。
离子阱架构通常使用模块之间的光子互连进行扩展。最近已经出现了更快的互连，但似乎仍然是一个性能瓶颈。另一方面，Universal Quantum 已经证明他们的离子穿梭方法原则上可以提供类似于全连接的 QV。
中性原子又叫作冷原子，因为它使用激光冷却和高度真空来达到毫开（mK）的温度，远低于低温冷却的范围。该技术与离子阱有许多相同的特性，它们的优点是中性原子可以被包裹得更紧密。这意味着可以更快地扩展到 1000Q 模块。
ColdQuanta 是采用这种方法的知名公司，已经推出了 QuantumCore 作为一个基本单元，以瞄准许多量子领域的机会。它也是云上的量子物质系统 Albert 的基础。ColdQuanta 已经被 DARPA（美国国防高级研究计划局）选中，作为 ONISQ 计划的一部分，参与 1000Q 处理器的开发工作，该奖项的价值高达 740 万美元。
2020 年，QuTech 和新南威尔士大学（UNSW）在 1K 的温度下用金属氧化物半导体（MOS）量子点演示了量子比特操作。这有望成为一个操作和扩大设备规模明显更容易的机制，尽管在这些更高的温度下，相干时间和保真度是否具有竞争力仍有待观察。
澳大利亚初创公司 Silicon Quantum Computing 一直是硅量子比特的早期推动者。2020 年，它宣布了其路线图的重点，放弃了 MOS 量子点，并加码了磷原子量子比特。这些设备使用超尖端制造技术，提供了超越传统 CMOS 技术的原子精度方法。
在描述 SQC 的制造技术时，其创始人Michelle Simmons指出不仅能够以原子精度设计量子比特，而且同样的技术可以在同一器件衬底内创建稳定、简单和原始的控制线路。2021年，他们报道了硅量子比特实现迄今为止最低的噪声。
2020 年，加拿大初创公司 Photonic Inc 发表了早期的研究，承诺给硅量子比特「军械库」增加一个重要的新工具。这有望改善基于硅中 T-centre 缺陷的光子的界面。
中国的九章实验能够证明光量子比特可以实现比迄今为止在任何其他平台上实现的都要复杂的计算。九章通过实现一种被称为高斯玻色取样的算法来实现这点，成功构建了 76 个光子 100 个模式的高斯玻色采样量子计算原型机。在 200 秒的时间里产生的输出样本，声称世界上最强大的超级计算机 Fugaku 需要 6 亿年才能实现。它的复杂程度大大超过了 Sycamore 最初的量子优势（量子霸权）演示。
九章并非凭空而来。至少从 2006 年起，中国就一直在增加对量子技术的投资。2019 年，潘建伟团队首次实现 20 个光子 60 个模式干涉线路的玻色取样量子计算。2021 年 10 月，他们又宣布了一则令人激动的消息：量子计算原型机“九章二号”研制成功。这意味着我国已成为世界上唯一在两种物理体系达到“量子计算优越性”里程碑的国家。
与目前全球最快的超级计算机相比，“九章二号”求解高斯玻色取样数学问题要快 10 的 24 次方倍（亿亿亿倍）。陆朝阳教授解释称，团队把之前九章光量子计算机的光子增加至 113 个，从而实现质的飞跃，“我们主要有三大突破，首先显著提高了量子光源的产率、品质和收集效率，将光源关键指标从 63% 提升到 92%。其次，将多光子量子干涉线路从 100 维度增加到 144 维度，操纵的光子数从 76 个增加到 113 个。第三，新增了可编程功能”。
图注：“九章二号”整体装置图
潘建伟院士表示，团队的下一步任务是实现量子纠错，并在这个基础上，借助一些专用的量子计算机或量子模拟机解决一些具有重大应用价值的科学问题。
金刚石 NV 色心可以在环境温度下操作，虽然灵敏度不高，但却可以实现小型化，并且其毒性质使其特别适合现场生物测量。Qnami 受益于量子技术旗舰项目 ASTERIQS 的参与。该项目的合作伙伴还包括泰雷兹集团、博世、NVision 和比利时微电子研究中心，他们各自在金刚石技术上寻求不同的应用。
HP-MRI 是一种先进的核磁共振诊断技术，可以追踪注入人体的糖分并显示糖分变成什么。例如，在报告胸痛的患者中区分有生命或无生命的心脏组织时很有用。但是，由于生产该方法消耗的超极化分子缓慢且昂贵，因此该技术未被广泛采用。使用金刚石 NV 色心有望实现更快、成本效益更高且可部署的解决方案。
量子技术旗舰项目 MetaboliQs 正在寻求开发基于 NV 金刚石的 HP-MRI 技术。他们最近从概念验证转变为性能提高了 1000 倍的原型。政府计划将在加速该技术适应各种应用方面发挥重要作用。
3 量子计算软件进展
软件是连接人与机器的桥梁，通过软件才能发挥机器的作用。在数字革命中，软件被认为是至关重要的商业竞争领域，许多人期望在新的量子革命中同样如此。各种各样的参与者正在研究不同的策略。如今，早期的量子社区和生态系统已经初步形成。
IBM Q：过去四年中，IBM Cloud 上部署了 28 个量子计算系统，其中 8 个系统的量子体积达到 32。IBM Q Network 拥有 115 家客户、政府、初创企业、合作伙伴及高校成员。IBM Quantum Experience 注册用户数超过 25 万，用户定期通过 IBM Cloud 在 IBM 量子系统运行电路超过 10 亿。研究人员利用 IBM 量子系统已发表 250 多篇学术论文。IBM 用于商业的量子计算机服务 IBM Q 取得了阶段性的成功。
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