自2019年穀歌首次實現“量子霸權”這一里程碑式的事件以來，量子計算領域就開始了蓬勃發展。而剛過去的2021年，無疑更是新一輪“量子革命”火爆發展的一年。
這一年中，有潘建偉院士、IBM公司、谷歌等量子計算“大神團隊”帶來的諸多振奮人心的技術突破，有D-Wave、圖靈量子、本源量子、量旋科技等量子企業的蓬勃發展，甚至還有諸如“量子讀書”等令人啼笑皆非的蹭熱度事件，引發了網友“遇事不決，量子力學”的感嘆。
來到資本市場上，這項極富革命性的潛力的產業自然逃脫不了風險投資家的法眼，2021年也成為了該領域企業融資的豐收年。據證券時報統計，僅在21年上半年，VC/PE基金在量子計算技術方面的投資額就有2.58億美元，超過2020年同期的資料。
值得一提的是，這其中有超過70%的資金流向了 D-Wave、Rigetti 和 PsiQuantum 等量子硬體公司。除去技術水平不斷突破，算力不斷增長之外，近年來，越來越注重商業化的特性或許也是量子計算公司大受資本青睞的原因之一。
2012年，美國物理學家 John Preskill 將“量子計算機的計算能力遠超任何一臺經典計算機”稱為“量子霸權”，此後這一稱謂便流傳開來。然而，首次達成這一里程碑事件的谷歌卻沒有展示出這項成就實驗室之外的意義，因而遭致諸多機構的質疑。
隨後，一直在探索量子計算的應用的IBM提出了“量子優勢 (Quantum Advantage) ”的概念，認為行業應加緊努力，透過在實際應用中運用量子計算機的超強計算能力來獲得科學、商業上的優勢。
從那以後，研究人員慢慢將注意力轉移到了一些更有實際意義的目標上，量子計算也開始了從實驗室走向現實應用的諸多嘗試。
與經典計算機比，量子計算機的優劣之處
簡單來說，量子計算機是用量子力學原理製造的計算機。當下來看，經典計算機與量化計算機互有勝負。
（1）優勢
與使用快速且可擴充套件的宏觀技術（例如 CMOS）實現電路製造、以邏輯閘進行運算的、輸出具有確定性特徵的經典計算機不同，量子計算機以緩慢而精密的微觀技術（例如核磁共振）實現的電路。同時，由於量子疊加、糾纏等特性，量子計算機輸出具有機率性。
此外，與經典計算機相比，由於量子天然具備疊加性，每個量子位元不僅可以表示為0、1，還可以是0、1乘以任意係數後再疊加的結果，所以量子計算機理論效能更強。
眾所周知，摩爾定律有積體電路上可以容納的電晶體數目在大約每經過18個月便會增加一倍，換言之，處理器的效能每隔兩年翻一倍的判斷。然而，與量子計算機相比，經典計算機上算力線性增長的速度堪稱“拉胯”。理論上來說，隨著量子位元數的增加，量子計算機的計算能力將會呈“指數型”快速上升！
以潘建偉院士領導攻關的“九章”量子計算原型機為例，以76個光子構建的“九章”求解數學演算法“高斯玻色取樣”，處理5000萬個樣本只需200秒，而使用同期世界最快的超級計算機要用6億年。這項成就，是中國科學家在競爭激烈的量子科技前沿樹起的一座舉世矚目的里程碑。
因此，量子計算機具備解決統計算機在實際時間範圍內無法解決的問題的能力，當前技術需要執行數千年的計算將可縮短至幾個小時之內完成。
不過，雖然從理論上來說，量子計算機具有經典計算無法比擬的巨大資訊攜帶和超強並行處理能力，但不得不承認的是，當下其還處於非常初級的階段，同時，它也有著自身的劣勢。
（2）劣勢
值得注意的是，量子計算機並不是能夠“全面吊打”經典計算機。當下，對於某些特定，特別是最佳化問題，科學家們可以設計出高效的量子演算法，因而量子計算機表現出了優越的效能。但是，對於沒有量子演算法的問題，量子計算機就沒有任何優勢，例如簡單的加減乘除邏輯運算。
眼下，無論是谷歌的“懸鈴木”處理“隨機線路取樣”，還是“九章”求解“高斯玻色取樣”，亦或是 D-Wave 的退火最佳化，都只能用來解決某一個或某一類特定問題。
此外，它非常微妙且容易出錯。由於任何型別的振動都會影響原子和電子等亞原子粒子，所以，量子計算機可能會出現噪音、甚至是故障。
同時，量子處理器非常不穩定。為了保持量子計算機的穩定性，科學家需將其保持在0.2開爾文（-272.95℃，十分接近絕對零度）以下的溫度工作，創造和維持這樣的溫度絕非易事。
因此，當下量子計算機還無法“走入尋常百姓家”，各量子公司們現在更多希望在TO B端開啟市場。
前路漫漫，同志仍需努力
深入研究過量子計算的人會知道，它將會對 IT、商業、經濟等方方面面社會領域產生巨大影響。一個擁有指數增長算力、量子糾錯、量子網際網路和量子超級計算主機的世界，將是一個與我們今天生活的世界截然不同的空間。
然而，在那之前，前路依舊漫漫。此前，潘建偉院士就表示到：
“這不是一個一蹴而就的工作，而是更快的經典演算法和不斷提升的量子計算硬體之間的競爭。”
（1）技術上
首先，從技術上看，目前，多種硬體技術路線並存，工程研發仍面臨挑戰。中國信通院在最新的《量子資訊科技發展與應用研究報告》中提及：
“根據實現量子位元二能級體系和製備操控方案不同，量子計算處理器存在超導、離子阱、矽基半導體和光量子等多種技術路線，目前仍處並行發展和開放競爭狀態，尚未出現技術路線融合收斂趨勢。”
對於目前量子計算機只能解決某一特定問題，據新華網，潘建偉院士解釋到，目前可用來搭建量子計算機的材料有限，只能“就食材做菜”，未來量子計算機的突破，更有可能依賴於新材料在量子計算硬體上的創新。
同時，前文提及，與1960年代的經典大型機類似，在可預見的未來，很長一段時間內量子大型機仍可能是大型且脆弱的機器，需要超低溫和複雜控制系統才能保持執行。
另外，值得一提的是，與任何新興事物的發展一樣，量子計算也並非沒有風險。首先，其強大的算力對密碼安全構成了很大的威脅，有了強大的算力，即便透過窮舉法也能輕鬆破解很多金鑰；其次，顛覆式的量子計算也會使當下的計算機理論劃入塵土，經典計算機領域會受到很大沖擊。
（2）商業上（生態）
從商業發展上來說，量子計算行業或可效仿經典計算機的路徑。
當PC在1970年代末、80年代初問世後，IBM和其他公司每年都能夠推出新型號，推出“小改款”，這種市場動態推動了摩爾定律的產生，從而促進了PC領域的發展。與之類似，量子計算領域也不能指望投資者不計回報的投資，只有推出“更有用”的款式，創造出“工業級”乃至“消費級”的應用場景和應用，才能一步一個腳印地迭代更新，高速發展。
在應用層面，目前量子計算行業在最佳化、化學模擬、金融等領域有著廣闊的空間。
- 最佳化領域：以退火演算法為例，量子計算行業先驅之一的DWave公司表示，由於量子疊加現象，量子退火始於旅行者同時佔據許多座標。量子隧道允許旅行者穿越山丘——而不是被迫爬山——減少被困在不是全球最小值的山谷中的機會。同時，量子糾纏允許旅行者發現通向深谷的座標之間的相關性，從而進一步改善了結果。
- 化學模擬領域：早在2020年8月，谷歌就在量子處理器中實現Hartree-Fock 狀態化學模擬，隨後與BI達成合作，共同研究量子計算藥物研發；
- 金融領域：量子計算有望在資料探勘、機器學習、因子最佳化、加速資產預測、快速套利等領域展現出非凡的能力。2021年2月，本源量子便達成與建信金科聯合釋出量子期權定價、量子風險價值計量等演算法應用探索案例。
不過，當前看來，量子計算機尚未展現出比CPU、GPU、FPGA等經典計算機元件更能說服廣大使用者買單的場景。中國信通院在最新的《量子資訊科技發展與應用研究報告》中也認為，當下量子計算技術產業尚在發展萌芽期，“殺手級”商用產品還“前路漫漫”：
“總體而言，量子計算技術產業尚在發展萌芽期，目前國內外開放的量子計算雲平臺主要提供以展示和驗證量子計算執行機理為主的“玩具級”演示應用和服務，以及提供量子演算法、量子軟體初步執行和驗證等“工具級”服務為主，隨著未來量子計算軟硬體不斷髮展完善，“殺手級”和“工業級”應用出現之後，量子計算雲平臺也將逐步向“商用級”演進，其中雲平臺標準化、服務服務保障、安全性等仍面臨諸多挑戰，還需要業界共同研究探討和持續推進。”
值得一提的是，與60年代類似，量子計算領域同樣得到了各國政府的大力支援，獲得了眾多政府、軍用訂單。
此外，人才培育上各大公司也是不遺餘力。谷歌、IBM、華為、阿里、騰訊、百度、亞馬遜等各巨頭紛紛舉辦各類活動，為有志於從事量子計算的青年科學家提供交流競技的平臺與比賽。
兵馬未動，糧草先行。等量子計算領域“殺手級”應用真正出現的時候，誰能奪取計算機行業的新高地呢？讓我們為科學家們加油鼓掌，同時拭目以待~
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