量子計算是什么？它將在各行業(yè)扮演怎樣的角色？它又將在多大程度上改變我們的世界？騰云智庫中的科幻大師吳巖正在寫一個劇本，看完這篇文章直說找到了一個點子。大家看懂量子計算了嗎？又開了什么腦洞？歡迎在留言中分享。

葛凌

作者葛凌，牛津大學量子物理博士，騰訊公司歐洲首席代表，曾在英國倫敦帝國理工大學任職，擔任英國皇家科學院Leverhulme研究員和博士生導(dǎo)師、全英化學計算模擬中心主任、校長助理等。期間曾兼任英國政府和倫敦市長辦公室在創(chuàng)業(yè)社區(qū)、智慧城市和數(shù)字戰(zhàn)略等領(lǐng)域顧問，并為英國《金融時報》、《Wired》等撰寫專欄。

從基因定位到太空探索，人類活動帶來了越來越多的數(shù)據(jù)。這些海量數(shù)據(jù)的處理已經(jīng)遠遠超過了經(jīng)典計算機的能力范圍。基于這種情況，在挖掘大數(shù)據(jù)潛在價值的過程中，量子計算將扮演重要角色。

發(fā)展量子計算技術(shù)的主要挑戰(zhàn)在于需要通過發(fā)展高精度、高效率的量子態(tài)制備與相互作用控制技術(shù)，實現(xiàn)規(guī)模化量子比特的相干操縱。不過因為量子計算對物理系統(tǒng)性質(zhì)的要求常?；ハ嗝?，所以建造有規(guī)模的、有實際應(yīng)用價值的量子計算機還存在巨大的技術(shù)困難。而且與傳統(tǒng)計算相比，錯誤對于量子計算的影響更大，所以對于量子計算機來說很重要的一點是要解決容錯性 (Fault-tolerant)。

2017 年 5 月中國科學院首次實現(xiàn) 10 個超導(dǎo)量子比特的糾纏，同期 IBM 實現(xiàn)了 17 個超導(dǎo)量子比特的糾纏。未來兩到三年內(nèi)有望擴大到 50 個量子比特，達到所謂的“量子優(yōu)越性”(Quantum Supremacy)。屆時在某些問題上，量子計算機的計算能力將超過目前最強大的經(jīng)典并行計算機。但要達到真正的商業(yè)應(yīng)用，量子比特需要達到百萬級，這是一個非常大的門檻。當規(guī)模如此龐大時，量子計算機就可以克服錯誤問題。 

即使是最樂觀的科學家也認為，量子計算機不會完全取代現(xiàn)在的電腦。對于許多問題，使用量子計算機并沒有太大的優(yōu)勢，比如說沒有必要使用量子計算機去做文字處理，查郵件或者玩手機游戲。

量子計算未來主要會應(yīng)用在復(fù)雜的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理與計算難題，以及基于量子加密的網(wǎng)絡(luò)安全服務(wù)，例如：環(huán)境監(jiān)測領(lǐng)域的氣象預(yù)報，醫(yī)學領(lǐng)域的基因測序與藥物研發(fā)，金融領(lǐng)域的投資大數(shù)據(jù)分析、預(yù)測與風險建模、網(wǎng)絡(luò)安全與即時通訊領(lǐng)域的量子加密，以及為人工智能提供強大的計算能力等。

加速機器學習與人工智能

與人類一樣，量子計算機也可以從經(jīng)驗中學習，進行自我糾錯。這一概念被稱為量子計算機的機器學習——與Facebook 新聞流根據(jù)用戶的“點贊”而進行個性化的推送相類似，只是更為復(fù)雜。

量子計算機的機器學習可以幫助我們更快、更高效地做很多事情，具體應(yīng)用場景包括人臉識別、圖像理解、音頻語音理解、用戶畫像、機器人和自動駕駛車的圖像識別及決策等。對于數(shù)據(jù)越多的問題，節(jié)省的時間就越多。例如，我們發(fā)現(xiàn)經(jīng)典計算機并不擅長從海量圖片中迅速完成 “孫悟空在哪兒” 的識別任務(wù)，但量子計算機卻非常擅長從混亂的背景中找出具體人物或者細節(jié)。

構(gòu)筑信息安全

現(xiàn)有加密系統(tǒng)受到量子計算機威脅，但是通過量子力學特性的加密技術(shù)將變得更加安全。這種超級安全通信被稱為“量子密鑰分配”。它允許某人發(fā)送信息給其他人，而只有使用量子密鑰解密后才能閱讀信息。如果被第三方攔截，鑒于量子力學的原理，信息會變得毫無用處，也沒人能夠再讀取它。

后量子密碼學致力于創(chuàng)建出即使是未來的量子計算機也無法破解的密碼。PQCRYPTO 是一個受歐盟資助為期三年的項目，專注于開發(fā)后量子加密。2016 年，該項目的一些研究成果已經(jīng)被 Google 用在了 Chrome 瀏覽器運行的后量子加密測試中。而在斯諾登事件后，美國國家安全局于 2015 年表示將更新其所有的加密技術(shù)，使它們無法被量子計算機破解。

挑選最優(yōu)化解決方案

許多證據(jù)表明量子計算機比經(jīng)典計算機更適合進行某些需要挑選出最優(yōu)化解決方案的任務(wù)，而大量的商業(yè)活動都依賴于最優(yōu)化方案。例如，在開始制造汽車、飛機部件前，我們可以運用計算機模型優(yōu)化汽車和飛機的設(shè)計方案。Google 在量子計算機 D-Wave 2X 上優(yōu)化一個含有大量變量的函數(shù)，比在經(jīng)典計算機上快一億倍。

我們可以自定義什么樣的問題需要找出最優(yōu)化解決方案，比如說：產(chǎn)品收入最大化，點擊轉(zhuǎn)化率最大化，用戶滿意度最大化，成本耗時最小化。某些人工智能問題也可以轉(zhuǎn)化為優(yōu)化問題，例如，構(gòu)建預(yù)測模型，使其對未來數(shù)據(jù)的預(yù)測誤差最小。

量子計算就像是新的“引擎”，代表了新的商業(yè)形態(tài)和社會形態(tài)。蒸汽機的到來引發(fā)了第一次工業(yè)革命，燃氣機引發(fā)了第二次工業(yè)革命，計算機的誕生引發(fā)了第三次工業(yè)革命，那么量子計算機的到來，很可能會推動第四次工業(yè)革命的很多構(gòu)想正在實現(xiàn)。量子計算機一旦投入使用，許多行業(yè)可能將會受到顛覆性的影響，目前很多看似不可能有太多突破的領(lǐng)域未來都會有很大的改變。

量子計算是屬于未來的技術(shù)，當下我們正處黎明時期。而量子計算和云的結(jié)合，又可以帶來巨大的前景，研究人員和科學界可借此加快量子領(lǐng)域的創(chuàng)新速度，也有利于發(fā)現(xiàn)量子云計算的新應(yīng)用領(lǐng)域。所有這些應(yīng)用都令人激動不已，但要實現(xiàn)這些目標，我們依然有很長的路要走。

關(guān)于量子計算的小知識

量子計算的神奇之處在于，它的運行是基于量子比特 (Quantum bit)，而非現(xiàn)代計算機中的經(jīng)典比特，它利用量子力學理論中的量子疊加 (Quantum superposition)和量子糾纏 (Quantum entanglement) 效應(yīng)，具有天然的“大規(guī)模并行計算”的能力。

量子比特

普通計算機一個比特 (Bit) 可以表示為 0 或者 1。而量子計算機雖然也可以使用 0和 1，但一個量子比特（Quantum bit）可以同時是 0 和 1，具有不確定性。

如果把經(jīng)典比特的 0 和 1 想象為地球的南北極，在量子比特中，量子比特可以是部分北極和部分南極的疊加狀態(tài)，即無限多種組合的線性疊加態(tài)。

量子疊加

經(jīng)典世界告訴我們，一個時間，比特只可能有一種狀態(tài)，過一段時間可以跑到另一種狀態(tài)，但是同一個時間只有一種狀態(tài)。

就像騰訊大廈有 39 層樓，你問某位同學在哪兒，經(jīng)典世界一定說他位于 39 層中的某一層。但是如果從量子比特的角度來看，他 39 種狀態(tài)都有，你問他在哪兒，原則上說他各種可能的態(tài)都在，39 層樓他都在、而且是同時在，這就是量子世界的奇妙特性。

量子糾纏

描述了當兩個粒子互相糾纏時，即使距離遙遠，一個粒子的行為將會影響另一個的狀態(tài)。當其中一個粒子被操作（例如量子測量）而狀態(tài)發(fā)生變化，另一個也會即刻發(fā)生相應(yīng)的變化。

量子算法

1985年，英國牛津大學教授 Deutsch 研究了量子 Turing 機，引進了量子計算線路模型和量子通用邏輯門組，突破了經(jīng)典計算 Boole 邏輯的限制，實現(xiàn)了到量子演化的躍進。 在那之后，科學家們開始了對量子算法的研究。

Shor 算法 是由美國 Bell 實驗室 Shor 在 1994 年提出的分解大數(shù)質(zhì)因子的量子方法?；ヂ?lián)網(wǎng)時代絕大多數(shù)的加密，都由 RSA 算法完成，目前支付寶、微信支付、微眾銀行等都在采用 RSA 2K 加密算法，但隨著量子計算的發(fā)展，RSA 加密安全性受到了挑戰(zhàn)。

Grover 算法 是由 Grover 于 1996 年提出的平方根加速的隨機數(shù)據(jù)庫量子搜索算法。搜索算法常用于從 N 個未分類的記錄中找出某個特定的記錄。Grover 量子搜索算法可以對隨機數(shù)據(jù)庫相對經(jīng)典搜索平方根加速，為了實現(xiàn)這樣的加速，Grover 算法主要依賴于量子態(tài)的疊加。