量子计算机的发展在过去十年中稳步推进，这得益于人们利用量子物理学独特特性：量子比特（qubits）以 0 或 1 的形式存在，或同时以 0 和 1 的形式存在。

目前，多家公司已经通过云平台（如Amazon Web Services，Google Cloud和Microsoft Azure等）提供量子应用程序即服务。

部署量子计算机需要多种技术，因此更难预测该技术何时能够实现实用。随着发展步伐的加快，许多专家仍然坚信，实用的量子计算机至少还需要十年的时间。

模拟量子计算机与基于门的量子计算机

物理量子比特是量子计算机基本的构建模块。有两种主要的量子计算方法：模拟量子计算机与基于门的量子计算机。下表总结了两种技术之间的差异。

物理量子比特包括天然存在的粒子和人造结构。前者包括原子、俘获离子和光子。俘获离子和光子是该领域的领先技术。

人造物理量子比特模拟自然产生的粒子，创建量子比特门。量子门类似于传统计算机中的逻辑门。

此类别包括超导电路、量子点和晶体缺陷。一个例子是钻石碳晶格中的氮原子，称为色心。超导电路在这一类别中占主导地位。

在从量子位设计量子计算机时，已经开发出操纵量子特性并将多个量子位相互纠缠的技术。这些操作是通过激光、微波、电场或磁场以及其他方法完成的。示例列在上表的底部。

量子挑战

稳步发展可能很快会产生具有数千个量子比特的量子机器，并在 2030 年后接近 100 万个量子比特。这样的进步将极大地扩大云服务提供商、学术机构和企业的部署。

下表总结了量子开发人员面临的挑战。下面的部分概述了部署挑战。

纠缠是量子力学的一个关键特征，允许连接的量子比特相互作用。在一个例子中，例如，使用一个量子位进行测量可以揭示有关其他连接的量子位的信息。

叠加是另一个关键特征。一个量子比特同时作为所有可能状态的组合存在。纠缠和叠加为量子计算机提供了传统二进制计算机无法提供的额外处理能力。

维持量子比特纠缠是另一个技术挑战。当纠缠消失时，量子计算不再有效。

有多种技术可以保持纠缠。量子比特与环境噪声隔离是第一步。在超导温度下运行量子比特可显着降低环境噪声。容错是系统级别的另一种策略。

一些量子技术对环境噪声具有内在的耐受性。俘获离子方法似乎在该领域优于超导技术。

纠缠噪声问题通常称为退相干。当量子计算机向周围环境丢失信息时，就会发生这种情况，因为系统松散地耦合到其周围环境的活动状态。量子比特必须保持一致性，量子机器才能正常运行。

由于依赖于量子比特状态的不受干扰的演化，退相干仍然是量子实现的挑战。相干性的保持和退相干效应的减轻与量子纠错的概念有关。人们普遍认为，支持一系列量子应用的有意义的部署需要纠错。

此外，量子信息无法复制，测量会破坏信息，从而阻碍经典纠错技术的实施。量子纠错技术已被证明，但实施起来具有挑战性。纠错程序适用于许多容易出错的物理量子位。这些量子程序与传统处理技术相结合，创建了模拟稳健、稳定的量子位（称为逻辑量子位）的系统。

当前的量子平台还表现出缓慢的 I/O 数据速率。未来的量子计算机将需要更快的数据速率来支持要求苛刻的量子应用程序。缓慢的 I/O 速率会降低整体利用率，因此量子计算在云服务等领域的价值会下降。

最小化退相干需要接近绝对零的操作，最初限制了企业 IT 应用程序的量子部署。在室温附近运行的量子技术将有助于扩大部署。

至少有六种不同的量子技术正在使用或开发中，其他的也即将出现。技术战很少有利于培育新的细分行业，造成市场不确定性。潜在用户通常会延迟部署，直到出现明显的赢家。新兴的量子产业将受益于一两种领先技术的出现。

当前的量子比特制造基础设施和供应链是有限的。每台机器将需要数千个物理量子比特，到 2025 年将增长到数十万个量子比特。到 2030 年，最先进的机器可能包含 100 万个或更多物理量子比特。

投资于物理量子比特制造和供应链的开发人员将成为量子应用部署的领导者。一旦当前的芯片短缺消退，如果超导专家能够利用半导体行业的晶圆厂产能，他们可能会有优势。

量子计算机还需要跨多个级别的许多软件平台的广泛生态系统，包括量子算法和应用程序。将需要用于开发、测试和验证量子应用程序的软件开发工具包。其他要求包括以量子为中心的语言、编译器和其他专注于独特且要求苛刻的量子应用的开发工具。

开发量子应用程序的软件将在 PC 或云平台上运行。

利用开源软件将有助于降低开发成本。跨多代和不同量子技术​​的硬件抽象也将减少开发时间和成本。

当前的量子系统非常昂贵：估计每个物理量子位需要 10,000 美元。不成熟的技术预计成本会很高，尤其是复杂的量子设计。新版本和非常低的产量只会增加这些成本。新的投资和不断增长的产量将有助于扭转这些趋势。更多的战略规划和合作也将有所帮助。

量子应用

当前的应用程序往往集中在几个部分，如下表所示。

纠缠和叠加的特性为量子应用创造了独特的机会，否则这些应用需要大量时间才能执行——即使在超级计算机上也是如此。

随着未来十年量子能力的发展，应用范围有望扩大。随着新应用的出现，用户将找到使用量子计算机的新方法。

优化问题也很适合量子技术。优化意味着找到实现目标的最佳决策或行动。在量子计算机上运行的可用算法可以改进优化方法。示例包括投资策略、最小化供应链成本以及确定太阳能、风能和其他可持续能源装置的最佳位置。只有 50 个物理量子比特的机器可以为简单的优化问题提供优于经典计算机的优势。

随着人工智能的出现，量子技术可用于加速机器学习算法，用于通过增强遗传数据筛选来检测疾病等应用。

量子计算机目前无法处理机器学习应用程序所需的大量数据。解决方案可能是混合机器，通过拆分计算以匹配量子和二进制计算机的能力来解决问题。这将需要新的软件和协议来相应地分配任务。

量子计算机似乎能够以指数级更少的步骤分解大量数字，比经典计算机快得多。对数字进行因式分解意味着找到一组唯一的素数，这些素数可以相乘以产生指定的结果。在经典计算机上，因式分解需要很长时间。

Rivest-Shamir-Adleman (RSA) 等加密算法依赖于此限制。因此，当量子计算机快速分解大量数字时，加密方法将变得脆弱。RSA 加密可能需要具有超过 100 万个物理量子比特的机器，包括纠错技术。

量子技术也可以用于检验物理理论，揭开宇宙的奥秘。此外，量子计算应用程序可用于分析来自高能物理实验的数据。

需要多少个量子比特？

与经典计算机相比，提供显著改进所需的物理量子比特的数量因应用而异。

IBM最近的量子公告提供了量子扩展的一瞥。其Eagle量子处理器目前包括127个量子位，高于2020年发布的蜂鸟机器上的65个量子位。IBM的量子位路线图包括计划于2022年推出的433量子位Osprey处理器，以及计划于2023年推出的1，121量子位处理器（称为Condor）。

下表总结了不同应用的量子比特要求。

可用的量子计算机包括不到 100 个量子位。主要应用包括开发、测试和推进量子技术。有些在公共云平台上可用。

少于 100 个物理量子比特的机器可以解决简单的化学计算，并可能为一些优化问题提供优势。

具有 1,000 个物理量子比特的量子计算机可以增强机器学习和优化问题。

基于云的量子能力仍将是 1,000 量子比特的领先部署机会。个别公司将需要大量此类机器。根据 IBM 的预测，这种情况可能会在 2023 年出现。

随着物理量子比特的数量向 100,000 增加，应用范围也在增加。例如，机器学习和相关的人工智能应用和模型将会扩展。

IBM 要在 2030 年达到 100,000 量子比特的里程碑，需要每年增长 90%。到 2023 年，IBM 的量子比特年增长率为 158%。因此，到 2030 年达到 100,000 个量子比特似乎是一个合理的赌注。

除此之外，量子部署将会起飞，因为可以更准确地解决更多问题。分解大量数字或模拟药物分子可能需要超过 100 万个物理量子位。发生这种情况时，当前的加密算法将不再安全。

结论

量子计算技术在过去五年中取得了进步，并有望在未来五年内进一步发展。根据 PitchBook 财务数据库，2021 年风险投资大幅增加，投资额超过 10 亿美元，超过前三年的总投资。

Quantum 将主要增强当前的计算机，很少取代当今的机器。新的量子技术将快速发展，创新应用将得到发展。随着技术部署在几年内加速，由经典计算机和量子计算机组成的混合系统将出现。

化学模拟可能是量子计算机影响最大的应用。这包括从药物发现到电池技术进步的各种应用。

原文链接：https://www.eetimes.eu/quantum-computers-a-technology-assessment/

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