光子盒年度系列丨2021全球量子科技十大进展

光子盒研究院出品

时隔一年，光子盒再次推出年度系列策划。今年，量子信息科技领域从基础研究、工程建设到商业应用都是有史以来发展最快的一年。令人欣喜的是，量子信息科技三大领域——量子计算、量子通信、量子精密测量，中国已经全部位列第一梯队。

今天，我们以《2021全球量子科技十大进展》为开篇，正式拉开年度系列的序幕。入选成果必须发表论文，例如IBM最新127比特量子处理器未发表任何论文，因此无法入选。以下十大进展仅根据论文发表时间排序。

保密是量子信息科技最早具备实用化条件的应用场景。量子保密通信网络基于量子密钥分发技术(QKD)，QKD是迄今为止唯一被严格证明是原理上无条件安全的通信方式。QKD主要存在两个问题，一是覆盖范围较小，二是在量子中继投入使用之前需要可信中继连接，后者不能提供无条件安全。

对于第一个问题，中国率先实现了天地一体化量子通信网络。2021年1月7日，中国科学技术大学潘建伟及其同事陈宇翱、彭承志等与中国科学院上海技术物理研究所王建宇研究组、济南量子技术研究院及中国有线电视网络有限公司合作，在国际学术期刊《自然》杂志上[1]发表了题为“跨越4600公里的天地一体化量子通信网络”的论文。

研究团队在量子保密通信京沪干线与“墨子号”量子卫星成功对接的基础上，构建了世界上首个集成700多条地面光纤QKD链路和两个星地自由空间高速QKD链路的广域量子通信网络，实现了地面跨度4600公里的星地一体的大范围、多用户量子密钥分发，并且进行了长达两年多的稳定性和安全性测试、标准化研究以及政务金融电力等不同领域的应用示范。

对于第二个问题，除了正在研发量子中继器以外，另一方办法是发展无中继的远程量子密钥分发技术。

2021年6月，中国科学技术大学教授潘建伟及其同事张强、陈腾云与济南量子技术研究院王向斌、刘洋等合作，利用中科院上海微系统所尤立星小组研制的超导探测器，基于“济青(济南-青岛)干线”现场光缆，突破现场远距离高性能单光子干涉技术，利用时频传递技术实现了511公里TF-QKD，是目前现场无中继光纤QKD最远的传输距离。相关研究成果发表于《自然·光子学》上[2]。

与量子保密通信网络(传输量子密钥)不同，量子互联网特指传输量子信息(量子比特)的量子网络，量子计算机和量子传感器作为节点，类似今天传输数字信息(比特)的互联网，因而得名。今年，国内外在该领域都取得了重要进展。

2021年4月，荷兰代尔夫特理工大学Ronald Hanson团队报告了第一个多节点量子网络的实现。量子网络由三个量子节点组成，中间节点(Bob)与两个外部节点(Alice和Charlie)都有物理连接，每个节点相互建立纠缠连接。Bob配备了一个额外的量子比特，可以用作存储，允许在建立新连接时存储先前生成的量子连接。在建立了量子连接Alice–Bob和Bob–Charlie之后，Bob的一组量子操作将这些连接转换为量子连接Alice-Charlie。或者通过在Bob处执行一组不同的量子操作，在所有三个节点之间建立纠缠。该团队的成果已发表在《科学》杂志上[3]。

2021年6月，中国科大郭光灿院士团队李传锋、周宗权研究组利用固态量子存储器和外置纠缠光源，实现了两个吸收型量子存储器之间的可预报量子纠缠，并首次演示了多模式量子中继，为构建高效率的全固态量子网络奠定了基础。相关论文发表在《自然》杂志上[4]。

量子存储对于量子互联网的实现至关重要。2021年4月发表在《自然·通讯》上[5]的论文显示，李传锋、周宗权研究组将相干光的存储时间提升至1小时，刷新了2013年德国团队光存储1分钟的世界纪录，向实现量子U盘迈出重要一步。2021年7月，同一研究组提出并实验实现无噪声光子回波，实测噪声比前人的结果降低了670倍，首次观察到单光子的光子回波并由此实现了高保真度的固态量子存储。该工作从方案提出、理论分析到实验实现均由该团队完成，该方案被命名为“Noiseless photon echo”(无噪声光子回波，简称NLPE)并已申请发明专利。相关论文发表在《自然·通讯》上[6]。

2021年6月，西班牙光子科学研究所(ICFO)也演示了多模式固态量子存储器，该系统使用量子存储器将光子存储在数百万个原子中，所有原子都随机放置在稀土掺杂的晶体内。他们使用一组不同波长的光子：一种波长为606 nm，用于存储，另一种波长为1436 nm(电信波长)，用于发出信号表示实现了纠缠。在释放信号之前，量子存储器可以存储多达25µs的信号。通过将单个光子叠加在放置在相距10米的不同实验室中的两个量子存储器上存储单个光子，可以在两个量子存储器之间实现纠缠。论文发表在《自然》杂志上[7]。

量子比特是实现量子计算的基础，因此量子比特数是量子计算领域最关心的指标之一。

2021年7月，来自哈佛-麻省理工学院超冷原子中心和其他大学的物理学家团队，开发了一种特殊类型的量子计算机，称为可编程量子模拟器，能够操作256个量子比特，成为有史以来具有最多量子比特的机器。研究人员使用该机器观察到了几种以前从未在实验上实现过的奇异物质量子态，并进行了精确的量子相变研究。这项研究发表在《自然》杂志上[8]。

这个量子模拟器在研究人员2017年开发的51量子比特系统的基础上进行升级。研究人员使用旧的系统能够捕获超冷铷原子，并使用一种称为光镊的一维单独聚焦激光束阵列按特定顺序排列这些原子。新的系统则采用二维阵列，将可实现的系统规模从51个量子比特增加到256个量子比特。

今年包括IBM、ColdQuanta、Atom Computing在内的量子计算公司相继推出了100+量子比特硬件，但没有相关论文发表。

目前最好的量子比特控制技术可以控制和测量的量子比特数只有100多个，根据IBM量子计算路线图，2023年量子比特数将达到1000个量子比特，因此，需要开发新的量子比特控制技术。

2021年8月，新南威尔士大学的研究团队提出了一种能同时控制数百万个自旋量子比特的新技术。大多数量子计算机都需要给处理器上的所有量子比特都设置一条控制线，以便通过高频振荡信号、来改变量子比特的自旋状态或数据状态。而在该团队提出的方案中，并没有设置数千条控制线，而是在芯片上方产生磁场，通过磁场同时操纵所有量子比特。

在该研究中，研究人员先是移除了量子比特旁边的电线，然后设计了一种在整个系统中传递微波频率磁控制场的新方法。他们发现，谐振器产生的场可控制一个能容纳400万个量子比特的区域。论文发表在《科学进展》上[9]。

除此之外，微软也提出了控制数千个量子比特的技术。2021年11月，悉尼大学和微软的科学家和工程师发明了一种工作温度比深空温度低40倍的单芯片，“只需两根传输信息的线缆作为输入，即可产生数千个量子比特的控制信号。”这项研究发表在《自然·电子学》上[10]。

暗物质是指宇宙中尚未被发现或科学证明的理论粒子。大量的天文学观测表明，宇宙物质组成中的绝大部分为暗物质，占到了约85%，而我们所熟悉的普通物质只占约15%。但是人们对于暗物质到底是什么，暗物质粒子质量及其性质等，却知之甚少。量子精密测量技术可以实现超高灵敏度的磁场探测，为暗物质搜寻提供了变革性手段。

2021年8月，美国国家标准与技术研究院(NIST)团队制造了一种量子晶体，表示可以作为探测暗物质的传感器。这种量子传感器由150个铍离子组成，它们被限制在磁场中，因此它们自行排列成一个直径仅为200百万分之一米的平面2D晶体。这种增强型量子传感器有可能探测到来自暗物质的信号。论文发表在《科学》杂志上[11]。2021年11月，中国科学技术大学中科院微观磁共振重点实验室彭新华研究组和德国亥姆霍兹研究所的Dmitry Budker教授组合作，开发出了一种新型的超灵敏量子精密测量技术，利用该新技术进一步开展了暗物质的实验直接搜寻，实验结果比先前的国际最好水平提升至少5个数量级，并首次突破国际公认最强的宇宙天文学界限。论文发表在《自然·物理学》上[12]。

早在2019年，谷歌团队宣布，量子计算机将在8小时内破解2048位RSA加密，但需要2000万个量子比特。这样规模的量子计算机显然是一个遥不可及的梦想。今年9月在一项新的工作中，法国新能源与原子能委员会(CEA)的研究人员证明，通过将量子存储器集成到量子计算机中，13436个量子比特就能破解RSA-2048，比之前研究中所需的量子比特数减少了3个数量级。代价是运行时间延长了500倍，即177天。相关论文已发表在《物理评论快报》上[13]。

使用多模式存储器的计算机架构中处理器中的量子比特数和计算n位RSA整数的运行时间。

2021年10月，中国科学技术大学中科院量子信息与量子科技创新研究院潘建伟、朱晓波和彭承志等组成的研究团队与中科院上海技术物理研究所合作，构建了66比特可编程超导量子计算原型机“祖冲之二号”，实现了对“量子随机线路取样”任务的快速求解。

根据现有理论估计，“祖冲之二号”处理的量子随机线路取样问题的速度比目前最快的超级计算机快7个数量级，计算复杂度比谷歌的53比特超导量子计算原型机“悬铃木”提高了6个数量级，这一成果使得我国成为目前唯一同时在两种物理体系都达到“量子计算优越性”里程碑的国家。相关论文同时发表在《物理评论快报》[14]和《科学通报》[15]上。

2021年10月，中国科学技术大学中科院量子信息与量子科技创新研究院潘建伟、陆朝阳和刘乃乐等组成的研究团队与中科院上海微系统所、国家并行计算机工程技术研究中心合作，发展了量子光源受激放大的理论和实验方法，成功构建了113个光子144模式的量子计算原型机“九章二号”，并实现了相位可编程功能，完成了对用于演示“量子计算优越性”的高斯玻色取样任务的快速求解。根据现已正式发表的最优经典算法理论，“九章二号”处理高斯玻色取样的速度比目前最快的超级计算机快10²⁴倍。该成果再次刷新了国际上光量子操纵的技术水平，进一步提供了量子计算加速的实验证据。相关论文以“编辑推荐”的形式发表在国际知名学术期刊《物理评论快报》上[16]。

理查德·费曼在1981年提出了使用量子计算机模拟量子物质的设想，现在，这一设想得以实现——量子计算机制造时间晶体(time crystal)。

2012年，诺贝尔奖获得者弗兰克·维尔泽克首次提出了时间晶体这一概念。正如晶体的结构在空间中重复，时间晶体也在时间中重复，在没有任何能量输入的情况下无限重复，就像是一台“永动机”。2016年，美国加州大学伯克利分校(UCB)的物理学家Norman Yao首次描述了如何制造时间晶体。今年，包括Yao和谷歌在内的研究团队都成功利用量子计算机制造了时间晶体。

2021年11月，斯坦福大学、谷歌量子AI团队、德国马克斯-普朗克研究所和牛津大学的研究人员使用谷歌的“悬铃木”量子计算机成功制造了时间晶体，该成果已经发表在《自然》杂志上[17]。在这之前不久，Norman Yao和荷兰QuTech的研究人员使用基于金刚石的量子计算机也成功制造了时间晶体，持续了大约8秒，寿命比谷歌的实验长了10倍，论文发表在《科学》杂志上[18]。

想要实现大规模容错通用量子计算机，量子纠错至关重要。今年，国内外多个团队取得了阶段性成果。

今年量子纠错领域的一个重要成果是，霍尼韦尔团队(现为Quantinuum)于2021年12月发表在Physical Review X上[19]的论文中首次实时检测和纠正量子错误。

论文提到，过去一些研究团队提出的编码只能纠正单一类型错误(比特或相位翻转，但不能同时纠正两者)。还有一些团队研究了量子错误检测码，可以检测两种类型的错误，但不能纠正它们。也有一些研究团队已经演示了量子纠错过程，包括Blatt和Monroe。但是只有霍尼韦尔的方法同时满足了实时、检测错误和纠正错误三个条件。

在这项工作中，研究人员使用[[7, 1, 3]]色码(color code)。利用霍尼韦尔的离子阱量子电荷耦合器(QCCD)量子计算机中的10个物理量子比特，对单个逻辑量子比特进行编码、控制和反复纠错。

如上所述，Monroe团队也演示了量子纠错。2021年10月，Chris Monroe教授领导的马里兰大学联合量子研究所首次在实验中通过多个错误率更高的物理量子比特实现了一个错误率更低的逻辑量子比特。该团队使用BaconShor-13编码的9个数据量子比特和4个辅助量子比特实现了一个逻辑量子比特。论文发表在《自然》杂志上[20]。但与霍尼韦尔的研究相比，他们没有实现多轮纠错。

此外，国内潘建伟院士团队也在量子纠错方面取得重要进展。2021年9月，包括中国科学技术大学潘建伟、陆朝阳和奥地利维也纳大学Anton Zeilinger在内的一个国际研究团队提出了一种可以实现容错量子计算机的纠错方案。他们演示了将编码在物理比特(physical qubit)上的量子信息通过隐形传态技术(teleportation)传送到保真度高达0.786的量子纠错空间保护下的逻辑比特(logic qubit)。论文发表在《美国国家科学院院刊(PNAS)》上[21]。

论文链接：

[1]https://www.nature.com/articles/s41586-020-03093-8

[2]https://www.nature.com/articles/s41566-021-00828-5

[3]https://www.science.org/doi/10.1126/science.abg1919

[4]https://www.nature.com/articles/s41586-021-03505-3

[5]https://www.nature.com/articles/s41467-021-22706-y

[6]https://www.nature.com/articles/s41467-021-24679-4

[7]https://www.nature.com/articles/s41586-021-03481-8

[8]https://www.nature.com/articles/s41586-021-03582-4

[9]https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.abg9158

[10]https://www.nature.com/articles/s41928-020-00528-y

[11]https://www.science.org/doi/10.1126/science.abi5226

[12]https://www.nature.com/articles/s41567-021-01392-z

[13]https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.127.140503

[14]https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.127.180501

[15]https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S2095927321006733

[16]https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.127.180502

[17]https://www.nature.com/articles/s41586-021-04257-w

[18]https://www.science.org/doi/10.1126/science.abk0603

[19]https://journals.aps.org/prx/abstract/10.1103/PhysRevX.11.041058

[20]https://www.nature.com/articles/s41586-021-03928-y

[21]https://www.pnas.org/content/118/36/e2026250118

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