量子计算：一场新的工业革命

光子盒研究院出品 

活跃在世纪之交的投资者会想起两个特别的技术教训。一是对行业的未盈利业务持怀疑态度。另一个原因是对提出的千年虫问题的过度恐慌，当时人们担心日历程序的异常会使系统崩溃，导致飞机从天上掉下来。结果，部分由于幕后的大量工作，这类事情没有发生。

因此，你是否应该摒弃量子计算技术军备竞赛的炒作？美国和中国正在向该领域投入数十亿美元，着眼于利用其解决问题的潜力破解对方的安全加密，欧洲国家也在效仿。但对投资者来说，这真的会转化为实实在在和有价值的东西吗？

想想宝马、高盛、摩根大通、罗氏、LG电子、埃克森美孚和三菱化学等公司正在认真研究自己的量子计算解决方案，质疑可能会消失。各行各业中的潜在应用增加了采用的可能性。

敏锐的观察者也会注意到Alphabet于2022年3月剥离其Sandbox AQ部门(A代表人工智能，Q代表量子计算)。实现九位数的融资表明，该项目正进入一个新的增长阶段，风险资本家准备为其提供资金，即使着眼于短期利益的公开市场也会因此而畏缩不前。

对于私人投资者来说，选择也越来越多。虽然公开市场很少出现纯量子计算公司，但是已经有一些通过特殊目的收购公司(SPAC)在美国上市。自去年第四季度以来，Rigetti和Ion-Q以这种方式上市，D-Wave在上个月也完成了SPAC合并，以D-Wave Quantum的名义上市。

拥有其他既定收入渠道优势的老牌公司也会受益。商业上可行的解决方案可能会对处于量子计算前沿的IBM产生变革。

还有一些采用者公司预见到了掌握这项技术的竞争优势，这项技术有望提供一种新的、更快的方法来克服计算挑战。对机会进行市场评估是困难的，Gartner Research的顾问Chirag Dekate将商业进展比作马拉松比赛的前五分钟。尽管潜在最终用户公司的年度支出在过去五年中稳步上升，但不用说，Dekate口中的平均300万美元必须进一步增长，以表明量子确实是一个游戏规则改变者。

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不止一种可能性

量子计算不仅是一种更快的计算方式，也是一种不同的计算方式。经典计算机以二进制数字(比特)作为信息的标准单位来执行线性计算，而量子比特通过利用空间和时间的特性来解决问题。科学家们特别关注其中的三种：叠加、纠缠和干涉。

这些特性使量子计算机能够解决某些类型的问题。简单地说，这比多次抛硬币，然后将信息插入更多的计算中要有效得多。因此，对于任何解决概率问题很重要的行业来说，量子技术的应用可能是一个启示。很多行业都是如此。

毫不奇怪，金融服务行业的一个特定部分非常有希望成为量子先锋的一员。

正确估计风险参数一直是投资组合经理和投资者面临的挑战，更别说在全球金融危机爆发后模型不完善的银行了。2008年之前，许多金融模型依赖于风险价值(VaR)，这种衡量方法有一个固有的缺陷，即假设每日资产回报是正态分布的。

虽然VaR计算了最糟糕的5%、1%甚至0.5%的日子的平均损失，但它严重低估了最糟糕日子的可能性和幅度。自金融危机以来，风险建模已经取得了进展，但量子计算可能会带来更大的进步。

例如，如果使用量子比特准确计算结果的概率，蒙特卡洛模拟(依赖于随机数输入的灵活性的数学模型)可以包含指数级更多的变量。这意味着在估计风险时可以更全面地反映潜在的原因和影响。它甚至可以帮助模拟气候变化对投资组合的影响。

其他直接成为清洁能源转型焦点的行业也在寻找量子计算的用途。石油和天然气巨头埃克森美孚是与IBM合作，专门使用量子算法来解决运输液化天然气(LNG)的挑战，这是一个与能源危机和俄乌战争相关的问题。

处理交付物流需要考虑一年中每一天每艘船的位置，并考虑数百万谨慎的决策。加上天气和需求波动等变量，这一问题涉及的变量将增加到数十亿甚至万亿。量子计算能够处理和理解这些微小、复杂和相互关联的变量，从而有可能使供应链更加顺畅和高效。

汽车制造商宝马正在使用量子计算机提供的测试能力，帮助解决其复杂的供应链和工程挑战。罗氏等制药公司正在利用这项技术评估数百万个微小变量对实验的影响。电池和家电制造商LG也在测试和开发他们的产品。

量子计算和人工智能学习之间的交叉特别有趣：“最令人兴奋的是，研究人员有可能从量子计算根本不同的运行方式中获得新的灵感，并将这些见解应用于短期内可以利用的经典人工智能，”Sandbox AQ首席执行官Jack Hidary说。

对于成功的量子技术将彻底改变的网络安全，Hidary认为机器学习将对系统“适应新出现的威胁并实时实施最好、最合适的网络安全算法”至关重要。

量子计算机同时测试成千上万种排列的能力，加上机器学习识别模式的能力，也可以应用于药物测试。最终，改善对负面或危险结果的预测可以安全地加快药物开发并降低成本。

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超导和离子阱量子比特适用于不同问题

由于用途繁多，具体的最终用户需求也各不相同，因此，根据所解决的问题，最合适的量子计算技术也有所不同，包括超导、半导体、光子学和离子阱技术等。

IBM的Olivia Lanes博士说：“IBM专注于用超导体和我们称之为Transmon量子比特的东西制造处理器。”不同于半导体，它不存在供应问题：许多领先的超导体生产商位于美国或日本。

Lanes说：“Transmon已被证明在相互耦合方面非常擅长”，并补充说该技术可以实现快速控制。对于超导技术，两个量子比特之间的计算步骤速度非常快(大约几纳秒)。但霍尼韦尔控股的量子计算公司Quantinuum的首席运营官兼总裁Tony Uttley说，这种方法在保持信息稳定方面不如离子阱方法。但另一方面，后者速度较慢。“在所有这些技术中，我们都在进行权衡。”

决定使用哪种方法可能取决于需要相互通信的量子比特数量。例如，Uttley说，某些类型的化学实验需要多个量子比特进行任意通信，这可能更适合离子阱解决方案，量子比特连接可以保持约12分钟。对于量子比特需要主要与最近的“邻居”相互作用的问题，超导可能更好。 

实现最佳速度并在最长时间内保持量子态的稳定性(这就是所谓的相干性，退相干就是回到基态)是持续的挑战。它们和量子比特的数量一样重要。“你可以有一百万个非常糟糕的量子比特，但这仍然没有任何用处。重要的是速度、质量和规模，为了实现量子优势，我们必须让这三者都非常强大，”Lanes说。

此外，需要强调的是纠错，因为它对于保持量子态和生成最高质量和最有用的量子比特至关重要。Lanes补充道：“所有量子比特都有一个T1寿命，这是它们退相干回到基态之前的时间。” 

在大多数情况下，当然在超导是基础技术的情况下，T1时间是微秒量级。“如果你需要执行你的算法，你的计算时间要比T1时间更快。Lanes说：“在这么长的时间内，你无法执行复杂的算法，所以你必须引入纠错机制。一旦纠错到位并发挥作用，这些信息可以保存多长时间并不一定重要了，因为当错误发生时，我们可以找到它，解释它并修复它。”

另一个问题是所谓的泄漏(leakage)：当量子比特受到太大的能量激发，并“泄漏”到更高的能量状态时，使其更难纠错。“当我们扩展处理器时，我们需要确保我们的泄漏率和相关错误率很低，”Lanes补充道。

参考链接： 

https://www.investorschronicle.co.uk/news/2022/09/05/quantum-computing-a-new-industrial-revolution/

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