博世、IBM强强联手……量子计算如何赋能汽车行业？

光子盒研究院出品

11月9日，IBM在量子峰会上宣布[1]，全球第一大汽车技术供应商博世（Bosch）正在与IBM合作：博世将加入IBM量子网络，使用二十多台IBM量子计算机来帮助确定目前用于发动机和燃料电池的金属、稀土元素的替代品。

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博世&IBM：量子模拟电动汽车矿物的替代材料

阻碍电动汽车推广的最重要因素之一是电动汽车电池和电机中使用的关键地球矿物（例如，锂、钴和镍）的有限供应。随着全球最大的经济体都在向零排放的电动汽车迈进，预计未来电动汽车将加速销售。

问题是，我们如何才能填补供应缺口？

大多数汽车制造商正在争先恐后地签署供应协议，以确保他们有足够的材料来实现其目标；同时，像Li-Cycle和Nth Cycle这样的公司正在开发创新的方法来回收和处理电池矿物，以确保未来的供应。而博世和IBM正在合作更进一步：博世将带来其在材料模拟和大规模生产方面的经验，结合IBM的量子计算技术和量子算法知识；使用量子超级计算机模拟不同的模型，调查哪些材料可能有替代品，或至少是部分替代品。

双方的合作为先进的算法和工作流程打下基础，从而使计算机生成的材料设计成为可能。博世研究部负责人Thomas Kropf解释说：“对博世来说，用于电动车、可再生能源和传感器技术领域的材料在这里发挥着特别突出的作用；开发制造电动汽车所需的这些材料的替代品可以加速推广，同时保持价格的可承受性。”

IBM量子应用和业务发展部副总裁Scott Crowder补充说[2]：“即使是真实材料的简单模型，也会很快成为经典计算机难以模拟的对象；这就是为什么博世与IBM，以及IBM量子网络在量子计算研究方面的合作是如此重要。我们将在电动汽车、可再生能源和传感器技术领域共同解决广泛的材料科学问题。”

博世和IBM合作开发稀土金属的替代品是有希望的。量子计算机非常强大，利用各种算法在几秒钟内处理大量数据。如果他们能开发出替代品，就能通过让汽车制造商更容易获得，促进电动车成本的降低，打开寻求零排放出行选择的买家市场。

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量子技术应用于汽车工业：潜在优势显著、大量资金投入

经典的计算机被用于整个汽车行业：在制造车辆、车辆内部以及行业所依赖的外围应用中。那么，量子计算机呢？事实证明，量子计算也许能够在所有这些领域发挥重大作用：带来数十亿美元的节约，并帮助保护环境[3]。

具体而言，量子计算有三大潜在优势：

• 第一个可量化的好处是使用计算流体动力学来避免昂贵的隧道测试。航空航天和汽车行业每年在这方面花费350亿美元。量子计算仅在这一点上就可以节省数十亿美元，并且应该呈现出明显的投资回报率（ROI）。

• 另一个重要的好处可能是为自动驾驶汽车预测交通模式，这不仅是一个路由问题，也是一个图像分类问题。大众汽车等公司正在开拓这一点，同时，利用量子计算来简化物流和优化生产成本（例如，油漆车间的调度）；宝马公司将量子计算用于传感器安置和配置管理等应用。

• 此外，环境能从更好的电池中受益匪浅：利用量子计算机使电池更轻、更小、更高效。这不仅影响到电动汽车（EV）电池，也影响到太阳能电池和相关的储能技术；量子计算的一个潜在应用是碳固定，这意味着“更好的碳捕获和减少碳排放”。

那么，量子计算如何应用于汽车行业中呢？

从制造商开始，量子计算机可能成为产品设计、供应链优化、配置管理和优化调度的帮助；它们也可能被用来优化传感器的位置，以及从传感器到车辆的各种系统的路线。

在零售商方面，量子计算机可能有助于广告优化和忠诚度奖励优化，以使顾客进入经销商的大门。一旦到了那里，客户可能会受到信用风险分析和保险风险分析：这两种风险都可以通过检测欺诈和减少欺诈来减轻。

但是，车辆必须从制造商运到经销商那里。这可能涉及量子辅助的物流优化，包括运输物流。

司机可能有最多的量子计算应用。除了使车辆工作的计算机之外，选项还包括用于路线优化的GPS、用于提高安全的免提选项的自然语言处理（NLP），以及天气预报（道路结冰等）。

然后，雇用司机的公司有额外的潜在应用。除了量子辅助调度优化外，关注点还包括公交车路线优化。消费者会觉得其他的应用将是上述所有的优化，尤其是交通流优化。

最后，如果没有燃料，这些车辆都不会走得很远。能源生产是一个问题，包括石油开采和能源减少问题。当谈论电动汽车时，另一个关注点是基础设施优化，包括电网优化。所有这些都是量子计算的潜在应用。

许多应用已经成熟，可以被量子计算所颠覆；虽然很难衡量目前量子计算对汽车行业的影响，但潜在的好处是真实的，以至于公司正在为这项研究投入大量资金。一旦量子计算机足够成熟，这些应用中的很大一部分将被实现。

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布局量子计算，汽车巨头们迈向数字化的未来

随着数字化时代的到来，智能交通系统对远程信息处理技术的要求也与日俱增。预计到2030年，将有一个完全不同的生态系统，有数十亿的物联网（IoT）设备和数百万的联网和自动驾驶车辆。因此，汽车巨头们已经通过进入量子计算（QC）向未来迈出了重要一步[4]。

1）大众汽车。大众在2017年宣布与谷歌合作，在三个主要领域进行量子计算的研究：

• 优化交通模式。大众汽车和量子计算公司D-Wave Systems于2017年在北京进行了一项基于算法的实验，以优化交通流，使用来自10000辆出租车的数据。大众汽车表示，该实验通过为每一辆车选择理想的路线，在减少拥堵方面取得了积极成果。未来，大众汽车计划使用量子算法，通过发送实时计算的信息来优化停车位和充电站的使用。

• 电动汽车电池。量子计算将帮助大众公司把雄心勃勃的电动车电池单元研究推向新的高度。2018年，大众汽车公司的工程师使用量子计算机模拟了锂氢和碳链等关键分子，这为更复杂的化合物打开了大门。其目的是根据最大功率密度和电池组装等标准，在量子计算机上模拟电动汽车电池的化学成分。

• 自动驾驶。量子计算还将通过机器学习支持大众汽车的自动驾驶技术。

2）福特公司。福特在2018年与美国宇航局达成了一项为期一年的协议，与量子人工智能实验室（QuAIL）合作，提高以柴油为燃料的车队车辆的燃油效率。QuAIL的D-Wave 2000计算机为福特创造了第一批路线优化的使用案例。虽然传统的计算机不容易将速度、交通模式和路线上的停车次数等几个参数放在一起，但量子计算将通过揭示最佳路线来帮助实现效率最大化。

3）戴姆勒公司。戴姆勒在2018年选择了谷歌，在量子研究方面迈出了第一步，以开发可持续和高效的出行解决方案。戴姆勒公司的首席信息官Jan Brecht将他们的合作目标描述为“在早期阶段获取量子技术的经验”。为此，戴姆勒将通过量子计算机上的深度学习和人工智能，在包括电池技术、自动驾驶汽车和城市交通等领域追求进步。

4）丰田公司。日本汽车巨头丰田在2017年与全球汽车零部件制造商电装合作，在泰国进行了一项基于13万辆商用车的实验，以评估交通数据。电装公司与丰田子公司丰田通商合作，与D-Wave Systems量子计算机合作。

5）博世。为了加速其在电池开发和电动汽车领域的存在，博世在2019年投资了Zapata Computing，以支持算法、量子软件和其他量子技术工具。博世旨在参与的主要领域是传感器技术和量子密码。

不仅量子计算，后量子密码（PQC）也意义重大。作为与其他车辆（V2V）和交通基础设施（V2I）相连的出行计算平台的代表，联网车辆将为犯罪分子提供一个明显增强的攻击面。更糟糕的是，网络犯罪分子将通过使用量子计算机本身大大增加他们的武器库。目前采用的公钥密码学（PKC）方法无法抵御来自量子计算机的攻击，这使得量子安全密码机制的使用不可避免，为了减轻巨大的风险，如入侵整个智能城市的交通系统，地方政府和汽车行业必须在PQC下开发许多安全标准。

麦肯锡公司预计，到2030年，科技界将迅速发展：我们将见证量子模拟、复杂的优化问题和复杂的量子人工智能（AI）和机器学习（ML）。利用量子技术，对于汽车行业的利益相关者来说，更是迫不及待。

关于罗伯特·博世有限公司（Robert Bosch GmbH）：

博世公司是德国一家以工程和电子为首要业务的跨国公司，它是2011年全球最大的汽车零组件供应商，该公司由Robert Bosch于1886年在斯图加特创立，现在，罗伯特·博世基金会持有其92％股份。

博世的核心产品是汽车零部件（包括制动器、控制器、电气传动、电子、燃料系统、发电机、起动机和转向系统）、工业产品（包括驱动器和控制、包装技术和消费品）和建筑产品（家用电器、电动工具、安全系统和热力技术）。

博世在《欧洲汽车新闻》全球供应商100强名单中排名第一，2021年全球对汽车制造商的零部件销售额为491.4亿美元。

参考链接：

[1]https://www.bloomberg.com/news/articles/2022-11-09/quantum-computers-how-bosch-ibm-search-for-electric-car-materials#xj4y7vzkg

[2]https://electrek.co/2022/11/10/bosch-ibm-using-supercomputers-to-boost-electric-vehicle-minerals/

[3]https://www.classiq.io/insights/how-quantum-computing-can-be-used-automotive-industry

[4]https://www.globalfleet.com/fr/technology-and-innovation/global/analysis/how-will-quantum-technology-evolve-automotive-industry?t%5B0%5D=Fleet%20Management&curl=1

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