专访阿里云首席量子科学家施尧耘：量子计算机仍需长期的努力
►施尧耘在未来论坛上发表演讲
编者按
在不久前举行的未来科学大奖颁奖典礼暨未来论坛年会期间，阿里云首席量子科学家，之江实验室副主任施尧耘应邀作了《超越量子比特数：量子信息科技的挑战和机遇》的主题演讲。在演讲开始之前，施尧耘接受了《知识分子》的独家专访。
在半个小时的采访中，他特别强调虽然量子计算机已经取得不错的成绩，但仍需要长期的努力，而公众在关心实现了多少量子比特的同时，在中国，尤其还应该关注算法，软件以及应用，他的“超越量子比特数”的演讲也意在此。在采访中，他还谈及了由学界到工业界的角色转换，人才的培养以及量子计算和通信时代对安全领域的颠覆。《知识分子》特将此次采访原文照录发表，以飨读者。
撰文｜邸利会
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知识分子：关于Intel刚刚发布的17量子比特的芯片，你怎么看？
施：我觉得是很大的进步，但也是我们很长很长前路中间的一步。世界上有很多研究组，花了很多时间，希望能做出类似的成绩来，所以我觉得他们做的应该是很不错的成绩。不过他们好像没有发表相关论文，所以我对具体性能不了解。
知识分子：你如何看待QuTech的进展，他们通过操作准粒子（quasiparticles）来实现量子计算？
施：QuTech是也和技术转化的单位合作，是一个量子技术的重要的中心。他们不光有拓扑量子计算，还有超导，金刚石NV色心（The nitrogen-vacancy center, N-V center），有若干个技术途径来实现量子计算。我也拜访过几次，荷兰政府也投入了很多钱（未来几年150百万欧元），是一个重要的中心。你提到的是拓扑量子计算的路径，他们的团队确实是业界公认领先的。
知识分子：你提到他们采取了不同的技术路径，那么这几种相比，有何优势劣势？
施：我觉得各种路径有不同的特点，一些需要很低的温度；另外一些可能不太那么依赖于温度条件；一些比较容易实现对量子比特的操作；另外一些量子态较稳定。我想它们共同的特点，就是每一项技术都有很难逾越的技术瓶颈。你刚才问到Intel的意义究竟有多大，我觉得是一个很好的工作，但是人们同样面临的挑战他们如何克服还不太清楚，他们是不是有新的易于扩展的技术，也不是很清楚。
知识分子：刚才你提到QuTech有不同的方向，在布局上是不是考虑到其实并不知道最后哪一种会获得突破？
施：我想你采访QuTech可能他们有更直接的解释，我的看法是一方面不知道哪一个技术最后会胜出，当有资源的话，采取多种途径也是可以理解的。同时，我觉得从科学角度看，每一种技术路径都有有意思的科学问题，那么有不同的组探究不同的科学问题也是容易理解的。其实，不同的技术之间也不是一个零和游戏（zero sum game），不一定是这个成功，那个就失败了，也许它们有不一样的应用场景，也许有的用来做存储，有的用来做计算。我是个乐观的人，我觉得任何不是那么容易的事情即使一开始并不那么有用，但这些人都是很棒的科学家，他们的发现终究在某一个方面会找到用处。
知识分子：这些不同的技术是不是都有一些共同的难点？
施：同样的难点是很难扩展开来，做的很大。共同的问题就是量子比特非常的脆弱，容易死掉，那么如何挽救呢？有两种策略，一种是用软件的方法，在它死之前赶快挽救一下；另外一种是当你存储信息的时候，要改变存储的信息必须消耗能量，从物理学的角度可以使其更稳定。后一种方式有一个很漂亮的理论，对应的是拓扑量子计算，但在实验上非常有挑战性。微软采取这个路线已经有十几年，但还没有在工程上实现一个量子比特。当然他们希望是如果找到的话，可以很快的扩展开来。但在我看来，即使他们 在工程上实现了一个量子比特，也不是很清楚他们会如何扩展开来到几百个。即使是很小数目的量子比特都已经很富有挑战，所以，不是很清楚如何扩展到很大量的数目。
知识分子：你指的是马约拉纳粒子？
施：是。
知识分子：那你如何评价谷歌宣称的年底实现49个量子比特，因为很快也到年底了？
施：我想John Martinis他自己也是一个乐观主义者——他了解他所作的事情，我希望他是对的。你知道现在已经是10月底了，我想人们可能会越来越关注（😊）。当然真正的问题不仅仅是49个，问题是是不是可以做到几百，几千，几百万，是不是现在的技术可以让我们可以走到很大（量级）；或者说也不需要几个百万，走到可以让我们解决实际的问题，可以解决没有办法用经典计算机解决的问题。所以，即使John做出了49个，我也不清楚如何能达到那个转折点。我觉得最终的测试是，量子计算机能不能做一件事情，第一，这个事情是有用的；第二，没有其他办法可以做的。我觉得这个没有一个人可以承诺一个时间表。
知识分子：说到拓展性，要有实际应用的话，是不是还是比较遥远的？
施：当然，“遥远”并没有定义的很好，对我来说，十年是一个短的时间（😊）。我记得我曾经看过一些学生写的文章，他们说他们解决了一个长久以来没有解决的问题，我一看，这个问题不过是十年，十年是一个很短的时间段嘛（😊）。我想，应用大体上有两个系列：一个类型是模拟量子系统，这也是最早理查德费曼1981年的著名演讲中，他设想了用量子计算机来模拟量子系统。这听起来有点学术，但实际上我们工业界有若干个领域都是需要模拟量子系统的，比如材料科学。我们要发现新材料，不是直接到实验室做实验，而是以量子理论开始， 建模，用计算的办法来测试各样的想法。所以计算对于材料科学来说，是一个非常重要的工具。另外，计算量子化学也是需要模拟量子物理，所以量子计算机对量子化学会会是一个很大的帮助。药物研发中人们要问某种分子是否具备某种性质，也需要计算，量子计算机或许也能起到作用。
另外一个类别是，加速我们平常经常用的常规化的计算。比如机器学习，现在已经得到广泛使用，未来也会得到更为广泛的使用。如果这样广泛使用的技术，我们能够提速的话，就会带来广泛的影响。另外一个例子是优化问题。如果我们能显著提高解的质量，计算的速度，因为这些问题存在于很多的场景中， 带来的进步也是会非常广泛的。
知识分子：说到最优化的问题，D-Wave是不是就是专门用于解决这类的问题？
施：D-Wave采取的路径确实是面向优化问题的，约束补偿问题(Constraint satisfaction problems, CSPs)。这也是非常广泛的问题，也是他们集中要解决的一类问题。
知识分子：但是，这个是不是决定了它今后只可能走一个专用的路线？是不是今后会出现一台通用的量子计算机，可以解决所有的问题，不管是经典计算机解决不了的，还是经典做的不够好的？
施：我觉得现在的计算，即使是经典的计算，也是在朝着专用化的方向发展，所以我觉得本身“解决特定问题”不是个问题。因为最终我们希望的是解决实际问题，如果设计制作出来的量子计算机仅解一些特定问题，这些问题非常的重要，我不认为是一种退步。而且，这一定是先发生的事情，通用的量子计算机确实是太难了，我们（目前）还是想首先通过解决一些特定的问题，来表明量子计算机的用处。
知识分子：专用的量子计算机会以量子计算云平台这样的形态来出现？
施： 我觉得云会是其中一个形态，但不唯一。云的意义是可以让更多的人来使用到量子计算机。但是一开始也可能是一些对计算要求比较高的企业，他们是第一批吃螃蟹的人，愿意付费来使用量子计算机。云是一种输送计算力的一种通常的方式，我想作为量子计算的主要输出方式是可能的，但我不认为输出方式是最核心的问题。
知识分子：我想问一下关于你自己的一些问题。我知道你之前在学界，现在在工业界做研究，不知道在两种不同的环境下，是不是有一个角色转化，你的体会是什么？
施：首先在谈不同之前，我想先谈共同的一点，也是我来阿里巴巴的原因。共同的一点是，从我作为学者的角度看，我之所以从事量子计算是因为一个大的问题：对于计算来讲，什么是最终极的计算？这是我从学生时代开始就想探索的一个问题，我20年前进入到了这个领域，也没有想未来会怎么样；只是觉得，从智识上这是一个非常让人着迷的问题。
阿里邀请我加盟，因为他们也在探索，什么是终结的计算。云计算就是输出计算的一个业务，所以阿里云要问什么是最强大的计算，什么是最有效的让我们为客户服务的计算。这也就是同样的问题，什么是计算的最终形态？所以，或许角度不同（我是从智识上，阿里是从商业或者业务的角度），但阿里巴巴和我是尝试解决同样的问题，是一个硬币的两面。我一开始的头20年，是从理论的角度。以前写文章，申请经费报告的时候，写如果能实现的话，会给世界带来多大的变化。 现在在阿里巴巴是要落地，为量子计算机最终实现做贡献。如果能对落地也有贡献的话，在量子计算这个行里，我的职业生涯就比较完整了。
从不一样来讲，理论研究和落地还是不一样的。我是一个理论家，我经常开玩笑，我只有高中物理的水平（😊）。我上的北大计算机系是一群数学家建立起来的，物理学的不是太多，我了解的量子计算更多是从一个数学家的角度。现在我的角色需要让我去了解实验物理，需要和实验物理学家合作，需要更多关注器件。这对我来说也是一个不小的挑战。
但是，我在今天晚些的演讲想更强调量子计算不仅仅是实验物理。你刚才问到多少个比特，人们会集中于关心多少比特，我想这也是自然的，需要问这样的问题。但是还不够，我们还需要问量子计算的其他部分的问题，比如软件，应用，这些都是量子计算能健康发展，找到用处的非常重要的问题。我的工作现阶段很大的一个重点是做硬件以上的东西，特别在我们国家，由于历史的原因，我们量子计算的绝大部分的努力，从人员到经费都是在做实验物理。我认为应该改变这个状况，重视一下量子计算的其他方面。
知识分子：包括前一段时间阿里巴巴量子技术峰会邀请到了应明生老师？
施：对。
知识分子：其实，我也是学软件出身的，我想问的是软件在量子计算里面的重要性在何处？可能确实如你所说，大家过多的关注硬件的层面。
施：软件是一个必要的工具，如果仅仅是裸机的话根本没有用，我们需要兼顾到很多其他东西。软件的核心是算法，所以我的团队会是非常非常地强调算法。算法有很多种，有模拟的算法，有数字的算法，有针对小规模设备的算法，基于大规模的量子计算机的算法，也有机器学习的算法，有最优化的算法，有希望能严格证明其表现的算法，更多的也有尝试性的heuristics (启发性算法)，各样不同方向的课题。我的团队会涵盖所有重要的不同方面的算法。
知识分子：那么在人才方面会不会是一个缺陷，因为在这个领域并不是有很多人才的储备？
施：确实，我觉得你讲的非常好。量子计算最稀缺的并不是资金资助——或许我不该这样说——如果你有更多的资助，你能做的就更多。我的意思是说，人才是最最稀缺的。因为进入这个领域是需要一定时间积累的。一个学计算机科学的学生要想直接转入这个领域是不容易的，需要花时间。我作为理论计算机科学家，学实验物理也是非常有挑战的。突然大家对量子计算非常关注，几个大公司也有很大的投入，一时间造成人才的需求就很旺盛。这就要求社会要重视教育，使不同领域的科学家有机会转变他们的研究领域，更多地与量子计算的人士合作。
另外，我也希望国家，希望政策制定者能支持年轻的科学家，因为职业生涯的起步总是很难的。我希望看到更多的独立的科学家能被赋予更多的自主性，有很多不同的研究组能从事各种不同的研究。在欧洲，我不好说资助比中国高，也许比较相当，但他们有历史传统，很多人在做量子物理，做量子计算，部分原因可能是因为量子力学是在那里诞生的。有一次，我介绍一个演讲者，他的中间名是“玻尔”。我问他和玻尔是什么关系？他说，玻尔是他的外祖父。所以，像这样的量子贵族，也就是量子物理建立者的后代就有继续做量子的。欧洲很多量子信息科学的科学家，如群星璀璨。我希望中国在未来会呈现出很多的学术明星，当然他们必然是年轻人，很多人现在还在念中学。所以，我们整个社会应该支持年轻学生，支持年轻的科学家。
知识分子：在安全领域，以前的很多加密算法，比如RSA，基于把一个很大的质数分解之后，不知道因子是什么，现在讲如果量子计算机实现的话，这个是很简单的事情。那么，是否安全的算法有被颠覆的可能？你能设想一下量子计算会给安全领域造成怎样的影响？因为在出现的时候，就要预估，提前做好准备。
施：显然，大规模的量子计算机还没有出现。但是，有意思的是，在它还没有出现的时候，影响就已经真实发生了。比如，下个月底是一个最后期限，美国的国家标准局在收集所谓的“后量子加密”协议，也就是即使有了量子计算机也无法攻破的密码学。为什么现在就要收集呢？现在还没有量子计算机。因为有些加密是需要保存很长时间的。攻击者可以下载一个已被加密的信息，等十年二十年之后再尝试攻破，那就可能会造成威胁。现在人们已经在想方案如何有效地替代现在的加密算法，你刚才提到RSA，其实还有一个迪菲-赫尔曼密钥交换（Diffie–Hellman key exchange，D-H）。所以，这个公钥的设施将会被替换，替换会发生在大规模量子计算机出现之前。当然，替换一个密码协议不会是一个很快的过程。密码协议必须经历足够的攻击，我们才会有信心它是安全的。我经常开玩笑说，现在密码学和几千年前没有本质的区别，安全的前提都是还没有一个人足够聪明能攻破它。现在RSA是安全的，也是因为没有哪一个人足够聪明能攻破它。那这个“后量子加密”协议也有类似的问题。我经常开玩笑说，应该叫做“前量子加密”协议，“前”的意思是说，它在量子攻击被发现之前是安全的。
知识分子：那这究竟是一个怎样的时代，是不是假如有一台量子计算机，是不是我就可以任意地攻击，那对保护数据来说，是不是一个很大的挑战？
施：我想当我们有大型的量子计算机的时候，应该到时候的加密应该能抵抗量子攻击。当然，一个可能的途径是用量子密码学来防御量子攻击。这也是人们为什么会对量子网络，量子秘钥分发感兴趣。潘建伟团队做的量子卫星也是一个重要的步骤。因为量子秘钥分发可以避免“没有人足够聪明来攻破”这样的假设，可以证明只要实现是严格按照理论，该协议是不可破解的。
当然，量子秘钥分发也不能解决所有的问题，比如身份验证（Authentication）的问题。量子秘钥分发也还是需要一开始有一个办法来验证彼此，所以，量子秘钥分发更精确的说，是我们已经从已经共享的秘密出发进一步生长更多的秘密。它还是假定我们一开始有秘密，这样我们可以验证彼此。人们还没有找到一个办法用量子来进行身份验证。所以，这关系到一个很深刻的问题，什么是身份？所以，我不认为量子加密能解决所有的问题，这也是为什么这也是一个吸引年轻人进入的一个令人兴奋的领域。
知识分子：最后，有什么我没有问到但你想表达的观点？
施：量子计算是一个需要非常长期探索的路途，我希望通过媒体能强调这一点。现在大家对量子计算有一个很高的期待，或许是太高了。这就给研究者造成很大的压力，也会给政策制定者，资金资助机构造成压力。我们学者和工业界应该对我们所取得的成绩保持诚实的态度，我们身在何处，我们做了什么（都应该明确表达）。我们已经取得了一些成绩，但还需要长期的努力。
知识分子：那么在阿里，你如何整合资源，组织人才呢？
施：首先，阿里的决策者认同量子计算的潜力，也接收量子计算的实现是一个长期的过程。没有他们坚定的长期的承诺，我不可能去做任何事情。我非常自豪，也感谢他们的决心。除了阿里的资源，我们的一个优势是我们是一个国际化的队伍。当然，我觉得国内的学术单位也应该走这个方向。量子计算非常困难，如果要做的好，需要来自全世界的人才。这是目前我的优势，我的团队会在美国有一些人，在中国也会有人。我已经招聘了几位华人，以后也会有一些非华人入职。我希望未来可以 把一些非华人招聘到中国。我想在未来几年会实现。
知识分子：我没有更多问题了。
施：非常感谢。
制版编辑： 许逸｜
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