谷歌在路上：从量子优势到商用量子计算机

摘要：从本期开始，量子前哨将与中关村产业研究院联合创作，推出一系列文章，针对全球范围内的量子信息科技，尤其是量子计算产业化方面的国家政策、技术脉络、活跃企业以及知名科学家等进行系统性的介绍，以飨读者。这是此系列文章的第三篇。

2019年9月，谷歌宣布其研发的53量子比特的量子计算机悬铃木（Sycamore）用200秒完成了超级计算机Summit要10000年才能完成的计算量，成功实现了量子优势。

量子优势代表量子计算在特定案例上表现出超越所有经典计算机的计算能力，是量子计算发展的重要里程碑，其最大的意义便是将量子计算机从概念带到了现实。在谷歌的案例中，悬铃木在特定计算任务上的速度超越了当时世界上速度最快的超级计算机Summit（巅峰）。谷歌花了13年达成的这一成就，既意味着什么，也不意味什么。

量子计算研究起步稍晚，但目标明确

相比于 IBM 和斯坦福大学早在2001年就开始在7个量子比特的量子计算机上使用Shor算法，谷歌的量子计算研究起步有点晚。2006 年，谷歌量子人工智能实验室主任哈特穆特·内文（Hartmut Neven）启动了量子计算研究项目，早先专注于软件方面的研究，后来还是因为从加拿大量子计算公司D-Wave那里接触到量子硬件，才开始了量子计算机整机的研发。2014年，物理学家约翰·马丁尼斯（John Martinis） 和他在加利福尼亚大学圣巴巴拉分校（UCSB）的团队加入了谷歌的工作，正式创立Quantum AI实验室，并将团队的工作目标直接设定为实现量子优势。

在之后的一次采访中，马丁尼斯引用彼得·蒂尔（Peter Thiel）的著作《从零到一》中的一句话：“一个意志坚定的人，一旦决定做一件最值得做的事情，就会变得全神贯注”，来解释他对于量子优势实验坚定且心无旁骛的追求。这份坚定一方面随着悬铃木的诞生和最终实现所谓的量子优势而开花结果，但另一方面也让谷歌的量子计算机陷入某种尴尬的境地。

专注超导技术路线，宣布实现量子优势

在技术路线方面，谷歌专注于低温超导量子计算机，其利用超低温“冻结”粒子的运动进而实现粒子状态的控制，有良好的可扩展性，并且可以利用现有的半导体微加工工艺来加工制作。缺陷在于计算系统对环境要求苛刻，要求使用大型稀释制冷机将超导部分控制在绝对零度的超低温环境下才能工作。而这种大型稀释制冷机在国际上属禁运物资，而且需要一个房子的空间，运行费用高昂，这也成为超导量子计算走向国际市场，实现规模化商用的最大阻碍之一。

谷歌所使用的大型稀释制冷机（图片来源于Google官网）

但无论如何，在低温超导技术路线中，谷歌的研究处于领先地位，其于2018年3月发布具有72量子比特的量子处理器“狐尾松”Bristlecone，一举超过IBM和英特尔等同赛道巨头玩家；接着就是2019年发布Sycamore原型机的同时，宣布首次实现量子优势（需要指出的是谷歌虽然实现了72个量子位的芯片，但这和72位量子计算机是两回事，谷歌Bristlecone芯片是利用9个相同模式的量子比特进行耦合，然后依次扩展出去，并非实现了两两量子比特之间的耦合）。这一成就正是由以马丁尼斯和哈特穆特为核心的研发团队经历13年，近200篇学术论文所得到的结果。

Google的量子处理器Bristlecone(左)。右边是该设备的示意图：每个“ X”代表一个量子比特，每个量子比特与最紧邻的量子比特相连接（图片来源于Google官网）

但另一方面，这次量子优势的实现也惹来业内诸多争议，更在某种程度上给谷歌的量子计算机贴上了“华而不实”的标签。

“量子优势”的提出者约翰·普瑞斯基尔（John Preskill）在第一时间批驳谷歌，称其故意拿量子计算机的优势去比较经典计算机的劣势，他们选择进行实验的问题都是经典计算机最不擅长的问题，更重要的是，这些问题在现实世界没有实际用处；竞争对手、Summit超级计算机的拥有者,IBM则在谷歌发布消息的第二天就赶来拆台，声称如果换一种方法计算，经典计算机只要两天半就能完成谷歌所说的任务，如果稍作优化，时间会更短；英特尔研究院院长瑞奇Rich Uhlig也直接表示，他认为量子实用性比量子优越性更为重要。各方质疑无不在试图说明，谷歌目前取得的成绩不足以证明其量子计算机的优越性，即使可以，也意义不大。

量子计算产品落地，商业化前景广阔

实际上，谷歌并非不懂“商用为王”的道理。早于2017年，谷歌便推出基于云的量子计算服务平台，允许科研实验室和人工智能研究员通过互联网访问他们的量子计算机，实现更多以现实问题为导向的量子应用开发；同年推出Cloud TPU芯片并以付费云计算服务的形式向外部客户租赁，实现商业变现；2018年开始，又相继开源Cirq量子计算框架，Open Fermion软件包和Tensor Flow Quantum量子机器学习库，使开发者可以编写量子算法、生成和编译用于量子计算机的物理方程、甚至训练量子模型，无不在探索量子计算机的商业化应用前景。

在实验性的商业合作方面，谷歌也早有涉足。2017年谷歌便与大众汽车达成商业合作，为其提供量子计算服务，在交通流量优化、人工智能（机器学习进程）、以及找到更好的材料和结构来改进电动汽车的电池技术三个应用方面开发仿真算法；2018年与戴姆勒集团联手，研究如何借助量子计算让车辆更好地实现自动驾驶以及AI计算能力。进入2020年，随着专注于量子优势实验的理想主义者John抱憾离开，谷歌进一步开放其量子计算系统，允许外部通过云端远程访问，虽然比起IBM首当其冲建立付费云访问模式，可以看出谷歌在商用量子计算的道路上迈的步伐越来越大。

桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)站在Google量子计算机旁边

刚刚结束的 2021年的Google I/O 大会上，谷歌对外发布了最新的量子AI硬件路线图，计划到2029年造出具备纠错能力的100 万个物理量子比特的量子计算机。谷歌还在会上介绍到他们开始建立一个新的更大的量子计算研究园区，该园区位于美国加利福尼亚州圣塔芭芭拉市，计划雇用数百名研究人员、工程师和其他人员，园区将包括谷歌第一个量子数据中心、量子硬件研究实验室、以及谷歌自家的量子处理器芯片制造设备等。谷歌高级副总裁杰夫·迪恩（Jeff Dean）表示，新的量子计算园区的首要工作就是要使量子比特变得更加可靠。

谷歌所展示的量子AI硬件路线图（图片来源于Google I/O 2021大会）

结论

在科学层面，谷歌已经向我们展示一个强大且复杂的量子系统，从计算层面看，我们已经进入陌生领地，在这里量子计算机已经是可见可摸的设备，它能做经典计算机做不了的事，就像谷歌CEO桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）所比喻的那样：“人类的首架飞机飞行时间只有12秒，因此也不可能有实际的应用，但这证明了飞机飞行的可能性”，谷歌所取得的成就即使尚不实用，也已足够伟大，更重要的是，在从实现量子优势到商用量子计算机的漫漫征途上，谷歌从来都在不懈跋涉，那些其他专注于用量子计算解决现实世界难题的工作者们也是一样。

文：王珩  田静秀 

编辑：慕一

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