本源量子 张辉：量子计算到底能做啥？ | Founder 100
公司：本源量子
领域：量子计算、量子芯片
融资状态：数亿元 A 轮
主要投资人：中国互联网投资基金、国新基金、中金祺智、成都产投、建银国际等
官方网站：https://originqc.com.cn/
听多了商业鼓吹的「颠覆性」技术，都要 PTSD 了，但量子计算绝对实至名归。
中国科学院院士、中国物理学家、中国量子信息学的开拓人和奠基人郭光灿认为，第二次量子力学革命正在兴起，量子计算正从实验室的基础研究走向企业的研发和应用过程中。
变革之下，量子计算不仅是谷歌、微软、亚马逊和 IBM 等国际巨头战略布局技术，资本也在大力涌入，有数据显示，2021 年前 10 个月，全球量子计算公司融资近 20 亿美元。一时间，量子计算赛道王者和新贵竞相争雄。
国内也出现众多量子计算公司，其中本源量子是佼佼者。该公司由郭光灿院士和郭国平教授联合创立，团队技术起源于中科院量子信息重点实验室。最近我们邀请到了本源量子总经理张辉博士，一起聊聊量子计算的那些事儿。
不能把量子计算机留在实验室，一定要把它带出来，制造出来作为工具去服务人类。
量子计算机的交互最终还是要通过经典界面或经典计算机去呈现，并反馈给人类，这也正是经典计算机存在的价值之一。
目前量子计算这条赛道还未完全形成被国外垄断的形势，中国完全有机会参与从底层软件到所有硬件的整个制造过程。
量子计算是一件长期的事情，相比较「弯道超车」，只有努力追赶才不至于「弯道翻车」。
01
初衷是为了走出
国内量子计算商业化的第一步
Founder Park：创建公司之前，你的大概经历是什么样的？
张辉：1999 年进入中科大，毕业的本科论文是跟着郭光灿院士完成的关于量子不可克隆的；2003 年保研到中科院量子信息重点实验室，开启了量子方面的研究工作，之后是 5 年的硕博连读，08 年毕业，但是 2008 年整个国际上的量子技术还未向产业化方向发展，我们这批人大多面临着失业，所以毕业后回到上海工作了 10 年左右，经历过政府园区招商、自己创业，在金融行业和互联网行业也工作过。
2018 年本源量子成立后，郭国平教授召集我们这批最早研究量子的人可以重回赛道，为中国量子技术贡献一份力量。19 年我正式加入本源，负责团队的经营管理，虽然不在一线钻研技术，但也是重新回到自己熟悉的量子专业领域。
Founder Park：为什么会选择本源量子这个名字？
张辉：本源量子由郭国平教授起名「本源量子」，取「追本溯源」之意，希望在量子赛道上，能从 0 到 1 做成原点，中国人能有机会参与和做一些贡献。
Founder Park：本源量子的创始人很多是科研领域的学术带头人，当时是出于什么样的考虑创立公司的呢？
张辉：在本源成立之前，中国除了科研机构在进行量子计算研究以外，没有企业在做，这导致很多工艺技术都是研究生在做，但研究生毕业后没有继续深造的地方。本源的创始人希望国家大力培养的毕业生能有继续深造的地方，也希望为中国保留一支有国际竞争力的人才队伍。
2014 年左右，两位创始人看到国际上谷歌、IBM、微软、英特尔等 IT 巨头都开始进行量子计算的研究，并且快速推动量子计算从实验室科研机构向工程化方向发展，这样的趋势下他们认为中国不能把量子计算机留在实验室，一定要把它带出来，制造出来作为工具去服务人类。两位创始人开始找国内互联网巨头企业，希望他们可以牵头去做，培养技术，输出人才。但可惜的是，14、15 年国内巨头企业可能觉得量子计算还比较遥远，不符合商业方面的考虑，没有企业愿意带头尝试。
直到 2017 年左右，本源的创始人郭国平教授在党校学习时，遇到了本源最早的两位贵人：一位是合肥高新投董事长，一位是哈工机器人集团董事长，交流了这个想法后，他们表示非常支持，主要有以下原因。
首先，国际上已经有很多发达国家在研究量子计算，并且有很大的突破方向，量子计算的发展和应用前景他们都非常认可。
第二，2004 年我们小组研究的固态电学器件方向，正是现今 IBM、谷歌、英特尔等巨头推行的技术路径，他们认为我们是国内最好的，也是最适合做量子计算的团队。
第三个点比较有意思，量子计算未来的发展可能还需要 10 年、20 年，他们认为郭教授足够年轻，还能工作 30 年。
02
量子计算机不会
完全取代经典计算机
Founder Park：量子计算与传统计算有什么本质性区别？新闻中谈到量子计算是一种颠覆性科技，这种颠覆性究竟体现在哪里？
张辉：关于量子力学有两句话，第一句是「遇事不决量子力学」，很多好莱坞电影和一些卖概念的商品会把量子吹得神乎其技，所以老百姓容易把量子玄学化，但量子力学本身是一门非常严谨的科学，研究微观体系下物质的运动规律，不像宏观世界，可以看见苹果从树上掉下来、车在路上行驶等遵循牛顿宏观力学原理的现象，微观体系下的电子和光子存在很大的不确定性，还可能有叠加状态和著名的量子纠缠现象，所以只靠想象很难理解量子本身。第二句话是「不自量力」，意思是不要自己去学量子力学，容易越学越懵，很多人觉得自己学的明白，但可能完全是不正确的理解。
就经典计算机而言，无论是手机、电脑、笔记本还是非常厉害的超算，它们最基础的运算单元都是晶体管，打个比方，晶体管的运行原理类似三峡大坝，有开关可以控制电流，因为计算机不像大脑以十进制接收信息，它是二进制，只包括通和不通两个状态，这也是 0 和 1 说法的来源。但现在经典计算机面临着巨大挑战，如今的工艺技术可以把晶体管做到只有几个纳米小，一个纳米大约是十个原子的厚度，可以说是进入了微观世界，在微观体系下，电子有量子隧穿效应，可以直接穿过开关，这就导致了经典计算机晶体管无法再缩小。
上世纪 80 年代，费曼第一次提出量子计算的概念，把量子力学和计算机结合起来。很长一段时间内，科学家和工程师们为了追求更高的算力，不停地缩小经典计算机晶体管，不断提高集成度以换取更高的算力。经典计算机几十年来一直遵循摩尔定律，每 18 个月晶体管集成度提升一倍，算力也提升一倍，但现在无法继续了。因此他提出，为什么要长期遏制量子效应的发生，而不是直接用量子力学原理改善下一代计算机体系？
在半导体上做量子计算，类似于放弃三峡大坝的现有结构，不再建一个个水坝，而是建一个个水库，用量子点建一个个很小的区域在里面，并且把所有电子都排空，然后可控的往里面扔一个电子。原来的经典计算机是电流通和不通的状态，现在则是从电流里抓取一个电子放到量子点上，然后把 0 和 1 编译在电子的自旋上面，可以简单理解成地球仪自转，左转右转分别表示 0 和 1，是两种状态，但是如果把地球仪的两个卡点去掉，它还可以上转、下转或斜着转，这就是量子的叠加状态，可以位于 0 到 1 之间的状态，不像经典计算机只能位于 0 或 1，量子计算机每一个比特的状态都可以位于 0 和 1 之间。量子计算有天然的并行运算能力，从编码上实现天然的并行运算可以指数级提升算力。
量子计算机有两个著名的算法，其中一个是量子计算的 shor 算法（秀尔算法），也叫大数分解，对于经典计算机来说，713 是哪两个质数相乘得到的，这个计算还不是很难，但如果是 291311，就很困难了，不过对量子计算机来说这很容易。现在很多加密都基于大数分解，编译密码的人很清楚是哪两个质数相乘得到的这个数，但反过来，把大数分解成两个质数就很困难，这就是大部分密码所使用的 RSA 体系。目前最长的密码使用二进制可以加到 1000 多位、2000 多位，如果让经典计算机去破解这样的密码可能需要几百年，甚至几千年，还是全球计算机加起来的基础上。但如果有一台成熟的量子计算机，那么可能几分钟就解决问题，因为它的 shor 算法决定了能很快地解决这一类数学问题。
人类目前还面临很多需要更强算力解决的问题，比如金融行业优化组合高频交易问题，生物医药方面新药研制问题，目前研究一款新药要几十年，成本非常高。新冠疫情下，我们接种的疫苗也未必是最优解，但是未来使用量子计算机，可能几周或者一两个月就能研制出最优解的药物，包括未来智慧城市有几十万辆车，几百万个信号灯的情况，怎么控制城市交通不拥堵，这些都是需要算力的经典场景，也是未来量子计算颠覆性的体现。
Founder Park：当量子计算真正普及的时候，传统计算机会不会完全退出历史舞台？它们是严格的替代关系吗？
张辉：这是一个非常大的误区，至少从人类现有的知识水平来看，量子计算机和经典计算机在处理问题的领域上是不同的，量子计算机更擅长处理海量数据并行运算、矩阵运算、线性代数等问题，但计算加减乘除就未必有经典计算机快，量子计算机一般用来解决需要超大算力的问题，未来量子计算机替代的更多是现在需要用超算解决的问题。
从另一个层面看，人类目前还处于经典计算机的世界，大家通过互联网直播的方式，可以看到我的样子，听到我的声音，这都是确定的状态。但在微观体系下，量子状态是不确定的，所以量子计算机的交互最终还是要通过经典界面或经典计算机去呈现，并反馈给人类，这也正是经典计算机存在的价值之一。未来的 5 到 10 年，量子计算机更像是经典计算机的补充或加速器，例如新药研制、气象问题等就需要交给量子计算机去处理，但日常问题使用手机或电脑就可以解决。
Founder Park：药物研制与算力的关系？
张辉：量子计算擅长两类问题，一类是处理海量数据并行运算，另一类擅长模拟微观体系下电子、原子、分子的运动规律。2020 年谷歌发表过一篇论文，仅用五十多比特的量子芯片就能模拟出二氮烯分子的异构化学反应过程，这是非常惊人的。未来生物医药的新药研制方面，像大型蛋白质、氨基酸这样有几千个几万个电子的分子结构，无法通过经典计算机进行模拟，但量子计算机完全可以模拟这样复杂的分子结构。未来的新药研制很可能不需要通过经验合成，不用进行小白鼠、大型动物、人体一期、二期、三期的实验，花费几十年的研制周期还未必是最优解。量子计算机模拟后可快速得出最优解决方案，最后再测试药物效果，极大地加速了新药研制过程。
Founder Park：如何理解郭光灿院士在采访时提到的「第二次量子革命」？
张辉：第一次量子革命早已和我们的生活息息相关，量子力学本身就已经在服务于人类了，只不过利用的是量子力学在宏观体系下的原理，例如基于量子力学理论创造的经典计算机中的半导体、激光等。
第二次量子革命最典型的体现是人类真正意义上控制微观体系下的粒子，使用现有技术抓取电子、原子，甚至通过制作原子来完成某些操控任务。另外，第二次量子革命还体现在信息领域，包括以量子保密通信、量子精密测量，和量子计算为主要方向的三个领域。
03
相比国外有差距，
但一直在追赶
Founder Park：目前国内量子计算的发展与国外的差距大吗？
张辉：首先在科研方面，中国在国际上绝对是第一梯队，无论是论文的数量、质量，还是量子通信、量子计算我国都取得了优秀的成绩。
第二个层面，在工程化、产业化的方向上中国还属于努力追赶的角色，因为在工程化方面，IBM、谷歌、微软、英特尔等巨头在资金、人才、工业基础上是更为先进的，例如光刻机，生产量子芯片需要使用高精度光刻机等设备，这些条件限制导致我国目前在工程化方面存在差距。本源在 2020 年完成的第一台工程化量子计算机，对标的是 IBM 在 2017 年完成的水准，追上国际最强的团队大概需要 3 年左右，未来缩小差距仍需很多人共同努力。
本源量子「悟源」系列量子计算机 | 来源：本源量子
第三个层面，IBM 和谷歌在全球疯狂地部署量子计算机，单是 IBM 就已经在全球部署了将近 30 台量子计算机，包括在德国、日韩、印度等国家都进行了部署，IBM 还和国际各行业巨头组成产业联盟，例如金融业的摩根、高盛、花旗，制造业的戴姆勒、大众，化工行业的巴斯夫等。遗憾的是 IBM 还未向中国开放量子计算使用权限，所以本源在 2018 年发起中国第一个量子计算产业联盟，经过三年左右时间，国内金融行业的建行、中行、中信银行，以及券商中的中金、中信、东方证券等都逐渐成为了我们的联盟伙伴，这是生态建设的过程。
在人才方面，2019 年美国统计了全球研究量子计算的一线人才，得到的数据是不超过 1000 人，所以人才方面我们与别国的差距不是很大，因为全球人才总数并不多，美国确实聚集了更顶尖的人才，但中国也培养了非常多量子方面的人才，我们也在快速成长。另外我们还有人口红利，去年 3 月份，国家教育部正式把量子信息学科加入本科生教育，这意味着未来三到四年，中国会毕业一批研究量子信息的本科生，将教育提前到本科会使人才梯队培养的更快，这也是我们非常有信心能尽快追上量子方面最强国家和团队的底气。
Founder Park：生态竞争是量子计算领域取得优势非常重要的一部分？
张辉：当然。中国在经典计算机上的阻碍非常多，在硬件的生产制造和使用方面，现有的软件语言中几乎没有一门是中国人的，绝大部分人使用的操作系统是 Windows，手机大多是 iOS 和 Android，虽然华为发布了鸿蒙，国人也支持国产，但这个过程是付出了很大代价的，因此计算机的生态建设非常关键，未来一定要用国产语言开发程序。如果使用国外的，依旧会有重重限制。目前量子计算这条赛道还未完全形成被国外垄断的形势，中国完全有机会参与从底层软件到所有硬件的整个制造过程，那就必须保证每一个零配件都掌握在自己手上。
软件层面上，要想建立良好的生态，就需要更多人使用我们的语言、操作系统、编译器，这样才能带来更多用户反馈和迭代的机会。我们发布的名为「本源司南」的操作系统，现在不仅在中国的各个高校内进行培训与使用，甚至「一带一路」上的许多国家也在使用，这就是生态布局，希望有更多国际伙伴使用中国的量子计算机语言、操作系统。
总之，生态建设是极其重要的，需要早期就有很多人开发和使用，不停迭代，使其更具有生命力。
Founder Park：在量子计算领域，我们存在「弯道超车」的可能性吗？
张辉：量子计算是一件科学的事情，目前国际上已经形成了一条笔直的赛道，像跑步一样，这条赛道上有人比我们先跑，甚至加速度、动力都更充足，弯道超车的说法不是很准确，而更有可能会「弯道翻车」，我们需要努力追赶，加大动力赶上前面的运动员。
Founder Park：量子计算机未来的发展阶段？
张辉：第一阶段是 2010 年到 2020 年，谷歌、IBM 进入量子计算领域，这十年时间是量子计算原型机的研制和开发，将零配件进行组装，让机器能够完整运行。IBM 和谷歌在 16、17 年完成原型机组件工作，本源量子是在 2020 年完成的。第一阶段中国和一些发达国家，以及很多研制量子计算的国家都已经相继达到了这个水准。
第二个阶段是 2020 年到 2030 年左右，专用量子计算机的时代。专用量子计算机是指解决特定问题，比如为新药研制专门造的量子计算机，就只能解决药物研制的问题，不能去解决其他问题。第二阶段在硬件上需要快速提升的各个参数指标，例如更多的比特数，更长的比特相干时间、操作准确度等。
第三阶段是 2030 年后，能够解决各类问题的通用量子计算机的时代。要想使其达到通用级，首先要解决量子计算机纠错容错的问题，需要迭代更多的的时间和技术。
Founder Park：量子计算机增加比特数的难度是什么？
张辉：衡量一台量子计算机的性能，比特只是其中一个参数，还有很多相关因素。几年前英特尔制造了几千个比特的量子芯片，最后测试的数据，只能单个或两两比特相互作用，不能协同工作，所以比特数的增加是很困难的。
比如半导体里，将比特信息编译在电子这个物理载体上，操控电子需要电子相互作用的时候，最好是强关联的。不需要它们相互作用的时候，最好是完全隔断的。但在芯片上，不管是否需要电子相互作用，电子都会发出各种电磁场，这是一类待解决的问题。
另外，像超导里的量子芯片，需要在零下 270 多度，甚至接近绝对零度的环境下工作。随着比特数的增加，分子原子的运动会更剧烈，这会破坏低温环境，影响芯片的正常工作。增加比特数理论上虽然简单，但要工程化实现出来，还有很多困难。
04
量子计算的商业前景
Founder Park：商业上选择全产业链的布局，是出于怎样的考量？
张辉：2018 年央媒采访过郭国平教授这个问题，教授当时的原话是，本源量子自以为是共和国量子计算的长子，就像一个家庭里，老大不仅要解决自己的温饱问题，还承担着责任，用行动告诉我们的父母、国家，也告诉后来的兄弟姐妹，中国要想在量子计算上取得成功，一定要每个环节都自主可控。
本源只是一个开始，到今天为止本源已经有 300 多人，但是我们从不认为中国的量子计算本源一家公司就可以完成，希望有更多的公司一起来做这件事。直到今年，本源生产制造链上的产业联盟已获得更多伙伴的支持，从每一个小零配件开始打磨，到研制极低温设备都是很多伙伴一起参与的，相信未来中国量子计算会迎难而上，追赶上国际最强的团队。
Founder Park：量子计算目前的应用场景包括哪些？本源在这方面是怎么做的？
张辉：应用场景上本源在向 IBM、谷歌这些先进的团队学习，像国防军事、金融、生物医药、化工材料、人工智能、大数据、智能制造等需要算力的场景，量子计算机都有发挥它强大功能的可能性，本源也在积极探索这些方向。
2018 年本源正式开始探索国内的应用场景。首先是诞生很多先进技术的金融行业，包括加密解密的安全问题、风险管控问题、优化组合问题、高频交易问题等。国内保险行业、券商、银联，也都是本源的联盟伙伴，一起开发了各种应用的算法。
第二个行业是需要高新技术解决问题的生物医药行业，本源和国内很多医药企业都在重点部署量子计算机，也和需要很多算力做计算化学方向的团队有交流和合作。
本源量子的计算化学软件 ChemiQ | 来源：本源量子
第三个是本源和政府都比较关注的气象领域，之前河南郑州的大暴雨就是气象计算上偏差了一天，导致了 100 公里的偏差和人员财产的损失。未来希望量子计算能更精准地预测气象问题。
Founder Park：量子计算机真正实现后的市场需求空间会不会没那么大？
张辉：量子计算机虽然类似超算，但很多专业领域，甚至每一个行业至少是需要一台的。客观来看，IBM 已经在全球部署了将近 30 台，本源量子现在也有十几台，客户也已经安装了几台，越来越多的场景都需要用到量子计算机，未来绝不是几台量子计算机就够用的，可能会像超算一样，全球各省各市都建立很多超管中心、服务器中心、云中心等。
Founder Park：基于量子计算所衍生的服务会有更大的市场空间吗？
张辉：量子计算机的运行环境非常苛刻，低温、防震、防磁场的要求都非常高。一台量子计算机的造价是非常昂贵的，对于普通用户和企业，短期内建议采用云的方式来获取量子计算机的资源。经典计算机已经建立了非常迅捷的云的信息获取平台，完全可以把这个技术用在量子计算的普及上。近几年专业量子计算团队和很多互联网公司都在建云平台，未来 5 到 10 年云会是非常主流的方式。另外未来人类能不能把量子计算机简单化，像手机一样，是存在这个科技可能性的。
Founder Park：本源量子是一家商业公司，但又比较偏向于科研和学术，你认为这是优势还是劣势？
张辉：量子计算还处于早期阶段，有科研或研发基因的团队，肯定是优势，因为刚从实验室走出来，之后才是要交给工程师去解决具体的工程问题，在这样一个过渡阶段，有研发属性的团队更多，包括 IBM、谷歌、英特尔都是和高校科研机构有非常紧密的合作联系，绝大部分创业公司都是科研体系团队孵化出来的。所以目前我认为科学研究的团队优势会更明显一点。
05
量子计算
和云、人工智能的结合
Founder Park：本源有没有量子计算和云结合方面的相应产品？
张辉：本源从 17 年成立开始，第一个产品就是推出了云平台，当时主要提供教育科普培训的功能，包括量子计算机的服务，也叫虚拟机，用经典计算机模拟量子计算机，按照量子计算机的逻辑去运行、使用量子语言、操作系统。现在本源的很多合作伙伴可以通过云直接访问本源量子计算机，进行一些算法、任务等。
Founder Park：云和量子计算的结合，是为了解决成本的问题吗？
张辉：从用户角度来看，未来量子计算机的成本非常重要。在现在数据爆炸式发展的阶段，每个人每年都可能有 6-7T 的数据增长量。但现在的瓶颈并不在于云的传输问题，而是数据的处理、算力障碍问题。举个例子，城市需要大量交通探头，每天拍摄海量图像、视频，但很多数据的存储时间只在一个月左右。怎么开发、利用算力是很大的瓶颈，这是目前要解决的一个问题。
Founder Park：人工智能和量子计算结合的前景会是什么情况？
张辉：人工智能是高度依赖算力的，例如机器学习的数据量是非常大的，这需要更强的算力让机器学习的更快。做 AI 的企业一般会非常关注量子计算机，以期找到更强的算力，来提升人工智能的机器学习、神经网络的算法、开发等，这是量子计算可以给人工智能行业的一个赋能。
量子计算机是底层技术的算力工具，人工智能、元宇宙都是目前非常火的，需要大量算力去支撑的场景，一般来说，需要强算力的地方，就有可能是量子计算机应用方向。
Founder Park：量子芯片目前处于什么样的情况，是非常核心的领域吗？
张辉：量子芯片主要指 QPU，也叫量子中央处理器，它等同于经典计算机的 CPU 部分，所有数据需要经过它处理，再输出，这是量子计算机最核心的部件。目前量子芯片的超导和半导体两条路径，属于电学固态器件的方向，可以用现有生产 CPU 的工艺产线去生产量子芯片。只不过做出来的结构不是晶体管，比如在半导体上就是量子点，超导上就是人造原子，人造线路，以此完成量子的运动规律。
Founder Park：国内外的量子芯片技术上有什么差别？
张辉：量子芯片的制造高度依赖现有产线、设备、工艺技术和人才经验，这方面中国是比较落后的，国际上最强的超导量子芯片生产线在美国一家创业公司，是在 NASA 支持下用 12 纳米建成的生产线，但我们目前 28 纳米可能还不成熟，这需要更多设备、资源的支持。整体上量子芯片还依赖于更高精尖的生产工艺。目前我们受制于工业基础，但好在量子芯片还不在于完全做小的问题，比如用 55 纳米或者 100 纳米的工艺线就能生产量子芯片。但要生产几百比特、几千比特的时候，就需要更先进的工艺设备，这时会有一定障碍。
*以上嘉宾观点不代表 Founder Park 立场，也不构成任何投资建议。
中国科学技术大学博士，本源量子总经理，中国计算机学会量子计算专业组副主任、全面统筹公司战略研发、项目规划等研发管理工作，在量子计算、量子模拟等方向取得系列重要成果。
更多科技创业者的采访，欢迎在小宇宙或者苹果播客收听我们的播客节目「创业真人秀」。