近日，中科院量子信息重點實驗室副主任、本源量子計算公司創(chuàng)始人兼首席科學(xué)家郭國平做客36氪主辦的“超級觀點”欄目，就量子計算的定義，量子計算與經(jīng)典計算的關(guān)系，量子計算的實現(xiàn)路徑與行業(yè)應(yīng)用，國際視野下的量子計算競爭格局等熱點話題，進行了深入分享。

量子計算是科學(xué)不是玄學(xué)

郭國平認(rèn)為，量子是一門學(xué)科，一門科學(xué)，而不是玄學(xué)，它是對某種物理狀態(tài)的描述，所以量子這個詞不只特定出現(xiàn)在量子力學(xué)中。

量子計算是在信息學(xué)里的一種應(yīng)用，比如信息分為采集、傳輸、處理，量子計算就是利用量子力學(xué)的原理或者量子態(tài)的特性，使信息處理能力得到提升的一種計算方法。利用量子態(tài)的狀態(tài)進行信息的編碼、信息的處理、信息的讀取，這就是量子計算。

量子計算機就是可以完成量子計算任務(wù)的機器。當(dāng)然，我們不要認(rèn)為量子計算機就只是硬件。我們現(xiàn)在的計算機要能夠運行得起來，依然需要各種層面上的軟件，最直觀的就是操作系統(tǒng)、應(yīng)用軟件，以及底層的軟件，所以量子計算機應(yīng)該是指能夠?qū)崿F(xiàn)量子計算的軟硬件的統(tǒng)稱。

現(xiàn)在沒有真正意義上的量子計算機

量子計算突破了摩爾定律？對此，郭國平認(rèn)為摩爾定律是一個經(jīng)濟學(xué)定律，而且描述的是集成電路的一個發(fā)展規(guī)律。量子不是靠硬件上的疊加或者是并行來實現(xiàn)的，所以它們不是同一個東西。當(dāng)然量子里面也會有它自身的一些定律。

在他看來，量子計算之所以神奇，或者說我之所以認(rèn)為它是一門學(xué)科，是源于它的物理學(xué)基礎(chǔ)，即量子態(tài)的特性。以一個比特為例，在量子里面，這一個比特可以處于0和1任意比例疊加的狀態(tài)，相位也是可以調(diào)控的狀態(tài)。在經(jīng)典計算的一個比特中，它只能夠處于0或者是1。而在量子里面，一個比特可以有一半的機率是0，另外一半的機率是1。這也是可以把量子的原理和薛定諤的貓聯(lián)系在一起的原因。量子力學(xué)、量子計算的優(yōu)越性，在于量子疊加的狀態(tài)。量子糾纏其實也是多比特的量子態(tài)疊加的結(jié)果，量子疊加才是根本性質(zhì)。

郭國平認(rèn)為，現(xiàn)在沒有真正意義上的量子計算機。在經(jīng)典計算機里面，我們大多數(shù)討論的是物理比特，但是真正的量子計算機實際上是邏輯比特。邏輯比特跟物理比特的差距就是，物理比特是會有錯誤率的，比如說萬分之一，甚至是千分之一。用一個或多個物理比特編碼才能夠形成真正的比特，也就是邏輯比特。所以從這個概念來看，目前無論是國內(nèi)、國外，他們做的基本上還是停留在物理比特的階段，當(dāng)然現(xiàn)在已經(jīng)在嘗試邏輯比特。所以，我們說，現(xiàn)在還沒有真正的量子計算機。

物理體系路徑選擇：解決實際問題就有意義

目前來說，哪一種物理體系更加適合于做量子計算機，沒有一個確定的答案。各種路徑都有很多的人在探索，不只是在學(xué)?；蛘哐芯克?，谷歌、IBM都在探索。英特爾、臺積電、法國萊特也都在探索半導(dǎo)體。微軟也花了很多精力在做這件事情。

現(xiàn)在這些物理體系，沒有哪個能從原理上證明它就一定不行。所以大家還沒有收斂到某一條路徑，如果能夠收斂到一條路徑上，人類集中攻關(guān)它，說不定可以取得更好的成績。

任何科技的發(fā)展其實都應(yīng)該是一個漸進式的過程。從某種意義上來說，我們各個物理體系跟現(xiàn)有的信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)，比如說半導(dǎo)體、芯片，以及現(xiàn)有的集成電路的兼容度問題?；蛘哒f對它的工藝、技術(shù)、設(shè)備、人才的兼容或者繼承性的問題。

目前來說各個物理體系，有不同背景的企業(yè)來關(guān)注。但是從學(xué)科的發(fā)展來說，一個新事物的出現(xiàn)，它是需要根基的。所以未來的量子計算機也不太可能跟經(jīng)典的計算機完全脫離，或者不用到現(xiàn)有集成電路的任何東西。從這種意義上來說，要考慮它的兼容性和繼承性。

到底哪個物理體系更優(yōu)或者是更好，在某種意義上來說是一個偽命題。關(guān)于量子計算機我個人始終堅持一個觀點，至少在可預(yù)見的時間之內(nèi)，它不會替代經(jīng)典計算機，或者說，它跟經(jīng)典計算機應(yīng)該是一個相互補充的過程。從這種意義上來說，有點類似于AI。AI芯片有基于ASIC的，也有基于GPU或者是繼其他的架構(gòu)的，這些AI芯片并不一定要統(tǒng)一到某一個特定的架構(gòu)或者物理體系上去。各個物理體系都值得去探索，只是探索的時候我們都以解決某一個有實際意義的任務(wù)和需求為目標(biāo)，那么就應(yīng)該是有意義的。

正視量子計算競爭格局：我們還是有比較大的差距

其實不光是量子計算，從量子秘鑰分發(fā)，到量子計算，再到量子傳感，我們必須要承認(rèn)，這些并不是由我們國內(nèi)研究者先提出來的。

總體來說，國內(nèi)相對于國外在量子計算領(lǐng)域的差距還是比較明顯的。

造成差距的原因有很多方面。

第一個原因，我們起步較晚。概念的起步和原理的探索，我們是晚一點的。

第二個原因，我們的關(guān)注度和投入還不夠。從量子計算整個研究角度來講，國內(nèi)的投入或者說關(guān)注度相對于國外來說還是少一點，甚至是不是有效的關(guān)注。

第三個原因，缺乏實際應(yīng)用研究。我反復(fù)強調(diào)，量子計算的研究是以解決實際問題為導(dǎo)向的。真正有用的量子計算機，它的研制、開發(fā)，是需要投入的。我們國內(nèi)更多還是處于科學(xué)研究，或者原理性探索，以及物理問題的探索上面，這些方面我們已經(jīng)追的差不多了。但是在以實際有用為目標(biāo)的探索上面，我們必須承認(rèn)，還是有比較大的差距。

不要用今天的眼光和眼界，去衡量未來的事情

郭國平指出，現(xiàn)在的量子計算機可能就像人類剛研制成功的蒸汽機一樣。那時候的蒸汽機可能只有0.001馬匹的動力?，F(xiàn)在對量子計算機的應(yīng)用，好比我們現(xiàn)在要拿只有0.001馬匹的蒸汽機，試著放到馬車上去，所以不要指望它跑得比馬車快，有用和無用的評價標(biāo)準(zhǔn)其實是不一樣的。有的人認(rèn)為，不要馬，這個車能夠動起來，這就是極端有用了。但是如果從另外一個意義來講，既然都跑不過馬車，費這么大勁去搞，它又沒用了。

對有用和無用的判定，其實很難。但是從科學(xué)角度或者國家鼓勵自主創(chuàng)新的角度來講，我們應(yīng)該多探索量子計算在不同行業(yè)的運用。特別是針對我們?nèi)粘Ｉ町?dāng)中的實際問題，去找一些算法，找到一些解決問題的可能性。

不要用我們今天的眼光和視覺去限定我們的后代。就像當(dāng)年經(jīng)典計算機剛發(fā)展起來時一樣，很多人問愛因斯坦未來的計算機會是什么樣子。愛因斯坦當(dāng)時的回答是：可能全球只需要兩臺計算機就行了。所以我們不要用今天的眼光和眼界，去衡量未來的事情。
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