最近的《蟻人》電影很好地展現(xiàn)了量子的魅力，但量子科學的未來比小說還要光明。量子傳感器這一應用已經(jīng)成為世界上一些最重要的系統(tǒng)和技術(shù)的基礎——全球定位系統(tǒng) (GPS) 和磁共振成像 (MRI) 掃描儀就是最好的例子。

量子傳感器和量子人工智能只是一個開始：機器人現(xiàn)在也正在接受量子傳感器治療。量子傳感器將增強機器人的工作方式以及我們?nèi)绾螒盟鼈儜獙?1 世紀的重要挑戰(zhàn)。

現(xiàn)代技術(shù)充滿了測量熱、光、運動、壓力或物理環(huán)境其他方面的傳感器。量子傳感器增加了一些新的東西。他們利用粒子在原子尺度上行為的量子特性來檢測重力、電場或磁場的微小運動或變化。

由于量子傳感器的工作規(guī)模如此之小，因此它們可以非常準確地測量光或其他可觀察現(xiàn)象。這也意味著它們可以提供高度精確和穩(wěn)定的測量，因為它們測量原子結(jié)構(gòu)或原子粒子自旋等永遠不會改變的特性。

這種準確性和可靠性使量子傳感器非常有用。它們確保原子鐘的滴答聲與時間的節(jié)拍保持一致，這一品質(zhì)使其成為 GPS 和其他定位、導航和授時 (PNT) 系統(tǒng)的核心。它們還廣泛用于 MRI 掃描儀，為臨床醫(yī)生提供精細的診斷圖像。他們還幫助改善科學家和工業(yè)界可獲得的環(huán)境數(shù)據(jù)，這是全球可持續(xù)發(fā)展努力的一個重要方面。

不過，值得一提的是，有時如此精確和敏感可能并沒有多大用處。這是因為它會導致數(shù)據(jù)中產(chǎn)生大量噪音。噪聲數(shù)據(jù)是一個挑戰(zhàn)，像我們的安永量子數(shù)據(jù)科學團隊這樣的團隊正在通過實施人工智能來從噪聲中分離出見解來應對。

事實上，將量子傳感與其他技術(shù)相結(jié)合是一種具有巨大潛力的策略。量子傳感和機器人技術(shù)就是一個很好的例子。大多數(shù)量子傳感器的尺寸很小，加上它們的高靈敏度，已經(jīng)導致它們被用作機械臂光纖電纜中的觸覺傳感元件——通過檢測有關(guān)壓力、振動、溫度或壓力的精確信息來幫助機械臂感知其環(huán)境。質(zhì)地。

這種強大組合的其他潛在應用也正在出現(xiàn)。例如，我們開始看到量子傳感器與移動機器人相結(jié)合。傳感器檢測到的環(huán)境信息，例如溫度或磁場的微小變化，可以使機器人做出更精確的運動和決策，并為其他目的收集有價值的數(shù)據(jù)。

我們自己測試了這一點，將量子傳感器連接到 Spot，這是一款設計用于移動和收集數(shù)據(jù)的四足機器人。我們測試的量子傳感器旨在測量影響植物生長的光類型，稱為光合有效輻射（PAR）。更準確地說，傳感器測量某個時間點特定位置的光合活躍光子數(shù)量，以了解該位置的植物將接收多少 PAR。

由于該傳感器在水下和地下的人工照明溫室等環(huán)境中堅固可靠，因此將其連接到 Spot 等移動機器人在農(nóng)業(yè)中具有寶貴的潛力，在農(nóng)業(yè)中，監(jiān)測和管理光線至關(guān)重要。它還可以幫助模擬新興的大規(guī)模生物生態(tài)系統(tǒng)，例如沙漠中的種植園或地下農(nóng)場，以幫助利用它們解決全球糧食安全問題。

我們已經(jīng)看到了這一領域的開創(chuàng)性研究，例如卡塔爾的一個項目，研究番茄等對光非常敏感的溫室植物的最佳生長策略，該項目旨在促進該國糧食安全重點關(guān)注本地種植而不是進口農(nóng)產(chǎn)品。

為了進行簡單的概念驗證，我們使用標準 GoPro 安裝座將傳感器連接到 Spot，并對機器人進行編程，使其在我們的辦公室花園中移動，以便傳感器可以進行光測量。不幸的是，我們的第一個發(fā)現(xiàn)是丹麥的冬季對我們的植物來說“不是最佳的”！

我們的第二個目標是親眼目睹為什么將量子傳感器與移動機器人配對具有如此大的潛力。我們看到了對 Spot 進行編程以隨著時間的推移定期測量花園周圍的能力的特殊價值。

除了 Spot 等安裝在機器人上的 PAR 傳感器的農(nóng)業(yè)用途之外，帶有量子重力傳感器的機器人還可以改變我們繪制地下結(jié)構(gòu)地圖的能力。通過更精確地測量重力場的差異，這些傳感器可以通過更準確地繪制隧道、洞穴或天坑地圖來幫助降低施工風險，并幫助環(huán)境科學家建模和預測巖漿流或地下水位的模式，以管理噴發(fā)和洪水風險。

讓量子傳感器進入和周圍充滿挑戰(zhàn)的環(huán)境并不是機器人與量子傳感器配對的唯一好處。量子傳感器還可以幫助機器人更好地導航。對于 Spot 等自主機器人或自動駕駛汽車來說，能夠安全、準確地導航至關(guān)重要。

量子傳感器似乎也將在這方面發(fā)揮作用。2020 年 12 月，SPIDAR 項目獲得了英國政府資助，用于開發(fā)用于自動駕駛汽車的基于量子的 LiDAR 系統(tǒng)。通過檢測物體發(fā)射的單光子并用其測量檢測到的物體的距離，SPIDAR將能夠以比現(xiàn)有 3D 攝像系統(tǒng)更高的精度來感知物體與車輛的距離。

與當前測量激光束往返物體的傳播時間的精度達到 100 毫秒的 LiDAR 系統(tǒng)相比，像 SPIDAR 這樣的量子 LiDAR 可以測量萬億分之一秒的光子傳播時間。它們還能夠透過霧氣或潛在的拐角處檢測物體，這是當前激光雷達無法做到的。量子激光雷達的升級聽起來確實是朝著自動駕駛汽車邁出的積極一步，我們可以在其中或旁邊感到安全。

除了日常道路使用者之外，量子傳感器還將幫助無人機和自動軍用車輛等機器人在 GPS 系統(tǒng)無法工作或可能成為可利用弱點的環(huán)境中導航。這些非 GPS PNT 系統(tǒng)通常使用冷捕獲離子量子傳感器來測量重力和原子加速度的微小變化。隨著技術(shù)變得更小、更堅固，專家相信這些系統(tǒng)將在商業(yè)和國防工業(yè)中具有巨大的潛力。

我們對量子傳感器和機器人技術(shù)的哨聲之旅表明，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展， 這種結(jié)合將提供多少機會。但量子和機器人技術(shù)的結(jié)合更令人興奮的是其更廣泛的潛力，特別是當你將人工智能加入其中時。

計算機視覺和機器學習(ML) 等人工智能技術(shù)對于自主移動機器人如何感知和避開障礙物以及在特定 環(huán)境中規(guī)劃其活動至關(guān)重要。但讓人工智能處理器足夠小、足夠輕以集成到較小的機器人中是一項巨大的技術(shù) 挑戰(zhàn)。這是因為機器視覺等流程 需要大量的計算資源。

專家認為，量子計算可以通過更快地運行算法來克服這一挑戰(zhàn)，從而大大 降低所需的處理能力。這樣做可以 開辟更多利用移動機器人的機會。這只是量子人工智能應用于機器人的一個例子——其他方面，例如量子機器學習幫助機器人更快學習的潛力，也正在探索中，毫無疑問，其他富有成果的配對也會隨之而來。

總而言之，我們很清楚，量子機器人技術(shù)是一個 充滿活力的領域，創(chuàng)新者、科學家和政府 都渴望擴展。我們相信，量子 傳感器和量子人工智能只是一個開始。我們將密切關(guān)注量子機器人在實現(xiàn)其潛力方面邁出更大的步伐。正如他們所做的那樣，他們將加入量子應用的行列，使量子科學遠遠超出虛構(gòu)的領域。