這是一個(gè)科技飛速發(fā)展的時(shí)代。從高層面的5G、AI，到低層面應(yīng)用如云服務(wù)、視聯(lián)網(wǎng)，人類的能力正在獲得不斷的延伸。

可不得不注意的是，這些科技都是建立在計(jì)算機(jī)的基礎(chǔ)之上的。而這塊基石，則已經(jīng)逐漸來到了它的瓶頸期。

在1965年，英特爾聯(lián)合創(chuàng)始人戈登·摩爾曾觀察到一件事。自1958年發(fā)明晶體管以來，微芯片上每平方英寸的晶體管數(shù)量每年會(huì)翻一番，與此同時(shí)成本卻減少了一半。這個(gè)觀察結(jié)果被稱為摩爾定律。摩爾定律意義重大，因?yàn)樗�意味著隨著時(shí)間的推移，計(jì)算機(jī)會(huì)變得越來越小、計(jì)算能力越來越強(qiáng)、計(jì)算速度越來越快。然而時(shí)至今日，人們卻發(fā)現(xiàn)摩爾定律失效了，傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的進(jìn)步速度正在逐漸放緩乃至停滯不前。英特爾等計(jì)算機(jī)制造巨頭也都紛紛暗示，基于晶體管的計(jì)算正在走到它的“盡頭”。

在這種情況下，如果我們想繼續(xù)從計(jì)算能力的指數(shù)增長中獲益，我們必須找到一種完全不同的信息處理方式——那就是量子計(jì)算。

谷歌在英國《自然》雜志發(fā)表的一篇論文中，便演示了量子霸權(quán)（由美國理論物理學(xué)家 John Preskill在2012 年提出，指量子計(jì)算機(jī)可以做到一些經(jīng)典計(jì)算機(jī)所無法實(shí)際解決的運(yùn)算），以一臺(tái)可編程量子計(jì)算機(jī)超越了最快的經(jīng)典超級(jí)計(jì)算機(jī)。該量子系統(tǒng)只需要約200秒便可以完成經(jīng)典計(jì)算機(jī)大約需要10000年才能完成的任務(wù)。

那么，量子計(jì)算機(jī)是什么呢？

通俗來講，我們現(xiàn)在所用的筆記本、臺(tái)式電腦以及手機(jī)到超級(jí)計(jì)算機(jī)的CPU都是通過晶體管的0／1二進(jìn)制狀態(tài)來存儲(chǔ)、運(yùn)算數(shù)據(jù)，它們之間的差距只在于晶體管數(shù)量和運(yùn)算頻率。而量子計(jì)算機(jī)不使用晶體管或經(jīng)典比特。相反的，它們使用量子比特。量子比特作為量子計(jì)算機(jī)中處理信息的基本單位，可以是0到1之間的任意值，或者同時(shí)具有這兩個(gè)值的屬性。此外，量子計(jì)算機(jī)依賴于自然發(fā)生的量子力學(xué)現(xiàn)象，或者兩種重要的物質(zhì)狀態(tài)，即疊加和糾纏。當(dāng)這兩種狀態(tài)被用于計(jì)算目的時(shí)，可以加速我們進(jìn)行巨大計(jì)算的能力。

也就是說，在同一個(gè)計(jì)算任務(wù)上，量子計(jì)算機(jī)比經(jīng)典計(jì)算機(jī)有著顯著的加速。

目前，量子計(jì)算主要有三種類型。每種類型的不同之處在于所需的量子比特的數(shù)量、可能的應(yīng)用數(shù)量、以及實(shí)現(xiàn)商業(yè)可行性所需的時(shí)間。

第一種是量子退火，是解決優(yōu)化問題的最佳選擇，也是量子計(jì)算中功能最弱、應(yīng)用范圍最窄的一種形式。

例如，大眾汽車最近進(jìn)行了一項(xiàng)量子實(shí)驗(yàn)，以優(yōu)化北京擁擠的交通流量。 這項(xiàng)實(shí)驗(yàn)是與谷歌和D－Wave Systems合作進(jìn)行的。大眾汽車表示，這個(gè)算法可以通過為每輛車選擇理想的路徑，來成功減緩交通壓力。

可傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)需要數(shù)千年才能計(jì)算出這種問題的最佳解決方案，顯然這是不可行的。而在理論上，隨著每臺(tái)量子計(jì)算機(jī)的量子比特?cái)?shù)量增加，量子計(jì)算機(jī)可以在幾個(gè)小時(shí)或更短的時(shí)間內(nèi)完成這個(gè)過程。

第二種是量子模擬。量子模擬探索量子物理學(xué)中超出傳統(tǒng)計(jì)算系統(tǒng)能力的特定問題。

比如說，量子模擬器可以用來模擬蛋白質(zhì)折疊。錯(cuò)誤折疊的蛋白質(zhì)會(huì)導(dǎo)致像阿爾茨海默氏癥和帕金森氏癥這樣的疾病，測試新療法的研究人員必須通過使用隨機(jī)計(jì)算機(jī)模型來了解哪些藥物會(huì)引起每種蛋白質(zhì)的反應(yīng)。

然而，如果一種蛋白質(zhì)要通過順序取樣所有可能的藥物誘導(dǎo)效應(yīng)而找到正確的折疊結(jié)構(gòu)，它可能需要比宇宙年齡更長的時(shí)間才能找到其正確的自然狀態(tài)。只有借助于量子模擬，才可能快速得出結(jié)果。

第三種是通用量子計(jì)算。在未來，我們或許能制造出通用量子計(jì)算機(jī)，它背后的基本思想是，你可以指導(dǎo)機(jī)器進(jìn)行任何復(fù)雜的計(jì)算，并快速得到解決方案。這包括求解上述的退火方程，模擬量子現(xiàn)象，等等。

通用量子計(jì)算機(jī)可以徹底改變人工智能領(lǐng)域。在量子計(jì)算機(jī)上訓(xùn)練人工智能可以提高計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別、語音識(shí)別、機(jī)器翻譯的性能等等。屆時(shí)，如云服務(wù)、視聯(lián)網(wǎng)等服務(wù)便可以獲得躍遷式的突破。

從巨頭布局和參與研究的機(jī)構(gòu)來看，量子計(jì)算毫無疑問是各國關(guān)注的重大科技之一。英特爾公司量子硬件負(fù)責(zé)人吉姆·克拉克也曾經(jīng)說過這樣的一句話：“量子可能是未來100年的計(jì)算技術(shù)。這有點(diǎn)像太空競賽，一代人時(shí)間里出現(xiàn)一次”。截至目前，谷歌、IBM、微軟、英特爾、華為、阿里巴巴等全球高科技公司都已為此投入大量的研究力量。在未來社會(huì)，量子計(jì)算大概率將逐漸取代傳統(tǒng)計(jì)算的地位，為我們?nèi)祟悗�來更為�?qiáng)大的科技推動(dòng)力。