说起量子力学，与相对论同样为20世纪初所诞生的新兴学科，并且人类过去一百年来的技术进步，基本依赖于消化量子力学。当然方式比较单一，通常是由量子力学到新材料，再由新材料到各类应用技术，比如半导体材料导致的计算机诞生。

而量子计算则是一种遵循量子力学规律调控量子信息单元进行计算的新型计算模式，它与现有计算模式完全不同。就在8月25日，百度正式发布了集量子硬件、软件平台、量子应用的产业级超导量子计算机“乾始”，并据此形成了全球首个全平台量子软硬一体化解决方案“量羲”。实现了量子芯片到量子应用的转化，从而让量子从实验室走向产业化。

为什么要发展量子计算

尽管对于大多数人而言，量子技术距离普通人生活过于遥远，但相关技术已经对人们的生活影响深远。比如芯片的发明与量子技术密切相关，芯片中主要依赖晶体管搭建而成，而一颗芯片中往往包含上百亿晶体管，在如此小的空间内集成如此多的晶体管，已经无法用经典物理学来解释现象了。

此外，包括材料学、化学、固体物理、核物理的理论基础都来自量子力学，现代科学的核心科技，大半都与材料有关，可见量子力学对现代科学的贡献之大。

但除此之外，量子理论却很少被直接应用，否则根据量子力学的原理，瞬移、分身、穿墙等神奇操作都能实现。

另一方面，在理论物理上，人类已经停滞了许久，剑桥大学物理学家尼尔·图罗克表示，从1970年以后，所有的物理理论工作都还没有产生一个成功的语言。即便是上帝粒子与引力波的验证，也都是上个世纪的理论了。

因此，想要继续发掘自然规律，要么去深度研究相对论，要么去从量子力学中寻找新的机会，即通过非材料的方式来开发量子力学，如今的量子计算是其中的一种。

显然，从选择来看，第二条路会更靠谱。如今百度“乾始”产业超导量子计算机的发布，便是量子力学新应用的佐证。此外，还有如量子显微镜、量子通信等，都证明当前科学界向着量子力学的第二条道路发起冲击。

所谓量子计算机，便是使用量子器件制造，利用量子的叠加与纠缠特性，运行量子算法与量子软件的新型计算设备。在处理某些特定问题上相对经典计算机有指数级别的运算优势，如密码分析、气象预报、药物设计、石油勘探等大规模计算难题提供解决方案。

据百度首席技术官王海峰透露，经典计算机算力与芯片的集成度成正比，增加一倍算力，就需要增加一倍的集成度，而集成度每18个月增加一倍，这便是经典的摩尔定律。

而量子计算机的算力，随着量子比特的增长呈现指数级增加，每增加一个量子比特，算力便增加一倍。或许在几十个量子比特时，算力优势不明显，但随着量子比特增加至上百、上千乃至上万个，其优势将非常突出。

量子计算攻击的特点

提起量子计算，经常听到的反应是量子力学“太抽象”，不确定性原理、量子纠缠等量子力学基本规律“反直觉”，量子计算又是属于典型的交叉学科“太综合”、“很难学”，这堂课不是量子计算教学，只是从量子安全这一角度对其进行一番临摹。

量子力学是在最基本的层面上针对物质和能量的研究，它的目标是揭示自然基本构件的属性和行为。而量子计算是一类遵循量子力学规律进行高速数学和逻辑运算、存储及处理量子信息，解决各类问题的新型计算技术。广义的量子计算还包括应用可控的量子体系对要研究的物理体系进行模拟，它一般也被称为量子模拟，1981年Richard Feynman首次提出量子计算机概念时也阐释为量子计算机能够对量子系统的演化进行有效模拟。

要理解量子计算，确实离不开这一系列抽象概念，而且同学们会发现，量子计算的定义在不同著作及论文、在不同场景和语境下也有多种形式的表达，在此以简洁易懂为原则，以满足我们对量子安全的理解为需求，而尽量不涉及无关的概念。

量子计算之所以具有经典计算无法比拟的信息携带和并行处理能力，是由于它以量子比特为基本单元，通过量子态的受控演化实现数据的存储和计算，以量子相干叠加和干涉来编码和处理信息，量子计算对量子相干叠加态的每一个叠加分量进行变换相当于一次经典计算，所有叠加分量变换对应的经典计算可同时完成，并按一定的概率振幅叠加，给出量子计算输出结果。

量子计算机是实现量子计算的物理装置，它可基于多种不同物理体系实现，如离子阱体系、超导电路体系、半导体量子点体系、腔量子电动力学体系、核磁共振体系、线性光学体系、拓扑体系等，这些物理体系拥有各自的优缺点，作为不同技术路线各自发展阶段和重点、要克服的主要困难也不同，这里就不做展开介绍了。但了解量子计算机的发展阶段对我们了解量子安全发展态势很必要。

第一个阶段是实现量子优越性（quantum advantage或quantum supremacy，也译为“量子霸权”），即针对特定问题的计算能力超越经典超级计算机。达到这一目标需要约50个量子比特的相干操纵。这一阶段目标已在2019年由Google公司在其超导量子计算系统上率先实现。2020年、2021年中国科学技术大学在其光量子计算原型机系统“九章”和超导量子计算原型机系统“祖冲之”上再次实现了量子优越性且性能显著提升，中国已成为世界上唯一一个在两个技术路线上实现量子优越性的国家。

第二个阶段是实现具有实际应用价值的专用量子模拟系统也就是专用量子模拟机，即相干操纵数百个量子比特，应用于组合优化、量子化学、机器学习等特定问题，指导材料设计、药物开发等，达到该阶段需要五至十年。例如，实现高斯玻色采样功能的“九章”量子计算原型机就是专用量子模拟机，还有当前D-Wave公司研发出来的量子退火机，它被大部分研究者认为还达不到这一阶段专用量子模拟机的要求。

第三个阶段是实现可编程通用量子计算机，即相干操纵至少数百万个量子比特，能在经典密码破解、大数据搜索、人工智能等方面发挥巨大作用。由于量子比特容易受到环境噪声的影响而出错，对于规模化的量子比特系统，通过量子容错、量子纠错等技术来保证整个系统的正确运行是必然要求，也是一段时期内面临的主要挑战。由于技术上的难度，何时实现通用量子计算机尚不明确，学术界一般认为还需要十年到二十年的时间。

如上图所示，实现容错量子计算需要一台拥有大量低错误率量子比特的量子计算机，其中虚线对应目前达到的错误率p=1%，实现通用量子计算需要错误率明显低于0.1%的阈值以及百万以上的物理量子比特，目前的技术还是无法实现的。

从上述发展阶段描述容易看出，一是实现实用的通用量子计算机技术难度很大，是一个需要全球学界、工业界长期艰苦努力的任务。目前研发出的量子计算机（如谷歌的Sycamore等）属于中型含噪量子（NISQ）计算阶段的初期，仍处于技术验证和原理样机研制阶段，仍面临量子比特数量少、相干时间短、出错率高等诸多挑战。二是比起通用量子计算，专用量子计算（或称非标准量子计算）会更早实现，对于破译密码这一具有战略价值的需求，是否会提前催生出专擅此道的量子专用机来？我们不得而知。

在此引述量子密码专家高飞、孙思维在2021年《密码学报》量子计算与密码分析专栏序言中开篇一段话作为总结——“量子计算是一种全新的计算模式，是一项可能对传统技术体系产生冲击、进行重构的重大颠覆性技术创新。量子计算在大整数分解、离散对数计算、密钥穷搜索等多个计算问题上展现出了显著优势，一旦成规模的通用量子计算机问世，将对一些密码体制构成严重的威胁。”

量子计算机的优势

据相关数据统计，量子计算产业化正进入爆发式增长阶段。IDC报告预计，全球量子计算市场将从2020年的4.12亿美元增长到2027年的86亿美元，6年复合年增长率超过50%。百度量子研究所所长段润尧表示，2031年量子计算产业规模预计达到8000亿元，69%的全球大型企业计算将采用量子计算，百度也在为此做准备。

世界各国和各大高科技公司围绕量子科技进行紧密布局。2018年，欧盟投入10亿欧元实施量子旗舰计划。2018年，美国通过《国家量子倡议法案》旨在确保美国在量子信息及其应用方面的持续领导地位，提出《无尽前沿法案》计划投资1000亿美元在量子计算等10个领域。

此外，诸如谷歌、IBM、微软等美国公司都在加快研发与布局量子计算平台。国内如百度、阿里巴巴、腾讯、华为等都在量子计算方面进行了布局。2019年谷歌在超导量子芯片上实现了量子霸权，2021年中科大在超导和光量子两种平台上也实现了量子优越性，这一系列成果展示了量子计算的巨大潜力。

百度量子自2018年3月成立以来，致力于打造全球领先的百度量子平台，先后发布了国内首个云上量子脉冲系统“量脉”，全球首个云量一体的量子机器学习平台“量桨”，全球首个云原生量子计算平台“量易伏”，集教材、视频、课程和编程一体化的量子学习知识库“量易简”。

聚焦以QIAN命名的战略发展方向，即量子基础研究突破（Quantum），量子基础设施建设（Infrastructure），量子应用研发落地（Applications），量子生态网络构建（Network），全力打造量子软硬一体化解决方案，加速量子计算产业化进程。

据官方资料显示，此次发布的量子计算机“乾始”平均T1时间长度31.0μs，平均T2时间长度8.7μs。在软件平台方面，“乾始”可以通过云服务获取强大量子算力，提供人人皆可量子的产业级量子计算即服务。

我们都知道，经典计算机主要是通过0与1进行数据处理，这意味着需要将所有的操作指令，都转化成长串的0与1的二进制，即便如今计算机处理器浮点运算速度已经达到每秒超万亿次，但实际上可能干不了太多事情。

而量子计算机则是量子叠加态的直接使用，也就是可以将多组数据叠在一起，同时运算，这被称为并行计算。而一个量子态可以同时包含2个信息，比如在量子世界中，一只量子猫在没有被观测的情况下，可以既是白猫，又是黑猫，只有观测以后才会确定其真正的颜色。

这也意味着，两个量子态就可以包含4个信息，3个量子态便是8个信息，以此呈现指数增长。要知道普通的64位处理器一次只能塞入64个信息，而10个量子态一次便可以塞入1024个信息。

以此来推算，当拥有50个量子态时，计算性能将达到目前顶级超算的水平，如果将量子态数量扩大到100个，将达到全世界计算能力总和的100万倍，这便是量子计算机的巨大优势。

量子计算是个长期工程

当前量子计算属于一个高门槛、高投入、高风险、高回报的行业，并且量子技术是跨系统的工程，因此量子计算仍然存在极大的挑战，全链条技术环环相扣，科学和工程挑战巨大。段润尧提到，量子计算比如在芯片设计、硬件平台、软硬接口、噪声处理、操作系统、云平台、应用平台、应用算法、量子幅度等方面，都存在着不小的挑战。

在量子处理器上，目前百度10量子比特芯片已上线，36量子比特芯片已完成设计，将投入流片。段润尧表示，希望与硬件团队进行进一步合作，将量子芯片做好。预计将在2028年实现量子比特达10000以上，进行可容错的量子计算。

应用上，目前主要包括量子模拟、组合优化、量子机器学习等方向，旨在探索分子化学，药物研发，量化金融，交通规划，人工智能、和密码安全等领域潜在的解决方案。比如量子化学上，使用百度超导量子计算机计算氢化锂分子基态能量，验证量子计算潜力；图像分类上，使用百度超导量子计算机对是否有裂缝的建筑墙体图片进行了分类。与经典算法相比，量子算法在保证分类准确率相同的同时显著降低了模型参数量，显现出了构建更复杂模型的潜力。

需要明确的是，量子产业想要做到突破需要各个产业通力合作，创造量子计算的生态环境。中国科学院物理研究所研究员范桁表示，中国在量子计算暂时处于追赶者的状态，量子计算云平台市场巨大，比如在IBM上做科研，一年需要10万元，而其上有20万用户，市场想象空间巨大。

北京量子信息科学研究院研究员金贻荣表示，当前在芯片上做200-300个量子比特并不难，难点在于将上面的量子比特耦合起来，还需操控每个独立的量子比特，同时还要注意量子比特之间的串扰以及频率拥挤的问题。

目前量子计算仍处于初级发展阶段，发展这项技术是一个长期工程，要以建设科技树，而不是护城河的心态投入进来，相关从业者需要拿出更大的胸怀，更长远的视角，共同将产业做大。

E级超算：超级计算机界的下一顶皇冠

超级计算机看似离普通人的生活有点远，却是大国发展的基础和必争领域。

在该榜单上，位列榜首的美国超级计算机“前沿”（由美国橡树岭国家实验室开发），其运算峰值速度超过每秒100亿亿次，是国际上公告的首台每秒能执行百亿亿次浮点运算的超级计算机（简称“E级超算”）。

百亿亿级超级计算机（E级超算），这个量级意味着什么？为何各国都在牟足劲追求这个数量级的运算水平？

根据业界观点，E级超算是国际上高端信息技术创新和竞争的制高点，被全世界公认为“超级计算机界的下一顶皇冠”，不仅意味着速度的大幅提升，还意味着大规模超算设备的功耗也有质的下降（全球超算领域的科学家们几乎都在为降低功耗而努力）。

超高的研发要求意味着更具潜力的应用场景。

举个例子，E级超算作为各国现阶段的奋斗目标，这一量级能够帮助各国解决迫在眉睫的能源危机和气候环境问题，比如核能。中美俄等超级大国拥有核武器，美国就会在一些海域进行核武器实验，然而核弹爆炸会造成污染，对海洋和全球环境都会产生关联影响。

通过超级计算机，科学家就可以在实验室实施亚临界核试验，与真正核试爆的效果相同，还可以避免很多难以预测到的负面遗留症候。

不仅是能源和气候领域，凭借超快的反应速度和计算速度，超级计算机能够执行更加复杂的任务，包括：宇宙起源探索等科学研究、支持创新和区域产业服务、观测气象变化、破解加密数据、模拟超高音速飞行、石油勘探、动力试验、工程物理、核武器实验等高度精密的军事实验。

正因为这些颇具前景的应用，E级超算也被认作是大国之间的超级军备竞赛。美国空军和能源局就是“前沿”的最终用户，根据媒体报道，“前沿”可能会最先运用于美国军方而非造福全人类的项目。

超级计算机的大国之争

虽然在单个超级计算机中，中国暂时无法位列前五，但根据榜单显示，全球浮点运算性能最强的500台超级计算机中，中国部署的超级计算机数量位列全球第一（173台），占总体份额的34.6％。

再具体一点来看，高校排名中，上海交通大学部署的“思源一号”排名第138位，是国内高校拥有的最强超算（位列第一），在全球顶级大学部署的超算系统中亦是名列前茅（位列第五，仅次于麻省理工学院，超过哈佛和剑桥）。

再从制造商来看，榜单500台超算中，联想集团交付了161台，是目前世界最大的超级计算机制造商。除了联想之外，国内的浪潮、曙光亦是位列其中，此前从未出现在榜单上的华为也上榜了。

另外，据一些专业人士看法，这个榜单上关于中国的排名和相关数据也许并不符合当前中国的实际水平。早前，因为芯片供应的封锁，中国的超算受制于美国，一下从第一的位置跌落，之后，中国在超算上的发展更加低调。有消息称，中国已经有两款超算进入了E级超算行列，只是并未申报，所以榜单排名并无变化，上榜超算的运算速度也没有改变。

由此可见，在传统计算机领域，中国的超级计算机实力也许并不像榜单所显示的一般落后。当然，关于此消息，笔者并未找到官方说法用以证实，不过目前一些发表的论文中有所显露。

不仅是超算不居于人后，据官媒消息，6月1日在德国汉堡举办的国际高性能计算大会公布了第24届Graph 500排名，中国的图计算机——DepGraph Supernode，在国际上首次实现单机性能超越了超级计算机的图计算性能，性能超过日本“富岳”等超级计算机，蝉联全球第一并打破世界纪录。

该图计算机DepGraph由华中科技大学张宇副教授和赵进博士主持研发，在去年公布的第23届Graph 500排名中，图计算机DepGraph就已经登顶，本次排名继续蝉联榜首。

图计算是表达事物之间复杂关联关系的组织结构，现实生活中的诸多应用场景都需要用到图计算，如淘宝用户好友关系图、道路图、电路图、病毒传播网、国家电网、文献网、社交网和知识图谱等等。

大数据时代，数据之间的关联以及隐藏规律是科技公司、广告公关等等机构都想要获取的重要信息。为了从这些数据之间的关联中得到有用信息，大量图算法层出不穷。

作为下一代人工智能的核心技术，目前图计算已被广泛应用于医疗、教育、军事、金融等多个领域，并备受各国政府、全球研发机构和巨头公司关注，成为全球科技竞争新的战略制高点。

来源：电子发烧友，国盾量子，财经早餐