2月28日，移动云TeaTalk·Online第一期活动——“量子计算，一个颠覆性的新技术 ”线上直播成功举办。本次直播我们跟随中国移动云能力中心高级技术研究员闻经纬博士一起探索了神秘的量子领域。

以下为中国移动云能力中心，高级技术研究员闻经纬博士的演讲实录。

量子计算技术作为当代前沿的研究领域之一，利用量子力学原理重新构建计算过程，有望带来指数级的算力提升。在大数据大模型不断发展，对算力需求越来越强烈的时代背景下，这更是具有重要社会价值意义的研究方向。本次分享主要包括以下几方面：

1. 量子计算技术发展背景、基本概念的简介，量子计算软件与硬件的发展情况，以及目前的商业化探索。

2. 以移动云五岳量子计算云平台为基础，以量子化学和资源调度两个问题为案例，介绍量子技术应用的基本模式。

3. 对量子计算技术的未来发展进行总结和展望。

人类利用的计算设备从算盘，到机械式加减法器，再到近年来以电子管、晶体管、超大集成电路为基础的现代计算机，能够应用的算力是在不断提升的。发展至今，人类社会的运行已经离不开计算机。但从传统计算机出现到现在已有几十年的时间，性能的提升遇到了一些难以克服的瓶颈和问题。一是芯片工艺逐渐逼近极限，量子效应不可避免，摩尔定律即将失效。二是经典计算机的非可逆计算过程带来的能耗问题。面对这些问题，浪漫的物理学家理查德费曼在1982年，提出可以利用量子系统模拟计算量子系统的概念，开启了量子信息研究的篇章。

量子计算的基本单元是量子比特，这是一种二能级结构的量子系统，在不同的架构中可以有不同的定义方式（如能级、自旋、偏振等）。量子比特作为经典比特概念的量子拓展，是量子计算机的基本存储单位和运算单元。相比传统比特在某时刻只能处于0或1的状态之一，量子比特可以处于二者的叠加态，这是量子系统的独特性质导致的。这种叠加性可使量子计算机具有巨大的信息携载量。具体来说，n位的经典存储器一次只能表示一个数字，但量子存储器可以同时表示2ⁿ个数字。

对于量子比特的操控是通过量子逻辑门实现的。可以证明，与经典计算机可由基本逻辑元件构成一样，量子计算机也可由单比特逻辑门和受控非门实现通用计算过程。量子计算的基本过程就是利用量子逻辑门对量子态进行变换，基于量子叠加态进行并行加速。

在1997 年，IBM 研究院的D. P. Divinvenzo 列出了物理上实现量子计算机的五个基本要求：（1）系统具有可控的量子比特，且有可扩展性。（2）能够将系统初始化到基准量子态。（3）退相干时间要远大于量子逻辑门操作时间。（4）能实施通用量子门操作。（5）对量子系统能够进行测量输出。目前实现量子计算机的物理架构有多种技术方案选择，包括超导系统、离子阱系统、半导体量子点、光量子体系、中性原子和拓扑量子计算系统等，其中以超导线路和离子阱系统最受关注。但总的来说，各种量子计算机的物理实验平台在量子比特数、退相干时间、可操作次数以及可扩展性方面各有优劣。

量子计算技术的应用场景很多，几乎遍布生活的各个方面。世界各国的政府、研究机构、公司都在积极布局量子计算，加大量子产业研发投入，建立量子生态，力图实现实用化量子优势。探索的场景包括密码分析、材料设计、药物研发、人工智能、气象预报、战场分析、指挥决策、大数据、银行金融等领域。一方面，如何扩展量子计算的应用场景，是目前量子算法的重要研究方向之一，有助于加快量子计算的落地。另一方面，结合硬件现状的算法设计以实现实用化的量子优势，也是面向应用层面的关键发展方向。

综合以上，在量子生态的构建上，业界形成了硬件为基础、软件算法为重点、应用服务为出口的“上中下游”三级结构。硬件的研究为算力实现和落地提供物理载体，目前是多种技术路线并进，协同发展。基础软件算法层面的开发，则为用户提供硬件的调用接口和应用开发工具，有利于技术的普及与应用。而与各行各业相结合的应用场景探索是量子技术落地，走向商业化的关键。目前这些方面的公司和机构，包括大型公司（如Google、IBM、亚马逊等）和众多专注于量子技术的公司（如Dwave、Quantinuum、本源量子等），都在努力构建完整生态。

中国移动云能力中心致力搭建在线量子计算云平台——五岳，基于移动云建设首个运营商全栈式量子云计算生态，进入中国移动核心技术能力图谱。在应用基础研究和核心技术攻关项目开展研究，结合量子计算的算力特性构建量子算力网，并打造量子计算应用生态。基于五岳云平台应用案例，介绍量子化学和资源调度优化两个场景。

传统药物研发是一个风险大、周期长、成本高的领域。一款创新药平均需要20亿美元和10年时间才能进入市场。在开发阶段一般需要计算机辅助药物设计（CADD），即通过计算机的模拟，预算药物与受体生物大分子之间的关系，对化合物进行设计和优化。虚拟筛选耗时耗力且成功率很低，存在很多具体的算力难题，比如DNA测序与重建、大分子体系的能谱结构求解、化学反应过程模拟、分子结构确定等。目前研究发现通过量子计算机，可以在研发药物的过程中快速模拟和评估分子、蛋白质和化学物质间的相互作用，缩短研发周期。

对于分子结构和化学反应预测等问题，需要确定分子的能谱结构，但是这在大分子体系中是一个对经典计算机来说十分困难的问题。基于量子算法，比如经典量子混合变分算法（VQE）可以对这类问题进行有效求解。这类算法需要经典计算机与量子计算机的协同处理，基于量子计算机进行量子态的制备和测量，基于经典计算机进行参数的迭代。直至目标函数收敛，就可以得到对应的基态和基态能量。将这类算法进行拓展变形（如SSVQE,VQD,VQPD等）可以实现对激发态的计算求解，即可获取整个能谱。

除了能谱与结构得确定，化合物与生物大分子之间的匹配问题也是CADD中常见的问题。在量子计算中，可以通过将二者的匹配过程建模为二阶无约束二进制优化（QUBO）问题并映射到Ising模型，进而再通过量子算法（如量子近似优化算法QAOA等），就可以获取目标哈密顿量的基态和低激发态子空间，得到最佳匹配方式。

除量子化学之外，资源调度问题也可以通过量子计算技术加速求解。算力调度问题在经典计算机中的求解主要以启发式算法为主，如蚁群算法、粒子群优化、遗传算法等，这类算法可在约束条件下搜索满足条件的可行解。但是在大搜索空间中收敛速度较慢，易陷入局部最优解，难以满足调度问题的低时延要求。基于量子计算技术，可以将任务分配过程建立为QUBO问题，再将最优解编码到哈密顿量基态，结合量子技术进行加速求解。

利用量子态的叠加状态以及量子纠缠特性，并行地开展解空间的搜索获取最优调度模式，并基于光量子真机实现相对于经典算法的加速演示。实验结果表明，在100光量子比特运算规模下，相对经典算法的速度提升10倍以上，可预计在更大规模问题上加速效果更明显。

根据 Reportlinker的报告，量子计算市场规模在2021年约为8亿美元。波士顿咨询预测，2035年全球量子计算应用市场规模将达到近20亿美元，在2050年将暴涨到2600多亿美元。若量子计算技术迭代速度超出预期，2035年的市场规模可突破600亿美元，2050年则有望飙升至2950亿美元。世界各国政府、研究机构在量子信息领域持续加大资金投入 与政策支持，目前形成了全球多国参与，理论与实验研究并重，软硬件协同发展的新局面。

随着新一轮的科技革命和产业变革不断推进，中国量子信息领域的科学研究以及产业化进程需要与世界先进水平保持同步，拓展量子信息更多的应用场景则是推进量子技术产业化、市场化的关键。在量子硬件开发，量子软件研究，量子算法设计等多领域要齐头并进，结合自身特点补齐短板，发扬优势，加快推进科研创新，技术攻关，以及科技成果的商业转化。

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