有一种神奇的计算机，它不局限于0和1的二进制世界，而是以两者之间的任意线性组合进行计算，像变魔术一样在各种状态之间跳跃，似乎超越了常理。它，是所谓的“量子计算机”。
诺奖得主威廉菲利普斯评价道：“量子计算机和经典计算机的区别，比经典计算机和算盘的区别还要大。”这是由于，经典计算机与古老的算盘都使用普通的二进制0和1，未超出经典计算的框架；而量子计算机使用“量子比特”来表示信息，量子比特可以处于0和1的叠加状态，与经典计算的原理完全不同。
根据量子叠加态和纠缠等原则，量子计算机可以原则上并行处理许多事情，实现指数级的加速，解决一些经典计算机没有办法解决的复杂问题。
更重要的是，经典计算机在发展了多年之后逐渐走入瓶颈，其半导体的晶体管密度无法继续按照摩尔定律增加。因此，科学家努力找寻其他的计算方式，而量子计算无疑将成为经典计算的重要补充。那么，它将怎样影响人类的未来呢？
10月15日，2023未来科学大奖周科学峰会第二日，腾讯新闻《一起来唠科》联合未来科学论坛聚焦峰会议题“量子计算”，由香港科技大学副教授王一主持，邀请中国科学技术大学副研究员龚明、中国科学技术大学教授张颉颃共同解读：后摩尔时代的量子计算，将颠覆一切吗？
从量子计算概念的最初提出到现在，仅有40余年的时间。40余年来，科学家不断寻找着构造量子计算机的物理方案。
然而目前关于量子计算的实现，仍没有一个明确统一的方案，而是呈现百花齐放之势：超导、半导、离子阱、光学以及量子拓扑等。目前，量子计算的发展仍处于早期阶段，在研发上面临着重大的挑战。
第一，从物理层面上讲，量子是能量最基本的单位，是极其微小的个体，要精确操作和控制这种微观物质，在物理上是十分艰难的。如果我们要做到一个比较大的量子计算，则需要对大量原子、电子或者离子的微观系统的控制，这就对操控精度、保持量子状态的能力提出了很大挑战。
第二，从算法层面上讲，量子系统存在许多噪声和错误，如何利用有噪声的量子处理器来实现一些有用的量子算法，也是目前较为困难的问题。
中国科学技术大学教授张颉颃回顾道，早期的物理学家甚至不认为控制单个粒子是可能的，20世纪50年代薛定谔就在其书中提过这一点。但跟着时间的推移，科学家们通过激光制冷等技术，开始能够操控单个电子、原子和光子。
然而，要让原子按照预期的方式相互作用，要解决许多工程上的问题，特别是当涉及到大量比特时，这让量子计算机的硬件开发变得复杂。此外，量子计算并不遵循经典计算的直觉，它需要更多时间来发展成熟的算法。
“总之，量子计算的未来充满不确定性，需要不相同的领域的科学家，包括物理学家、数学家和工程师的共同努力。”张颉颃说。
在众多实现量子计算的技术路线中，超导是最有希望的方向。龚明的主要研究领域就是超导量子计算，他向我们讲述了超导与量子计算会碰撞出怎样的火花。
超导，顾名思义就是超级导电性，这是一个对材料无损耗的性能。“我们将一个电路结构放置到超导的温度之下，它会呈现出宏观的量子现象，这种在超导情况下量子化的电路结构就是超导量子比特。”龚明介绍道，目前超导量子计算所用的材料为铝（Al）和铌（Nb），它们在低温下才显示出超导特性。
而最近频频受到大家关注的“高温超导”，指的是材料在较高温度下也能表现出超导特性，如液氮温度（77K），甚至更高的室温。目前，高温超导尚未与超导量子计算结合。这是由于，超导量子计算需要过滤来自环境的热噪声，仍然需要在极低温度（10mK）下操作。
如果能成功将高温超导与超导量子计算结合，将带来非常大的好处。想象一下，若能制造出室温下工作的超导量子计算机，而无需庞大的制冷设备，无疑是一个诱人的前景。
“当然，这个构想还需要大量的努力和研究，涉及到高温超导、超导量子计算和相关的理论、算法设计和器件制备.”龚明说。
张颉颃补充道，目前高温超导的物理机制尚未被完全研究清楚，物理学家无法确定哪一些材料会表现出高温超导性。这是由于，超导本身作为复杂且少有的宏观量子现象，用理论计算是十分艰难的。
而有一种方法，有望解决高温超导机制的问题，这就是费曼在1982年提出的量子模拟，即用一个可控的量子系统来模拟另一个复杂系统的性质和演化。
这也是张颉颃团队一直在做的事情，他们使用离子系统，其中离子（即带电的原子）被用来存储量子信息，离子之间的震动被用作传递量子信息的媒介，通过激光来操控这些离子，实现通用的量子计算。
随着GPT-4的横空出世，AI成为全球最受关注的科技热潮。那么，AI和量子计算有没有可能交融呢？龚明和张颉颃都给出了肯定的回答。
“人工智能非常依赖算力，它通过算力训练来进行神经网络、大模型的构造，而量子计算目前已被证明有强大的算力。因此，可通过量子计算的优势来优化机器学习算法，改进人工智能。这一领域叫做量子人工智能，有很好的发展前途。”龚明解释道。
然而，量子人工智能的发展也存在着现实的问题。龚明指出，目前一个较为重要的问题是转换问题，即如何把经典世界的数据和信号转化为一个量子的数据和信号，以及在量子处理器上处理完后，如何再把量子的数据和信号读取到经典的设备上。
在未来，将量子人工智能更多地往经典问题上靠近，或者将一些经典问题转化为量子问题，是实现更强大人工智能的重要研究方向。
张颉颃认为，在量子人工智能领域有很多乐观的观点，如清华大学交叉信息研究院助理教授邓东灵曾说，如果我们有100个量子比特和99.9的保真度，就可以在人工智能问题上实现量子优越性了。这样的系统虽然目前不存在，但未来完全有可能出现。
首先是生物化学和制药领域。张颉颃和龚明都表示，所有的生物问题本质上都是化学问题，即生物系统中分子的相互作用和化学反应，而最终可以追溯到量子多体物理问题。而量子模拟可以助力相关的研究，特别是研究药物分子的结构和相互作用。
不过，生物系统是很复杂的，它不是简单的原子组合。龚明用了“搭积木”的比喻：“一块块积木搭出来，它却变成了一个活生生的个体，有了灵魂。这样的一个过程存在许多未知。”在原子堆叠、形成生物体的过程中，复杂度爆炸性地提升了，因此，量子计算可能没办法解决相关问题。
除此之外，量子计算还有许多潜在应用领域，但在早期无法明确预测其影响。龚明指出，量子计算作为一种工具，提供了强大的计算能力，以及一些与经典计算不同的算法和解决方案。这些能力可以在搜索和优化问题中提供帮助，如城市道路规划、金融投资组合等。
张颉颃强调，科技发展具有不确定性，但要求我们对新技术持开放的态度，以防错过相关机遇。他回忆说，自己在纽约大学做助理教授时，有很多金融公司如摩根大通（JP Morgan）找上门来，想要投资量子计算，就是看到了未来的盈利潜力。他还提到历史上的例子，如微积分、精密计时、步枪等，这些技术一开始可能并不被视为有用，但最终成为了关键的科学和技术基础。
王一总结道，量子计算的前景很广阔，甚至有可能是下一个引爆科技革命的领域。人们常调侃：“遇事不决，量子力学。”在未来遇事不决的时候，或许量子力学真的可以为人类做出超出想象的贡献。
