2月28日，移動雲TeaTalk·Online第一期活動——“量子計算，一個颠覆性的新技術 ”線上直播成功舉辦。本次直播我們跟随中國移動雲能力中心進階技術研究員聞經緯博士一起探索了神秘的量子領域。
以下為中國移動雲能力中心，進階技術研究員聞經緯博士的演講實錄。
量子計算技術作為當代前沿的研究領域之一，利用量子力學原理重新建構計算過程，有望帶來指數級的算力提升。在大資料大模型不斷發展，對算力需求越來越強烈的時代背景下，這更是具有重要社會價值意義的研究方向。本次分享主要包括以下幾方面：
- 量子計算技術發展背景、基本概念的簡介，量子計算軟體與硬體的發展情況，以及目前的商業化探索。
- 以移動雲五嶽量子計算雲平台為基礎，以量子化學和資源排程兩個問題為案例，介紹量子技術應用的基本模式。
- 對量子計算技術的未來發展進行總結和展望。
人類利用的計算裝置從算盤，到機械式加減法器，再到近年來以電子管、半導體、超大內建電路為基礎的現代計算機，能夠應用的算力是在不斷提升的。發展至今，人類社會的運作已經離不開計算機。但從傳統計算機出現到現在已有幾十年的時間，性能的提升遇到了一些難以克服的瓶頸和問題。一是晶片工藝逐漸逼近極限，量子效應不可避免，摩爾定律即将失效。二是經典計算機的非可逆計算過程帶來的能耗問題。面對這些問題，浪漫的實體學家理查德費曼在1982年，提出可以利用量子系統模拟計算量子系統的概念，開啟了量子資訊研究的篇章。
量子計算的基本單元是量子比特，這是一種二能級結構的量子系統，在不同的架構中可以有不同的定義方式（如能級、自旋、偏振等）。量子比特作為經典比特概念的量子拓展，是量子計算機的基本存儲機關和運算單元。相比傳統比特在某時刻隻能處于0或1的狀态之一，量子比特可以處于二者的疊加态，這是量子系統的獨特性質導緻的。這種疊加性可使量子計算機具有巨大的資訊攜載量。具體來說，n位的經典存儲器一次隻能表示一個數字，但量子存儲器可以同時表示2n個數字。
對于量子比特的操控是通過量子邏輯門實作的。可以證明，與經典計算機可由基本邏輯元件構成一樣，量子計算機也可由單比特邏輯門和受控非門實作通用計算過程。量子計算的基本過程就是利用量子邏輯門對量子态進行變換，基于量子疊加态進行并行加速。
在1997 年，IBM 研究院的D. P. Divinvenzo 列出了實體上實作量子計算機的五個基本要求：（1）系統具有可控的量子比特，且有可擴充性。（2）能夠将系統初始化到基準量子态。（3）退相幹時間要遠大于量子邏輯門操作時間。（4）能實施通用量子門操作。（5）對量子系統能夠進行測量輸出。目前實作量子計算機的實體架構有多種技術方案選擇，包括超導系統、離子阱系統、半導體量子點、光量子體系、中性原子和拓撲量子計算系統等，其中以超導線路和離子阱系統最受關注。但總的來說，各種量子計算機的實體實驗平台在量子比特數、退相幹時間、可操作次數以及可擴充性方面各有優劣。
量子計算技術的應用場景很多，幾乎遍布生活的各個方面。世界各國的政府、研究機構、公司都在積極布局量子計算，加大量子産業研發投入，建立量子生态，力圖實作實用化量子優勢。探索的場景包括密碼分析、材料設計、藥物研發、人工智能、氣象預報、戰場分析、指揮決策、大資料、銀行金融等領域。一方面，如何擴充量子計算的應用場景，是目前量子算法的重要研究方向之一，有助于加快量子計算的落地。另一方面，結合硬體現狀的算法設計以實作實用化的量子優勢，也是面向應用層面的關鍵發展方向。
綜合以上，在量子生态的建構上，業界形成了硬體為基礎、軟體算法為重點、應用服務為出口的“上中下遊”三級結構。硬體的研究為算力實作和落地提供實體載體，目前是多種技術路線并進，協同發展。基礎軟體算法層面的開發，則為使用者提供硬體的調用接口和應用開發工具，有利于技術的普及與應用。而與各行各業相結合的應用場景探索是量子技術落地，走向商業化的關鍵。目前這些方面的公司和機構，包括大型公司（如Google、IBM、亞馬遜等）和衆多專注于量子技術的公司（如Dwave、Quantinuum、本源量子等），都在努力建構完整生态。
中國移動雲能力中心緻力搭建線上量子計算雲平台——五嶽，基于移動雲建設首個營運商全棧式量子雲計算生态，進入中國移動核心技術能力圖譜。在應用基礎研究和核心技術攻關項目開展研究，結合量子計算的算力特性建構量子算力網，并打造量子計算應用生态。基于五嶽雲平台應用案例，介紹量子化學和資源排程優化兩個場景。
傳統藥物研發是一個風險大、周期長、成本高的領域。一款創新藥平均需要20億美元和10年時間才能進入市場。在開發階段一般需要計算機輔助藥物設計（CADD），即通過計算機的模拟，預算藥物與受體生物大分子之間的關系，對化合物進行設計和優化。虛拟篩選耗時耗力且成功率很低，存在很多具體的算力難題，比如DNA測序與重建、大分子體系的能譜結構求解、化學反應過程模拟、分子結構确定等。目前研究發現通過量子計算機，可以在研發藥物的過程中快速模拟和評估分子、蛋白質和化學物質間的互相作用，縮短研發周期。
對于分子結構和化學反應預測等問題，需要确定分子的能譜結構，但是這在大分子體系中是一個對經典計算機來說十分困難的問題。基于量子算法，比如經典量子混合變分算法（VQE）可以對這類問題進行有效求解。這類算法需要經典計算機與量子計算機的協同處理，基于量子計算機進行量子态的制備和測量，基于經典計算機進行參數的疊代。直至目标函數收斂，就可以得到對應的基态和基态能量。将這類算法進行拓展變形（如SSVQE,VQD,VQPD等）可以實作對激發态的計算求解，即可擷取整個能譜。
除了能譜與結構得确定，化合物與生物大分子之間的比對問題也是CADD中常見的問題。在量子計算中，可以通過将二者的比對過程模組化為二階無限制二進制優化（QUBO）問題并映射到Ising模型，進而再通過量子算法（如量子近似優化算法QAOA等），就可以擷取目标哈密頓量的基态和低激發态子空間，得到最佳比對方式。
除量子化學之外，資源排程問題也可以通過量子計算技術加速求解。算力排程問題在經典計算機中的求解主要以啟發式算法為主，如蟻群算法、粒子群優化、遺傳算法等，這類算法可在限制條件下搜尋滿足條件的可行解。但是在大搜尋空間中收斂速度較慢，易陷入局部最優解，難以滿足排程問題的低延遲時間要求。基于量子計算技術，可以将任務配置設定過程建立為QUBO問題，再将最優解編碼到哈密頓量基态，結合量子技術進行加速求解。
利用量子态的疊加狀态以及量子糾纏特性，并行地開展解空間的搜尋擷取最優排程模式，并基于光量子真機實作相對于經典算法的加速示範。實驗結果表明，在100光量子比特運算規模下，相對經典算法的速度提升10倍以上，可預計在更大規模問題上加速效果更明顯。
根據 Reportlinker的報告，量子計算市場規模在2021年約為8億美元。波士頓咨詢預測，2035年全球量子計算應用市場規模将達到近20億美元，在2050年将暴漲到2600多億美元。若量子計算技術疊代速度超出預期，2035年的市場規模可突破600億美元，2050年則有望飙升至2950億美元。世界各國政府、研究機構在量子資訊領域持續加大資金投入 與政策支援，目前形成了全球多國參與，理論與實驗研究并重，軟硬體協同發展的新局面。
随着新一輪的科技革命和産業變革不斷推進，中國量子資訊領域的科學研究以及産業化程序需要與世界先進水準保持同步，拓展量子資訊更多的應用場景則是推進量子技術産業化、市場化的關鍵。在量子硬體開發，量子軟體研究，量子算法設計等多領域要齊頭并進，結合自身特點補齊短闆，發揚優勢，加快推進科研創新，技術攻關，以及科技成果的商業轉化。
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