摘要：量子计算产业化是未来发展趋势。计算机技术引起了经济和社会的巨大改变，量子计算机则通过一种完全不同的方式进行计算，未来将会给计算技术带来了全新的可能性。当前，各个行业对计算效率的需求不断增加，量子计算的重要性日益凸显，量子计算技术在人工智能、化工医药、金融科技和密码安全等领域将展现出独特优势。本文通过分析量子计算产业化概述、发展现状、产业图谱、目前存在的困难及挑战等，提出未来量子计算产业化的发展趋势。

一、量子计算概述

（一）量子信息概述

量子力学是20世纪以来最重要的科学发现之一。量子信息是量子力学与信息科学交叉的新生学科，其从量子力学出发，利用量子相干特性，探索用于计算、编码和信息传输的全新方式。

近年来，美国、中国等40多个国家制定了量子信息战略规划，量子信息已成为多国战略布局的重点领域。量子信息包括量子通信、量子计算、量子精密测量等三大领域。

量子计算是量子信息三大领域之一，具有数据存储能力强、运算执行速度快等优势，已成为主要科技大国重点争夺的科技高地。量子计算机作为量子计算的载体，能够提供超越经典计算机算力极限的解决方案，其研发具有极高的战略价值。世界各地的科研团队正在大力研究如何创造实用的量子计算机。

（二）量子计算发展的三阶段

目前，学术界将量子计算分为三个发展阶段[1]。

第一个阶段的目标是实现量子计算优越性。量子计算机对特定问题的计算能力超越超级计算机。中科院潘建伟教授估计，利用万亿次经典计算机分解300位的大数需15万年，利用万亿次量子计算机只需1秒。

第二个阶段的目标是实现专用的量子模拟计算机。专用的量子模拟计算机可以应用于指导材料设计、药物研发、人工智能算法开发等。按照目前的估计，建立量子模拟计算机，还需要五到十年。

第三个阶段是在实现量子纠错的基础上构建可编程通用量子计算机。限于技术上的难度，实现通用量子计算机的时间节点尚不明确，学术界一般认为还需要十五年至二十年甚至更长的时间。因此，通用量子计算机的实用化和商业化还需很长时间。

（三）量子计算主要技术路线

当前，随着量子计算产业化加速，超导、离子阱、光子、拓扑量子计算等多种技术路线并行，最主流的量子计算技术是超导和离子阱。各类技术路线各有优劣，如超导的可扩展性较好，离子阱的保真度较高、错误率低，光子易于网络化但扩展性差难以储存。

超导量子计算的基本原理是通过超导电路来实现量子计算，其核心器件是超导约瑟夫森结[2]。超导电路类似于传统的电子谐振电路，产生谐振子能级。超导量子计算机具有与微波控制电子器件的兼容性、可在纳秒时间尺度下工作的能力、对量子比特的能级与耦合可以实现非常灵活的设计与控制，极具规模化的潜力。而且，超导的基本元件与经典芯片技术相容，很多公司都很熟悉，也是很多公司的选择。超导量子计算机的企业代表有谷歌、百度、中国科学技术大学、IBM、Rigetti、IQM Finland、SeeQC、Quantum Circuits等。

离子阱，又称离子囚禁，离子阱的基本原理是利用电荷与电磁场间的交互作用力牵制带电粒子体运动，将其局限在某一个小范围内[3]。离子阱技术具有较长的相干时间、量子比特品质高、量子比特的制备和读出效率较高，并且可以在室温条件下工作的优点。基于离子阱的量子计算机企业代表代表有Quantinuum、IonQ、UQ（Universal Quantum）、启科量子、华翊量子等。

二、量子产业化发展现状

当前，各行业对计算效率的需求不断增加，量子计算的重要性日益凸显。量子计算技术在人工智能、化工医药、材料模拟、教育科研、金融科技和密码安全等领域均展现出独特优势，量子计算技术的蓬勃发展将使得计算能力呈现指数级提升。但是，现有量子计算机仅可解决某一方面或某几方面的问题，尚不能通用，无法迅速用于产业，达到量子计算产业的程度。

（一）全球量子计算产业化发展现状

现阶段，量子计算在全球迅速升温。国外科技巨头企业IBM、谷歌、微软、亚马逊等都绘制了量子计算蓝图，也在各自平台推出量子计算服务。2019年，谷歌发布54个量子比特的处理器“Sycamore（悬铃木）”，首次实现了量子霸权。2020年，中国科学技术大学潘建伟研究团队与中科院上海微系统所、国家并行计算机工程技术研究中心合作，成功构建了76个光子100个模式的高斯玻色取样量子计算原型机“九章”，速度比“悬铃木”快100亿倍。2021年，IBM公司宣布制造出了127个量子比特的量子计算机“Eagle”，现在“Eagle”在理论上也是最大最强的量子计算机。

1、IBM量子计算产业化

2022年5月，IBM发布了他们最新的量子计算路线图，IBM在三个方面进行了增量发布[3]。

在处理器方面，IBM引入了用于多芯片模组的新架构处理器方案，增加了4款新的处理器研发目标，计划于2023年发布133量子比特处理器（Heron），2024年推出408量子比特处理器（Crossbill）和462量子比特处理器（Flamingo），2025年推出包含4158量子比特的Kookaburra处理器。

在量子比特容量方面，IBM制定“万级”量子比特扩容目标，计划2026年以后通过经典计算与量子计算的通信实现1万到10万量子比特容量.

在应用支撑方面，IBM将初步构建量子计算应用开发和运行环境。在内核方面，升级量子计算运行环境Qiskit Runtime，增加动态电路、采样器和评估器、多线程运行环境、错误抑制与缓解等功能目标；算法方面，增加量子无服务器设施建设目标，提高软件编排效率；模型方面，支持真正意义的量子软件应用。

2、谷歌量子计算产业化

2019年，谷歌发布54个量子比特的处理器“Sycamore（悬铃木）”，首次实现了量子霸权。谷歌计划在2029年前，实现百万个物理量子比特，建造一台可以准确无误地执行大规模商业和科学计算的量子计算机。2021年初，谷歌量子人工智能实验室与勃林格殷格翰公司达成合作，双方将合力研究与实现药物研发领域量子计算的前沿应用。

谷歌量子计算产业化可以分为三方面，一是探索纠错逻辑量子比特路径，从大约100个物理量子比特开始，研究构建逻辑量子比特的不同方法；二是寻找永恒的量子比特，创建了Cirp，让量子计算相关研究者共同学习和为量子计算做出贡献；三是与大学和研究院所合作，将新理论和算法用于纠错计算机。

3、Quantinuum量子计算产业化

霍尼韦尔System Model H1成为第一台通过1024量子体积(QV)基准测试的量子计算机，刷新了量子体积方面的记录。2021年霍尼韦尔量子解决方案公司与剑桥量子合并为世界上最大的量子计算机公司。二者资源互补，霍尼韦尔拥有构造量子计算机所需的顶尖人才和技术资源，以及构造离子阱量子计算机所需的跨学科制造经验。剑桥量子（CQC）作为量子软件公司，为子化学、量子机器学习和量子网络安全领域等许多学科开发量子软件，在美国、欧洲和日本都有业务。两者合并也为量子计算商业化和产业化打下基础。

（二）中国量子计算产业化发展现状

我国的量子计算产业化进程也在加速。2020年，我国在量子信息三大领域，全方位都在世界第一梯队”。但是在产业化、实用化方面落后于美国。百度、阿里巴巴、腾讯、华为等为我国量子计算研发的头部企业，其在量子产业的布局了对我国量子计算的发展具有巨大的推动。

1、百度量子产业化

百度量子一直位于量子产业发展第一梯队。2018年百度量子计算研究所成立，2020年发布了百度量子平台，2021年10月在量子、基础设施、应用和网络生态四方面布局，旨在打造自主创新的量子软硬一体解决方案，极大推动了我国量子计算产业化的进程。2022年8月，百度发布了集量子硬件、量子软件、量子应用于一体的产业级超导量子计算机“乾始”以及全球首个全平台量子软硬一体解决方案“量羲”。“乾始”量子软件平台支持通过云服务获得量子算力，提供产业级量子计算服务。“量羲”提供私有化部署、云服务、硬件接入等一系列服务。“量羲”具备适配超导、离子阱等多类型主流量子芯片，可实现量子芯片“即插即用”。这标志着百度打通了量子应用、量子软件、量子硬件的全流程，为量子计算产业落地提供可行性路径。

2、华为量子产业化

华为在2022年6月10日公开了一份名为“一种量子芯片和量子计算机”的发明专利，这项专利所涉及到的量子计算技术，主要用于解决量子芯片制造难度大和良率低等问题。现阶段，量子芯片还没有大规模普及应用，距离生活化，常态化、产业化还有一段路要走。

3、阿里巴巴量子产业化

阿里巴巴达摩院量子实验室研究方向包括量子处理器和量子计算系统。2022年3月公布了其最新成就，成功设计并制造出两比特量子芯片。采用新型超导量子比特fluxonium的两比特门操控精度达到了99.72%，刷新世界纪录。

4、腾讯量子产业化

腾讯量子实验室关注基础科学研究与下游产业应用，致力于促进量子科技发展和落地，研究方向为量子计算系统、量子算法，用于材料研究和药物研究。

三、量子产业化图谱

世界各地的厂商从芯片、硬件、平台、软件、应用自底向上五个层次，进行量子产业化。图1是基于赛智产业研究院和饮鹿网的数据绘制形成量子产业化图谱。

量子芯片是量子计算机最核心的部分，是执行量子计算和量子信息处理的硬件装置。量子芯片研发巨头有Intel等。

量子计算机中硬件是由量子比特、量子寄存器和可逆门构成。量子计算硬件是一个非常活跃的领域，科技巨头如IBM、Google、IBM等，初创公司IONQ、华翊量子等。这些公司致力于通过超导和离子阱等技术进行量子计算机商业化。

量子计算云平台可以让用户体验、学习和探索量子计算。多家公司发布量子计算云平台，如微软的Azure，华为的量子计算云平台HiQ等。

量子软件是操控量子计算机进行量子信息处理的程序系统，也是连接用户与量子计算硬件设备的桥梁。

量子计算应用在人工智能、金融、生物医药等领域均有进展，如建信金融科技致力于量子金融应用的探索。

数据来源：赛智产业研究院 饮鹿网

图1 量子计算产业化图谱

四、量子计算产业化困难及挑战

（一）规模化困难

只有规模化量子计算才能够产生真正的算力。它的算力是基于量子比特的数量的，只有量子比特数足够大，才能够产生真正的指数级增长的算力，才能超越经典。

（二）硬件复杂性

超导和离子阱是目前全世界公认的最有前景的两个真正能够在技术上去实现的硬件方案之一。硬件研发方面的主要挑战有三个：一是量子比特需要良好耦合；二是解决比特之间的串扰问题；三是量子比特存在频率拥挤问题。这些挑战均会影响芯片的布线，以及立体封装等。

（三）软硬融合困难

量子计算机产业化应用于数据处理，底层硬件层面要能够提供持续稳定的量子硬件平台，软件是连接用户与硬件设备的桥梁，要具有较强的专业性和特异性，需要满足量子计算底层物理原理和算法逻辑。

（四）先进技术封锁

目前，国内外技术合作的形势十分严峻。美国拜登政府签署了芯片领域的国家法令，美国要对中国进行极紫外光刻机（Extreme Ultraviolet,EUV）、深紫外光刻机（Deep Ultraviolet,DUV）这样的设备进行禁运以及先进技术的封锁，使我国在量子领域的研发受到束缚。同时以谷歌为首的量子产业联盟，也对我们实行封禁状态。这些都是我国量子计算产业化外部挑战。

五、产业发展趋势分析

（一）规模化

当前，量子计算能较为稳定操控的量子比特数大约在100个量子比特左右。为了推进产业化，业界需要尽快推动量子计算规模化，将量子比特数扩展到能够实现大规模量子纠错，进而解决实际问题。

（二）容错化

量子计算需要很多量子比特，但更需要数量巨大的低错误率的量子比特。容错量子计算是量子计算的一大挑战。目前已经可以在实验中实现错误率低于容错阈值的量子门，但容错量子计算离实际应用还有距离。

（三）集成化

软件和硬件的发展是相辅相成的。量子计算机高效运行和广泛使用离不开强大的硬件系统，而硬件系统规模的扩大实验也会给软件和理论的发展带来帮助。对于产业化而言，只有软硬件结合才能真正解决实际问题。

（四）实用化

最近有调研表明，有将近70%的大型企业都希望能够进行量子计算相关的布局。业界将推动量子计算在军工、气象、金融、石油化工、材料科学、生物医学、航空航天、汽车交通、图像识别和咨询等众多行业的应用。

参考文献：

[1]   C114通信网.中国科学院院士潘建伟：量子计算分为三个发展阶段[EB/OL].https://www.c114.com.cn/quantum/5285/a1207008.html

[2]   Devoret, M.H. and R.J. Schoelkopf, Superconducting Circuits for Quantum Information: An Outlook. Science, 2013. 339(6124): p. 1169-1174.

[3]   Monroe, C. and J. Kim, Scaling the Ion Trap Quantum Processor. Science, 2013. 339(6124): p. 1164-1169.

[4]   IBM.Our new 2022 Development Roadmap[EB/OL].https://www.ibm.com/quantum/roadmap