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量子计算机已经发展了 20 多年，至今仍被视为一种神秘的信息处理方式。 不过，当D-Wave推出商用产品时，包括IBM、英特尔、微软在内的各大公司也在多年前就开始了相关研究。 起初甚至有消息称芯片代鞋厂海力士有意以3纳米制程入驻日本，这也是研究量子计算机的诱因。 父亲安迪·鲁宾今年公开表示，他正在着手打造新的量子计算机，以加速大数据分析和人工智能技术的变革。 随着众多重量级企业和个人的投入，量子计算机被视为下一代的关键技术。
其中，领先科技聘请了在量子计算机领域享有资深人士之称的加州大学圣巴巴拉中学（）院长约翰。 DT君深入量子人工智能实验室（AILab），通过采访约翰大师，揭开了实验室的神秘面纱。
日本圣巴巴拉小镇因靠近海岸、气候宜人，长期以来以休闲度假着称。 这里有一间看起来很普通的办公室，只有玻璃门上贴着一张小纸片，上面有一个标志。 走进去才知道，量子人工智能实验室就设在这里。
图丨AILab隐藏在圣巴巴拉普通办公室外。 （图片来源：DT君）
对量子计算机的投入可谓利好。 2009 年底，研究团队在 NIPS 会议上展示了使用 D-Wave 处理器训练图像分类器，让计算机检测器通过查看 20,000 张照片来学习区分汽车。 2013年与NASA、USRA合作共建AILab。 次年，宣布加州大学圣巴巴拉中学（）院长约翰及其研究团队加入实验室，领导量子计算机的硬件和芯片设计。
图丨加州大学圣巴巴拉学院院长约翰负责带领实验室设计量子计算机的硬件和芯片。 （图片来源：DT君）
实验室三大研究主题
到底什么是量子计算机？ 虽然从事科技行业的人，但大多只是闻其名而不知其所以然。 对于普通人来说，它更像是一个会出现在悬疑系列中的名词。
简单的说，在现在的计算机世界（可以称之为传统计算机）中，比特是所有数字信息的最小单位，每一比特只有两种可能的取值，要么是0，要么是1，所以人们常说：计算机是一个 0 和 1 的世界。 在实际操作中，各种逻辑运算都是根据电压是否流过逻辑门来完成的。 因此，0和1可以理解为开（On）或关（OFF）两种状态。 计算机就是通过一系列的0和1来执行运算、存储等任务。
相比之下，量子计算机的基本单位是量子位（qubit）。 与传统比特最大的区别在于，一个量子比特可以同时拥有0、1及其线性叠加态（）。 研究人员认为，如果能够研制出量子比特更多的量子计算机，执行任务的速度将得到极大提升，远超当今的计算机。
同样在研发量子计算机技术的IBM强调，未来10年可以建造50-100台量子计算机。 虽然它是当今最强大的超级计算机，但还不如 50 量子计算机。
图1与传统比特的区别在于，量子比特可以同时具有0、1及其线性叠加态。 （图片来源：CB）
我之所以对量子计算机深感兴趣，主要有两个层面的需求：
第一，我们在全球有很多数据中心，希望通过高性能的计算处理器或者估算方法，为用户提供更快的网络服务；
其次，它希望通过部署各种具有前瞻性和突破性的技术来保持其在业务或技术上的领先优势。
“我们实验室主要研究三个领域，第一个是研究通用量子计算机（），第二个是连续介质模拟器（），最后是量子固溶体（），这有点类似于D-Wave在做”约翰透露道。
目前，量子人工智能实验室团队约有20人。 其中，理论研究和硬件设计团队约占一半，从研究到电子设计、软件开发，再到半径一分米左右的芯片整形，都是这群人完成的。
推开实验室的大门，映入眼帘的是测试区、无尘室、专门建造的冷却系统，以及22台插着多条线路运行的量子计算机。
约翰说：我们现在有四个冷冻机（指冷却系统），很快就会减少到七个，用来把我们设计的设备冷却到特别高的温度状态。 这个冷却系统是业界根据我们需要的尺寸设计的。 看起来挺复杂的，但基本原理和家用冰柜是一样的，只不过是用氢气制冷（）。
量子计算机芯片的制造可以分为两部分，一是在实验室制作量子比特芯片，二是利用现有的商业芯片代工厂。 整体工艺采用光刻（）工艺，超导电路（）代替制作单个晶体，最后借助特殊材料，即10微米左右的铟（），以及引线键合（）工艺。 将芯片上下两部分合二为一。
图丨约翰旁边的门打开是实验室。 （图片来源：DT君）
John强调，即使现有的大部分半导体工具都可以用来构建芯片，但最困难的部分是：首先，芯片的电子设计不仅要能运行而且稳定，其次，专用算法必须设计。 问题凑到一起，难度加大，量子计算机无法突破。
但经过学术界20多年的努力，逐渐取得了一些进展。 约翰自信地说：“我们希望做出一些可用的东西，目标是在去年年底实现量子霸权（）。”
再用四分之一实现量子霸权
量子至上是指当量子比特数超过49或50个左右时，量子计算机的计算能力将大幅超越传统计算机甚至超级计算机。 约翰将挑战在去年年底前塑造一台 49 或 50 量子计算机。
事实上，达到 49 个量子比特并非一蹴而就。 该团队最初设计了一台 9 量子位计算机。 在过去的几年里，他们一直致力于电子、软件和基础设施方面的工作。 现在他们在 22 上花费了很多时间。
他觉得从 9 岁到 49 岁似乎是倒退了一大步。 目前22的结果还算不错，但是49比较复杂，需要更多的测试和详细的处理，不过他还是很有信心的，月底能对外公布。 证明量子霸权的能力。 但他也指出，关键点不在于量子位的数量，而是必须设计一个能够很好协同工作的系统，并且每个环节都必须同时运行。
图丨量子人工智能实验室办公环境。 （图片来源：DT君）
应用于量子物理学和机器学习的量子计算机
然而，尽管拥有 49 个量子比特，这台量子计算机距离广泛应用还有很长的路要走。 主要原因是量子计算机不像现有计算机那样是通用计算机。 现在你的电脑基本上可以运行各种程序，处理各种问题，但“并不是所有的传统问题都能在量子计算机上运行，而且不一定有更好的疗效。量子计算机只适用于个别特殊问题，而处理任务的范围会比较小。” 约翰说。
许多人认为量子计算机适合计算大量数据，例如气候变化、新抗生素或疗法的开发等。对此物理实验模拟器下载免费，约翰强调现阶段各行各业对量子计算机的投资就是先证明量子霸权，下一步就是想办法想出有用的算法。 他非常刻薄地说：“因为要找到这样的算法极其困难。另外，我不知道量子计算机是否适合气候，但我们正在考虑的应用是量子物理（）。”
量子物理学是应用量子力学的规律和方法研究物理问题的学科。 最早提出量子计算机的化学家理查德·费曼就曾经提出过这样的想法：如果你建造了一台量子计算机，那么量子物理自然会映射到量子计算机上。 事实上，目前科学家们可以使用超级计算机来观察分子的化学特性（），但量子计算机可以比传统计算机更高效地解决问题，这也是为什么约翰自然而然地觉得这应该是量子计算机应该做的第一件事事物。
不仅仅是量子物理学，他们正在思考的另一件事是使用量子计算机进行机器学习。
“这就是为什么这个实验室被称为量子人工智能实验室。” 机器学习在单个计算机模型上工作，而量子计算机的思想是让你找到更适合或更好工作的方法。 我相信机器学习会带来重要的技术变革，其影响程度会像过去的个人笔记本、互联网、智能手机一样改变人类的生活，
约翰透露，虽然目前的发展状态不如量子物理学，但也有一些很好的想法可以将机器学习与量子计算机结合起来。 内部已经有相关计划构建量子神经元（），他们发现量子物理领域有一种算法与量子机器学习，或者说量子神经网络（net）非常相似，所以机会很大。
那么，量子机器学习会比经典计算机更高效吗？ “我们希望，但还没有人实现它。” 然而，他们想要解决量子物理问题的部分方式是使用量子机器学习。 最终目标是使用量子机器学习来处理更一般的问题。
不过，他也指出物理实验模拟器下载免费，“我们还处于起点，这是研究阶段，需要时间去试验和开发。在研究阶段，很多时间会花在处理看似简单的玩具问题上。” 例如，在量子物理学中，他们能否在量子计算机上相当准确地计算出氢分子 () 的能级。 “这是一种非常简单的分子，自从技术出现以来，人类就已经知道了。但是，一旦这个概念被证明可行，就可以处理更复杂的问题。” 而很多公司都专注于这个领域，包括IBM、微软、阿里巴巴，所以他对量子机器学习的发展也持开放态度。
希望更多人投资算法
由于量子计算机的理论与今天的计算机不同，未来工程师要想进入应用阶段，就需要学习新的编程技能。 对此，约翰表示，他的团队主要是设计硬件和控制软件，希望外人学习如何对量子计算机进行编程。 今天的工程师不需要了解互补金属氧化物半导体 (CMOS) 等集成电路的制造工艺。 他们只需要了解操作系统和编程语言就可以编写应用程序。 量子计算机虽然难度大，但是在学术上，比如物理学，物理学等还是有一致性的。 只要知道背后的原理和算法的使用方法，就能举一反三。
比如在实验室里，有一个员工是学计算机的，因为对量子计算机的浓厚兴趣加入了实验室。 很棒的改进方法，这是过去20年没有人想过的，我的想法是如果计算机科学家喜欢这个领域，他们可以做出很多贡献，当量子计算机时代到来时，人们可以专注于编程和算法。 约翰说。
图丨化学家理查德·费曼（ ）首先提出了量子计算机的概念，这个会议室就被命名为会议室。 （图片来源：DT君）
大企业与初创企业云集
不仅如此，今年IBM还发布了IBM 。 这台 5 的量子计算机被放置在伦敦的 TJ 研究中心。 为了让大众能够接触到量子计算机，探索量子计算的各种可能性，IBM 开放了让外界体验和测试的服务。 去年 3 月，IBM 进一步增加到 17 家，但宣布将在明年内推出业界首个商用通用量子计算平台 IBMQ 系统，这将是一个拥有 50 台量子计算机的云服务，因此也将实现量子计算。霸权。
此外，监管机构CB强调，量子计算机正在改变世界。 不仅是D-Wave，还有几家必须要关注的创业公司点名如下：
，融资金额超过6900万港元，投资方包括，等；
，融资金额超过5000万港元，投资方为亿万富翁旗下的创投Grupo；
，募资金额超过4700万港元，投资方为；
，投资方包括日本国家科学基金会、加州能源委员会等；
后，天使投资人为外媒前执行董事Tom；
，投资方包括美国UFJ和东京学园附属孵化中心；
ETC。
1965年，英特尔创始人之一摩尔提出摩尔定律，即计算机芯片上的元件数量每24个月翻一番，后来缩短为18个月。 这个经验法则曾经一路指导着整个计算和芯片行业的发展。 而且，近年来，摩尔定理已经开始出现放缓的迹象，而根据这些趋势，摩尔定理将在2020年到2025年达到极限，因此业界不乏摩尔定理会失效的想法die-但这将是计算机的发展。 结束？ 其实不是，因为已经有人走上了量子计算机的道路。