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在200秒时间内，76个光子穿过中国科学技术大学潘建伟团队精心构筑的光学网络，完成了5000万个样本的高斯玻色采样。而同样一道数学题交给世界上最顶尖的超级计算机，需要6亿年。
这个于12月4日揭开面纱的光量子计算模型机名为“九章”，是世界上第二次达到加州理工学院教授普雷斯基尔提出的“量子霸权”（Quantum supremacy）标准的量子计算实验。“量子霸权”亦称为“量子优越性”（Quamtum advantage），即量子计算机在特定问题上超越世界上性能最好的经典计算机。
事实上，中科院院士潘建伟早在9月份的西湖大学公开课演讲上就曾“剧透”过这一成果。他当时表示：“近期已经完成50个光子的高斯玻色采样，按照现在的初步估计和数据分析，应该能够比谷歌的量子优越性大概快100万倍。”
世界上首个宣布实现量子优越性的是美国谷歌公司。2019年，谷歌使用了53个超导量子比特制作了一台名为Sycamore的处理器，运行随机量子线路进行采样，耗时约200秒可进行100万次采样。而最强超算、 美国橡树岭国家实验室Summit计算机得到同样结果需要花上一年，差距约十亿（10的9次方）倍。
而这次，潘建伟团队构筑的“九章”与顶级超算的差距超过了百万亿（10的14次方）倍。
当然，潘建伟团队的光量子计算机和谷歌的超导量子计算机路径不同，任务也各有所长。玻色采样和随机路线采样分别是两者最擅长的问题，而且目前还不具备实际应用意义。
可以说，量子优越性是以量子计算机之长，比超算之短的“表演赛”，并不意味着经典计算机就要被淘汰了。不过，量子优越性确实是关键的里程碑，为未来量子计算机走向实用性问题奠定基础。
实现量子优越性也需许多理论与工程难题，相关知识技术更是具备丰富的潜在价值。那么，玻色采样究竟是一个怎样的问题？潘建伟团队如何取得了此次突破？
相关论文题为《基于光子的量子计算优越性》（Quantum computational advantage using photons）、于北京时间12月4日03：00发表在世界顶级学术期刊《科学》（Science）上。
论文摘要显示，研究团队将50全同单模压缩态输入100模式超低损耗干涉线路，利用100个高效单光子探测器进行高斯玻色采样，输出态空间维度达到了10的30次方，采样速率比最先进的超级计算机要快上10的14次方倍。
什么是玻色采样？
我们知道，在设计建筑、飞机的时候，工程师们需要用计算机来进行各种计算和模拟。而如果我们要研究的是微观世界的“量子建筑”呢？
其中微观粒子复杂的变化和相互作用，远远超过了经典计算机的能力范围。最好，是用量子的方式来模拟量子问题。
这就是著名物理学家理查德·费曼在1980年代提出的量子计算机构想：“自然不是经典的，如果你想对自然进行模拟，那么你最好把计算机给量子化。”
大家普遍认为，玻色采样就是这样一个适于量子计算机发挥的任务。它是将非经典光输入线性光学网络后，用单光子探测器来探测输出光子的数量、路径和纠缠态，其结果是高度随机的。
我们可以借助研究随机分布的“高尔顿钉板”实验来理解玻色采样。
一颗直径略小于两颗钉子间距的小圆球在钉板上向下滚落，碰到钉子后皆以1/2的概率向左或向右滚下，接着又碰到下一层钉子。如此继续下去，直到从底板的一个出口滚出为止。把许多同样的小球不断从入口处放下，只要球的数目相当大，它们在底板将堆成近似于正态的密度函数图形，即中间高，两头低，呈左右对称的古钟型。
而在玻色采样问题上，全同光子就是小球，分束器就是钉子，线性光学网络就是钉板。当一束光通过分束器时会被分成两束强度较低的光，一束透射，另一束反射。计算在n个全同玻色子经过网络后，特定一种输出结果的概率（例如输入3个光子后，分别在1号、3号、4号“出口”输出），就是玻色采样问题。
科学家们计算后认为，该问题的经典最优解法随着光子数的增加求解步数呈指数上涨。光量子计算机在中小规模下就可以打败超级计算机。
那么，谷歌超导量子计算所进行的随机线路采样也是一个能充分展现量子优越性的问题，光子玻色采样相较之下有何特别？
潘建伟团队论文引述了一种观点，即改进经典算法后，超算只需要数天就能像Sycamore一样进行100万次随机线路采样。这样的话，如果样本数量足够大，比如到了10的10次方的话，入股有足够的存储空间，量子优势将被逆转。
而光量子计算机在玻色采样上就不存在这种依赖于样本大小的漏洞，因为经典算法针对玻色采样存在一个固定的限制。除此之外，光子进行玻色采样可以在室温下工作，不容易受到干扰。
攻克的关卡
根据实际需要，玻色取样逐渐衍生出了各种变体。潘建伟团队此次采用了一种高斯玻色采样变体，它在一些图形问题和量子化学领域有着潜在的应用。高斯玻色采样使用所有处于压缩态的光子，且允许使用更高的抽运功率，使得其同样在事件发生率上具有指数优势。
尽管这是一个为光量子计算机量身定制的挑战，如何将玻色采样的规模放大到一个计算上有意义的区间仍有许多挑战。
论文提到了研究团队需要攻克的五大“关卡”：
首先，它需要单模压缩态同时具备足够高的压缩参数、光子全同性和采集效率；
其次，它需要大型干涉仪同时具备完全连通性、矩阵随机性、近似完美波包重叠和相位稳定，以及近统一传输速率；
第三，它需要对单模压缩态中的所有光子数状态实现相位控制；
第四，它需要高效探测器采集输出分布；
最后，从巨大的输出态空间获得的稀少样本需要被验证，并且表现要与超级计算机形成比较。
为此，潘建伟光量子计算团队已经进行了多年的“打怪升级”。2013年，他们在国际上首创量子点脉冲共振激发，解决了单光子源的确定性和高品质这两个基本问题；2016年， 产生了国际最高效率的全同单光子源，并于2017年初步应用于构建超越早期经典计算能力的针对波色取样问题的光量子计算原型机，其取样速率比国际上当时的实验提高24000多倍。
2019年，中国科大研究组在实验上同时解决了单光子源所存在的混合偏振和激光背景散射这两个最后的难题：成功研制出了确定性偏振、高纯度、高全同性和高效率的单光子源。在此基础上，他们在国际上首次实现了20光子输入60 60模式干涉线路的玻色取样量子计算，输出态空间维数比国际同行之前的光量子计算实验高百亿倍，逼近量子优越性，完成了临门一脚的预演。
校对：张亮亮
10月24日，谷歌在《自然》杂志上发表了一篇关于量子计算的论文。称已经开发出一款54量子比特数（其中有效量子比特53个）的超导量子芯片“Sycamore”。基于该芯片对一个53比特、20深度的电路采样100万次只需200秒，而现在最厉害的经典超级计算机Summit完成这一过程需要10000年，谷歌由此宣称率先实现了“量子霸权”。
尽管这一成果得到了许多赞美之词，但也不乏质疑者。不过谷歌的量子计算能力若真如其所言，那么将可能对人工智能领域产生极大的助力。不只是谷歌，现在全球范围内不少 科技 巨头都在量子计算方面有所动作，并且已经取得了可观的成果。
虽然人工智能的概念早在1956年的达特茅斯会议上就已被提出，但迅速发展却是近几年的事情，其中原因与技术和环境的发展有密切相关。如今再加上量子计算作为助力，人工智能是否会更迅速地进入到“强人工智能”的阶段呢？量子霸权倘若到来又会对其他领域产生怎样的影响呢？
在量子计算领域深耕多年的IBM表示，自家有一种计算机完成谷歌提出的任务只需2.5天，根本没有10000年那么久。中科院量子信息重点实验室副主任郭国平也认为，谷歌所谓的10000年是基于量子计算特性“粗暴计算得出的数字”，而未能考虑到如今的超级计算机在网络传输、存储等性能方面的优化。由此看来，谷歌所谓“量子霸权”的说法有误导大众之嫌。
尽管如此，谷歌的这项成果依然值得称道，它不管是对谷歌自身还是一些热门的领域都是有着重要意义的。 而谷歌自己显然也是这么认为的，谷歌CEO桑达尔·皮查伊甚至将此次量子计算研究成果的意义与莱特兄弟发明飞机相提并论。
相对于传统计算，量子计算优势明显。就拿谷歌看重的人工智能领域来说，其源动力分别为大数据、算法和计算能力。大数据靠积累，而计算能力则由摩尔定律衍生而来。
重点在于，人工智能发展的障碍就是计算能力。如今的设备和技术让大数据的积累呈现爆发式增长，但如何处理海量数据是个大问题，如今生产数据的能力与处理数据的能力已然不能匹配。即使是谷歌引以为傲的AlphaGo，下一盘棋所消耗的能量都比人类多出几十万倍，这就是计算能力不足所致。
此时量子计算的作用就得以凸显，它的进展对人工智能领域或许会产生颠覆性的改变。 科技 大师雷·库兹韦尔曾预言“2045年，奇点来临，人工智能完全超越人类智能，人类 历史 将彻底改变”。
而皮查伊在最近的采访中表示，量子计算与人工智能属于“共生事物”，二者同处早期研究阶段。并且“人工智能可以加速量子计算，量子计算可以加速人工智能”。对于量子计算，皮查伊也是信心满满：“我们认为自己是一家深度计算机科学公司。摩尔定律在它的周期结束时，量子计算是我们将继续在计算领域取得进展的众多因素之一”。
在属于“综合性学科”的人工智能中，量子计算占据着如此关键的位置。并且量子计算不仅可以作用于人工智能领域，而是对当下与未来的不少热门领域都能起到重要的作用。那么量子计算到底是什么？又为何会引得诸多巨头花心思去研究呢？
量子计算，即利用量子力学的基本原理来加速解决复杂计算的过程。这种计算方式相较于传统计算机，能够更加迅速高效地处理海量的数据。在传统计算中，要靠微芯片材料与晶体管的进步提升算力，大体上就是在微芯片中嵌入电子开关，在0和1之间交替完成信息处理，芯片上的晶体管数量与芯片处理电信号的速度成正比，从而完成计算。但量子计算则可以兼容0和1，使得计算速度产生质的飞跃。
1965年，英特尔联合创始人戈登·摩尔提出，微芯片上单位面积内的晶体管数量会一年翻一番，但成本会同时减少一半。也就意味着价格不变，集成电路上可容纳的元器件的数目大概每隔18~24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。
这个定律一直对传统计算有着重大意义，但最近几年，依照摩尔定律发展的信息技术进步的速度正在逐渐减慢，尤其是在人工智能领域，摩尔定律显而易见地逐渐失效，中科院院士杜江峰曾在去年发表言论，称摩尔定律最多还能使用10年。
在这种情况下，量子计算的作用得以发挥。传统计算几十年才能解决的数据问题，量子计算可能只需1秒就搞定。不仅是在计算速度层面，还有在材料、设备等方面的最优选择与最佳组合，这些问题经典计算无法解决，可量子计算统统都能搞定。这就使得量子计算不仅在人工智能，并且可以在金融、医疗、物流、网络安全、基因组学等多个领域发挥重大作用。
在这些领域中，许多都是焦点与风口， 科技 巨头们对此自然极为重视。 包括谷歌、微软、英特尔、IBM、阿里巴巴和百度在内的企业纷纷在量子计算方面加以 探索 。
例如微软在2017年建立了拓扑量子位，可以让设备使用现存的更精细的量子位。微软量子团队主管托德·霍尔姆达尔认为，通过量子计算“有机会解决一系列此前无法解决的问题”，而想靠传统计算机来解决这些问题也许会耗尽“宇宙的生命”。
英特尔从2015年就开始与学术界的一些伙伴联合加速研发量子计算技术，到2017年成功测试了17量子比特超导计算芯片。在CES 2018举办期间，英特尔研发出了首个49量子比特的量子计算测试芯片。
阿里巴巴旗下的阿里云与中科院携手在2015年建立了“阿里巴巴量子计算实验室”，助攻多领域量子计算应用，如电商、人工智能、数据安全等。2018年，阿里云推出了有11个量子比特的量子计算云服务。
百度也于2018年成立量子计算研究所，主要研究量子信息理论和量子计算。这对其搜索引擎业务同样能起到推助作用。
这些巨头的主业与计算能力都有关联，更何况量子计算本身就代表着未来的趋势，一旦能够落地使用，将会使多个领域呈现颠覆式变化。如此一来，也就不难理解量子计算为何这么受欢迎了。
在不久的将来，如果还有人想继续从计算能力的指数增长中获益，传统计算已然无法依靠。因为以晶体管为基础的计算方式显然已经不再适合未来，量子计算就是下一个值得追逐的方向。不过量子计算出现的时间也不短了，为何近几年才开始加速？这种加速发展又会给人工智能领域带去何种转变呢？
谷歌在此次研究成果中提到的“量子霸权”，最初是由美国加州理工学院的物理学家约翰·普瑞斯基尔提出的，大意是现在最强的超级计算机能够完成5到20个量子比特的量子计算机所做的事情，但当量子比特超过49个，量子计算机的能力就会将超级计算机远远甩在身后。
谷歌如今是否实现了“量子霸权”尚有争议，但我们应该清楚，照现在这种发展速度，量子霸权注定会有实现的一天，而且这天的到来应该不会太迟。因为英特尔交付的49量子比特的量子计算机芯片，IBM的能处理50量子比特的量子计算机都已经接近了“量子霸权”的标准。其他的一些研究成果虽未达到这个程度，但进步也是很快的。
量子计算的发展推动了多领域的进步，反之一些领域的发展也成了量子计算技术飞速发展的助力。 近年来，人工智能领域无论是技术还是商用，都呈现出爆发式增长的态势。此外，已在加紧布局的5G使得网络传输与单位传输速率大幅提升。这些转变都增强了量子计算的能力，使其发挥出更大的作用，因而量子计算与这些领域相辅相成，共同进步。
在诸多领域中，人工智能与量子计算的关系尤为紧密，人工智能已被 科技 界与学术界公认为是量子计算的重要着力点。 例如，微软就曾经用拓扑量子计算机将其AI助手“小娜”的算法训练时间从一个月缩短到一天。此外，量子计算中自动优化的功能可自行修正人工智能数据系统中的错误，并不断处理新数据。
当前，AI处于“弱人工智能”阶段，但如果不断加入量子计算，那么那种传说中的有独立意志、 情感 认知能力的“强人工智能”或许会提早到来。因为量子计算不仅具备强大的数据处理能力，更有自我学习和修正的能力。
有观点认为，将黑猩猩置于人类的语言环境下使其进行学习，训练足够长的时间，也可以使黑猩猩学会人类语言。黑猩猩尚能训练到如此程度，更何况是集人类智慧大成的人工智能与量子计算。经过这种强强联合，人工智能一定会比人类更聪明、更有能力。同理，量子计算会对更多领域产生本质层面的颠覆，甚至会涉及到国与国之间的 科技 方面的竞争。也许在未来某天，我们关于 科技 的那些最激进的想象都能实现，或者比我们想象中的还要让我们惊讶。
当然想要看到这一天还要继续等待，目前量子计算尚未普及，而且巨头之间关于这一领域也会有激烈的竞争。在这一过程中与之相关的领域会如何发展，巨头之间竞争结果如何，还有待时间的检验。
陈成恒是谁陈成恒是一位著名的华人音乐家，他出生于1952年的上海，并在中国音乐学院学习，获得了音乐学学士学位。他在新加坡及全世界各地演出，是新加坡音乐界的重要人物。他以自己独特的音乐手法著称，深受观众的喜爱。他的作品涉及各种风格，从古典到流行，从古典到爵士，他的音乐灵感来自于他的传统中国文化和经历。他的演奏技巧出色，他的音乐深入人心，他的音乐构成着一个温暖的家庭氛围。他的作品被多个国家的音乐厂牌发行，他曾获得多项国际音乐奖项，是新加坡流行音乐界的一位重要人物。他也曾担任新加坡国家艺术委员会主席，并受邀入选新加坡国家艺术节艺术家，为新加坡音乐界做出了巨大的贡献。
陈成恒是谁陈成恒，1951年出生，原中国社会科学院历史研究所研究员，中国社会科学院中国都市发展研究中心主任，中国社会科学院历史研究所中国城市发展与史学研究中心主任，中国社会科学院历史研究所城市空间研究中心主任，中国社会科学院历史研究所历史地理学与城市空间研究所所长，现任中国社会科学院历史研究所历史学博士生导师，兼任中国社会科学院历史研究所研究室主任。陈成恒是中国社会科学院历史研究所历史学领域的一位杰出学者，其历史学研究主要集中在中国乡村与城市发展史、中国历史地理学及城市空间研究等方面，其研究成果得到了国内外的广泛认可。陈成恒先生还发表了大量论文，出版了多部研究著作：《中国乡村发展史》、《中国城市发展史》、《中国城市历史空间研究》等，在国内外学术界产生了重要影响。
近日，加州理工学院研究员 Christina Psaroudaki和南洋理工大学教授Christos Panagopoulos提出了使用斯格明子作为量子比特的想法，并表示其在实用性和可扩展性方面具有优势。 研究论文于当地时间8月4日发表在《物理评论快报》上，标题为《Skyrmion Qubits: A New Class of Quantum Logic Elements Based on Nanoscale Magnetization》（磁斯格明子量子比特：一类基于纳米级磁化的新型量子逻辑元件）。 论文表示，量子计算的核心是由原子、离子或电子等非常小的粒子制成的量子比特（qubit）。目前，超导电路是嘈杂的中等规模量子计算方案的领先者之一，其尺寸是宏观的，但具有完善的量子特性。尽管超导量子取得了巨大进步，但仍然存在重大挑战，特别在控制和可扩展方面。 在磁性材料中，当局域原子自旋取向发生偏离时，会产生一种具有涡旋结构的准粒子，称为磁性斯格明子。这种准粒子的性质一般可以用拓扑电荷或者螺旋度来进行刻画。 “磁性斯格明子可以非常小，达到纳米级，它是下一代信息存储和逻辑技术的候选者。磁性斯格明子学是处理经典斯格明子自旋电子学发展的领域，它已发展成一个巨大而活跃的研究领域。”Psaroudaki表示，“我们的提议的一个重要特点是，通过利用斯格明子学领域的知识和最先进技术来加速斯格明子量子比特的发展。斯格明子学的知识和技术可直接利用并转移到我们所提议的平台中，并在实用性和可扩展性方面提供优势。” 斯格明子量子比特 Psaroudaki 和 Panagopoulos 提出的这种方案，是利用束缚在磁性纳米盘之中稳定的磁斯格明子来实现量子比特，并利用电场连接不同的磁性纳米盘。 通过施加电磁场，可以调控磁斯格明子量子化能谱中分立的能级，从而改变不同能级之间螺旋度，并将这两个能级编码为量子比特的|0>和|1>两种量子态。此外，还可以对电磁场进行调谐来控制量子比特的相干时间。在这种设计方案中，相邻磁纳米盘的量子比特之间还可以相互耦合，从而实现两比特的量子门操作。最后，量子信息的读出操作可以利用高灵敏度的磁力计来完成。 “第一种是利用自旋在Z方向上的分量相对于平衡态的偏离来编码量子比特状态，偏离为0或者1分别代表量子比特的0态或者1态。这种设计类似于超导比特中的电荷量子比特，用岛上的电荷数来编码比特状态。第二种是利用自旋在XY平面内的旋转角度来编码量子比特状态。方向相反的两个角度分别代表量子比特的0态或者1态。这种设计类似与超导比特中的磁通比特，用电流的顺时针流动和逆时针流动来编码量子比特。”该成员表示。 Psaroudaki介绍称，由于斯格明子可以通过电场和磁场来操纵，因此多个斯格明子量子比特属性是可配置的且可以优化的。这包括逻辑量子比特状态和量子比特寿命，这两者对于实现稳定可靠的量子比特非常重要，能够执行各种逻辑操作。“我们的工作表明，斯格明子量子比特作为量子处理器的逻辑元素非常有吸引力，它正在应对量子比特技术的关键挑战——控制和可扩展性。” 论文表示，可扩展性、微波场的可控性、操作时间尺度和非易失性读出技术聚在一起，使斯格明子量子比特作为量子处理器的逻辑元件极具吸引力。 目前，Psaroudaki和Panagopoulos已经找到了几种候选材料，可供设计人工可调控的磁性斯格明子量子比特。他们预计，随着研究的进行，未来将涌现更多种材料用来实现这种磁斯格明子量子比特。 谈及斯格明子在量子计算领域的前景和挑战时，Psaroudaki表示，“我们的工作处于两个不相关的研究方向——量子比特领域和斯格明子学领域的交叉点，前者旨在开发量子计算机，后者旨在设计基于磁性斯格明子的未来自旋电子器件。我们的想法在斯格电子学和纳米磁性领域引入了一个全新方向，并为量子计算开辟了一条未开发的途径。目前的挑战是实用性，即为特定功能设计架构。” “这篇文章在二维磁性材料上构建量子比特，这在物理上确实很有意义，开创了一种量子计算的新的实现方法。但由于这是一篇比较理论的文章，单比特自身状态，单比特操纵，比特间耦合，比特状态读取的讨论还停留在物理层面上，没有到实际设计层面上。”前述国内量子计算团队成员表示。 赵于康表示，“该论文的工作是实验了单个斯格明子的逻辑门操控能力，是一条新的量子计算可能路线，但距离实现还有差距，比如尚未实现扩展到多个斯格明子的耦合，逻辑量子比特所需的确定性操控和长时间保持能力验证还不充分。” 校对：张艳
在200秒时间内，76个光子穿过中国科学技术大学潘建伟团队精心构筑的光学网络，完成了5000万个样本的高斯玻色采样。而同样一道数学题交给世界上最顶尖的超级计算机，需要6亿年。
这个于12月4日揭开面纱的光量子计算模型机名为“九章”，是世界上第二次达到加州理工学院教授普雷斯基尔提出的“量子霸权”（Quantum supremacy）标准的量子计算实验。“量子霸权”亦称为“量子优越性”（Quamtum advantage），即量子计算机在特定问题上超越世界上性能最好的经典计算机。
事实上，中科院院士潘建伟早在9月份的西湖大学公开课演讲上就曾“剧透”过这一成果。他当时表示：“近期已经完成50个光子的高斯玻色采样，按照现在的初步估计和数据分析，应该能够比谷歌的量子优越性大概快100万倍。”
世界上首个宣布实现量子优越性的是美国谷歌公司。2019年，谷歌使用了53个超导量子比特制作了一台名为Sycamore的处理器，运行随机量子线路进行采样，耗时约200秒可进行100万次采样。而最强超算、 美国橡树岭国家实验室Summit计算机得到同样结果需要花上一年，差距约十亿（10的9次方）倍。
而这次，潘建伟团队构筑的“九章”与顶级超算的差距超过了百万亿（10的14次方）倍。
当然，潘建伟团队的光量子计算机和谷歌的超导量子计算机路径不同，任务也各有所长。玻色采样和随机路线采样分别是两者最擅长的问题，而且目前还不具备实际应用意义。
可以说，量子优越性是以量子计算机之长，比超算之短的“表演赛”，并不意味着经典计算机就要被淘汰了。不过，量子优越性确实是关键的里程碑，为未来量子计算机走向实用性问题奠定基础。
实现量子优越性也需许多理论与工程难题，相关知识技术更是具备丰富的潜在价值。那么，玻色采样究竟是一个怎样的问题？潘建伟团队如何取得了此次突破？
相关论文题为《基于光子的量子计算优越性》（Quantum computational advantage using photons）、于北京时间12月4日03：00发表在世界顶级学术期刊《科学》（Science）上。
论文摘要显示，研究团队将50全同单模压缩态输入100模式超低损耗干涉线路，利用100个高效单光子探测器进行高斯玻色采样，输出态空间维度达到了10的30次方，采样速率比最先进的超级计算机要快上10的14次方倍。
什么是玻色采样？
我们知道，在设计建筑、飞机的时候，工程师们需要用计算机来进行各种计算和模拟。而如果我们要研究的是微观世界的“量子建筑”呢？
其中微观粒子复杂的变化和相互作用，远远超过了经典计算机的能力范围。最好，是用量子的方式来模拟量子问题。
这就是著名物理学家理查德·费曼在1980年代提出的量子计算机构想：“自然不是经典的，如果你想对自然进行模拟，那么你最好把计算机给量子化。”
大家普遍认为，玻色采样就是这样一个适于量子计算机发挥的任务。它是将非经典光输入线性光学网络后，用单光子探测器来探测输出光子的数量、路径和纠缠态，其结果是高度随机的。
我们可以借助研究随机分布的“高尔顿钉板”实验来理解玻色采样。
一颗直径略小于两颗钉子间距的小圆球在钉板上向下滚落，碰到钉子后皆以1/2的概率向左或向右滚下，接着又碰到下一层钉子。如此继续下去，直到从底板的一个出口滚出为止。把许多同样的小球不断从入口处放下，只要球的数目相当大，它们在底板将堆成近似于正态的密度函数图形，即中间高，两头低，呈左右对称的古钟型。
而在玻色采样问题上，全同光子就是小球，分束器就是钉子，线性光学网络就是钉板。当一束光通过分束器时会被分成两束强度较低的光，一束透射，另一束反射。计算在n个全同玻色子经过网络后，特定一种输出结果的概率（例如输入3个光子后，分别在1号、3号、4号“出口”输出），就是玻色采样问题。
科学家们计算后认为，该问题的经典最优解法随着光子数的增加求解步数呈指数上涨。光量子计算机在中小规模下就可以打败超级计算机。
那么，谷歌超导量子计算所进行的随机线路采样也是一个能充分展现量子优越性的问题，光子玻色采样相较之下有何特别？
潘建伟团队论文引述了一种观点，即改进经典算法后，超算只需要数天就能像Sycamore一样进行100万次随机线路采样。这样的话，如果样本数量足够大，比如到了10的10次方的话，入股有足够的存储空间，量子优势将被逆转。
而光量子计算机在玻色采样上就不存在这种依赖于样本大小的漏洞，因为经典算法针对玻色采样存在一个固定的限制。除此之外，光子进行玻色采样可以在室温下工作，不容易受到干扰。
攻克的关卡
根据实际需要，玻色取样逐渐衍生出了各种变体。潘建伟团队此次采用了一种高斯玻色采样变体，它在一些图形问题和量子化学领域有着潜在的应用。高斯玻色采样使用所有处于压缩态的光子，且允许使用更高的抽运功率，使得其同样在事件发生率上具有指数优势。
尽管这是一个为光量子计算机量身定制的挑战，如何将玻色采样的规模放大到一个计算上有意义的区间仍有许多挑战。
论文提到了研究团队需要攻克的五大“关卡”：
首先，它需要单模压缩态同时具备足够高的压缩参数、光子全同性和采集效率；
其次，它需要大型干涉仪同时具备完全连通性、矩阵随机性、近似完美波包重叠和相位稳定，以及近统一传输速率；
第三，它需要对单模压缩态中的所有光子数状态实现相位控制；
第四，它需要高效探测器采集输出分布；
最后，从巨大的输出态空间获得的稀少样本需要被验证，并且表现要与超级计算机形成比较。
为此，潘建伟光量子计算团队已经进行了多年的“打怪升级”。2013年，他们在国际上首创量子点脉冲共振激发，解决了单光子源的确定性和高品质这两个基本问题；2016年， 产生了国际最高效率的全同单光子源，并于2017年初步应用于构建超越早期经典计算能力的针对波色取样问题的光量子计算原型机，其取样速率比国际上当时的实验提高24000多倍。
2019年，中国科大研究组在实验上同时解决了单光子源所存在的混合偏振和激光背景散射这两个最后的难题：成功研制出了确定性偏振、高纯度、高全同性和高效率的单光子源。在此基础上，他们在国际上首次实现了20光子输入60 60模式干涉线路的玻色取样量子计算，输出态空间维数比国际同行之前的光量子计算实验高百亿倍，逼近量子优越性，完成了临门一脚的预演。
校对：张亮亮
10月24日，谷歌在《自然》杂志上发表了一篇关于量子计算的论文。称已经开发出一款54量子比特数（其中有效量子比特53个）的超导量子芯片“Sycamore”。基于该芯片对一个53比特、20深度的电路采样100万次只需200秒，而现在最厉害的经典超级计算机Summit完成这一过程需要10000年，谷歌由此宣称率先实现了“量子霸权”。
尽管这一成果得到了许多赞美之词，但也不乏质疑者。不过谷歌的量子计算能力若真如其所言，那么将可能对人工智能领域产生极大的助力。不只是谷歌，现在全球范围内不少 科技 巨头都在量子计算方面有所动作，并且已经取得了可观的成果。
虽然人工智能的概念早在1956年的达特茅斯会议上就已被提出，但迅速发展却是近几年的事情，其中原因与技术和环境的发展有密切相关。如今再加上量子计算作为助力，人工智能是否会更迅速地进入到“强人工智能”的阶段呢？量子霸权倘若到来又会对其他领域产生怎样的影响呢？
在量子计算领域深耕多年的IBM表示，自家有一种计算机完成谷歌提出的任务只需2.5天，根本没有10000年那么久。中科院量子信息重点实验室副主任郭国平也认为，谷歌所谓的10000年是基于量子计算特性“粗暴计算得出的数字”，而未能考虑到如今的超级计算机在网络传输、存储等性能方面的优化。由此看来，谷歌所谓“量子霸权”的说法有误导大众之嫌。
尽管如此，谷歌的这项成果依然值得称道，它不管是对谷歌自身还是一些热门的领域都是有着重要意义的。 而谷歌自己显然也是这么认为的，谷歌CEO桑达尔·皮查伊甚至将此次量子计算研究成果的意义与莱特兄弟发明飞机相提并论。
相对于传统计算，量子计算优势明显。就拿谷歌看重的人工智能领域来说，其源动力分别为大数据、算法和计算能力。大数据靠积累，而计算能力则由摩尔定律衍生而来。
重点在于，人工智能发展的障碍就是计算能力。如今的设备和技术让大数据的积累呈现爆发式增长，但如何处理海量数据是个大问题，如今生产数据的能力与处理数据的能力已然不能匹配。即使是谷歌引以为傲的AlphaGo，下一盘棋所消耗的能量都比人类多出几十万倍，这就是计算能力不足所致。
此时量子计算的作用就得以凸显，它的进展对人工智能领域或许会产生颠覆性的改变。 科技 大师雷·库兹韦尔曾预言“2045年，奇点来临，人工智能完全超越人类智能，人类 历史 将彻底改变”。
而皮查伊在最近的采访中表示，量子计算与人工智能属于“共生事物”，二者同处早期研究阶段。并且“人工智能可以加速量子计算，量子计算可以加速人工智能”。对于量子计算，皮查伊也是信心满满：“我们认为自己是一家深度计算机科学公司。摩尔定律在它的周期结束时，量子计算是我们将继续在计算领域取得进展的众多因素之一”。
在属于“综合性学科”的人工智能中，量子计算占据着如此关键的位置。并且量子计算不仅可以作用于人工智能领域，而是对当下与未来的不少热门领域都能起到重要的作用。那么量子计算到底是什么？又为何会引得诸多巨头花心思去研究呢？
量子计算，即利用量子力学的基本原理来加速解决复杂计算的过程。这种计算方式相较于传统计算机，能够更加迅速高效地处理海量的数据。在传统计算中，要靠微芯片材料与晶体管的进步提升算力，大体上就是在微芯片中嵌入电子开关，在0和1之间交替完成信息处理，芯片上的晶体管数量与芯片处理电信号的速度成正比，从而完成计算。但量子计算则可以兼容0和1，使得计算速度产生质的飞跃。
1965年，英特尔联合创始人戈登·摩尔提出，微芯片上单位面积内的晶体管数量会一年翻一番，但成本会同时减少一半。也就意味着价格不变，集成电路上可容纳的元器件的数目大概每隔18~24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。
这个定律一直对传统计算有着重大意义，但最近几年，依照摩尔定律发展的信息技术进步的速度正在逐渐减慢，尤其是在人工智能领域，摩尔定律显而易见地逐渐失效，中科院院士杜江峰曾在去年发表言论，称摩尔定律最多还能使用10年。
在这种情况下，量子计算的作用得以发挥。传统计算几十年才能解决的数据问题，量子计算可能只需1秒就搞定。不仅是在计算速度层面，还有在材料、设备等方面的最优选择与最佳组合，这些问题经典计算无法解决，可量子计算统统都能搞定。这就使得量子计算不仅在人工智能，并且可以在金融、医疗、物流、网络安全、基因组学等多个领域发挥重大作用。
在这些领域中，许多都是焦点与风口， 科技 巨头们对此自然极为重视。 包括谷歌、微软、英特尔、IBM、阿里巴巴和百度在内的企业纷纷在量子计算方面加以 探索 。
例如微软在2017年建立了拓扑量子位，可以让设备使用现存的更精细的量子位。微软量子团队主管托德·霍尔姆达尔认为，通过量子计算“有机会解决一系列此前无法解决的问题”，而想靠传统计算机来解决这些问题也许会耗尽“宇宙的生命”。
英特尔从2015年就开始与学术界的一些伙伴联合加速研发量子计算技术，到2017年成功测试了17量子比特超导计算芯片。在CES 2018举办期间，英特尔研发出了首个49量子比特的量子计算测试芯片。
阿里巴巴旗下的阿里云与中科院携手在2015年建立了“阿里巴巴量子计算实验室”，助攻多领域量子计算应用，如电商、人工智能、数据安全等。2018年，阿里云推出了有11个量子比特的量子计算云服务。
百度也于2018年成立量子计算研究所，主要研究量子信息理论和量子计算。这对其搜索引擎业务同样能起到推助作用。
这些巨头的主业与计算能力都有关联，更何况量子计算本身就代表着未来的趋势，一旦能够落地使用，将会使多个领域呈现颠覆式变化。如此一来，也就不难理解量子计算为何这么受欢迎了。
在不久的将来，如果还有人想继续从计算能力的指数增长中获益，传统计算已然无法依靠。因为以晶体管为基础的计算方式显然已经不再适合未来，量子计算就是下一个值得追逐的方向。不过量子计算出现的时间也不短了，为何近几年才开始加速？这种加速发展又会给人工智能领域带去何种转变呢？
谷歌在此次研究成果中提到的“量子霸权”，最初是由美国加州理工学院的物理学家约翰·普瑞斯基尔提出的，大意是现在最强的超级计算机能够完成5到20个量子比特的量子计算机所做的事情，但当量子比特超过49个，量子计算机的能力就会将超级计算机远远甩在身后。
谷歌如今是否实现了“量子霸权”尚有争议，但我们应该清楚，照现在这种发展速度，量子霸权注定会有实现的一天，而且这天的到来应该不会太迟。因为英特尔交付的49量子比特的量子计算机芯片，IBM的能处理50量子比特的量子计算机都已经接近了“量子霸权”的标准。其他的一些研究成果虽未达到这个程度，但进步也是很快的。
量子计算的发展推动了多领域的进步，反之一些领域的发展也成了量子计算技术飞速发展的助力。 近年来，人工智能领域无论是技术还是商用，都呈现出爆发式增长的态势。此外，已在加紧布局的5G使得网络传输与单位传输速率大幅提升。这些转变都增强了量子计算的能力，使其发挥出更大的作用，因而量子计算与这些领域相辅相成，共同进步。
在诸多领域中，人工智能与量子计算的关系尤为紧密，人工智能已被 科技 界与学术界公认为是量子计算的重要着力点。 例如，微软就曾经用拓扑量子计算机将其AI助手“小娜”的算法训练时间从一个月缩短到一天。此外，量子计算中自动优化的功能可自行修正人工智能数据系统中的错误，并不断处理新数据。
当前，AI处于“弱人工智能”阶段，但如果不断加入量子计算，那么那种传说中的有独立意志、 情感 认知能力的“强人工智能”或许会提早到来。因为量子计算不仅具备强大的数据处理能力，更有自我学习和修正的能力。
有观点认为，将黑猩猩置于人类的语言环境下使其进行学习，训练足够长的时间，也可以使黑猩猩学会人类语言。黑猩猩尚能训练到如此程度，更何况是集人类智慧大成的人工智能与量子计算。经过这种强强联合，人工智能一定会比人类更聪明、更有能力。同理，量子计算会对更多领域产生本质层面的颠覆，甚至会涉及到国与国之间的 科技 方面的竞争。也许在未来某天，我们关于 科技 的那些最激进的想象都能实现，或者比我们想象中的还要让我们惊讶。
当然想要看到这一天还要继续等待，目前量子计算尚未普及，而且巨头之间关于这一领域也会有激烈的竞争。在这一过程中与之相关的领域会如何发展，巨头之间竞争结果如何，还有待时间的检验。
博科园-科学科普：自1929年以来，化学和物理一直试图通过调用全ci方法来预测复杂的化学反应，但直到现在才成功。全ci计算具有预测化学反应的潜力。这项研究的研究人员报告了一种新的全ci方法首次在量子计算机上实现，这篇论文发表在ACS中央科学期刊上。正如狄拉克在1929年量子力学建立时所宣称的那样，精确地应用数学理论来求解SE，会导致方程过于复杂而无法求解。事实上，在全ci方法中需要确定的变量的数量随着系统大小呈指数级增长，并且很容易遇到诸如指数爆炸之类的天文数字。例如，只涉及42个电子的苯分子C6H6的全ci计算维数为10^44，这是任何一台超级计算机都无法处理的。
更糟糕的是，离解过程中的分子系统具有极其复杂的电子结构(多构型性质)，任何一台超级计算机都无法进行相关的数值计算。根据OCU研究小组的说法，量子计算机可以追溯到1982年费曼的建议，即量子力学可以通过计算机本身来模拟，而计算机本身是由遵循量子力学定律的量子力学元素构成。20多年后，哈佛大学(university of Harvard)教授阿斯普鲁-古奇克(Aspuru-Guzik，自2018年起多伦多大学[Toronto university]教授)和同事们提出了一种量子算法，能够计算原子和分子的能量，而不是以指数的方式，而是以多项式的方式对系统变量的数量进行计算，在量子计算机上的量子化学领域取得了突破。
将Aspuru量子算法应用于量子计算机上的全ci计算时，需要得到与所研究的SE的精确波函数接近的近似波函数。否则，坏的波函数需要极端多的重复计算步骤才能得到精确的波函数，从而阻碍了量子计算的优势。由于电子在化学键解离过程中不参与化学键合，所以化学反应具有多构型的性质。OCU研究人员已经解决了这个量子科学和化学中最棘手的问题之一，并在实现一种新的量子算法方面取得了突破，该算法在多项式计算时间内生成称为组态函数(CSFs)的特定波函数。然而，先前提出的量子计算算法不可避免地涉及到许多化学键的离解和形成，从而产生许多不参与化学键的电子，使量子算法难以应用。这就是所谓的“量子困境”。
OCU研究人员引入了一个二自由基特征yi(0 ~ 1)来测量和表征开壳电子结构的性质，并利用其二自由基特征构建化学反应所需的多构型波函数，在量子计算机上沿整个反应路径进行全ci计算。这种新方法不需要耗时的后hartree - fock计算，避免了计算的指数爆炸，首次解决了“量子困境”。OCU小组写道：这是一个实用的量子算法的第一个例子，该算法使用于预测化学反应路径的量子化学计算能够在配备了大量量子位元的量子计算机上实现。这一实现使量子化学计算在量子计算机上实际应用在化学和材料科学的许多重要领域。
博科园-科学科普｜研究/来自：大阪市立大学
参考期刊文献:《ACS Central Science》
论文DOI：10.1021/acscentsci.8b00788
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2020年8月29日，谷歌的量子计算机登上了Science封面，他们成功用12个量子比特模拟了二氮烯的异构化反应。这已经是谷歌量子计算机第二次登上顶级学术期刊封面了。
去年10月，谷歌的量子计算机因为实现了“量子优越性”登上了Nature封面，仅用了200秒就解决了超算需要1万年才能求解的量子电路采样问题。因为分子遵循的是量子力学，用量子计算来模拟也更为合理。只需更少的运算量和信息，就能计算出化学物质的性质。
扩展资料
量子化学还是得用量子计算机
薛定谔方程是量子化学的基础，也是化学分子遵循的基本规律，求出方程的解，就能得到物质的具体化学性质。
但是求解薛定谔方程谈何容易，随着分子里原子数量的增多，解方程的运算量呈指数级增长。就拿化学里比较简单的苯分子（C6H6）来说，它只有12个原子，但是计算维度达到1044，这是任何超级计算机都无法处理的。
为了简化求解过程，早在计算机出现之前，就有了一些近似方法，比如谷歌用到的“哈特里-福克方程”。但即使经过简化，运算量也是巨大的。
更糟糕的是，在化学反应过程中，也就是化学键解离时，分子系统的电子结构会变得更加复杂，在任何超级计算机上都很难进行相关的数值计算。
2018年，有人提出了一种新的量子算法，运算复杂度不再是指数增长，而是呈多项式增长，大大降低了运算难度。
去年谷歌的Sycamore量子处理器实现了53个量子比特的纠缠，所以就用它来模拟几个简单的化学分子试试看。
谷歌先计算6到10个氢原子组成的氢链的结合能。原始方法效果一般，与VQE等算法结合后，量子计算机求得的结果与真实值几乎完全吻合。
参考资料来源：澎湃新闻—谷歌量子计算突破登Science封面，首次对化学反应进行量子模拟
在一篇论文中，谷歌宣称他们旗下53量子位的量子计算机已经实现了量子霸权，即可以解决一般计算机在合理时间内不能解决的运算任务。对于量子计算机领域来说，这是一个重大的里程碑。虽然说这次实验只是在单一程序上进行，并且量子计算机在全面普及商用的路上长路漫漫，但这些都并不阻碍谷歌展示量子计算机的计算速度远远超过目前基于晶体管打造的普通计算机，同时也终于以实验证实量子计算机是可行的。谷歌研究员表示「这是目前已知的只能以量子计算机来进行的运算实验。」在这次实验中，谷歌的53量子位处理器以3分20秒的速度就完成了对量子电路中的样本采样一百万次，而普通超级计算机需要耗时一万年时间才能完成这个运算。这个运算的过程是对「涉及量子现象而形成的特殊场景下产生的随机数字」进行采样。研究员同时预测，量子计算机的运算能力将会以双指数速率增长，第一是源于量子计算机的运算效能比起普通计算机有无可比拟的优势，第二是因为量子处理器的更新迭代。谷歌曾经在NASA网站上刊登过该篇论文，不过随即被下架了。谷歌发言人拒绝就此评论，但有消息指该篇论文是在未经同行评审下意外地发表的。我们总觉得量子计算机是科幻片里的产物，但其实近年来，多家公司都已经公布了了各的量子计算机，包括谷歌、IBM、微软和Intel。在去年，IBM更是在CES上公布了一款商业化的量子计算机IBM Q System One。
1、1958年，中科院计算所研制成功我国第一台小型电子管通用计算机103机(八一型),标志着我国第一台电子计算机的诞生。2、1992年，国防科技大学研究出银河-II通用并行巨型机，峰值速度达每秒4亿次浮点运算，为共享主存储器的四处理机向量机，其向量中央处理机是采用中小规模集成电路自行设计的，总体上达到80年代中后期国际先进水平。它主要用于中期天气预报。3、2005年5月1日，联想完成并购IBM PC。联想正式宣布完成对IBM全球PC业务的收购，联想以合并后年收入约130亿美元、个人计算机年销售量约1400万台，一跃成为全球第三大PC制造商。4、2005年8月5日、百度Nasdaq上市暴涨。国内最大搜索引擎百度公司的股票在美国Nasdaq市场挂牌交易，一日之内股价上涨354%，百度也因此成为股价最高的中国公司，并募集到1.09亿美元的资金，比该公司最初预计的数额多出40%。
10月24日，谷歌在《自然》杂志上发表了一篇关于量子计算的论文。称已经开发出一款54量子比特数（其中有效量子比特53个）的超导量子芯片“Sycamore”。基于该芯片对一个53比特、20深度的电路采样100万次只需200秒，而现在最厉害的经典超级计算机Summit完成这一过程需要10000年，谷歌由此宣称率先实现了“量子霸权”。
尽管这一成果得到了许多赞美之词，但也不乏质疑者。不过谷歌的量子计算能力若真如其所言，那么将可能对人工智能领域产生极大的助力。不只是谷歌，现在全球范围内不少 科技 巨头都在量子计算方面有所动作，并且已经取得了可观的成果。
虽然人工智能的概念早在1956年的达特茅斯会议上就已被提出，但迅速发展却是近几年的事情，其中原因与技术和环境的发展有密切相关。如今再加上量子计算作为助力，人工智能是否会更迅速地进入到“强人工智能”的阶段呢？量子霸权倘若到来又会对其他领域产生怎样的影响呢？
在量子计算领域深耕多年的IBM表示，自家有一种计算机完成谷歌提出的任务只需2.5天，根本没有10000年那么久。中科院量子信息重点实验室副主任郭国平也认为，谷歌所谓的10000年是基于量子计算特性“粗暴计算得出的数字”，而未能考虑到如今的超级计算机在网络传输、存储等性能方面的优化。由此看来，谷歌所谓“量子霸权”的说法有误导大众之嫌。
尽管如此，谷歌的这项成果依然值得称道，它不管是对谷歌自身还是一些热门的领域都是有着重要意义的。 而谷歌自己显然也是这么认为的，谷歌CEO桑达尔·皮查伊甚至将此次量子计算研究成果的意义与莱特兄弟发明飞机相提并论。
相对于传统计算，量子计算优势明显。就拿谷歌看重的人工智能领域来说，其源动力分别为大数据、算法和计算能力。大数据靠积累，而计算能力则由摩尔定律衍生而来。
重点在于，人工智能发展的障碍就是计算能力。如今的设备和技术让大数据的积累呈现爆发式增长，但如何处理海量数据是个大问题，如今生产数据的能力与处理数据的能力已然不能匹配。即使是谷歌引以为傲的AlphaGo，下一盘棋所消耗的能量都比人类多出几十万倍，这就是计算能力不足所致。
此时量子计算的作用就得以凸显，它的进展对人工智能领域或许会产生颠覆性的改变。 科技 大师雷·库兹韦尔曾预言“2045年，奇点来临，人工智能完全超越人类智能，人类 历史 将彻底改变”。
而皮查伊在最近的采访中表示，量子计算与人工智能属于“共生事物”，二者同处早期研究阶段。并且“人工智能可以加速量子计算，量子计算可以加速人工智能”。对于量子计算，皮查伊也是信心满满：“我们认为自己是一家深度计算机科学公司。摩尔定律在它的周期结束时，量子计算是我们将继续在计算领域取得进展的众多因素之一”。
在属于“综合性学科”的人工智能中，量子计算占据着如此关键的位置。并且量子计算不仅可以作用于人工智能领域，而是对当下与未来的不少热门领域都能起到重要的作用。那么量子计算到底是什么？又为何会引得诸多巨头花心思去研究呢？
量子计算，即利用量子力学的基本原理来加速解决复杂计算的过程。这种计算方式相较于传统计算机，能够更加迅速高效地处理海量的数据。在传统计算中，要靠微芯片材料与晶体管的进步提升算力，大体上就是在微芯片中嵌入电子开关，在0和1之间交替完成信息处理，芯片上的晶体管数量与芯片处理电信号的速度成正比，从而完成计算。但量子计算则可以兼容0和1，使得计算速度产生质的飞跃。
1965年，英特尔联合创始人戈登·摩尔提出，微芯片上单位面积内的晶体管数量会一年翻一番，但成本会同时减少一半。也就意味着价格不变，集成电路上可容纳的元器件的数目大概每隔18~24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。
这个定律一直对传统计算有着重大意义，但最近几年，依照摩尔定律发展的信息技术进步的速度正在逐渐减慢，尤其是在人工智能领域，摩尔定律显而易见地逐渐失效，中科院院士杜江峰曾在去年发表言论，称摩尔定律最多还能使用10年。
在这种情况下，量子计算的作用得以发挥。传统计算几十年才能解决的数据问题，量子计算可能只需1秒就搞定。不仅是在计算速度层面，还有在材料、设备等方面的最优选择与最佳组合，这些问题经典计算无法解决，可量子计算统统都能搞定。这就使得量子计算不仅在人工智能，并且可以在金融、医疗、物流、网络安全、基因组学等多个领域发挥重大作用。
在这些领域中，许多都是焦点与风口， 科技 巨头们对此自然极为重视。 包括谷歌、微软、英特尔、IBM、阿里巴巴和百度在内的企业纷纷在量子计算方面加以 探索 。
例如微软在2017年建立了拓扑量子位，可以让设备使用现存的更精细的量子位。微软量子团队主管托德·霍尔姆达尔认为，通过量子计算“有机会解决一系列此前无法解决的问题”，而想靠传统计算机来解决这些问题也许会耗尽“宇宙的生命”。
英特尔从2015年就开始与学术界的一些伙伴联合加速研发量子计算技术，到2017年成功测试了17量子比特超导计算芯片。在CES 2018举办期间，英特尔研发出了首个49量子比特的量子计算测试芯片。
阿里巴巴旗下的阿里云与中科院携手在2015年建立了“阿里巴巴量子计算实验室”，助攻多领域量子计算应用，如电商、人工智能、数据安全等。2018年，阿里云推出了有11个量子比特的量子计算云服务。
百度也于2018年成立量子计算研究所，主要研究量子信息理论和量子计算。这对其搜索引擎业务同样能起到推助作用。
这些巨头的主业与计算能力都有关联，更何况量子计算本身就代表着未来的趋势，一旦能够落地使用，将会使多个领域呈现颠覆式变化。如此一来，也就不难理解量子计算为何这么受欢迎了。
在不久的将来，如果还有人想继续从计算能力的指数增长中获益，传统计算已然无法依靠。因为以晶体管为基础的计算方式显然已经不再适合未来，量子计算就是下一个值得追逐的方向。不过量子计算出现的时间也不短了，为何近几年才开始加速？这种加速发展又会给人工智能领域带去何种转变呢？
谷歌在此次研究成果中提到的“量子霸权”，最初是由美国加州理工学院的物理学家约翰·普瑞斯基尔提出的，大意是现在最强的超级计算机能够完成5到20个量子比特的量子计算机所做的事情，但当量子比特超过49个，量子计算机的能力就会将超级计算机远远甩在身后。
谷歌如今是否实现了“量子霸权”尚有争议，但我们应该清楚，照现在这种发展速度，量子霸权注定会有实现的一天，而且这天的到来应该不会太迟。因为英特尔交付的49量子比特的量子计算机芯片，IBM的能处理50量子比特的量子计算机都已经接近了“量子霸权”的标准。其他的一些研究成果虽未达到这个程度，但进步也是很快的。
量子计算的发展推动了多领域的进步，反之一些领域的发展也成了量子计算技术飞速发展的助力。 近年来，人工智能领域无论是技术还是商用，都呈现出爆发式增长的态势。此外，已在加紧布局的5G使得网络传输与单位传输速率大幅提升。这些转变都增强了量子计算的能力，使其发挥出更大的作用，因而量子计算与这些领域相辅相成，共同进步。
在诸多领域中，人工智能与量子计算的关系尤为紧密，人工智能已被 科技 界与学术界公认为是量子计算的重要着力点。 例如，微软就曾经用拓扑量子计算机将其AI助手“小娜”的算法训练时间从一个月缩短到一天。此外，量子计算中自动优化的功能可自行修正人工智能数据系统中的错误，并不断处理新数据。
当前，AI处于“弱人工智能”阶段，但如果不断加入量子计算，那么那种传说中的有独立意志、 情感 认知能力的“强人工智能”或许会提早到来。因为量子计算不仅具备强大的数据处理能力，更有自我学习和修正的能力。
有观点认为，将黑猩猩置于人类的语言环境下使其进行学习，训练足够长的时间，也可以使黑猩猩学会人类语言。黑猩猩尚能训练到如此程度，更何况是集人类智慧大成的人工智能与量子计算。经过这种强强联合，人工智能一定会比人类更聪明、更有能力。同理，量子计算会对更多领域产生本质层面的颠覆，甚至会涉及到国与国之间的 科技 方面的竞争。也许在未来某天，我们关于 科技 的那些最激进的想象都能实现，或者比我们想象中的还要让我们惊讶。
当然想要看到这一天还要继续等待，目前量子计算尚未普及，而且巨头之间关于这一领域也会有激烈的竞争。在这一过程中与之相关的领域会如何发展，巨头之间竞争结果如何，还有待时间的检验。