超越经典一小步 量子计算一大步

视觉中国供图

在位于上海浦东新区的中国科学技术大学上海研究院实验大楼内，一个不足3平方米的工作台上，上百个元器件看似毫无规则地自由生长着：有的上面光秃无物，有的则顶着像放大镜模样的波片，大小不一，形态各样，周边框梁布满了光纤。很难想象，这就是刚刚问世的中国光量子计算机的主体，一个甫一面世就成了中国科技界乃至世界科技界的闪耀明星。

5月3日，这台计算机的研制方——中国科学院量子信息与量子科技创新研究院在这里宣布，中国科学技术大学潘建伟院士及同事陆朝阳、朱晓波等，联合浙江大学王浩华研究组，构建了这台基于单光子的量子计算机，这是世界上第一台超越早期经典计算机的光量子计算机。

一时间评价纷至沓来：“中国科学家再次站在了创新的前沿”“量子计算机，开启新的中国速度”“量子计算将彻底改变人类未来的应用前景”……就连这次成果的焦点人物潘建伟在接受记者采访时也提到，“量子计算研究就像雨后春笋，到了爆发式发展的关键时刻。”那么这台“中国造”的量子计算机究竟能有何能耐，又将为我们带来什么？中国青年报·中青在线记者采访了相关专家。

自行车与飞机

人们之所以对量子计算机充满期待，和传统计算机遭遇的种种问题不无关系：近年来，传统计算机逐渐遭遇功耗瓶颈、通信瓶颈等一系列问题，其性能增长越来越困难，探索全新物理原理的高性能计算技术的需求应运而生。

量子计算机就是科学家尝试打开未来无限可能性的一把钥匙。从理论上来看，量子计算机可以很轻松地“秒杀”传统经典计算机：曾有人打过一个比方，如果现在传统计算机的速度是自行车，量子计算机的速度就好比飞机。

而“秒杀”的奥妙就在于“量子”二字。

所谓量子，是指构成物质的最基本单元，不可分割。人们所熟知的分子、原子、电子、光子等微观粒子，都是量子的一种表现形态。

潘建伟说，量子有一种特性，决定着它超快的计算能力，这种特性就是“量子叠加”。 这是量子世界与经典世界的根本区别——著名的“薛定谔猫”形象地描述了这个佯谬。在经典世界里，猫要不然是活的，要不然是死的，然而一只量子的猫却可以处在“死”和“活”的叠加状态上。

有了这种叠加的“天性”，量子计算也就具备了并行的能力，即可以实现同步计算。按照科学家的说法，经典计算机在二进制算法中只能“非此即彼”：要么是0，要么是1。但量子计算机却拥有了“同时存在”的能力。

打个形象的比方，目前我们常用的经典计算机，在提取某个需要解决的问题时，需要把所有可能性列举并验证一遍，才能“找到”正确的信息，这相当于一个拥有双手的人，一个时间段只能做一件事情；而量子并行计算能够直接计算并提取出相应信息，相当于一个拥有2的N次方双手的千手观音，可以同时做2的N次方双手可以做的事情。

后者速度有多快，就取决于N的指数级增加。

在5月3日的新闻发布会上，潘建伟和与会者一起重温了那个有关棋盘麦粒的经典故事——

在古老的印度，国王准备奖赏国际象棋发明人，便问他想要什么。这位发明人指着面前的棋盘，对国王说：请在棋盘的第1个小格，放1粒麦子，在第2个小格放2粒，第3个小格放4粒，以后每一小格都比前一小格加一倍，如此类推当把棋盘上64格的麦粒都填满后，来作给我的赏赐。

国王刚开始以为这很简单。不料，当人们把一袋一袋的麦子搬来开始计数时，国王才发现：就是把全印度的麦粒都拿来，也满足不了那位宰相的要求——如果一秒钟数两粒，要花费上亿年才能数完。

潘建伟说，同样的道理，随着N不断地变大，量子计算机的计算能力也将呈现指数级的增长，一些经典计算机无法解决的大规模计算难题将“迎刃而解”。他以大数因数分解为例，经典计算机分解300位的大数需要15万年，万亿次量子计算机分解这个大数，则仅需要1秒钟。

理想与现实

按照潘建伟的描述，量子计算机也有望在人类社会的大规模计算难题上大展拳脚——

在公共安全领域，量子计算可以瞬间处理监控数据库中60亿人次的脸部图片，并实时辨别出一个人的身份；在公共交通领域，量子计算能够迅速对复杂的交通状况进行分析预判，从而调度综合交通系统，最大限度避免道路拥堵，等等。

不过，这些目前都还只是科学家的“理想”前景，现实中的量子计算机还远没有达到这个应用水平。

即便是中国光量子计算机，也只是打败了早期的电子计算机的速度，比人类历史上第一台电子管计算机和第一台晶体管计算机运行速度快10倍至100倍，但相比于眼下的智能手机，以及手提电脑，“速度上要慢得多”。

上世纪80年代初，美国物理学家费曼提出量子计算机的概念，但经过30多年的努力，世界上最好的量子计算机也很难完成一些“看似小儿科”的现实数学问题，以至于对此持怀疑态度的人给出这样的说法：量子计算虽是革命性技术，但似乎总是遥不可及。

如今，事情似乎有所转机。今年年初，《自然》杂志在一篇以《2017年将是量子计算机从实验室走进现实》为题的文章中说，量子计算长期以来都被认为是20年以后才会实现的技术。但是，2017年可能是这领域改变其“仅限于研究”印象的一年。