量子计算:后摩尔时代提高计算能力的解决方案
与传统计算机使用0或1的比特存储信息不同，量子计算以量子比特作为信息编码和存储的基本单位。基于量子力学的叠加原理，一个量子比特可以同时在0和1两种状态下相干叠加，即可以用来表示0和1两个数。推而广之，n个量子位可以表示2n个数的叠加，这样一个量子运算原则上可以同时对2n个叠加的数进行并行运算，相当于经典计算机进行2n次运算。因此，量子计算提供了一种从根本上实现并行计算的思路，有可能大大超过经典计算机的计算能力。
与经典计算机类似，量子计算机也可以遵循图灵机的框架，通过对量子比特进行可编程逻辑运算，进行一般的量子运算，从而实现计算能力的大幅提升，甚至是指数级加速。一个典型的例子就是1994提出的快速素数分解量子算法(Shor算法)。素数分解的计算复杂度是广泛使用的RSA公钥密码系统安全性的基础。例如，用每秒运算万亿次的经典计算机分解一个300位的大数，需要654.38+百万年以上；而如果使用同样运算速度的量子计算机，执行Shor算法，只需要1秒。因此，量子计算机一旦研制成功，将对经典信息安全体系产生巨大冲击。
量子计算的发展阶段
量子计算机的计算能力随着量子比特的数量呈指数增长，因此量子计算研究的核心任务是多个量子比特的相干操纵。根据量子比特相干操纵的规模，国际学术界公认量子计算有以下发展阶段:
第一阶段是实现“量子计算的优越性”，即量子计算机的计算能力超过经典超级计算机，达到这个目标需要50个量子比特左右。2019年，Google率先实现了超导电路系统的“量子计算优越性”。我国分别在2020年的光量子系统和2021的超导电路系统实现了“量子计算优势”。目前，中国是世界上唯一两个物理系统都达到这一里程碑的国家。
第二阶段是实现专用的量子模拟器，即相干操纵数百个量子比特，应用于组合优化、量子化学、机器学习等具体问题，指导材料设计和药物研发。达到这个阶段需要5到10年，这是目前的主要研究任务。
第三阶段是实现可编程的通用量子计算机，即相干操纵至少数百万量子比特，在经典密码破解、大数据搜索、人工智能等方面可以发挥巨大作用。由于量子比特容易受到环境噪声的影响而出错，因此通过量子纠错来保证整个系统的正确运行是大规模量子比特系统的必然要求和重大挑战。由于技术上的困难，尚不清楚何时实现通用量子计算机。国际学术界普遍认为需要15年甚至更长时间。
目前正在对有望实现可扩展量子计算的各种物理系统进行系统研究。中国已完成所有重要量子计算系统的研究布局，成为包括欧盟和美国在内的三个布局完整的国家(地区)之一。
超导量子计算实现赶超
目前，全球超导量子计算研究排名前三的是谷歌公司、IBM公司和中科大。2019，10年6月，在投入巨资研究量子计算超过10年后，Google正式宣布实验证明了量子计算的优越性。他们用53个超导量子位构建了一个量子处理器，并将其命名为“Sycamore”。在随机线抽样的具体任务中，“悬铃木”表现出了远超超级计算机的计算能力。2021年5月，中科大建成了当时世界上量子比特数最多的62位超导量子计算原型“祖冲之”，实现了可编程的二维量子行走。在此基础上，进一步实现66位“祖冲之二”。“祖冲之二”具有执行任意量子算法的编程能力，实现了量子随机线采样的快速求解。根据目前已经发表的经典优化算法，“祖冲之二”在量子随机线采样问题上的处理速度比目前最快的超级计算机快654.38+00万倍，计算复杂度比Google“悬铃木”高654.38+00万倍。
其他系统的量子计算研究
离子、硅基量子点等物理系统也具有多比特扩展和容错的潜力，也是国际量子计算研究的热点。我国对离子体系量子计算的研究起步较晚，总体上正在迎头赶上。国内的优势研究单位有清华大学、中国科学技术大学、国防科技大学等。，并在离子阱制备、单离子相干保持时间、高精度量子逻辑门、多比特量子纠缠等量子计算基础要素方面积累了大量关键技术。我国在硅基量子点的量子计算方向与国际主要研究力量并行。此外，由于拓扑量子计算在容错方面的优越性，利用拓扑系统实现普适量子计算是国际上一个重要的长期研究目标。目前国内外都在努力实现单个拓扑量子位“0到1”的突破。
量子计算的未来发展
在实现“量子计算的优越性”的阶段性目标后，量子计算未来的发展将集中在两个方面:一是继续提升量子计算的性能。为了实现容错量子计算，首先要考虑的是如何高精度地扩展量子计算系统的规模。实现量子比特扩展时，比特的数量和质量极其重要，实验的每一步(量子态的制备、操纵和测量)都需要保持高精度和低噪声。随着量子比特数的增加，噪声和串扰引起的误差也随之增加，这给量子系统的设计、处理和调控带来了巨大的挑战，仍然需要大量的科学和工程的协同努力。二是探索量子计算的应用。据预测，未来五年，量子计算有望突破千比特。虽然目前还不能实现容错的普适量子计算，但科学家希望在有噪量子计算(NISQ)阶段探索量子计算在机器学习、量子化学等领域的应用，并形成近期应用。