曾经，量子物理学和人工智能被看作“油和水一样无法结合”。如今，人工智能已被学术界和科技巨头视为量子计算的重要着力点。
近日，微软研究人员宣布其量子计算取得重大突破，他们发现天使粒子——马约拉纳费米子存在的有力证据：在特殊制备的导线中，将电子分为两半。如果微软希望建造一台能工作的量子计算机，这将是至关重要的。日前，谷歌推出72个量子比特的通用量子计算机Bristlecone时，宣称已拥有“量子霸权”；同日，百度宣布在五年时间里组建世界一流的量子计算研究所，并将把量子计算逐渐融入到业务中，自此，阿里巴巴、腾讯、百度全部入局量子计算。
围绕量子计算 科技巨头将有“十年竞赛”
曾经，量子物理学和人工智能（主要指神经网络技术）这两门学科被看作“油和水一样无法结合”。如今，人工智能已被学术界和科技巨头视为量子计算的重要着力点。
量子计算有很多引人疯狂之处，简单说，它将使人类的计算能力、处理大数据的能力，得以成千上万乃至破亿次的提升。
这是什么概念？业界常用一个例子回答这个问题：“用当前最大、最好的超级计算机破解一个常用的RSA密码系统，需要60万年，但用一个有相当储存能力的量子计算机，只需不到3个小时。”
微软亚洲研究院资深研究员陈卫说：“最快的计算机要算百万年、千万年的东西，可能量子计算机几秒钟、几分钟就能算完。”这让传统计算机在量子计算机面前弱到就像个算盘，也是追逐计算力提升至疯魔的科技巨头迷恋量子计算的原因之一。
虽然路径不同，但科技巨头都在努力开发拥有足够高精确度的有效量子位（量子计算的构建块），以便真正可行的量子计算机能够面世。
英特尔正在研究多种量子位类型，其中包括在很多方面都与传统晶体管非常接近的自旋量子位，这使量子计算机有可能通过传统计算机相近的制程来制造。英特尔公司副总裁兼英特尔研究院院长迈克尔·梅伯里说：“我们的量子研究已发展到基于领先的制程工艺。”
微软投入量子计算研究已超过12年，虽然他们很少透露研究进展，但拓扑量子位的研究是比较明确的信息。微软研究人员认为，与其他量子系统相比，拓扑量子计算系统能用更少的量子位执行比常规计算机大几个数量级的运算。并且，拓扑量子位的纠错过程直接建立在量子位的物理机制中，这使得规模扩展和提供可靠结果变得更加容易。
从去年11月IBM发布50量子比特的量子计算云平台，到现在谷歌又将能力提升到72量子比特，电子计算机飞跃到量子计算机似乎已指日可待。
但是，与当前流行的“五年预测”不同，迈克尔·梅伯里表示，我们还处于“玩具系统”时代。在真正可行的技术出现之前，大型科技公司之间将有一场“十年的竞赛”。
当前最大挑战 如何让量子位统一、稳定
尽管取得了很多实验性的成果与推论，但大家都心知肚明，构建能够保证精准输出的、可行的、大规模的量子系统仍然存在很多挑战，若要量子计算真正发挥巨大潜力，还要克服许多基础性的难题。
虽然量子计算未来或能攻克传统计算机的无解难题，但如何让量子位统一和稳定是当前最大的挑战。
量子位“脆弱而挑剔”，任何噪声、甚至无意的观测都会导致数据丢失，它们需要在非常低的温度下储存，否则可能会受到干扰和破坏。
温度有多低？比外太空还要冷250倍。即使微软的拓扑量子位预计比一般的量子位更强健，它也同样脆弱，脱离不了极度寒冷的保护。
迈克尔·梅伯里说：“尽管传统计算用尽洪荒之力几十年才能解决的数据问题，量子计算可能只需要1秒就能搞定，但是，创建一个控制得很好的环境是前提。”
今年CES展期间，英特尔向它的研发伙伴QuTech交付的49量子比特量子计算测试芯片，只有5厘米左右大小，但为了让量子位保持极低温度的仪器却相当庞大，整个场景看上去就像科幻电影中胶囊正在孵化机器人。
尽管微软量子团队负责人托德·霍姆达尔说：“我们有机会解决一系列以前无法解决的问题。”但除了让量子位在更长的时间里保持量子态以外，这种极端的操作环境下，如何设计可工作的电子控制系统，如何解决量子位封装？在这些问题被解决之前，量子计算机走向应用市场非常困难。
与此同时，大多数构建量子位的方法都需要大量纠错，或确保信息可靠传输，微软的“有效操纵”研究因为直指量子计算的这个瓶颈，与谷歌刚刚宣布的72个量子比特计算机并称为今年最重要的科技创新。
只是，量子计算是一个系统工程，即使微软等的研究获得突破，将纯物理学与计算机科学相结合，将实验观念转化为产品难以一蹴而就。量子计算机的建立及实际应用还有很长的路要走。
与人工智能结合 有望催生重大进步
尽管仍有很多不确定性，但从谷歌、微软、IBM等科技巨头拼命往量子机器学习领域砸钱的举动看，量子计算和人工智能的结合已是未来科技的最大热门。
业界已经统一了思想：量子计算能够在许多领域起到重要作用，不仅有助于应对最棘手的全球粮食短缺或气候变化等挑战，更有望催生人工智能等领域的重大进步。
微软量子计算研究员内森·维贝说：“如果有一个足够大、足够快的量子计算机，我们可以彻底改变机器学习的各个领域。”
事实上，微软的拓扑量子计算机最早的用途之一就是帮助人工智能研究人员利用机器学习，加快训练算法。比如，把人工智能助理小娜的算法训练时间从一个月缩短到一天。
从这点上看，量子计算就像人工智能的协助处理器，非常适合机器的深度学习。不仅如此，通常人工智能中的代码是静态的，即使结果错误，普通算法也不会自行修改。但是，量子计算机系统能够自动设定程序，自行修改代码，并通过不断学习来处理之前从未遇到的新数据。
中粤金桥投资合伙人罗浩元说：“计算能力是人工智能的根本动力与核心资源，但是，随着人工智能的发展，越来越多的数据需要被计算，硬件堆砌已无法满足更强的计算能力需求。并且，量子计算系统不仅能处理海量数据，也具备自我学习和自我更正的能力。从这些角度看，在量子计算助力下的人工智能时代，将颠覆我们曾经最激进的想象。”
量子计算与人工智能的结合机会已如此明显而重要，中国的实力如何？
罗浩元认为：“无论是科技界还是企业界，我们已由‘观测’迈入‘调控’。在人工智能领域，中国虽然起步晚，但人才、企业数量及研究实力等并不逊于欧美国家。在量子计算领域，中国在前期已经打下了很好的基础，并开始了对量子计算机的研发。”
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