自2019年谷歌首次实现“量子霸权”这一里程碑式的事件以来，量子计算领域就开始了蓬勃发展。而刚过去的2021年，无疑更是新一轮“量子革命”火爆发展的一年。
这一年中，有潘建伟院士、IBM公司、谷歌等量子计算“大神团队”带来的诸多振奋人心的技术突破，有D-Wave、图灵量子、本源量子、量旋科技等量子企业的蓬勃发展，甚至还有诸如“量子读书”等令人啼笑皆非的蹭热度事件，引发了网友“遇事不决，量子力学”的感叹。
来到资本市场上，这项极富革命性的潜力的产业自然逃脱不了风险投资家的法眼，2021年也成为了该领域企业融资的丰收年。据证券时报统计，仅在21年上半年，VC/PE基金在量子计算技术方面的投资额就有2.58亿美元，超过2020年同期的数据。
值得一提的是，这其中有超过70%的资金流向了 D-Wave、Rigetti 和 PsiQuantum 等量子硬件公司。除去技术水平不断突破，算力不断增长之外，近年来，越来越注重商业化的特性或许也是量子计算公司大受资本青睐的原因之一。
2012年，美国物理学家 John Preskill 将“量子计算机的计算能力远超任何一台经典计算机”称为“量子霸权”，此后这一称谓便流传开来。然而，首次达成这一里程碑事件的谷歌却没有展示出这项成就实验室之外的意义，因而遭致诸多机构的质疑。
随后，一直在探索量子计算的应用的IBM提出了“量子优势 (Quantum Advantage) ”的概念，认为行业应加紧努力，通过在实际应用中运用量子计算机的超强计算能力来获得科学、商业上的优势。
从那以后，研究人员慢慢将注意力转移到了一些更有实际意义的目标上，量子计算也开始了从实验室走向现实应用的诸多尝试。
谷歌CEO桑达尔·皮查伊在一台谷歌量子计算机旁，来源：视觉中国
与经典计算机比，量子计算机的优劣之处
简单来说，量子计算机是用量子力学原理制造的计算机。当下来看，经典计算机与量化计算机互有胜负。
（1）优势
与使用快速且可扩展的宏观技术（例如 CMOS）实现电路制造、以逻辑门进行运算的、输出具有确定性特征的经典计算机不同，量子计算机以缓慢而精密的微观技术（例如核磁共振）实现的电路。同时，由于量子叠加、纠缠等特性，量子计算机输出具有概率性。
此外，与经典计算机相比，由于量子天然具备叠加性，每个量子比特不仅可以表示为0、1，还可以是0、1乘以任意系数后再叠加的结果，所以量子计算机理论性能更强。
众所周知，摩尔定律有集成电路上可以容纳的晶体管数目在大约每经过18个月便会增加一倍，换言之，处理器的性能每隔两年翻一倍的判断。然而，与量子计算机相比，经典计算机上算力线性增长的速度堪称“拉胯”。理论上来说，随着量子比特数的增加，量子计算机的计算能力将会呈“指数型”快速上升！
以潘建伟院士领导攻关的“九章”量子计算原型机为例，以76个光子构建的“九章”求解数学算法“高斯玻色取样”，处理5000万个样本只需200秒，而使用同期世界最快的超级计算机要用6亿年。这项成就，是中国科学家在竞争激烈的量子科技前沿树起的一座举世瞩目的里程碑。
因此，量子计算机具备解决统计算机在实际时间范围内无法解决的问题的能力，当前技术需要运行数千年的计算将可缩短至几个小时之内完成。
不过，虽然从理论上来说，量子计算机具有经典计算无法比拟的巨大信息携带和超强并行处理能力，但不得不承认的是，当下其还处于非常初级的阶段，同时，它也有着自身的劣势。
（2）劣势
值得注意的是，量子计算机并不是能够“全面吊打”经典计算机。当下，对于某些特定，特别是优化问题，科学家们可以设计出高效的量子算法，因而量子计算机表现出了优越的性能。但是，对于没有量子算法的问题，量子计算机就没有任何优势，例如简单的加减乘除逻辑运算。
眼下，无论是谷歌的“悬铃木”处理“随机线路取样”，还是“九章”求解“高斯玻色取样”，亦或是 D-Wave 的退火优化，都只能用来解决某一个或某一类特定问题。
此外，它非常微妙且容易出错。由于任何类型的振动都会影响原子和电子等亚原子粒子，所以，量子计算机可能会出现噪音、甚至是故障。
同时，量子处理器非常不稳定。为了保持量子计算机的稳定性，科学家需将其保持在0.2开尔文（-272.95℃，十分接近绝对零度）以下的温度工作，创造和维持这样的温度绝非易事。
因此，当下量子计算机还无法“走入寻常百姓家”，各量子公司们现在更多希望在TO B端打开市场。
前路漫漫，同志仍需努力
深入研究过量子计算的人会知道，它将会对 IT、商业、经济等方方面面社会领域产生巨大影响。一个拥有指数增长算力、量子纠错、量子互联网和量子超级计算主机的世界，将是一个与我们今天生活的世界截然不同的空间。
然而，在那之前，前路依旧漫漫。此前，潘建伟院士就表示到：
“这不是一个一蹴而就的工作，而是更快的经典算法和不断提升的量子计算硬件之间的竞争。”
潘建伟院士以“新量子革命”为主题在做科普报告，图片来源：视觉中国
（1）技术上
首先，从技术上看，目前，多种硬件技术路线并存，工程研发仍面临挑战。中国信通院在最新的《量子信息技术发展与应用研究报告》中提及：
“根据实现量子比特二能级体系和制备操控方案不同，量子计算处理器存在超导、离子阱、硅基半导体和光量子等多种技术路线，目前仍处并行发展和开放竞争状态，尚未出现技术路线融合收敛趋势。”
对于目前量子计算机只能解决某一特定问题，据新华网，潘建伟院士解释到，目前可用来搭建量子计算机的材料有限，只能“就食材做菜”，未来量子计算机的突破，更有可能依赖于新材料在量子计算硬件上的创新。
同时，前文提及，与1960年代的经典大型机类似，在可预见的未来，很长一段时间内量子大型机仍可能是大型且脆弱的机器，需要超低温和复杂控制系统才能保持运行。
另外，值得一提的是，与任何新兴事物的发展一样，量子计算也并非没有风险。首先，其强大的算力对密码安全构成了很大的威胁，有了强大的算力，即便通过穷举法也能轻松破解很多密钥；其次，颠覆式的量子计算也会使当下的计算机理论划入尘土，经典计算机领域会受到很大冲击。
（2）商业上（生态）
从商业发展上来说，量子计算行业或可效仿经典计算机的路径。
当PC在1970年代末、80年代初问世后，IBM和其他公司每年都能够推出新型号，推出“小改款”，这种市场动态推动了摩尔定律的产生，从而促进了PC领域的发展。与之类似，量子计算领域也不能指望投资者不计回报的投资，只有推出“更有用”的款式，创造出“工业级”乃至“消费级”的应用场景和应用，才能一步一个脚印地迭代更新，高速发展。
在应用层面，目前量子计算行业在优化、化学模拟、金融等领域有着广阔的空间。
优化领域：以退火算法为例，量子计算行业先驱之一的DWave公司表示，由于量子叠加现象，量子退火始于旅行者同时占据许多坐标。量子隧道允许旅行者穿越山丘——而不是被迫爬山——减少被困在不是全球最小值的山谷中的机会。同时，量子纠缠允许旅行者发现通向深谷的坐标之间的相关性，从而进一步改善了结果。
化学模拟领域：早在2020年8月，谷歌就在量子处理器中实现Hartree-Fock 状态化学模拟，随后与BI达成合作，共同研究量子计算药物研发；
金融领域：量子计算有望在数据挖掘、机器学习、因子优化、加速资产预测、快速套利等领域展现出非凡的能力。2021年2月，本源量子便达成与建信金科联合发布量子期权定价、量子风险价值计量等算法应用探索案例。
不过，当前看来，量子计算机尚未展现出比CPU、GPU、FPGA等经典计算机组件更能说服广大用户买单的场景。中国信通院在最新的《量子信息技术发展与应用研究报告》中也认为，当下量子计算技术产业尚在发展萌芽期，“杀手级”商用产品还“前路漫漫”：
“总体而言，量子计算技术产业尚在发展萌芽期，目前国内外开放的量子计算云平台主要提供以展示和验证量子计算运行机理为主的“玩具级”演示应用和服务，以及提供量子算法、量子软件初步运行和验证等“工具级”服务为主，随着未来量子计算软硬件不断发展完善，“杀手级”和“工业级”应用出现之后，量子计算云平台也将逐步向“商用级”演进，其中云平台标准化、服务服务保障、安全性等仍面临诸多挑战，还需要业界共同研究探讨和持续推进。”
值得一提的是，与60年代类似，量子计算领域同样得到了各国政府的大力支持，获得了众多政府、军用订单。
此外，人才培育上各大公司也是不遗余力。谷歌、IBM、华为、阿里、腾讯、百度、亚马逊等各巨头纷纷举办各类活动，为有志于从事量子计算的青年科学家提供交流竞技的平台与比赛。
兵马未动，粮草先行。等量子计算领域“杀手级”应用真正出现的时候，谁能夺取计算机行业的新高地呢？让我们为科学家们加油鼓掌，同时拭目以待~
