剛剛，IBM宣布達(dá)到了量子計(jì)算新的里程碑，目前最高的64量子體積。與去年相比，其量子計(jì)算機(jī)的性能又提高了一倍。

就在幾個(gè)月前，霍尼韋爾宣稱已經(jīng)研發(fā)出世界最強(qiáng)大的量子計(jì)算機(jī)。

此次，IBM宣布的最新進(jìn)展直接對(duì)飚霍尼韋爾，量子計(jì)算領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)逐漸白熱化。

霍尼韋爾放狠話，IBM不Care，量子計(jì)算誰(shuí)最強(qiáng)

早在今年3月，霍尼韋爾就「放狠話」：在接下來(lái)的三個(gè)月，我們將推出世界上性能最高的量子計(jì)算機(jī)。

可能谷歌、IBM和英特爾也沒想到，6月18日會(huì)殺出這樣一個(gè)勁敵。

霍尼韋爾宣布：「我們建造了目前世界上性能最好的量子計(jì)算機(jī)」。

其最新量子計(jì)算機(jī)的量子體積得分達(dá)到64，是IBM和谷歌競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的兩倍。2019年，IBM的量子體積達(dá)到了32。

霍尼韋爾這個(gè)「最好」可不是自夸的，這是基于IBM的量子計(jì)算機(jī)衡量基準(zhǔn)而得到的結(jié)果。

「量子體積」這一概念最先由IBM提出，量子體積是用于度量量子計(jì)算機(jī)性能的指標(biāo)，而不是僅僅以量子比特（Quantum Bit）數(shù)量作為度量標(biāo)準(zhǔn)，這一指標(biāo)的提出旨在擺脫該行業(yè)原有相對(duì)過(guò)時(shí)的評(píng)估方法。

量子體積的影響因素包括量子比特?cái)?shù)、門和測(cè)量誤差、設(shè)備交叉通信、以及設(shè)備連接和電路編譯效率等。量子體積越大，量子計(jì)算機(jī)就越強(qiáng)大，對(duì)時(shí)間和空間復(fù)雜性的處理能力越好。

量子體積能更全面地度量量子計(jì)算機(jī)的能力，包括度量可解決問(wèn)題的復(fù)雜程度等。

要更好地理解IBM和霍尼韋爾的量子計(jì)算孰優(yōu)孰劣，首先要知道，他們采用的是兩種完全不同的技術(shù)路線。

三英戰(zhàn)呂布 ： 超導(dǎo)量子計(jì)算VS離子阱

目前量子計(jì)算主要分為固態(tài)器件和光學(xué)路線兩大類路線，谷歌、IBM、英特爾這三家公司屬于「固態(tài)器件路線派」，霍尼韋爾的離子阱走的技術(shù)路線則屬于的是「光學(xué)器件派」。

光學(xué)路線的離子阱在相干時(shí)間上就有優(yōu)勢(shì)，但是其可操控性上很弱，而且與經(jīng)典計(jì)算很難實(shí)現(xiàn)兼容。

目前世界上80%以上的量子計(jì)算機(jī)都采用了固態(tài)器件的路線，在與經(jīng)典計(jì)算兼容等方面固態(tài)器件都具有明顯優(yōu)勢(shì)，離子阱等光學(xué)路線更多是在科研上用的比較多。

目前量子計(jì)算的主要技術(shù)路線（數(shù)據(jù)來(lái)源：華為、賽迪）

超導(dǎo)量子計(jì)算是目前進(jìn)展最快最好的一種固態(tài)量子計(jì)算實(shí)現(xiàn)方法。

超導(dǎo)量子電路的能級(jí)可以通過(guò)外加電磁場(chǎng)進(jìn)行干預(yù) ，電路更容易實(shí)現(xiàn)定制化開發(fā)，而且現(xiàn)在的集成電路工藝已經(jīng)十分成熟，超導(dǎo)量子電路的可擴(kuò)展性優(yōu)勢(shì)明顯。

但是也有些問(wèn)題存在，由于量子體系的不可封閉性，環(huán)境噪聲、磁通偏置噪聲等大量不受控的因素存在，經(jīng)常會(huì)導(dǎo)致量子耗散和相干弱化。此外，超導(dǎo)量子系統(tǒng)工作對(duì)物理環(huán)境要求極為苛刻，比如，超低溫是超導(dǎo)量子計(jì)算實(shí)現(xiàn)過(guò)程中不可避免的問(wèn)題。

除了IBM，谷歌和英特爾等企業(yè)也在積極開展超導(dǎo)量子研究。谷歌量子人工智能實(shí)驗(yàn)室發(fā)布的Bristlecone量子芯片，可實(shí)現(xiàn) 72 個(gè)量子比特長(zhǎng)度上的單比特門操縱，單量子比特門最佳保真度達(dá)到了99.9%。

此前，曾有專家表示，霍尼韋爾聲稱擁有世界上最快量子計(jì)算機(jī)有炒作嫌疑，因?yàn)闆]有解決世界上任何問(wèn)題，只是參數(shù)上的進(jìn)步。

霍尼韋爾的離子阱是利用電荷與電磁場(chǎng)間的交互作用力牽制帶電粒子的運(yùn)動(dòng)，將受限離子的基態(tài)和激發(fā)態(tài)兩個(gè)能級(jí)作為量子比特。

量子態(tài)被存儲(chǔ)在單個(gè)離子阱中，并從其中讀取信息。量子比特可以通過(guò)它們?cè)谮逯械倪\(yùn)動(dòng)直接相互作用，也可以通過(guò)光和微波的發(fā)射和吸收相互作用。

盡管離子阱技術(shù)本身的發(fā)展可以追溯到 1980 年，但是利用離子阱技術(shù)實(shí)現(xiàn)量子計(jì)算由奧地利的量子科學(xué)家 Circa 和 Zoller 于 1995 年首次提出。

2003年，該實(shí)驗(yàn)室實(shí)現(xiàn)利用失諧激光束照射和激光冷卻控制非門，同年該實(shí)驗(yàn)室第一次成功地利用離子阱技術(shù)實(shí)現(xiàn)了 Deutsch-Jozsa 算法。

離子阱量子計(jì)算具有量子比特品質(zhì)高，相干時(shí)間長(zhǎng)、量子比特制備和讀寫效率高的優(yōu)點(diǎn)。

然而，離子阱技術(shù)也面臨不少問(wèn)題，由于外加激光不穩(wěn)定，電磁場(chǎng)噪聲導(dǎo)致量子比特相干性弱化，而且離子阱難以多條離子鏈共存，可擴(kuò)展性差。

霍尼韋爾之所以能在離子阱量子計(jì)算方面實(shí)現(xiàn)飛躍，部分原因是其在2015年突破了一項(xiàng)目關(guān)鍵技術(shù)，能夠使用激光捕獲處于疊加狀態(tài)的帶電粒子。

自2017年以來(lái)，IBM的量子體積每年都翻一番。在2019年，IBM表示，其名為Raleigh的量子計(jì)算機(jī)的量子體積達(dá)到32，而一年前只有16。

有分析指，霍尼韋爾的離子阱更學(xué)院派，IBM的方案更有實(shí)用價(jià)值。

量子計(jì)算：超低溫也能加熱人工智能

盡管量子計(jì)算仍處于早期階段，但已經(jīng)有了許多創(chuàng)新和突破。那它在人工智能領(lǐng)域?qū)l(fā)揮著什么樣的作用呢？

數(shù)據(jù)增強(qiáng)變的簡(jiǎn)單易行

現(xiàn)在的生成模型是不僅限于回答問(wèn)題，還能夠輸出圖像、音樂(lè)、視頻等等。

假設(shè)你有很多人臉照，但其中很多不是正面照，生成模型可以幫你從中創(chuàng)建更精確的「正臉」

將量子處理單元插入經(jīng)典框架可能會(huì)大幅度提高生成圖像的質(zhì)量。

這如何幫助我們提升經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)模型？如果你嘗試使用少量的人臉數(shù)據(jù)集訓(xùn)練經(jīng)典的人臉檢測(cè)模型，但性能并不是很好，可以使用量子增強(qiáng)的生成模型來(lái)增強(qiáng)數(shù)據(jù)集，從而顯著改善模型性能。

自然語(yǔ)言處理更懂「人話」

自然語(yǔ)言處理（NLP）算法將在量子計(jì)算上取得「意義感知」的突破。

「意義感知」是指計(jì)算機(jī)實(shí)際上可以理解整個(gè)句子，不僅僅是單詞，并且可以將其感知能力擴(kuò)展到整個(gè)短語(yǔ)，甚至整篇文章。而BERT等語(yǔ)言模型的進(jìn)一步提升，有賴于量子計(jì)算的強(qiáng)大算力。

隨著量子計(jì)算機(jī)發(fā)展，自然語(yǔ)言處理的應(yīng)用將更加廣泛。

執(zhí)行效率更高，新的算法設(shè)計(jì)成為可能

AI和ML是基于過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)解決方案的好方法。

比如，告訴計(jì)算機(jī)什么是貓可能會(huì)有點(diǎn)兒挑戰(zhàn)，因?yàn)樗鼘W(xué)不會(huì)。如果你用足夠多的「貓片」訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算機(jī)就能夠正確識(shí)別出其他的貓。

將這些數(shù)據(jù)放在量子計(jì)算機(jī)上運(yùn)行，就可以大大提升AI和ML算法的執(zhí)行效率。

對(duì)于某些算法，甚至可達(dá)到指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。量子計(jì)算機(jī)不只是執(zhí)行任務(wù)更快，而且它能夠執(zhí)行以前不可能完成的任務(wù)。

讓金融模型更智能

當(dāng)前，人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用也越來(lái)越廣泛。

量子物理學(xué)是概率論，金融市場(chǎng)預(yù)測(cè)某種程度上也是，量子計(jì)算機(jī)可以無(wú)限制地建立候選模型，有潛力更好地預(yù)測(cè)分布，從而得出更準(zhǔn)確的答案。

基本思想就是，一些問(wèn)題是需要AI生成新的數(shù)據(jù)才能做出決定。解決此問(wèn)題可能需要提出一個(gè)潛在的模型來(lái)解決未知狀況下的概率分布問(wèn)題，而這是量子計(jì)算的強(qiáng)項(xiàng)。

量子計(jì)算和經(jīng)典計(jì)算是協(xié)同而非競(jìng)爭(zhēng)

就機(jī)器學(xué)習(xí)而言，經(jīng)典計(jì)算和量子計(jì)算有著協(xié)同工作的潛力，可以利用云計(jì)算的彈性，以及量子計(jì)算強(qiáng)大的計(jì)算能力來(lái)協(xié)同工作。

經(jīng)典計(jì)算和量子計(jì)算兩者都有優(yōu)勢(shì)，量子計(jì)算目前的發(fā)展使其成為解決方案的一部分。隨著時(shí)間的流逝，這兩種計(jì)算方式都將繼續(xù)發(fā)展。

在傳統(tǒng)GPU和ASIC上加速工作負(fù)載的能力的同時(shí)還利用量子計(jì)算的能力，能夠讓量子計(jì)算更快，結(jié)果更可靠。

在不久的將來(lái)，也許我們能用上量子計(jì)算，用它的無(wú)限算力來(lái)降低這個(gè)世界的復(fù)雜性。