如今，量子计算领域正在形成集科研攻关、工程研发、应用探索和生态构建于一体的全方位发展格局。量子计算可能带来算力飞跃式提升并成为加速科技创新发展的“触发器”与“催化剂”，其技术发展趋势与应用前景成为各方关注的热点问题。

技术发展迅速并取得诸多研究成果

近年来，在科技巨头、高校科研机构和初创公司的共同推动下，量子计算领域技术发展迅速，在硬件研制、软件算法研发、量子计算云平台等方面取得一系列重要成果。

量子计算机是量子计算领域的重点攻关方向。目前超导、离子阱、光量子、硅半导体及中性原子等多种技术路线仍处于并行发展和开放竞争状态。2019年Google发布了“量子优越性”实验的突破性成果，成为量子计算发展的标志性事件。2020年，中科大构建76光子的量子计算原型机“九章”，并在高斯玻色采样问题中实验验证量子优越性。2021年，中科大发布62超导量子比特处理器“祖冲之”号，实验演示量子随机路线采样问题上量子优越性。2022年，加拿大Xanadu表示完成216光子数高斯玻色采样实验，成为第二个光量子路线验证量子计算优越性的团队。总体而言，量子计算机的发展仍处于早期，现阶段的量子计算机存在量子比特数较少、量子态操控精度不高、相干时间短等诸多问题，此外还可能面临不同技术体系间量子态的导入、存储、导出等方面的工程化挑战。

量子计算软件作为连接量子硬件与用户的桥梁，目前尚处于开放探索阶段。国外应用广泛的量子计算软件包括IBM Qiskit、GoogleCirq、微软量子开发工具包等。国内也有本源司南、百度YunIDE、图灵FeynmanPAQS等成果。量子计算软件处于发展迭代起步阶段，研究成果层出不穷，但整体成熟度偏低，仅可达到工具级，总体而言与经典软件的发展成熟度相差甚远。

量子算法是体现量子计算优势的有效途径，各类算法研究处于起步阶段，目前量子算法存在多种探索方向，其中量子机器学习算法、量子启发算法是业界近期研究热点。量子机器学习算法主要利用量子计算机的数据处理能力与存储能力构建新型量子机器学习模型。2022年，Zapata联合IonQ利用量子机器学习算法并实验生成手写数字的高分辨率图像。

量子计算云平台是展示量子计算实用化优势和提供算力服务的主要途径，是量子计算应用探索和生态构建的热点，近年来国内外科技企业、初创企业与研究机构纷纷推出量子计算云平台。量子计算云平台发展处于初期，目前多用于NISQ阶段应用探索的原理性验证，未来业界会针对云平台可访问比特数、可配置性、应用案例集等方面进行重点攻关。

多领域应用场景探索持续广泛开展

量子计算经历40余年发展，不仅持续开展理论与科学研究，也在进行解决实用化问题的应用研究。目前量子计算应用探索主要集中在量子模拟、组合优化和线性代数求解等领域。

量子模拟应用探索主要集中在物理、化学、材料、医药等领域，使用量子处理器模拟量子系统运行状态，具备真实接近系统自然状态原貌的优势。2020年，Google在量子处理器中实现Hartree-Fock状态化学模拟。2021年，Google与QSimulate联合推出费米量子仿真器，并在模拟费米量子电路时获得显著性能增益。2022年，Google表示实现16比特费米量子蒙特卡罗模拟。中科大搭建超冷锂—镝原子量子模拟平台并实现均匀费米气体的制备。清华大学通过对16个离子和16个简谐振动模式的操控，实验实现拉比-哈伯德模型并验证该模型的量子相变以及量子动力学过程。

量子组合优化应用探索主要集中在量化金融、交通规划、气象预测等领域，对诸多复杂数学问题进行高效计算。2021年，Multiverse Computing推出奇点投资组合混合求解器用于量化投资优化分析。2022年，Xanadu联合Multiverse Computing 开发量子金融领域解决方案。QCI表示在6分钟内通过使用“熵量子计算”模型为宝马公司提供复杂组合优化问题的解决方案。本源发布量子金融定价库可用于分析期权等金融衍生品定价。

量子线性代数求解应用探索主要集中在密码破解、人工智能、机器学习等领域，通过构建新型数据处理模型，有望提升目前机器学习算法处理大数据的计算效率。2021年，Quantinuum展示量子自然语言处理任务能力，主要用于机器翻译、文字识别等方面。中科大联合麻省理工学院开发共振分析算法并展示其在数据降维方面的加速能力，未来有望成为量子人工智能算法的一部分。2022年，Google使用40位超导量子处理器验证量子主成分分析过程中的原理性优势。哈佛大学表示完成利用里德堡原子阵列构建量子递归神经网络的认知任务学习实验。

技术发展与应用落地仍需各方努力

量子计算是量子信息领域的关注焦点，也是未来科技与产业发展变革的重要变量，已成为全球各国学术界、产业界和利益攸关方的普遍共识。近年来量子计算领域发展迅速，在技术发展和应用探索等领域取得了一系列重要进展，但总体仍处于基础研究与应用研究并行攻关的早期，存在诸多挑战亟须解决。

在技术研发方面，首先，目前几种量子硬件技术路线和性能提升的趋势仍具有一定的不确定性，后续业界将持续在扩展样机量子比特规模、提高量子态质量、加快量子比特操作速度等方向发力；其次，量子软件开发存在一定难度，设计方法与经典软件设计思路存在较大差异，软件种类繁多且均未达到经典软件的成熟度，未来不仅需要注重软件开发的技术迭代，还需重视生态培育与用户培养；最后，量子算法研究本身复杂性很高，设计挑战性较大，与可用于解决各类实际问题的经典算法相比还存在较大差距，未来需重点研究更多可用于解决更多实际问题的算法，并进行量子算法优化的相关研究。

在应用探索方面，现阶段业界在人工智能、量化金融、化学工业、密码学、交通优化、航空航天等领域广泛开展应用探索，但目前兼具实用价值和算力优势的“杀手级”应用仍不明确，距离应用实际落地和产生变革性价值仍有距离，发表的应用案例基本属于预研性质的原理性、验证性实验，这主要受限于硬件发展现状，现阶段量子系统不足以支撑真正有实用效果的、难度较高的算法执行。未来量子计算领域的应用探索，一方面要加强量子计算与多领域实际应用场景的结合，同时探索更多可能具有应用潜力的方向；另一方面要注重科学研究与试验测试的对比验证，从理论和测试等多个角度证明应用可行性以及相对经典计算的优势。

总体而言，目前超导与光量子路线已实验性地展示了量子计算优越性，这类实验具有重要科学价值，但实用价值相对有限。量子计算下一发展阶段的研究重点在于探索实际应用问题的解决方案，远期目标在于设计并实现大规模可容错的通用量子计算机，未来发展仍需各方共同努力。

来源：人民邮电报