北京量子信息科学研究院 于海峰 编译自 Philip Ball.
Physics World， 2025， (12)： 28
本文选自《物理》2026年第1期
PREFACE
在这篇两部分系列文章的第二部分中，Philip Ball 探讨了构建真正实用的量子计算机所面临的纠错挑战、算法需具备的平台无关性，以及早期用户将如何应用。
（接上篇：）
在构建全功能“容错”量子计算机领域，全球企业与政府实验室正争相率先实现突破。然而，一台具备实际应用价值、能够运行复杂算法的通用量子计算机，必须使数百万个相干量子比特实现纠缠——而这类量子比特极易受扰。受温度、硬件中其他电子系统的串扰、测量误差等环境因素影响，当前的量子器件可能在远未达成该目标前，便会在错误雪崩的冲击下失效。
因此，纠错问题是该领域未来的核心议题。这一问题的产生，源于量子比特的误差无法像经典计算机那样仅通过保留多个副本来纠正：量子规则禁止在量子比特状态仍与其他量子比特纠缠、且自身状态尚未明确的情况下对其进行复制。因此，要运行包含数百万个逻辑门的量子电路，我们需要新的技术方法来实现量子纠错(QEC)。
受保护的量子态
量子纠错的核心原理是将信息分散到多个量子比特上，这样单个量子比特出现的误差就不会造成太大影响。“量子纠错的本质思想是，若想保护一个量子系统免受损坏，就应当将其编码在高度纠缠的量子态中，”加州理工学院量子信息与物质研究所所长John Preskill表示。
然而，实现这种信息分散的方式并非唯一。不同的纠错码取决于量子比特之间的连接性——例如，量子比特仅与相邻的量子比特耦合，还是与设备中所有其他量子比特耦合——而这通常由所使用的物理平台决定。但无论采用何种纠错方式，都必须快速执行。“纠错机制的运行速度需要与逻辑门操作的速度相匹配，”英国国家量子计算中心(NQCC)创始人兼主任Michael Cuthbert表示，“如果一个逻辑门操作仅需1纳秒，而后续逻辑门操作的纠错却要花费100微秒，那么这样的纠错是毫无意义的。”
目前，处理误差的方式主要是补偿而非纠正：例如，通过使用能够剔除部分可能不可靠结果的算法(一种称为“后选择”的方法)来事后修补误差问题。此外，关键还在于从源头制造出性能更优、误差率更低的量子比特。
量子纠错公司Riverlane的商业副总裁Maria Maragkou表示，全面量子纠错的目标对量子计算机的设计产生了深远影响，从硬件到工作流程规划都需适配。“为支持纠错而进行的变革，对量子处理器本身的制造方式、控制与操作方式都产生了深远影响，这需要通过强大的软件栈来实现，而应用程序将运行在该软件栈之上，”她解释道。这里的“软件栈”涵盖了从编程语言到用户界面再到服务器的所有内容。
图1 从多到少：量子比特非常脆弱，其量子态极易受到局部环境的影响，并且很容易通过退相干过程丢失。因此，当前量子计算机的误差率非常高——大约每几百次操作就会出现一次误差。要使量子计算机真正实用，误差率必须降低到百万分之一的水平，尤其是对于更大型、更复杂的算法，误差率需要达到十亿分之一甚至万亿分之一。这就需要实时的量子纠错。为了保护存储在量子比特中的信息，必须将大量不可靠的物理量子比特以特定方式组合：如果某个量子比特出现故障并导致误差，其他量子比特可以帮助保护系统。本质上，通过组合多个物理量子比特(左图)，可以构建出少数几个抗干扰能力强的“逻辑”量子比特
借助真正的容错量子比特，可以在计算过程中控制误差并防止其扩散。理论上，这种量子比特可以通过将多个物理量子比特组合成一个可纠错的“逻辑量子比特”来实现(图1)。但在实际应用中，这会带来巨大的额外开销：可能需要大量的物理量子比特才能构建出少数几个容错逻辑量子比特。随之而来的问题是，能否以比误差累积更快的速度检测所有这些物理量子比特中的误差(图2)。
图2 纠错过程示意图：该图概述了量子处理单元中量子纠错的工作流程。英国公司Riverlane正在构建其Deltaflow QEC软件栈，该软件栈将实时纠正数百万个数据误差，使量子计算机能够实现经典超级计算机无法企及的计算能力
在过去几年中，这种额外开销已稳步降低。2024年年底，谷歌的研究人员宣布，他们的105量子比特Willow量子芯片突破了盈亏平衡阈值——当使用更多物理量子比特构建逻辑量子比特时，误差率会降低而非升高。这意味着，理论上此类量子比特阵列可以实现规模化扩展，且不会出现误差累积的情况。
“容错量子计算是我们的终极目标，”IBM研究中心的研究主管Jay Gambetta表示。他认为，要实现真正具有变革性的量子计算，系统不能仅局限于展示少数几个逻辑量子比特——相反，需要至少包含100个逻辑量子比特的阵列，且能够执行超过1亿次量子操作(108量子操作)。“操作次数是最为关键的因素，”他强调道。
这听起来难度极大，但Jay Gambetta信心十足，认为IBM将在2029年实现这些目标。基于目前在纠错和误差缓解方面取得的成果，他表示“比以往任何时候都更有信心实现容错量子计算机”。IBM实验量子计算小组前负责人Jerry Chow也持同样的乐观态度，他表示：“我们拥有明确的蓝图，计划到2029年构建出这样的量子计算机”(图3)。
也有人认为突破阈值可能会稍低一些：Riverlane首席执行官Steve Brierley认为，第一台纠错量子计算机可能最快在2027年问世，它将包含约1万个物理量子比特，支持100个逻辑量子比特，能够执行100万次量子操作(1兆量子操作)。在此之后，10亿次量子操作(109量子操作)的量子计算机将于2030—2032年推出，而1万亿次量子操作(1012量子操作)的量子计算机将在2035—2037年面世。
图3 IBM的发展路线图
平台无关性
误差缓解和纠错只是量子软件开发者面临的两大挑战。从本质上讲，研发真正的量子算法需要充分利用量子叠加态和量子纠缠等关键量子力学特性。通常，实现这一目标的最佳方式取决于运行算法所使用的硬件。但最终目标是开发出平台无关的软件，使用户无需考虑其中涉及的物理原理。
光子量子计算公司Orca的Richard Murray表示：“目前，许多平台要求用户深入掌握量子物理知识，这是最大化性能的必要条件。”如果试图脱离物理原理对算法进行泛化，通常会降低其运行效率。Murray补充道：“但当用户想要进行机器学习之类的操作时，没有人愿意纠结于量子物理。”他认为，量子软件开发者最终能够向用户隐藏这些专业细节——但Brierley认为，这需要依托容错量子计算机才能实现。
Riverlane的Maragkou补充道：“假以时日，逻辑电路之下的所有内容对应用开发者而言都将是一个黑箱。他们无需知道所使用的纠错方式、量子比特类型等等。”她强调，打造真正高效实用的量子计算机，关键在于培养必要的技能。“我们需要扩大人才队伍，研发更优质的量子比特、更完善的纠错码和解码器，编写能够提升这些量子计算机性能的软件，并以可被广泛采用的方式解决实际问题。”她补充说，这些技能并非仅来自量子物理学家：“我敢说，大多数都不是来自量子物理学家！”
然而，即便是现在，从事量子软件开发的人也不一定需要具备深厚的量子理论专业知识。“即使没有传统的物理专业背景，不了解氢原子能级等知识，也可以从事量子计算相关工作并解决问题，”量子软件公司Phasecraft的联合创始人Ashley Montanaro表示。
另一方面，量子计算领域可以向物理学领域传递新认知：研究量子算法可能会催生新的物理学发现。“量子计算和量子信息领域正在不断拓展我们对当前量子力学的认知边界，”Montanaro补充称量子纠错“已经带来了令人惊叹的物理学突破”。
谁是早期用户？
英国国家量子计算中心的Cuthbert表示，一旦真正的纠错技术落地，量子计算机将迎来“一系列高价值商业应用”。这些应用可能会是什么？
Jerry Chow指出，在量子化学和材料科学领域，真正的量子优势——即利用量子方法完成仅靠经典方法无法实现的计算——已基本触手可及。关键在于，量子方法无需应用于整个模拟过程，而是可以作为补充融入经典方法，在问题的特定环节提升效率。
例如，2024年IBM的研究人员与日本理化学研究所(RIKEN)的多位科学家合作，计算了固氮细菌中固氮酶核心的硫化铁簇(4Fe-4S)的最低能量态。该簇结构庞大复杂，经典量子化学的近似方法无法对其进行精确模拟。研究团队结合了量子计算(使用IBM的72量子比特Heron芯片)与理化学研究所的“富岳”高性能计算机的算力(图4)。Gambetta表示，这种“将量子技术作为子程序融入以改进经典方法”的理念可能会成为一种更通用的策略，“计算的未来将是包含量子技术的(助力探索的)异构加速器”。
图4 联合攻关：2025年6月，美国IBM公司与日本国立研究机构理化学研究所联合推出了IBM Quantum System Two量子计算系统，这是该系统首次在美国境外投入使用。该系统将IBM的156量子比特Heron量子计算系统(上图)与理化学研究所的“富岳”超级计算机(下图)——全球性能最强大的经典超级计算机之一——相结合，通过高速网络在基础指令层面实现连接，成为量子中心型超级计算的试验平台
同样地，Montanaro表示，Phasecraft公司正在研发“量子增强算法”——在这类算法中，量子计算机并非用于解决整个问题，而是通过某种方式为经典计算机提供辅助。他说：“我们知道，量子计算仅对特定类型的问题有用，我认为未来会出现量子计算机与经典计算机协同工作的混合方法，而非完全依赖量子计算机运行所有工作负载。”他进一步指出，量子计算机首先要解决的重要问题包括新材料模拟——例如，为研发清洁能源技术提供支持(图5)。
图5 结构洞察：量子计算机的一个极具前景的应用是新型材料模拟。例如，量子算法公司Phasecraft的研究人员已展示了量子计算机如何协助模拟复杂材料，如多晶化合物LK-99——2024年一些研究人员声称该材料是室温超导体。研究团队采用经典—量子混合工作流程，结合公司专有的材料模拟方法在量子硬件上对材料进行编码和编译，成功建立了LK-99的经典模型，并从中提取出材料内部电子的近似表征。图中展示了LK-99中红色和灰色原子周围的绿色与蓝色电子结构
“对于像我这样的物理学家而言，”Preskill表示，“量子计算真正令人振奋的地方在于，我们有充分的理由相信，量子计算机能够高效模拟自然界中发生的任何过程。”
Montanaro认为，实用量子计算另一个可能的近期目标是解决优化问题——无论是在优化领域还是量子模拟领域，“我们认为，在这个拥有数百个量子比特的NISQ时代，已经能够带来真正的价值。”(NISQ这一术语由Preskill提出，指嘈杂中等规模量子计算，其量子比特数量相对较少，且噪声较大、容易出错。)
量子计算的另一个潜在优势是，它往往比传统高性能计算消耗更少的能源——而传统高性能计算的能耗是众所周知的高。即便可以将能耗降低几个百分点，仅出于这一原因，使用量子资源也是值得的。“量子计算在能源优势方面确实具有巨大潜力，”Jerry Chow表示。2020年的一项研究显示，某一特定的量子力学计算在高性能计算机上执行时，其能耗比在量子电路上模拟时高出多个数量级。不过，在缺乏公认且明确的能耗衡量标准的情况下，这类比较并不容易进行。
构建市场
当前，量子计算市场自身正处于一种奇特的“叠加态”——其原理已得到充分验证，但如今的设备距离能够解决经典计算机无法处理的实际问题却仍有差距。然而，要实现这一目标，该领域需要大量投资。
Jay Gambetta表示，量子计算机(尤其是与高性能计算结合使用时)已成为独特的科学工具，这一点应能立即确立其价值。“我认为这一趋势将会加速，并持续吸引资金投入。”这也是IBM专注于开发约100个量子比特、可执行超过1000个逻辑门操作的实用规模系统，而非单纯追求设备规模扩大的原因。
Montanaro认为，政府应在“私营部门不适合参与的领域”助力行业发展。政府的一个角色就是直接作为客户。例如，Phasecraft正与英国国家电网合作，开发用于优化能源网络的量子算法。“对学术研究的长期支持至关重要，”Montanaro补充道，“若认为基础科学已发展完备，那就大错特错了，政府应继续支持基础研究。”
不过，目前尚不清楚是否会出现用户普遍购买和使用量子计算机的巨大需求。Cuthbert说，2010年之前，“人们曾预期银行和政府部门都会希望拥有自己的量子计算机——市场格局可能与高性能计算类似”。但这种需求在一定程度上取决于商用量子计算机最终的形态：“如果它需要足球场大小的场地，旁边还需配一座发电站，那么这类基础设施就只能由国家层面建设。”即使是小型量子计算机，用户也可能先通过云服务试用，再决定是否在内部部署。
Cuthbert指出，供应链发展面临的真正挑战在于，如今的许多技术最初是为科学界开发的——例如，实现毫开尔文级冷却或使用高功率激光器在科学界已成为常规操作。“如何从服务专业科研客户，转变为规模化生产(就像洗衣机工厂那样)，在保证一定性能的同时，大幅降低成本、简化操作？”
但Cuthbert对弥合这一差距、打造出商用实用型量子计算机持乐观态度，部分原因在于他回顾了20世纪70年代的经典计算行业状况：“当时那些系统的设计者根本无法想象我们如今会如此使用计算资源。因此，即使我们不知道这个行业五年后会发展成什么样，也不应气馁，它依然能够成长壮大。”
Montanaro也看到了量子计算与经典计算早期发展的相似之处：“想想20世纪40年代的计算机行业，与20年后相比截然不同，但两者存在一些共性。如今，各类公司正填补我们此前看到的各个细分领域——有些专注于量子硬件开发，有些则专攻软件。”Cuthbert认为，量子行业可能会遵循类似的发展路径，“但速度会更快，市场整合也会更迅速”。
然而，尽管20世纪70年代至80年代个人计算机的出现彻底革新了经典计算行业，但量子笔记本电脑似乎不太可能有市场需求。相反，我们可能会看到越来越多的应用程序和服务出现，它们将基.
于云的量子资源用于特定操作，并与经典计算无缝融合，以至于我们甚至不会察觉到量子计算的存在。
或许，这才是成功的终极标志：量子计算变得“隐形”，不再是新奇事物，而只是我们获取答案的一种常规方式。
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