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中国自主研发超导量子计算机上线，“我们要死死咬住他们”|专访

量子计算实用化的布局竞赛里 ， 中国走出了第一步 。
9月12日 ， 本源量子公司上线了量子计算云平台 ， 这是中国首个接入实体量子计算机的量子计算云平台 。
本源量子自主研发的量子计算机名为悟源 ， 其核心硬件是6-Qubit夸父芯片 。
中国自主研发超导量子计算机上线，“我们要死死咬住他们”|专访
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图|6-Qubit夸父芯片（来源：本源量子）
“除了机箱 ， 也就是制冷机 ， 其它的我们都是能够自主可控研发 ， 或者来找国内的厂商来制造的 。 ”本源量子计算公司副总裁张辉向Deeptech表示 ， 他是中科院量子信息重点实验室博士 ， 师承中国量子信息奠基人郭光灿院士 。
相比于IBM目前在云平台上提供的高达50个量子比特的系统 ， 6个量子比特只是其在2017年的最初水平 。
郭光灿院士在发布会上表示：从更高的角度看 ， 6个量子比特太少了……但我们更看重的是 ， 我们将来有可能往前做的、实用的这条路 ， 并走出第一步 。
目前 ， 本源量子获得资本市场追逐 ， 正在谈第三轮融资 ， 消息很快会在10月份公布 ， 预计明年春天的第四轮融资 ， 也已经有资方表达了意愿 。
但压力与危机也不小 ， 张辉称 ， 现在不敢保证本源量子不会成为这一赛道上的先烈 ， 不过他相信 ， “就是本源成了烈士 ， 我们这一批人 ， 一定是中国量子计算的第一批人才 ， 对中国未来量子计算这样一件事 ， 会是非常大的价值 。 ”
开启中国量子计算机应用
此次推出的6比特量子计算机“悟源” ， 其中的夸父芯片由6个基于约瑟夫森结的超导量子比特构成 。 “悟源”对标的是IBM于2017年在云端发布的5比特量子计算机 。
发布会公布的关键参数 ， 即量子逻辑门保真度、量子比特读取的保真度上 ， 均超出了IBM在2017年的指标 。
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图|悟源和IBM的参数比较（来源：本源量子）
目前 ， 悟源绝大多数部件都实现了自主研发 ， 唯一的例外是外层制冷机 ， 源于进口技术 ， 这是由于量子芯片需要在接近零度的低温环境下工作 ， 要求很高 。
目前 ， 国外只有极少数几家公司垄断了相关的技术 。 不过 ， 本源量子轮值董事长、量子测控总监孔伟成表示 ， 合作单位正在努力 ， 最早在明年能见到国产制冷机系统 。
与云平台一起发布的 ， 还有第二代量子测控一体机 ， 以及三个基于量子算法的应用软件 。
量子芯片的测控技术是让芯片发挥作用的关键 。
提供量子芯片运行所需的关键信号 ， 同时负责对量子芯片传回信息的处理 ， 并执行对量子计算机程序的编译 。 实现这些功能的专用系统就是量子测控一体机 。
今年发布的第二代量子测控一体机 ， 从2018年的支持8位比特的量子芯片运行 ， 提升为支持32位 。 支持216通道 ， 并具备200ps同步稳定性 。
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图|量子测控一体机（来源：本源量子）
孔伟成介绍 ， 量子测控一体机的升级 ， 使团队能够在更大规模的量子计算机的研发当中保持效率 。
在量子计算的应用上 ， 本源此次开发了三款应用软件 。 分别是复杂网络的排序应用、手写数字识别、用户偏好的行为预测 。
复杂网络排序应用可以对复杂网络节点进行重要性综合评价 ， 探究网络影响力最大化问题；手写数字识别利用量子算法和经典算法混合实现；用户偏好行为预测通过实现量子关联规则挖掘算法 ， 加速挖掘分析复杂关联数据之间的内在联系 。
产品发布的尾声 ， 本源量子表示 ， 2021年底将上线搭载60位比特量子芯片的第二代超导量子计算机物源 。
而在另一技术路上 ， 将发布基于半导体量子芯片的量子计算机 。
张辉介绍 ， 目前在产业上 ， 本源量子主要的合作方向是军工、金融、生物医药、人工智能 。 他看来 ， 这也是未来量子计算最有可能先实现应用优势的领域 。
就时间发展而言 ， 在近五年内 ， 国际领先的量子计算水平很可能在具体应用实例上展现出优越性 。
2017年起 ， 摩根大通和巴克莱开始使用IBM的量子云计算功能 ， 运用特定算法加速优化其投资组合 。
今年 ， 本源量子寻找到第一个金融领域的合作伙伴 。 中国建设银行旗下金融科技的子公司建信金融科技与本源量子合作 ， 设立了量子金融实验室 。
张辉告诉Deeptech ， 本源量子2018年就建立了产业联盟 ， 金融作为比较重点的部署 ， 直到今年才真正找到了真心想做这方面硬科技的一个伙伴 。
张辉说 ， “中国其实很缺做这种原创性的科技 ， 从实验室到最终变成产品的中间这过程 。 相信也会有越来越多的伙伴能意识到这个问题 。 ”
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图|本源量子计算平台开放的功能（来源：本源量子）
量子计算竞赛 ， 商业应用尚在探索
量子计算的优越性来自于量子叠加的物理性质 。
如果用量子态编码信息 ， 应用量子叠加的物理性质 ， 理论上来说 ， N个量子比特可以同时保存和处理的信息是2的N次方 。 相比较之下 ， N个经典比特同时只能保存和处理一条信息 。 利用这个优势 ， 量子算法在特定应用场景中 ， 可以获得远超经典量子计算机性能的总和 。
目前 ， 量子计算的优越性已经得到部分证明 。 而量子算法需要和不同领域继续碰撞 ， 才能够找到落地应用的具体场景和关键点 。
加速量子计算运用的发展 ， 首先需要让更多人使用量子计算机 。 量子云平台由此而生 。
最早推出量子计算云平台是IBM ， 其在2016年就上线了基于真实量子计算机的云平台IBMQExperience ， 最早发布的是5量子比特的计算系统 ， 目前可以提供最高53比特的量子计算系统 。
在2019年 ， 亚马逊、微软先后上线了量子计算云平台Braket与AzureQuantum 。 两者都通过其云平台 ， 向用户同时提供来自不同初创公司的量子计算机服务 。
其中 ， 亚马逊是唯一公开收费标准的量子计算云平台 。 其云平台除了支持量子算法 ， 还支持量子和经典系统结合使用的混合算法 ， 目前最高能够提供35量子比特的系统 。 除了量子算法 ， 客户还可以使用Braket来设计运行混合算法 。
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图|亚马逊量子计算云平台Braket收费标准（来源：AWS）
为亚马逊云平台提供量子计算设备的三家公司分别为IonQ ， Rigetti和D-waves 。 后两家公司也分别开放了独立的云平台 。
这三台设备分别对应量子计算的三种实现方法：
IonQ基于离子阱技术的量子计算机；Rigetti基于超导技术的量子计算机；D-Waves基于超导的退火量子计算机 。
其中 ， D-waves的退火量子计算机是一种专用量子计算机 ， 通过对热力学中退火过程的模拟 ， 运行特定的算法 。 这一专用量子计算机的优势是能够快速求解组合优化问题 ， 在机器学习和深度学习等领域具有优势 。
从物理器件层面来看 ， 退火量子计算机属于超导技术路线 。 而在目前 ， 用何种物理体系能最终实现量子计算 ， 学界及产业界尚未有一致性的意见 ， 因此不同的路线都有人在进行尝试 。
总体而言 ， 常见的技术路线有五种：超导电路 ， 半导体量子点 ， 离子阱 ， 光学 ， 拓扑 。 而在工程制造层面 ， 超导电路和半导体量子点两种技术路线发展较快 。 一是目前的半导体和集成电路工艺较为成熟 ， 二是这两种路线较有希望和已有的经典计算机兼容 。
量子芯片的基本单位是量子比特 ， 通过物理器件实现量子比特之后 ， 技术关键点是提高量子比特数量的同时 ， 提高量子比特逻辑门的精度 。
目前IBM能够在53个量子比特上实现99%以上的量子逻辑门保真度 ， 以及98.8%的量子比特读取保真度 。
影响量子比特逻辑门精度的重要参数是退相干时间 。 量子的相干性会随时间而快速消失 ， 量子系统也就随之变成经典系统 。 因此退相干时间越长 ， 量子系统越稳定 。
超导量子系统自实现以来仅有21年的历史 ， 通过材料的改进 ， 退相干系统的时间从小于1微秒延长到了200微秒以上 。
在2019年底 ， 谷歌宣布 ， 在其Sycamore的芯片上 ， 能够花几分钟的时间执行一项计算 ， 而同样的任务在最强大的经典计算机上实现则需要一万年 。 Sycamore芯片一共有140个量子比特 ， 用于完成计算任务的比特数为53 。
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图|Sycamore芯片(来源：谷歌）
虽然遭到了IBM的质疑 ， 依旧可以认为在一个数学问题上 ， 谷歌验证了量子算法优越性 。 但是这与实际应用尚有一段距离 。
目前在研究层面 ， 虽然已经设计出多种说明“量子优越性”的算法 ， 实际上并没有在现实中的成熟应用 。
目前量子计算机仍旧处于经典计算机的“晶体管时代” ， 尚未实现首个普适性行业应用案例 。
近日 ， IBM又研制出了65位的量子计算机 ， 成为目前最强的计算机 。
业界普遍认为 ， 要实现100万个量子比特 ， 才能够实现通用量子计算机 。 不过短期技术目标是中等规模的专用量子芯片 。
已有研究表明 ， 有一类的算法可以允许噪声存在 ， 也就是量子操作过程中可以有一定的偏差 。 利用噪声的均匀分布 ， 或是寻找优化解使得计算依旧可以进行 。 基于这类技术可以实现含噪声中型量子（NISQ）计算机 。
成立三年 ， 已经卖出首个原型机
本源量子成立于2017年 ， 依托于中科大中科院量子信息重点实验室 ， 团队的核心成员即是实验室的博士生团队 。 创始人是实验室副主任郭国平教授 ， 实验室主任郭光灿院士任科学顾问 。
张辉介绍 ， 早在13、14年的时候 ， 郭光灿、郭国平两位创始人就有了办企业的想法 。 这是由于他们意识到 ， 量子计算机是一个工程化的问题 ， 停留在高校的学术研究层面 ， 是无法造出量子计算机的 。
而由于当时国内没有做量子计算的企业 ， 实验室的博士毕业没有相关领域的职位 ， 只有转行 。 这导致量子计算领域的人才一直在流失 。 而国外的产业化已起步 ， 工艺上的积累一旦开始 ， 国内外的差距必然逐年加大 。
在2015年 ， 两位创始人曾希望国内的互联网或IT公司有人愿意做这样的项目 ， 并为此召开过一次会议 ， 但由于量子计算技术距离产业化至少需要十年起步 ， 资本方投入的意愿不大 。
直到2017年 ， 郭国平在党校培训时遇到了两位愿意投资的产业人士 ， 得到了种子轮的启动投资 。 “再不做的话 ， 可能再过3到5年干脆就别做了 ， 因为完全没机会了 ， 现在这个点还有机会 。 ”张辉回忆当时的关键时间点时表示 。
2017年 ， 是全球量子计算技术走出实验室的关键一年 。 谷歌和微软聘用了量子计算的顶尖人才 ， 开始向这一领域加大投入 ， 同时美国高校里的教授也开始进行产业化尝试 。
郭光灿和郭国平以教授身份开始创业 ， 最初也有一个单纯的想法 ， 就是通过一个平台 ， 把量子计算领域的人才留住 ， 聚集起来才可以一起做事情 。 张辉是郭国平的第一个博士生 ， 毕业后在上海从事招商金融相关的工作 ， 2019年正式加入了本源量子 。
目前本源三个技术总监都是2018、2019年毕业的博士生 。 从实验室出来后直接继续做产业方面的研究 。 而像张辉这样早期毕业的人则“做一些支撑工作 ， 帮师弟们创建更好的平台 。 ”
起步稍晚 ， 资金和团队也是后来才好转 ， 本源目前在追赶以IBM为代表的国际领先水平 ， 抢占量子技术高地 。
目前本源在进行中的,有超导和半导体量子点两条技术路线 。 张辉介绍 ， 在软件方面与国外差距不大 ， 主要的差距在工程化方面 ， 在超导方向上有四五年的差距 ， 而半导体方向上 ， 由于实验室原来已经进行了十五年研究 ， 有一两年的差距 。
“这个差距只会大 ， 不会小 。 ”张辉强调 ， 这个结果 ， 是本源用内部最强的数据和公开数据进行比较得出的 ， 而国外实验室内部完全可能正在迭代 。
“我们要做的是尽可能不要被他们再拉大差距 ， 或者说 ， 我们要死死地咬住他们 。 ”
成立刚刚满三年 ， 本源量子在今年售出了第一台量子计算原型机 。 量子计算的人才更多地聚集过来 ， 政策和外部环境也开始重视量子计算 ， 这让团队更有信心 。
目前中国量子计算领域的人才非常缺乏 ， 这一领域处于量子力学和计算机学科的交叉地带 。 张辉形容 ， “现在只能招到二分之一的人才” ， 或者物理学背景好 ， 能够做基础的原创性工作；要么是计算机背景 ， 招进来后学习量子计算、线性代数、逻辑编程等方面的原理 ， 进行软件编程的工作 。 这一块 ， 未来本源会专门成立量子教育的子公司 。
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图|本源团队编纂的国内第一部量子计算与编程教材（来源：本源量子）
在营收上 ， 量子计算的主要业务目前尚不考虑营收 ， 未来三到五年最主要的商业模式将是量子计算原型机的整机销售和配套服务 ， 以及量子计算的相关零件设备销售 。 此外 ， 在和企业的合作中 ， IP共享和授权会逐渐带来营收 。
目前本源量子已经获得了400项专利 ， 2019年底 ， 在全球量子计算发明专利排行榜上跻身12位 。 作为一个三年的初创公司 ， 这一点让本源对自己的技术感到骄傲 。
【中国自主研发超导量子计算机上线，“我们要死死咬住他们”|专访】量子计算机的成熟技术 ， 一定是人类集体智慧的产物 。 本源量子想做的就是 ， 抢占到未来量子计算的核心专利 ， 未来有和国际竞争的实力 。 这样 ， “在整个人类的量子计算上 ， 我们是有中国人的这一笔的 。 ”


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