量子是技术一系列相关技术的未来机遇，不仅涉及量子计算领域，还在传感与测量、通信、模拟、高性能计算等领域拥有广阔的应用前景。并且，这些量子生态系统及其整个供应链之间存在联系。近年来，世界各国高度重视量子技术发展，通过出台政策文件、成立研究机构、支持量子科技研究等方式加大对量子研发的投资，促进量子科技研发和产业发展，试图在未来建立量子生态系统。

　　本期的智能内参，我们推荐光子盒的报告《2021量子技术全景展望》，从各国政策、最新硬件、软件和算法等方面还原量子技术最新进展。如果想收藏本文的报告，可以在智东西（公众号：zhidxcom）回复关键词“nc560”获取。

　　欧洲很早就意识到量子信息处理和通信技术的潜力。除了 2016 年推出的“量子技术旗舰计划”外，还通过调整其他计划（例如其数字和太空计划）的支出，增加其可用资金，为实现未来的“量子互联网”远景奠定基础。2020 年 5 月，欧盟“欧洲量子技术旗舰计划”的官网发布了《战略研究议程（SRA）》报告。

　　10 年内，估计欧盟在整个量子技术旗舰计划中的相关量子支出为 30-40 亿欧元。

　　“旗舰计划”——在拓展阶段，这个计划中的 19 个项目遍及量子计算、通信、模拟、传感和计量以及基础科学。2020 年，这些项目通过了中期审查，同时启动了两个新项目——QLSI 将硅自旋量子比特添加到已经成为目标的超导和离子阱量子比特的行列中；NEASQC 专门针对 NISQ 应用程序，解决许多人认为缺乏软件重点的程序的平衡问题。

　　加拿大在现代量子科学方面有着杰出的贡献。尤其是在 1984 年 Gilles Brassard（蒙特利尔大学）提出了著名的 BB84 量子密码协议。2002 年，加拿大首创的量子计算研究所（IQC）在滑铁卢大学成立。在 2008-2018 年，量子科学和技术投资超过 10 亿加元。

　　2017 年，加拿大国家研究委员会(NRC) 发起了一个名为 Quantum Canada 的计划。对于加拿大来说，总部位于加拿大或与加拿大有紧密联系的知名量子公司的数量众多。例如 D-Wave、Xanadu、1QBit、Quantum Benchmark、evolutionQ、Zapata 和 ISARA。其中，创意破坏实验室(CDL)一直是量子行业初创企业的标杆。

　　到 2020 年，加拿大量子产业通过成立新的产业联盟，来巩固这一地位。2020 年，温哥华的数字技术超级集群也宣布共同投资资金达 1.53 亿加元。

　　美国在量子科学方面的投资历史悠久。2020 年是美国国家量子倡议(NQI) 计划的第二年，并且随着该计划的真正成形，人们也看到了量子科技发展的亮点。NQI 将在 2019-2023 年支出13 亿美元，大量私人资金也已投入其中。

　　在美国国家科学基金会设立了三个新的量子飞跃研究所。这些以学术为主导的研究所将支持不同领域的研究：

　　1、 Q-SEnSE——纠缠科学与工程的量子系统（由科罗拉大学博尔德分校领导）。采用量子传感技术在精密测量中广泛应用；

　　2、 HQAN——混合量子架构和网络（由伊利诺伊大学香槟分校牵头）将开发用于离子阱、中性原子和超导量子比特系统的多节点试验台，以及分布式量子计算软件堆栈。还致力于下一代容错量子比特，同时与芝加哥量子交易所合作密切；

　　3、 PFQC——当前和未来的量子计算（由加州大学伯克利分校领导）。设计大规模量子计算机，为当前和未来的量子计算平台开发有效算法，并验证量子计算机能超越经典计算机。

　　美国能源部拥有一个由 17 个国家实验室组成的独特网络，在美国研究领域具有独特的能力。美国能源部已经建立了五个国家量子信息科学(QIS)研究中心：

　　1、 Q-NEXT——下一代量子科学与工程（阿贡国家实验室）。将专注于长距离量子网络，量子使能的传感以及处理和测试。它将建立两个用于材料和器件制造的国家量子铸造厂。著名的合作伙伴包括英特尔、IBM、微软和 ColdQuanta。

　　2、 C2QA——量子优势协同设计中心（布鲁克海文国家实验室）。旨在克服早期 NISQ 设备的局限性，以实现高能、核、化学和凝聚态物理科学应用中的量子优势。五年目标是在软件优化，基础材料和设备特性以及量子误差校正等各个方面改进 10 倍。著名的合作伙伴包括 IBM。

　　3、 SQMS——超导量子材料和系统中心（费米国家加速器实验室）。通过了解引起退相干的物理过程，专注于创建更好的超导量子比特。旨在利用下一代超导量子比特技术构建量子计算机。

　　4、 QSA——量子系统加速器（劳伦斯·伯克利国家实验室）。旨在共同设计在科学应用中提供认证的量子优势所需的算法、设备和工程解决方案。重点技术包括中性原子、离子阱和超导量子比特。桑迪亚国家实验室是主要合作伙伴。

　　5、 QSC——量子科学中心（橡树岭国家实验室）。发现、设计和演示拓扑量子材料，利用拓扑系统的算法以及用于测量异常微弱信号的新量子系统。微软是五个核心成员之一。其他合作伙伴包括 IBM 和 ColdQuanta。

　　在美国能源部启动量子战略之后，美国国防部根据美国能源部的 17 个国家实验室的初始骨干网络，提出了量子互联网的战略蓝图。

　　中国“五年规划”（尤其是自 2006 年以来，包括量子科学）一直推动着科学和技术领域的发展。中央和省级资金已经投入超 15 亿美元，中国科学技术大学已经成为世界上主要的量子研究中心。迄今为止，中国拥有全球最大的已部署 QKD 网络，并在先进空间量子通信技术方面继续保持世界领先地位。“墨子号”卫星和九章量子处理器是该计划成功的标志。

　　2006-2020 年，中国计划支出的 10 亿美元来自中央，5 亿美元来自地方。据官方媒体报道，到 2022 年，该投资将达到近 150 亿美元（1000 亿元人民币）。目前，正在建立量子信息科学国家实验室（NLQIS）的网络。

　　1、NLQIS 合肥：将成为世界上最大的量子研究机构以及该计划的总部。将重点关注光子、金刚石 NV 色心和硅自旋量子比特技术以及量子通信和量子感测。

　　3、 NLQIS 上海：该分支将专注于超导量子比特和超冷原子以及自由空间量子通信。

　　阿里巴巴、百度、腾讯和华为都在量子技术上进行了量子投资。国盾量子和本源量子是著名的创业公司。“十四五规划”详细介绍了该计划，计划将于 2021 年正式通过。一个关键概念是“双循环”，包括减少对外国高科技的依赖，同时增加对外国投资的开放度。同时，创新也是一个关键主题。

　　谷歌：今年硬件行业的首个重大新闻是 John Martinis 离开谷歌，原因是与其领导层 Hartmut Neven的关系紧张。在谷歌的量子夏季研讨会上，Neven 再次强调了谷歌计划的连续性，并概述了他们计划在 2029 年前建立一个拥有 100 万个物理超导量子比特的“小型”FTQC 的里程碑。

　　即使在离任时，Martinis 也一直在强调谷歌在程序和硬件方面的领先优势。然而，还是会有挑战。谷歌首选的可调谐量子比特和快速逻辑门提供了极大的灵活性和性能，但是 Sycamore53Q 设备的校准显然是一个挑战。

　　有了额外的控制，就需要在芯片上和芯片外路由额外的控制线。缩放比例会自动增加布线的挑战和元件数量与总体故障率之间的关系。值得注意的是，谷歌在 2020 年报告的大部分工作都使用了 Sycamore 的 23Q 配置，因为自动校准最初无法在较大的设置中提供可接受的 2Q 门性能。谷歌将材料研究作为提高量子比特相干时间的一种方法。尽管前景很好，但这需要科学的进步，而不仅仅是工程上的进步。

　　谷歌路线Q（逻辑量子比特原型）、103Q（一个逻辑量子比特）、104Q（可平铺逻辑模块）、105Q（工程扩大）、106Q（纠错量子计算机）。通过表面代码协议进行错误纠正。

　　IBM：IBM 很早就开始为其路线图打下基础。IBM 是推动教育更广泛的社区的先行者，重要的不仅是量子比特数量，还有量子比特连接、门集和可实现的电路深度（一个与门保真度紧密相关的指标）。基于这些属性，IBM 引入衡量量子计算机性能的指标——量子体积（QV）。

　　自 2017 年以来，IBM 已经交付了 28 款性能在稳步提高的系列设备。每年 QV 翻一番的既定目标，他们在过去一年中成功做到了两次。他们的 27Q 处理器达到了 QV 128 的水平，我们可以期待他们最近发布的 65Q 处理器会在适当的时候超越。到 2023 年，IBM 的目标是生产代号为 Condor 的 1121Q 处理器，将其容纳在一个新的稀释“超级冰箱”中。Goldeneye 冰箱目前处于原型阶段，旨在容纳多个芯片。

　　IBM 路线Q（Osprey）、2023 年 1121Q（Condor），从而形成 100 万量子比特的大规模系统。通过颜色代码协议进行纠错。

　　IBM 显然专注于大规模的 FTQC。Condor 最初的设计采用了与最近其他芯片相同的六边形的布局。这种低连通性设计是为了使具有固定频率量子比特设计的芯片更易于制造，同时旨在使用低连通性颜色代码而非表面代码来进行纠错。以确保他们的路线 年时比其他公司更清晰。此外，IBM 的超级冰箱最终能够堆叠多个芯片，从而提供“数百万个”内部连接的量子比特。

　　在评估 IBM 能否实现目标时，很难不被它的过往记录所打动。IBM 还将大幅减少 2Q 门错误。尽管他们最近几代的处理器在该关键参数上均表现出稳定的改进，但是他们的计划现在似乎承认需要对他们的 2Q 门设计进行更重大的修改。

　　在保留固定频率量子比特以利用其允许的长相干时间的同时，IBM 一直在尝试在每个门使用额外的可调谐振耦合器和旁路电容耦合器。这保证了 2Q 门的速度更快(误差也更低)，但是由于相比与其先前技术设计发生重大变化，到目前为止，只有在简单的 2Q 实验设备中才能实现。

　　为了应对日益增长的布线挑战，IBM 开发了基于三层超导布线的下一代芯片布局。看到这些技术如何顺利地结合在一起，将是 IBM 路线图的关键测试。

　　在 IQT 欧洲峰会上，Lieven Vandersypen（QuTech 科学总监）指出，尽管很多人都希望更快地发展，但量子体积逐年翻倍仍然是一个挑战。我们需要回想一下，仅仅增加量子比特是做不到这一点的。同步操作中的 2Q 门保真度是目前的限制因素。Jay Gambetta（IBM）说：“我看到了未来的挑战，但没有障碍。”

　　离子阱在 2020 年的发展非常顺利，霍尼韦尔已经成为第一个用其 6Q H0 和 10Q H1 处理器达到 QV 64 和 QV 128 的厂商。有些人可能想，10Q 处理器怎么能声称自己和 IBM 的 27Q 处理器一样强大呢？但是，这恰恰凸显了离子阱研究者长期以来所阐述的两个优势：与超导量子比特方法相比，它有优越的连接性和更高的门保真度。这两个优势可以保证更高的 QV。霍尼韦尔处理器也是首款实现中间电路测量的处理器，进一步提高了灵活性。

　　霍尼韦尔路线图（不同的量子比特布局）——2020-2030 年，H1（线（大规模平铺）。

　　IonQ 宣布了一款 32Q 设备，他们希望获得比以前高得多的 QV，尽管他们现在更喜欢谈论一种新的衡量指标——算法量子比特（AQ）。算法量子位比特（AQ）——IonQ 定义为可用于计算的有效量子比特的数量（注意：可用逻辑门深度仍有限）。在没有纠错编码的情况下，AQ = log 2（QV）。

　　离子阱系统的一个缺点是，与超导量子比特相比，它们提供的门速度要慢得多（通常慢 100到 1000 倍）。他们希望通过更长的量子比特寿命和更高的保真度来弥补这一点，从而减少纠错成本。

　　IonQ 相信，结合高保真的物理量子比特，这将足以比其他方法更快地实现量子优势。对于离子阱系统而言，真正的长期挑战是再次扩大规模，尤其是在它们依赖精细调谐的激光系统来驱动其高保真量子比特门的情况下。就像超导量子比特方法不同一样，离子阱也不尽相同。

　　比如，奥地利公司 AQT，他们没有使用霍尼韦尔和 IonQ 使用的在超精细跃迁上定义的量子比特，而是使用在光学跃迁上定义的量子比特。虽然寿命较短（保真度稍低），但这种量子比特的工作波长是集成光子组件易于制造的波长，因此有望实现更容易的扩展。2020 年，这种集成设备在实验室中以这些波长进行了演示。这有望为更轻松地扩展该技术开辟道路。AQT 与欧洲量子技术（QT）旗舰计划、AQTION 合作，首次构建完整的“机架系统”。

　　其他离子阱初创公司的目光不再局限于激光驱动的门。Universal Quantum、NextGenQ 和 QT旗舰计划的 MicroQC 正在寻求将远场微波门带出实验室，并应用到商业设备。投资者可能会特别注意，与激光驱动门的许多关键性能记录密切相关的 Chris Balance 和 Thomas Harty，已选择以自己的初创公司作为基础，建立近场微波门，如 Oxford Ionics。

　　离子阱架构通常使用模块之间的光子互连进行扩展。最近已经演示了更快的互连，但是似乎仍然是一个性能瓶颈。另一方面，Universal Quantum 已经证明他们的离子穿梭方法原则上可以提供类似于全连接的 QV。

　　中性原子量子比特在 2020 年继续突飞猛进的发展。它们与离子阱有许多相同的特性，它们的优点是中性原子可以被包裹得更紧密。这意味着可以更快地扩展到 1000Q 模块。该技术又叫作冷原子，因为它使用激光冷却和高度真空来达到毫开（mK）的温度，远低于低温冷却的范围。

　　ColdQuanta 是采用这种方法的知名公司，已经推出了 QuantumCore 作为一个基本单元，以瞄准许多量子领域的机会。它也是云上的量子物质系统 Albert 的基础。ColdQuanta 已经被DARPA（美国国防高级研究计划局）选中，作为 ONISQ 计划的一部分，参与 1000Q 处理器的开发工作，该奖项的价值高达 740 万美元。

　　2020 年，基于量子点的硅量子比特在实现其长期承诺的优势之一方面取得了重大进展。QuTech 和新南威尔士大学（UNSW）在 1K 的温度下用金属氧化物半导体（MOS）量子点演示了量子比特操作。这有望成为一个操作和扩大设备规模明显更容易的机制，尽管在这些更高的温度下，相干时间和保真度是否具有竞争力仍有待观察。

　　澳大利亚初创公司 Silicon Quantum Computing 一直是硅量子比特的早期推动者。2020 年，它宣布了其路线图的重点，放弃了 MOS 量子点，并加码了磷原子量子比特。这些设备使用超尖端制造技术，提供了超越传统 CMOS 技术的原子精度方法。

　　在描述 SQC 的制造技术时，Michelle Simmons（SQC 的创始人）指出不仅能够以原子精度设计量子比特，而且同样的技术可以在同一器件衬底内创建稳定、简单和原始的控制线路。今年，他们报道了硅量子比特实现迄今为止最低的噪声。从谷歌离开后，John Martinis 现在已加入 SQC，将开发具有超快速门和可扩展布线 年，加拿大初创公司 Photonic Inc 发表了早期的研究，承诺给硅量子比特“军械库”增加一个重要的新工具。这有望改善基于硅中 T-centre 缺陷的光子的界面。

　　中国的九章实验能够证明这一计算比迄今为止在任何其他平台上实现的计算都要复杂。九章通过实现一种被称为高斯玻色取样的算法来实现这一点，成功构建了 76 个光子 100 个模式的高斯玻色采样量子计算原型机。在 200 秒的时间里产生的输出样本，声称世界上最强大的超级计算机 Fugaku 需要 6 亿年才能实现。它的复杂程度大大超过了谷歌 Sycamore 最初的量子优势演示。

　　九章并非凭空而来。至少从 2006 年起，中国就一直在增加对量子技术的投资。潘建伟团队的专业知识是众所周知的，在 2019 年，他们首次实现 20 个光子 60 个模式干涉线路的玻色取样量子计算。最新的实验是一项令人瞩目的科学成就，并且是再次证明这个团队的科学与工程技术的杰作。

　　九章的意义不必过分解读。该设备当前的形式是不可编程的，它实现的是一种静态算法，而不是通用的量子计算方法。也许更重要的是，它是通过“传统”光学平台安装来实现的。所有的活性组件仍然是离散的。为了实现稳定的配置，需要进行许多手动调整。该方法在科学上令人兴奋，但对扩大规模提出了严峻的挑战。

　　量子霸权——无论计算难度的争论最终结果如何，九章都会引起轩然。要注意这项技术能否可编程和可扩展。只有这样才能使它真正具有颠覆性。

　　QV——IonQ 对其新 32Q 量子计算机预期很高。实测性能线 万 QV 吗？(用IonQ 新术语来说就是 22AQ)？

　　QV/s——量子体积可以用来衡量许多性能指标，但它没有办法衡量不同量子比特平台之间的原始门速度差异。预计超导量子比特社区将采取适当的措施进行反击，使他们能够展示自己的快速门。

　　量子比特数量——IBM 是否会第一个将 100Q+处理器与 127Q Eagle 一起放到云端？或者Rigetti 会用 4x32Q 多芯片 Aspen 模块抢占、先机吗？我们将从谷歌的“100Q”设备中看到什么？注意同步 2Q 门保真度的趋势。

　　逻辑量子比特——关注主要玩家的纠错演示，这表明他们正在迈向一个新的重要里程碑——操作逻辑量子比特。

　　中国——本源量子能否在云产品中增加 60 量子比特的悟源 2.0 设备？

　　欧洲——QT 旗舰项目 OpenSuperQ 预计将交付其第一台设备。距离 100Q 还有多远，对应的QV 是多少？AQTION 将交付 50Q+设备；注意它的基于机架的灵活配置。

　　英国——Rigetti 正在英国建造一台基于超导量子比特的机器，容纳于牛津仪器公司最新的Proteox 系列稀释冰箱之中。关注这台量子计算机可能公布的细节。

　　超导技术——观察初创公司的发展情况以及这种技术的新特点，如 SeeQC 和 OQC。特别注意 QCI 计划的细节。这是一支强大的队伍，但仍在暗中运作。他们选择支持的内容将成为他们如何看待未来扩展挑战的指南。

　　量子退火——注意未来 D-Wave 硬件计划的细节。Qilimanjaro 提出的“相干”量子退火器有什么细节。

　　量子点——自旋量子比特原型通常基于硅衬底上的金属氧化物半导体或硅锗量子点。在过去的两年里，硅衬底上的锗量子比特已经取得了惊人的进展，包括由 QuTech 演示的 4Q 处理器。观察哪种变体将成为领先的量子点量子比特平台。

　　光子平台——已经开发了这种技术的多种变体，每种都有不同的优势和劣势。绝缘体上硅(SOI)是最成熟的技术，并得到了 PsiQ 的支持。氮化硅(Si3N4)提供了一个强大的现有组件生态系统，并受到 Xanadu 和 QuiX 的青睐。这项技术的其他变化正在出现。注意这些技术中哪一项将在量子应用中脱颖而出。Duality 会选择哪一个作为它的起点？

　　拓扑量子比特——2020 年经历了一次重大的挫折，对之前 TU Delft 关于马约拉纳准粒子的结果提出了质疑。继续关注相关争论。

　　英国国家量子计算中心(NQCC)——关注 2021 年初多个技术领域的资助计划。

　　IBM 继续主导着量子云平台的研发。这将是未来量子计算发展的关键，它可以处理更加复杂的运算，而且在竞争日益激烈的云计算服务市场上，如果推出量子级别的计算服务会占据绝对的优势。从长远来看，支持开发人员是传统软件行业的任务，但我们需要牢记，量子计算的底层技术与软件行业的本质是不同的，我们对待研发应该有彻底的革命精神。

　　在数字革命中，软件被认为是至关重要的商业竞争领域，许多人期望在新的量子革命中同样如此。各种各样的参与者正在研究不同的策略。如今，早期的量子社区和生态系统已经初步形成。

　　IBM Q：IBM 宣布实现其量子计算研发版图中的全新里程碑，过去四年中,IBM Cloud 上部署了 28 个量子计算系统，其中 8 个系统的量子体积达到 32。IBM Q Network 拥有 115 家客户、政府、初创企业、合作伙伴及高校成员。IBM Quantum Experience 注册用户数超过 25 万，用户定期通过 IBM Cloud 在 IBM 量子系统运行电路超过 10 亿。研究人员利用 IBM 量子系统已发表250 多篇学术论文。IBM 用于商业的量子计算机服务 IBM Q 取得了阶段性的成功。

　　当其他竞争者开始建立自己的量子社区时，IBM 根据自身在早期阶段搭建量子社区的经验出版书籍。他们指出在不断发展的供应商生态系统中，可以提供与 Qiskit 兼容的库和工具，而不只是 IBM 硬件。

　　量子计算先驱 Rigetti Computing 推出了 Rigetti 量子云服务(QCS)——这是一个利用 Rigetti 的混合量子/经典方法开发和运行量子算法的完整平台。量子优势是使用量子计算技术解决重要或有价值的业务问题。最近，越来越多实力雄厚的量子公司开始投入量子云服务平台的研发当中。亚马逊 AWS 发布量子计算服务 Braket，此外，AWS 还将启动“AWS 量子计算中心”和“亚马逊量子解决方案实验室”，推动更多量子计算的合作。

　　对于量子开发来说，高性能模拟是关键一环。随着要模拟的量子比特数量增加，量子模拟器的开发迫在眉睫。IBM Quantum 支持一系列离线和在线模拟器。Google 的高性能开源量子电路模拟器 Qsim 已证明能在 111 秒内在一个谷歌云节点中以 14 栅极深度模拟一个 32 量子比特量子电路。像Amazon Braket 和 Azure Quantum 这样的参与者非常重视他们灵活配置传统云硬件以满足用户需求的能力。Amazon Braket 提供完全托管的高性能张量网络模拟器 (TN1)，这种基于张量网络的电路模拟器可以支持高达 50 个量子比特的量子计算模拟。

　　Atos 是数字化转型的全球领导者，同时也是第一个成功模拟量子噪声的公司。其开发的量子模拟器 Atos 量子机器学习机（Atos QLM）被称为世界上性能最好的商用量子模拟器，该模拟器将高功率、超紧凑的机器与通用编程语言相结合，使研究人员和工程师能够开发和试验量子软件。Atos 公司已在包括奥地利、丹麦、法国、德国、荷兰和美国在内的众多国家安装了量子学习机，量子模拟器能够模拟多达 40 个量子比特。

　　中国云产品目前强调研发量子计算模拟器。华为的 HiQ 2.0（出于监管原因仅在亚洲使用）最多可模拟 42 量子比特 。阿里巴巴的 AC-QDP 声称即使在 50 量子比特时也可用于某些应用。本源量子最近通过访问其 6 比特量子处理器之一（计划扩展到 24 比特，正在进行中）推出了基于真实量子计算机的云。

　　与传统的编译器相比，优化量子编译器是量子研发阶段的一大挑战。量子计算设备存在物理量子比特之间的有限连接，使得只能在有限的量子比特对上应用双门。现实世界中的量子设备是存在噪音的，但是可以研发一种用于表征大型量子计算机噪声的算法以解决这一问题。从技术上讲，我们实际上经常在谈论转码操作，因此互操作性是一个有用的功能。

　　编译器市场中出现了几个富有前景的方向，都是建立在深厚的专业知识基础上，这些专业知识在许多情况下是互补而不是竞争。随着在早期在量子硬件上实施纠错代码的竞争日渐激烈，编译器创新又将迎来新的浪潮。

　　量子软件行业的前景令人印象深刻，但是在量子计算机硬件高速增长的今天，如果没有操作系统，量子计算机的实用性将会大打折扣。

　　Riverlane 的 Deltaflow.OS 是一个新的全栈量子操作系统。由总部位于剑桥的量子计算软件开发商 Riverlane 牵头的财团从英国政府获得 760 万英镑（约合 6900 万 RMB）的拨款，用于部署高度创新的量子操作系统 Deltaflow.OS。

　　与其他旨在吸引早期用户的软件平台形成鲜明对比的是，Deltaflow.OS 解决了一个非常重要的问题——实现硬件和软件的交互，并充分利用量子计算性能。为此，它提供了加速开发、低延迟以及在应用程序和控制层之间进行灵活交互的潜力。

　　Deltaflow.OS：量子处理器通常由常规主机处理器驱动。在这两者之间，设想一个由全局和本地控制节点组成的网络。Deltaflow.OS 简化了将自定义代码获取到由 FPGA 实现的控制节点上的任务，强调了简化的指令集实现，这些实现更易于调试。这种方法有望缩短研发周期。它还使用分布式而不是分层的网络节点概念，并公开了整个量子计算堆栈的不同元素，这些功能有望最大程度地减少运行时的延迟。

　　Deltaflow.OS 现在已经发布了第一个版本，该版本与 ARTIQ（一种流行的离子阱控制系统）集成为“Deltaflow-on-ARTIQ”。这是该公司开发支持量子计算的技术的最新里程碑，标志着 Riverlane 朝着构建高性能、可移植于所有量子比特技术、可扩展到数百万量子比特的量子操作系统的目标迈出了重要一步。

　　真正的量子应用软件的出现还为时过早，但是初创企业已经在为这个未来市场定位。关键一点在于平衡量子算法的专业知识与深入的行业洞察力，与传统应用软件领域相比，后者可能甚至更为重要，建立可以与行业保持互动并繁荣发展的商业模式是一个挑战。

　　算法专家正在围绕客户进行试点合作，建立针对特定行业的工具和库。例如量子化学中的1QBit QEMIST、CQC 的 EUMEN 和 HQS 的 QAD Cloud 。

　　其他公司则强调与基于传统 AI 和数据科学技术的协同作用。例如 Multiverse 中的 QDL 和FS 中；药物设计中的 ProteinQure。同样，Qu＆Co 强调了与 Schrödinger 的战略合作关系，Schrödinger 是当今使用的常规量子化学软件的领导者。

　　还有的公司则利用量子退火和量子启发算法来获取利益。例如 1QCloud 中 POLARISqb 和1QBit。

　　剩下的则在强调其算法研发工作中的学术实力。这有助于确保政府资金用于尖端创新。例如Phasecraft 和 BEIT。

　　尽管目前已经取得了进步，但要在现在的量子设备上证明量子算法的优势仍为时过早。未来的大型量子计算机前景可观，但支出较大。即使拥有一百万个量子设备，若使用当前的量子纠错方案，对于量子计算机的使用效率而言也只是事倍功半。

　　量子计算机能够非常轻松地解决世界上最强大的经典计算机需要漫长时间才能解决的复杂计算问题。早期的理论工作通常集中在容错量子计算机项目的研究上。在某些情况下，例如使用 Shor 量子算法（密码分析），Harrow Hasidim＆Lloyd（线性代数）和相位估计（量子化学），可以指数化提升运行速度。

　　但是，这种理想化的提速只是设想。近年来，人们的研究集中在量子启发算法如何用于 NISQ设备上（例如 VQE、QAOA、QNN 和量子退火），而关于如何实现加速的理论基础并未得到官方的确立。

　　Google 的 Sycamore 量子芯片在 2019 年底大获成功，大大提升了量子计算性能。谷歌将“春季量子研讨会”作为其量子计算服务的亮点，量子研究成果令人印象深刻。Google 对Sycamore的研究集中在如何缩短量子计算的时长上，使其具有更高的计算性能。

　　VQE（变分量子特征值求解算法）用于模拟化学反应过程——分子级电子能量的 HartreeFock 计算上。尽管所执行的计算也可以在经典计算机上运行，但该实验构建了许多用于量子化学模拟的关键构建模块，为实现针对化学问题的量子计算铺平了道路。

　　化学公式（Trotterisation）用于模拟 8 位 1D Fermi-Hubbard 模型在材料科学中很受欢迎。令人惊讶的是，Google 能够成功实现量子算法所需的量子电路深度接近 500，比当前设备所期望的深度还要深得多。

　　在多次化学量子模拟的情况下，Google 展示了基于 N 表示性的错误缓解决策，极大地改善了实验的有效保真度。

　　从金融服务到物流再到制造业，优化算法是应用于实际案例的重要前提。早期的优化算法有QUBO 和 QAOA 以及在传统硬件上运行的量子启发算法。BBVA 已完成了一系列针对金融领域应用的前期项目，其中包括初创公司 MultiverseComputing 和 Zapata 。BBVA 与 Multiverse 的合作是动态投资组合优化的一个经典案例，该投资组合现在已用于各种早期量子硬件的评估中，包括对 NISQ、量子退火解决方案和量子启发算法的测试。BBVA 的结果表明，量子退火解决方案和量子启发算法可以很好地解决投资组合问题。

　　在欧洲，汽车行业特别活跃，大众、宝马和零部件供应商博世等公司讨论了他们去年的经历。优化算法再次被视为物流和制造运营中的关键机遇。‘

　　量子计算机将对商业和社会产生许多积极影响，但现在并不为世人所了解。当量子计算机升级到一定程度时，它将能够打破当前网络安全所依赖的公钥加密系统。更糟糕的是，量子技术能解密当前被拦截和存储的各种数据。

　　目前，学术研究正在迅速跟进，以填补技术发展带来的新漏洞。包括基于数学原理的后量子密码（PQC），以及基于物理学原理的量子密码方法，尤其是量子随机数生成器（QRNG）和量子密钥分发（QKD）。

　　但是，要了解这一迅速发展的行业，我们还必须研究一种更为重要的未来技术形态——量子互联网。

　　如今，多家知名量子硬件公司都制定了十年内生产出拥有一百万量子比特处理器的未来路线图。严格来说，此类设备可能仍然不足以打破我们目前的互联网标准（在 8 小时内达到 2000万量子比特的估算）。而且，这些计划不可能一帆风顺。

　　2035 年及以后我们仍有极大可能受到量子互联网安全的威胁。但是，不断更新的量子纠错技术仍有潜力解决这一威胁。量子技术可能像曼哈顿计划造出那样改变世界格局。

　　自 2006 年以来，科学家一直在开发能够抵抗量子计算机对现有密码算法攻击的新一代密码算法。自 2016 年以来，该方法已通过 NIST 的评估，新的密码算法基于量子数字签名（QDS）和密钥封装机制（KEM）。

　　通常我们需要通过链路控制协议进行初始身份验证，交换加密密钥，然后再进行消息加密。今天，我们可能会使用 RSA 2048 + ECDH 256 + AES 128 构建公钥密码，在量子互联网时代，我们需要升级到 PQC DS + PQC KEM + AES 256 加密算法。

　　NIST PQC 评估——第一轮共有 69 种候选算法同时满足最低验收标准和提交要求，其中 21种遭到破坏或受到严重攻击。NIST 选择了 26 种算法进入第二轮进行更多分析，其中 8 种遭受了攻击。到 2021 年，第三轮将完成对 7 个决赛选手的评估。标准草案预计在 2022 年发布以征询公众意见，最终草案将于 2024 年发布。

　　现在 NIST 的决赛入围者已经出现，我们可以更清楚地了解中期 PQC 领域中可用的工具。NIST 评估过程进展顺利，并正在计划中。令人欣慰的是，尽管早有忧虑，但我们认为 PQC能抵抗来自量子计算机的攻击。

　　随机数是几乎所有密码系统的基本组成部分。QRNG 是一款超小型量子随机数生成器芯片原型。ORNG 已经被用于一些新兴的科技产业商品中。IDQ 及其战略合作伙伴 SK 电信在 2020 年通过在三星手机上搭载小型 QRNG 芯片而引人注目。

　　IDQ 还签署了越南智能手机制造商 VinSmart，并暗示其他手机制造商将很快效仿。国家计划大力支持这些技术研发。IDQ 和 Quside 受益于量子技术旗舰项目的帮助，致力于研究如何使芯片更加便携，同时，KETS 也从英国 NQTP 项目中受益。

　　量子技术还可以用于在两方之间安全地共享加密密钥。QKD 应用到量子力学的基本特性(如量子不可克隆性、量子不确定性等)来确保任何企图窃取传送中的密钥都会被合法用户所发现，这是 QKD 比传统密钥分发所具有的独特优势。

　　QKD 的优缺点——量子密钥分发的安全性基于量子力学的基本原理，而传统密码学是基于某些数学算法的计算复杂度。传统密码学无法察觉窃听，也就无法保证密钥的安全性。QKD 只能在传输时受到攻击，因此可以用来提供独特的持久安全保证。

　　它的主要缺点是需要额外的硬件以及成本。在早期不成熟的量子设备中，密钥速率不高，而且范围必须限制在 70-90km，才能使用受信任的节点来进行中继协议。

　　现在，越来越多的公司以盈利的模式提供 QKD 系统。国盾量子为迄今为止全球最大的运营网络提供硬件服务。目前正在扩展 2000 公里京沪干线 公里的延长线。已经完成了合肥和武汉之间 700 公里的横向干线 公里的拟建工程。

　　在欧洲，EuroQCI 计划包括 25 个欧盟国家和欧盟委员会、欧空局，其目标是建立泛欧安全的量子通信基础设施。OpenQKD 已在欧洲建立了 14 个测试中心。这些不仅包括电信骨干网和云数据中心等核心领域，还包括智能电网，电子医疗和电子政务等应用领域。

　　在过去的两年中，Quantum Xchange 推出了产品 Phio QK（多点 QKD）和 Phio TX（一种提供带外和 PQC 密钥的嵌入式解决方案），以用于服务纽约金融、电信和政府部门。

　　实现真正的量子互联网仍有很长的路要走。但是，与当前互联网的出现类似，一开始的标准和架构将会对未来产生长远的影响。现在了解量子互联网可能的应用领域可能有助于我们做出更好的决策。

　　盲量子计算——一种远程的量子计算模式，这有望简化从客户端发送所需的量子态。在量子时代，“盲”意味着量子服务商无法获得计算任务的全部信息，从而保证了计算的安全性。

　　手持式设备——英国的 Quantum Comms Hub 一直在致力于开发了便携式 QKD 设备。目的是通过创建用于 PIN 保护和身份验证的手持式消费者设备来增强现有应用程序的安全性，例如与 ATM 的交互。这是一项使量子互联网进入未来智能设备的技术，如非接触式支付、访问控制和数字签名。

　　通用的基础技术正在开发越来越广泛的应用，以用于量子技术的各个领域。新产品在陆续上市，并且产品将层出不穷。创新型领导者正在为量子领域的研发者树立榜样，证明野心和收获是成正比的。量子的长期潜力巨大。

　　鉴于潜在的量子应用领域广阔，量子技术不仅涉及计算和网络，还在计时、传感和成像方面发挥着重要功能。研发的挑战通常是将技术带出实验室，并使它们可实际运用于现实生活中。

　　OPMs（光泵磁力仪）：在用于非侵入性研究人脑活动的 MEG 扫描仪中，SQUID 技术得到了广泛的应用。基于 OPMMEG 系统的 OPMs 使传感器不再笨重，可适用于所有群体。

　　经过四年的发展，初创公司 Cerca 已将 OPM-MEG 扫描仪用于临床评估，以便发现更多的临床诊断标志物和新的治疗机会。

　　一些早期的量子初创公司已经研发 OPM 技术很多年。Cerca 面临的主要挑战包是如何保证头盔的“私人定制”性，使被测试者戴上该头盔后，依然可以自由地进行头部活动，同时保证收集到的数据的准确性。解决此类问题需要大量的技术人才和多样化的技能。国家量子技术计划不仅会为研发资金提供帮助，还会建立合适的网络。量子技术投资者需要选择合适的合作伙伴，并制定合理的研发计划。

　　金刚石 NV 色心可以在环境温度下操作，虽然灵敏度不高，但是却可以实现小型化，并且其毒性质使其特别适合现场生物测量。Qnami 受益于量子技术旗舰项目 ASTERIQS 的参与。该项目的合作伙伴还包括泰雷兹集团、博世、NVision 和比利时微电子研究中心，他们各自在金刚石技术上寻求不同的应用。这项技术有望带来许多令人惊讶的用途。

　　HP-MRI 是一种先进的核磁共振诊断技术，可以追踪注入人体的糖分并显示糖分变成什么。例如，在报告胸痛的患者中区分有生命/无生命的心脏组织时，这很有用。但是，由于生产该方法消耗的超极化分子缓慢且昂贵，因此该技术未被广泛采用。使用金刚石 NV 色心有望实现更快、成本效益更高且可部署的解决方案。

　　量子技术旗舰项目 MetaboliQs 正在寻求开发基于 NV 金刚石的 HP-MRI 技术。他们最近从概念验证转变为性能提高了 1000 倍的原型。

　　政府计划将在加速该技术适应各种应用方面发挥重要作用。另外对于分布式量子计算和量子互联网技术中的金刚石 NV 色心，投资者也不应感到惊讶。

　　智东西认为， 量子技术或许是二十一世纪人类技术最重要的突破之一，在近些年得到了快速的发展。但是，目前的量子技术很多还处于非常初级的阶段，对于新技术我们也需要保持一颗理性的态度去看待，不应过分地解读与炒作。

　　原标题：《2021量子技术全景报告：中国投资超千亿，百万量子比特提上日程【附下载】 智东西内参》