向治霖
光量子干涉實物圖:左下方為輸入光學部分,右下方為鎖相光路
佛家說理,講求精微,“五蘊”依次是色、受、想、行、識,一個比一個精微。
科技的發(fā)展也是如此。下一步科技發(fā)展,繞不過量子了。在開發(fā)量子潛能的領域,中國與美國各有千秋。
分類來看,在量子通信領域,中國獨步全球。2016年,“墨子號”量子科技實驗衛(wèi)星發(fā)射。2017年,量子通信“京滬干線”建成。發(fā)展至今,中國已推出實用化產品(量子加密通訊手機),主導了多個國際標準的制定。
但在量子計算領域,中國似乎仍在追趕。
在美國,科技巨頭IBM、谷歌、亞馬遜等,早就有量子計算云服務投入商用。谷歌更是在2019年宣稱實現了“量子霸權”—其研制的超導比特量子計算原型機“懸鈴木”,在特定算法上顯示出對經典計算機的碾壓優(yōu)勢。
反觀中國,在量子計算的實用化上,直到2020年才邁出第一步。
該年9月12日,中國初創(chuàng)科技公司“本源量子”,上線了中國首個量子計算云平臺。其量子計算機名為“悟源”,核心硬件是6-Qubit夸父芯片。
接著在10月,全球量子計算技術發(fā)明專利的“百強”中,“本源量子”進入前十。這是中國的首次,它同時也是中國在前20中的獨苗。進步是明顯的,但差距也是明顯的。
然而想不到,這一次的“超越”,來得這么快。
2020年12月4日,中國的一項科研成果發(fā)表在《科學》雜志,它被譽為量子計算優(yōu)越性的“里程碑”—潘建偉、陸朝陽等組成的研究團隊,構建了76個光子100個模式的量子計算原型機“九章”,實現了具有實用前景的“高斯玻色取樣”任務的快速求解。
細節(jié)暫且不表,需要知道的是,在解決同一個算法任務時,“九章”和目前最強的超級計算機相比,速度要快了100萬億倍。這意味著,“九章”一分鐘完成的任務,超級計算機需要一億年。
即使和谷歌的“懸鈴木”相比,以超級計算機為類比的中介,“九章”也快了近100億倍。
光量子計算原型機“九章”亮相后,超導量子計算機的出臺,大概也就不遠了。由于其通用性,超導量子計算機正在開發(fā)應用。2020年8月,谷歌宣布了又一個重大進展—首次實現使用量子計算機對化學反應進行模擬。
IBM Q SystemOne量子計算機
光量子計算不依賴樣本容量,這是它優(yōu)于超導量子計算之處。
用計算機模擬微觀世界,以研究其中的力學性質,這是量子計算機在最早設想時的目的之一。超導量子計算機顯示出廣闊的潛在應用,因而最受到科研重視。本源量子的“悟源”,同樣是超導量子計算機,它擁有6個可利用的量子比特。
縱向對比,“悟源”可操縱的量子比特數,是IBM在2015年時的水平。但是,其對量子比特的操縱精確度,大大優(yōu)于當時??刹倏v的量子比特數,和操縱精確度,是該領域最重要的兩個指標。
此次亮相的“九章”,走了一條大不相同的路。它進行的“高斯波色采樣”實驗,是另一個驗證量子優(yōu)越性的方案。
通過這個方案,研究團隊實現了對76個光子在“計算”后的探測,狀態(tài)空間超過了“懸鈴木”,達到10的30次方。要知道,目前全世界的存儲容量,也只是10的22次方。另外,光量子計算不依賴樣本容量,這是它優(yōu)于超導量子計算之處。光量子計算的成功,預示著無限可能。
“摩爾定律”或將失效,下一代算力的增長點,必須往微觀世界里進一步找。
不過,它在目前還沒有實用價值。光量子計算走向“通用”,還需要加入新的設計。有觀點認為,它更可能有助于量子通訊領域的建設。當然,前沿科技最終的應用,常常是在意料之外。
量子計算雖然在起步階段,但不至于“可望不可及”。量子計算的發(fā)展,其實比想象中快。量子科技從“冷”到“熱”,最多也不過5年時間。
IBM等在2015年推出量子計算云服務時,知者寥寥。中國的量子通信網絡,也遭遇過同樣情形。雖然有“墨子號”“京滬干線”,企業(yè)也早在2017年推出量子通信手機,但市場畢竟是小眾的。
然而,近兩年來,量子科技領域成了香餑餑。從近年的動向看,美國推出了“量子網絡戰(zhàn)略構想”,中國高層組織集體學習量子科技,德國推出量子科技的實用化扶持計劃……量子科技,突然成為熱門競技場。這是為什么?
量子力學雖然艱深,但它不是新事物了。早在1900年,因研究“黑體輻射”,量子理論隨之萌芽。到20世紀上半葉,經由薛定諤、海森堡、愛因斯坦、波爾等一眾大佬,量子力學的基礎框架已被打好。
新一代人工智能系統(tǒng)AlphaFold能夠預測蛋白質結構
遺憾的是,從那之后,量子力學的理論研究不再有重大進展。在對理論的修修補補上,科學界也莫衷一是。例如針對量子最奇妙的特性之一,由觀測導致的所謂“波函數坍塌”現象,究竟采用哥本哈根詮釋,還是多世界詮釋,抑或是其他詮釋,至今沒有定論。
但在爭論的同時,量子力學的實際應用,早就在世上得到推廣了。理論上仍未完全確立,但實際應用已經碩果累累,這是獨屬于量子力學的景觀。
最重要的應用,有激光、通信和半導體行業(yè)。其中,由半導體行業(yè)發(fā)展而來的互聯(lián)網行業(yè),現在已經是霸主般的存在,深刻地改變了人類社會。
而這一場改變,或由于此前被互聯(lián)網“喧賓奪主”的緣故,現在方到算力和存儲都爆發(fā)式增長的時代。而“摩爾定律”因芯片制程接近物理極限即將失效,真正的主角量子才越來越引起大家重視。
近些年有觀點認為,應該把過去50年的技術改變歸功于“量子革命”。我們對量子力學的應用,在過去是“知其然,不知其所以然”,量子力學的重要性,也因此被有意無意地忽略。
但是現在,“摩爾定律”或將失效,下一代算力的增長點,必須往微觀世界里進一步找。這意味著,對量子的研究,不得不“知其所以然”。
因此,下一場科技變革,就被稱為“新量子革命”。
每一次科技革命,都會極大地改變生活方式。今天,“新量子革命”又會改變什么?
按照量子計算領域展望的未來,在今天看似龐大的互聯(lián)網和海量數據,恐怕還處在初級狀態(tài)。存儲市場就是一例。目前全球生產的數據存儲元件,遠遠跟不上數據爆發(fā)帶來的需求。業(yè)內普遍預計,到了明年,存儲廠商的供應,會缺貨到一個可怖的狀態(tài)。而這,還只是一個開始。
近年崛起的三大藍?!?G、物聯(lián)網和人工智能,無不在要求更多的數據、更大的存儲。要知道,它們的發(fā)展也才剛剛起步。
很顯然,數據與算力是捆綁一體的,要處理更多的數據,自然要求更強的算力。但如前文所述,芯片的工藝已經逼近了物理極限。
這還沒完。物聯(lián)網的建設,需要更小、更精確的傳感器芯片。人工智能的發(fā)展,離不開新的算法設計……僅僅是滿足“三大藍?!钡男枨螅孔佑嬎憔捅患挠枇俗銐蚨嗟钠谕?。
2019年10月23日,谷歌CEO桑達爾·皮查伊在美國加州圣芭芭拉實驗室的一臺谷歌量子計算機旁
不過,更令人期待的,或許是量子計算機能夠開發(fā)的新領域。
百年一見的病毒大流行,重新讓人們意識到,日常的生活有多脆弱。雖說醫(yī)學界付出了最大努力,新冠疫苗現已在多個國家獲批上市,其研發(fā)的速度堪稱奇跡了,但在全球慘重的傷亡下,它還是顯得太慢、太少。
可以期待的是,藥物的研發(fā),正是量子計算機的用武之地。
2020年12月1日,開發(fā)了人工智能AlphaGo、橫掃了頂尖圍棋棋手的公司DeepMind,宣布了一個震驚生物界的消息:其研發(fā)的新一代人工智能系統(tǒng)AlphaFold,在國際蛋白質結構預測競賽上,擊敗了其余的參賽選手。
據DeepMind消息,人工智能可以精確地基于氨基酸序列,預測蛋白質的3D結構。其準確性可以與使用冷凍電子顯微鏡(CryoEM)、核磁共振或X射線晶體學等實驗技術解析的3D結構相媲美。
早在20世紀下半葉,對核酸和蛋白質的測序技術已經成熟。在當時,生物學家曾樂觀地估計,關于人體的一切密碼都將解開。然而,“結構生物學”成為瓶頸。對生物大分子的結構,以及與結構相關的性質研究,進入了半個世紀的摸索期。
如今,在算力和數據的引擎下,這個問題被“程序員”解決。與此同時,量子計算機對生物化學過程的模擬優(yōu)勢,再度為解開人體密碼打開了一扇門。這一次,研究抵達了最小的粒子級別,接續(xù)半世紀來,因外部條件限制而中止的工作。
過去常有人說,在20世紀,人類可以探宇宙之際,察粒子之微,但對自己了解最少。對生物過程的研究,長期以來“盲人摸象”,因此,太多的疾病無法被攻克。
現在,序幕徐徐拉開了。