“中國科大今年預計可以實現60量子比特、99.5%保真度的超導量子系統，而5年后，希望能將這一數字提高到千個量子比特。”
8月25日，在墨子沙龍上，中國科學技術大學上海研究院教授、潘建偉團隊超導量子計算負責人朱曉波透露了中科大研發量子計算機的時間表。
而在10年期目標和谷歌相同，即一百萬比特量子計算機，保真度99.8%，和谷歌相同。
雖然各家量子計算機研發力量動輒發布幾百、乃至幾千量子比特的成果，但朱曉波認為，這些說法都只講述了“故事的一面”。
原來，把量子計算機的比特數目升上去并不難，但要保證對每個比特實施精準操控。一個極具挑戰性的關鍵難點是：在對單微波光子態（量子比特）高保真調控與讀出的情況下，如何實現可擴展？
在他來看，近年來比較實打實的突破，也代表著目前超導量子計算的國際頂尖水準的成果，就是谷歌53量子比特、保真度99.4%的超導量子系統。朱曉波透露，中科大團隊即將實現的60比特量子計算機，正是對標這一成績，且要讓處理器在解決同一問題時將難度提高三倍。
根據谷歌在2019年發表的論文，這臺名為Sycamore的處理器在200秒內解決了世界最強大超級計算機“頂點”需要跑上1萬年的隨即線路問題，成功取得所謂的“量子優越性”，即在特定問題的處理上，能力超過目前最強大的超級計算機。2017年，中國科大教授潘建偉、陸朝陽、朱曉波等，聯合浙江大學王浩華教授研究組，曾宣布利用高品質量子點單光子源構建了用于玻色取樣的多光子可編程量子計算原型機，打破了之前由谷歌、NASA和UCSB公開報道的九個超導量子比特的操縱，首次實現了十個超導量子比特的糾纏，并在此基礎上實現了快速求解線性方程組的量子算法。
不過，不管是谷歌的隨機線路還是中科大的玻色取樣，這些用于演示量子計算機能力的問題并不具備實際應用能力。朱曉波希望，在10-15年間，量子計算機能夠在密碼學等領域解決“真正的問題“。
他也看好量子計算機在人工智能領域的潛力。“量子機器學習是現在非常熱們的方向，在輸入和輸出方面還有問題，但處理流程非常有優勢。”只要量子計算機的比特數達到幾百，精度達到99%，就可以壓倒經典計算機。
不過，朱曉波相信真正到了實用的那一天，量子計算機也更多會以服務器的形式出現，大家把問題上傳到云端，交給服務器計算。
中國-博士人才網發布
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