無論哪條路線,一個核心共識是:容錯量子計算是最終目標(biāo),而量子糾錯是實現(xiàn)容錯的必經(jīng)之路。目前,表面碼是被研究最廣泛的一種糾錯方案,但它需要大量的物理量子比特來編碼一個邏輯量子比特。因此,短期內(nèi)突破千個、乃至百萬個高性能物理量子比特的集成和控制,是各技術(shù)路線的共同競賽焦點。
在王冰峰看來,量子計算在近期就有望在特定領(lǐng)域提供幫助。而這些應(yīng)用中,走在最前面的就是量子化學(xué)與材料模擬。這是目前業(yè)內(nèi)公認的“殺手級應(yīng)用”候選。精確計算分子結(jié)構(gòu)、反應(yīng)路徑、材料屬性等,對藥物研發(fā)(靶點篩選、藥物設(shè)計)、新能源材料(催化劑、電池材料)、化工行業(yè)具有革命性意義。例如,2022年,IBM與化學(xué)公司合作,使用量子計算機模擬了氫化鋰(LiH)等小分子的基態(tài)能量。雖然規(guī)模尚小,但驗證了路徑的可行性。波士頓咨詢集團報告預(yù)測,量子計算可能在2030年代中期為化學(xué)和材料行業(yè)創(chuàng)造高達200-500億美元的價值。
除此之外,在短期內(nèi),量子計算還在組合優(yōu)化、量子機器學(xué)習(xí)增強、量子傳感與計量等方面已經(jīng)有諸如應(yīng)用案例落地。而從長遠角度上看,量子計算還能在密碼學(xué)、人工智能、基礎(chǔ)科學(xué)發(fā)現(xiàn)等方面做出貢獻。
這些應(yīng)用并非需要等待“完美”的通用量子計算機才能落地,而是隨著量子比特數(shù)量和質(zhì)量的穩(wěn)步提升,通過混合量子-經(jīng)典算法,逐步顯示出其價值。王冰峰提到,業(yè)內(nèi)有一種預(yù)測,到2030年左右,可實用的容錯量子計算技術(shù)有望出現(xiàn)。這里的“實用”可能首先體現(xiàn)在針對上述某一類問題的專用量子處理器或量子-經(jīng)典混合系統(tǒng)上。
展望未來,王冰峰認為,量子計算是長周期、高投入的硬科技賽道,需要耐心資本。其投資不應(yīng)僅局限于硬件公司,還應(yīng)關(guān)注軟件算法、量子云服務(wù)、糾錯技術(shù)、專用軟件開發(fā)工具、以及后量子密碼安全等更廣泛的生態(tài)系統(tǒng)環(huán)節(jié)。評估技術(shù)路線時,需深入理解其物理原理、工程瓶頸和團隊的執(zhí)行力,警惕過度炒作的概念。投資應(yīng)伴隨技術(shù)成熟度的曲線,從支持基礎(chǔ)研發(fā),到推動特定應(yīng)用驗證,再到規(guī)?;虡I(yè)落地。