刘轶男, 杨 巍, 魏 凡

(1. 中国电子科学研究院，北京 100041；2. 中国电科发展战略研究中心，北京 100041)

0 引 言

传统量子科技聚焦于认识量子世界、发现量子效应及发展量子技术应用，由此诞生了晶体管、硬盘等信息时代的关键核心技术，促进了经典信息技术的繁荣[1]。现代量子科技通过人工设计和操控量子态发展量子技术与应用[2]，揭示量子与信息的联系，包括量子感知、量子通信、量子计算等方向，每个方向涉及多类研究内容。量子计算作为现代量子科技的重要组成部分，是一种遵循量子力学规律的新型计算模式，涉及硬件、算法、软件等领域。

数字时代，随着数据规模的爆炸式增长，传统计算机处理能力接近极限，量子计算在海量信息存储和并行计算方面展现出其独有的优势。随着人工智能、大数据、云计算等新兴技术的蓬勃发展，量子计算有望满足数字信号处理、军事智能、物流管理等领域所需的强大计算处理能力。目前，包括量子计算在内的量子科技已经成为世界主要国家和地区重点布局的领域。本文系统梳理了量子计算领域的国家战略，分析了技术方向现状和军事应用动向，总结了国外头部企业和初创公司在量子计算领域取得的新进展，为体系谋划我国量子计算发展布局提供支撑。

1 战略规划布局

近年来，美国、欧盟、俄罗斯等世界主要国家和地区纷纷启动国家级量子科技战略行动计划，大幅增加研发投入，建立完善研发机构，开展量子科技研发顶层规划和布局调整，不断优化量子科技创新应用体系，营造了更有利的量子科技生态。

(1)美国颁布国家量子计划法案，成体系布局量子科技发展蓝图

美国高度重视对量子科技发展的引领作用，对量子科技发展进行成体系布局和规划，如图1所示。2002年，美国国防部高级研究计划局(DARPA)发布《量子信息科学与技术规划》。此后，美国国家科学与技术委员会、美国国防部、美国白宫科技政策办公室等相继发布文件，支持量子科技发展。2018年，美国出台《国家量子计划法案(NQI)》，从标准制定、人才培养、科研中心建设等方面，确立为期10年的国家量子计划，明确首个五年投入12.75亿美元用于落实计划[3]。2020年，美国白宫发布《关键与新兴技术国家战略》，把量子信息技术列入保持美国全球领导力且强调发展的20项“关键与新兴技术”之一[4]。2021年6月，美国参议院表决通过了《2021年美国创新与竞争法案》，重点支持量子信息科学和技术等十大关键技术领域[5]。近年来，美国对量子科技的投入力度不断加大。2021年12月，美国公布2022财年量子信息科学研发预算，预算高达8.77亿美元，相比2019财年翻了一番，在《国家量子计划法案》通过后的4个财年，实际研发预算授权合计27.91亿美元，远超法案当初规划的5年12.75亿美元[6]。

图1 美国《量子信息科学国家战略概述》(2018年)中提出的关键政策领域[7]

(2)欧盟大力推动量子技术和产业发展，各成员国积极响应

作为量子理论的发源地，欧洲相继发布多项政策文件谋划量子科技发展。一方面，欧盟先后发布《欧洲量子科学技术》《量子信息处理与通信战略报告》《量子宣言(草案)》、“量子技术旗舰计划”、“量子通信基础设施计划”、“2030数字罗盘计划”等文件，系统规划欧洲量子科技技术和产业发展，大力推进量子技术应用。另一方面，欧洲主要国家积极响应，竞相制定发展规划。截至2021年7月，欧盟27个成员国均签署加入量子通信基础设施计划[8]。英国先后发布《量子技术国家战略——英国的一个新时代》《量子信息处理技术布局2020：英国防务与安全前景》等文件，将量子技术提升至影响未来国家创新力和国际竞争力的重要战略地位。德国提出《量子技术——联邦政府从基础到市场的框架计划》，重点关注量子计算机、量子通信、量子测量、量子系统的基础技术等领域[9]。法国启动“量子技术国家战略”，计划5年内投入18.15亿欧元用于量子计算、量子通信和量子传感等量子技术研发[10]。

图2 量子技术旗舰计划的总体框架[11]

(3)俄罗斯制定国家量子行动计划，加紧推动量子科技发展

相比于美国、欧盟等国家和地区，俄罗斯在量子科技领域开展部署的时间较晚，但近年来已陆续启动多项规划，从国家层面加紧推动量子科技发展。2019年12月，俄罗斯提出实施国家量子行动计划，计划在5年内投资约7.9亿美元，打造一台实用的量子计算机[12]。2020年5月，俄罗斯铁路公司宣布计划投资247亿卢布(约合23亿人民币)，用于建设10 000 km长的量子网络。在该项目中，俄罗斯圣光机大学已获得3亿卢布的资助，用于为俄罗斯铁路公司设计量子平台[13]。2020年11月，俄罗斯宣布成立国家量子实验室，实验室将充分利用大学、研究机构、科技公司等资源，重点开展量子技术出口、量子基础设施建设、量子技术教育培训等工作[14]。

(4)日本重视光量子技术研发，国家层面尚未统筹规划

日本对量子科技十分关注，早在2000年，日本邮政省便支持开发量子通信技术，并将该技术作为国家级高技术研究开发技术之一。日本内阁府、文部省、国家信息通信技术研究院等政府机构陆续发布多项研发计划，大力推动量子技术特别是光量子领域技术研发。2018年3月，文部省发布“量子飞跃旗舰计划(Q-LEAP)”，旨在资助光量子领域研究工作，寻求通过量子科学技术解决重要经济和社会问题[15]。2018年7月，日本综合科学技术创新会议发布第2期战略性创新推进计划，重点资助光量子技术等领域[16]。2020年，日本综合创新战略推进会议发布《量子技术创新战略报告(最终报告)》，将量子计算机与量子模拟、量子测量/传感、量子通信/密码、量子材料设为主要技术领域，将量子人工智能技术等设为量子融合创新领域[17]。但目前，日本相关政府机构仍处于各自制定发展规划阶段，国家层面尚未统筹谋划，一定程度上不利于资源的合理配置以及量子科技的体系化发展。

2 技术发展现状

当前，量子计算正处于工程实验验证与原理样机研发的技术攻关阶段，多条技术路线尚未收敛，量子算法不断优化，量子计算与经典计算、人工智能等技术融合趋势明显。在发展专用量子计算机甚至是通用量子计算机的道路上，人们正积极探索多种技术方案，寻求解决退相干、大规模应用等技术难题。

2.1 硬件技术路线呈现多元化发展态势

目前，量子计算的硬件技术路线包括超导、光量子、离子阱、半导体、拓扑、金刚石NV色心、冷原子等，除拓扑路线外其他技术路线在量子比特实现方面均已取得突破，研究成果以超导、光量子、离子阱三条路线最为显著[18-20]。由于各技术路线在实现量子计算应用方面均存在一定弊端，目前尚无一种技术路线占据绝对优势地位，各技术路线处于竞争发展。

超导路线可以利用外加电磁场对量子比特进行调控，电路可以通过传统的集成电路工艺实现，准入门槛相对更低，但是对于物理环境的要求非常苛刻，需要解决低温屏蔽等问题。目前，采用超导路线的国内外单位有IBM、谷歌、欧洲IQM公司、中国科学技术大学、北京量子院等。2021年潘建伟团队先后研制成功62 bit可编程超导量子计算机原型“祖冲之号”(如图3所示)以及66 bit“祖冲之二号”，实现了超导体系“量子计算优越性”，根据评估，“祖冲之二号”采样任务的经典模拟复杂度比谷歌“悬铃木”高2～3个数量级[21-22]。2021年11月，IBM发布127位超导量子处理器“Eagle”[23]，在量子比特位数方面超越“悬铃木”和“祖冲之号”。2021年12月，浙江大学发布36 bit超导量子芯片“天目1号”，实现了高保真度的通用量子门[24]。

图3 “祖冲之号”量子处理器[21]

光量子路线在室温下即可实现，与其他技术路线相比，更适用于量子漫步等领域的研究。由于光子没有相互作用，两量子比特的逻辑操作门较难实现。目前，英国布里斯托尔大学、牛津大学、美国MIT、意大利罗马大学、美国PsiQuantum公司、加拿大Xanadu公司、中国科学技术大学、北京大学、国防科技大学、中科院微电子所、上海交通大学等正在开展光量子研究工作。2020年，中科大研究团队基于光量子路线，成功构建76个光子的“九章”量子计算原型机[25]，如图4所示。2021年，中科大成功研制113个光子的“九章二号”量子计算原型机，在计算速度方面，比超级计算机快1024倍，比九章(1015)高9个数量级[26]。2021年，国防科技大学报道了一款可编程光量子计算芯片，实现了多种图论问题的量子算法求解。

图4 “九章”光量子干涉实物图[27]

利用离子阱技术制备的量子比特在退相干时间方面具有明显优势，在某些体系中，其退相干时间可以达到几分钟甚至更长。但离子阱量子计算在物理环境上与外界隔离，扩展性较差，其操作时间可能是超导方案的上千倍。目前，霍尼韦尔、美国IonQ公司、牛津大学、悉尼大学、中科院、启科量子等相关研究团队正采用离子阱技术开展量子计算研究工作。2020年，IonQ基于离子阱路线突破400万量子体积[28]。2021年7月，霍尼韦尔离子阱量子计算机System Model H1成功通过1 024量子体积的基准测试[29]。与此同时，霍尼韦尔按照其未来10年量子计算发展路线，正积极研发新一代量子计算机System Model H2，System Model H2将向更大规模方向发展。

图5 霍尼韦尔System Model H0/H1量子计算机处理器[30]

2.2 量子算法不断丰富优化

与所有计算机一样，构建有用的设备不仅是制造硬件，还需要开发算法和软件。由于量子程序与经典计算机程序不同，因此需要全新的算法来实现量子加速。当前，量子算法仍处于开放探索阶段，各类算法在发展中不断优化。早期著名的量子算法主要有舒尔(Shor)算法[31]和格罗佛(Grover)算法[32]。1994年，美国麻省理工贝尔实验室数学家彼得·舒尔提出Shor算法，该算法主要针对整数分解问题，能够指数加速计算速度，这种算力的提升有可能导致采用RSA算法的公钥密码失效。1996年，麻省理工贝尔实验室格罗夫提出Grover算法，该算法主要针对数据搜索问题，可用于寻找最大值、最小值、平均值等，这种算法在效率上并没有比经典算法有很大的提高，但是在大输入的情况下，加速相比于经典算法仍然是显著的。近年来，随着量子计算技术的发展，不断有新的量子算法被提出。如2009年诞生的解线性方程组量子算法(HHL)[33]，这种算法主要针对线性问题最优解问题，它的提出为量子计算与人工智能、大数据等技术的融合发展奠定了基础。此外还有变分量子本征求解算法(VQE)、量子近似优化算法(QAOA)等。2021年7月，剑桥量子计算研究团队通过引入滤波变分量子本征求解器(F-VQE)，大幅提高组合优化效率，在对比测试中，新算法在收敛速度等方面明显优于现有VQE、QAOA等算法[34]。

2.3 混合计算加速量子计算工程化应用

在近四十年的发展中，量子计算的概念、发展路线日益清晰，其在计算处理方面的优越性日益凸显，但由于退相干、规模化、纠错能力等技术难题有待突破，实现工程化应用仍是当前面临的挑战。与此同时，经典计算、人工智能等技术飞速发展，但日益增长的数据规模逐渐逼近经典计算的极限，为人工智能领域带来了巨大挑战。在此背景下，兼顾量子计算、经典计算、人工智能等各项技术优点的混合计算逐步发展，一定程度上加快量子计算的工程化应用，如图6所示。混合计算方面，近年来成果颇多。如2017年，IBM团队开发了一种采用短深度量子电路的VQE，测试表明这种经典-量子混合算法可以有效促进高性能计算在量子硬件中的运用[35]。2021年3月，维也纳大学报道的一项研究工作显示，研究人员通过在机器学习中使用量子通信信道，使机器学习速度显著提升[36]。2021年7月，麻省理工学院和谷歌量子人工智能团队设计了一种新的量子算法，能够指数加速训练神经网络[37]。未来，量子混合计算将朝着规模化、集成化、实用化方向发展。

未来的计算将建立在比特+神经元+量子比特的基础上，这些要素将由混合云结构进行编排和部署，自动化层将人工智能和自动化编程结合起来，根据用户需求和期望的结果编写软件代码，并反馈优化，这些计算系统将加速新应用。未来计算系统的主要技术组成如图6所示。

图6 未来计算系统的主要技术组成[38]

3 军事应用动向

在战场上，需要根据近乎实时获取的大量数据集进行决策，量子计算所提供的快速数据处理能力将给军队带来极大的优势，未来五到十年，有望基于专用量子计算机在军事智能、量子组合优化等前沿探索领域率先取得突破，打开军事领域量子计算实用化之门。

3.1 量子人工智能有望提升军事智能决策水平

未来军事智能决策强调海量数据的快速分析，当前，大量人工智能特别是机器学习任务需要基于对大规模数据的分析，其数据规模可达TB甚至PB级别。传统计算机理论中认为，多项式复杂度、甚至线性复杂度算法等有效算法并不能有效满足实际分析需求。将量子计算与人工智能结合，可以对战场海量数据进行实时分析处理，进一步提升战争预测、作战方案制订与评估等能力，在指挥决策等方面发挥巨大作用。如2021年4月，美国空军研究实验室和QC-Ware公司合作，探索将QC-Ware专有的q-means量子算法应用于识别无人驾驶飞机的飞行模式[39]，项目第一阶段将专注于构建软件，第二阶段将重点评估算法的性能。该项目的目的是推动量子科技的军事应用，从而保障美国空军和太空部队的先进性。

3.2 经典—量子混合计算有望增强军事精准保障能力

组合最优化问题在物资调配领域有着广泛的应用，使用经典计算机处理复杂度呈现指数级增长。借助量子计算机，采用量子近似优化算法等经典+量子混合算法，可以快速高效地处理组合最优化问题。这对提高物流链的运送能力、实现战时紧急物资的科学调度、保障军需物资的充足供应具有重大意义。如2019年3月，DARPA宣布启动“中等规模量子器件噪声优化”(ONISQ)项目，ONISQ项目旨在将中等规模量子设备(数百到数千量子比特)与经典计算系统相结合，以解决特定组合优化问题，并证明量子计算在处理这些问题上的性能优势。若ONISQ项目获得成功，研究成果将可以应用于物流管理等领域。2021年10月，DARPA启动“量子启发的经典计算”(QuICC)项目，旨在利用从量子算法中获得的经验，通过经典计算解决复杂的、与国防部有关的优化问题，使相关系统性能指数提升。

4 产业全景分析

4.1 量子计算仍处于产业探索期

量子计算仍处于技术攻坚阶段，产业链尚不成熟。2020年，Gartner公司发布的技术成熟度周期曲线预测，量子计算技术距离实现产业化仍需10年以上时间。量子计算产业链以互联网头部企业及量子计算初创企业为核心，上游对传统的硅晶圆、半导体加工设备、集成电路供应商仍有一定的依赖，下游方面，化学、制药、金融等有可能从早期使用量子计算机中获益。IBM、谷歌、英特尔、微软、霍尼韦尔、亚马逊等互联网头部企业均在在量子计算领域有所布局，如图7所示，其中IBM、谷歌、微软、霍尼韦尔等企业开展量子计算全体系研发，包括硬件、算法以及应用软件等方面。IBM基于超导路线已研发127量子比特处理器“Eagle”，推出开源Qiskit Metal量子软件；谷歌研制成功53量子比特量子计算机“悬铃木”，拥有TensorFlow-Quantum、FermiNet等多款应用软件。此外，D-Wave、IonQ、Regetti Computing等国外初创企业也在积极开展量子计算研发投入，如图8所示。据IDC预测，2027年全球量子计算市场将增长到86亿美元。

图7 国外头部企业在量子计算领域的布局情况

图8 国外典型量子科技初创企业布局情况

4.2 云平台助力量子计算商业化进程

量子计算云平台是云计算和量子计算有机结合的产物，通过云平台用户可以接入实体量子计算机或量子计算模拟器，极大地克服了目前量子计算机制造成本昂贵、维护难度高、占用空间大等缺陷，满足个人用户需求。据不完全统计，目前全球有超过20家机构开发了量子计算云平台[40]。2016年IBM推出了商业化量子计算云平台IBM Q Experience，此后谷歌、Rigetti、D-Wave等多家公司相继推出本公司的量子计算云平台。此外，各企业在量子计算云平台方面也积极寻求合作，如微软的量子云平台可提供IonQ、QCI、Honeywell、Rigetti等四家量子云平台接入，亚马逊的自有云平台AWS Braket，可提供IonQ、Rigetti、D-wave等三家量子云平台接入。目前，量子云平台的服务分为免费和付费两种，大部分提供免费接入服务，付费服务有按使用时间计费和按操作次数计费等多种方式。以Amazon Braket DM1为例，第1小时免费，之后为0.075美元/分钟。在量子计算发展过程中，量子云平台的出现有望使更多用户在早期受益，同时加快量子计算的工业应用。

图9 亚马逊Amazon Braket量子云平台工作原理[41]

5 结 语

近年来，全球多国加快量子计算技术研究与应用布局，竞争态势日益明显，美国、欧盟、俄罗斯、日本等世界主要国家和地区陆续发布多项政策文件，持续加强量子科技战略谋划。量子计算在硬件、算法等基础研究领域不断取得新突破，混合计算的出现使得专用量子计算机的应用场景逐渐清晰，在军事领域有望服务于智能决策和精准保障环节。量子计算的产业化之路仍然任重道远，产业链核心企业的快速发展及量子计算云平台的逐步推广，有望加速商业化进程。在量子计算技术攻坚，实现工程化应用和产业化发展的道路上，我国应充分把握时代脉搏，成体系布局，做好量子计算技术和产业发展的长远谋划，通过制定清晰的战略目标促进量子计算进步和创新；补齐短板，非优势领域集中攻关，突破关键核心技术；锻造长板，优势技术领域深化布局，持续发力，逐渐化优势为胜势。