量子計(jì)算的人才、軟件和硬件：解開你對(duì)量子的困惑

量子計(jì)算的人才、軟件和硬件：解開你對(duì)量子的困惑

近幾年，量子計(jì)算屢屢登上媒體的頭條，從量子計(jì)算機(jī)到量子手機(jī)，量子計(jì)算仿佛已經(jīng)悄然走進(jìn)我們的生活。量子計(jì)算到底是什么？它和量子力學(xué)有什么關(guān)系？它的發(fā)展歷程怎么樣？它能否取代現(xiàn)有的電子計(jì)算機(jī)？量子計(jì)算的軟件能否帶來 AI的跨越式發(fā)展……

針對(duì)上述熱點(diǎn)問題， AI Time在5月16日晚上特別邀請(qǐng)了清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系特聘教授、中科院軟件所學(xué)術(shù)副所長應(yīng)明生教授；清華大學(xué)交叉信息研究院馬雄峰副教授；中科院計(jì)算所孫曉明研究員；百度研究院量子計(jì)算研究所段潤堯所長四位大咖為我們一起剖析量子計(jì)算將會(huì)帶來的革命性影響，以及量子計(jì)算領(lǐng)域人才培養(yǎng)、硬件研發(fā)、軟件設(shè)計(jì)、落地應(yīng)用等內(nèi)容。

話不多說，我們現(xiàn)在就開始詳細(xì)看一下吧。

認(rèn)識(shí)量子及量子計(jì)算

在正式討論前，讓我們先認(rèn)識(shí)一下什么是量子計(jì)算。如果對(duì)量子計(jì)算進(jìn)行追根溯源，我們要回溯到《費(fèi)曼物理學(xué)講義》中關(guān)于原子的假設(shè)：世界萬物均由原子構(gòu)成。在這個(gè)基礎(chǔ)上， 量子理論的發(fā)展經(jīng)歷了兩次革命 。

第一次革命是量子力學(xué)的建立及其直接應(yīng)用 ，催生了原子 彈、核磁共振、晶體管、激光等技術(shù)的誕生。 第二次革命是我們目前正處在的新的階段，目標(biāo)是能實(shí)現(xiàn)量子狀態(tài)和量子系統(tǒng)的精準(zhǔn)制備和調(diào)控，最終造出宏觀的量子計(jì)算機(jī) 。研究的內(nèi)容包括量子計(jì)算、量子通信、量子密碼以及量子測(cè)量等。其中，量子計(jì)算將量子力學(xué)和計(jì)算理論結(jié)合，充分利用了量子的疊加、糾纏、干涉等特性，從而展現(xiàn)出了強(qiáng)大的計(jì)算能力。

按照目前的研究情況，段潤堯老師的研究團(tuán)隊(duì)對(duì)量子計(jì)算技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)做出了如下判斷。

如果還不了解量子比特、量子疊加、量子糾纏、量子霸權(quán)等基本信息，可以閱讀《一文讀懂量子計(jì)算》，網(wǎng)址為 https://mp.weixin.qq.com/s/-J99Vk50d2MqwrDtkYcUSQ 。

量子計(jì)算：一場(chǎng)從根上開始的革命

活動(dòng)伊始，應(yīng)明生教授以“量子計(jì)算：一場(chǎng)從根上開始的革命”為題，高屋建瓴地介紹了量子計(jì)算的發(fā)展歷程和研究現(xiàn)狀。

首先，應(yīng)教授提出計(jì)算模型是“樹根”，而今天大火的 AI是 “樹葉”，量子計(jì)算將是一場(chǎng)從根本上進(jìn)行的革命。

之后，應(yīng)教授回顧了量子計(jì)算機(jī)的發(fā)展歷程，指出圖靈機(jī)和量子圖靈機(jī)的關(guān)系，并指出量子革命其實(shí)早已經(jīng)悄然掀起。

接著，應(yīng)教授特別介紹了“ Turing可計(jì)算 ? 量子 Turing可計(jì)算 ”定理，并列舉了 Grover算法、Shor算法、量子模擬、量子隨機(jī)游走、HHL(Harrow-Hassidim-Lloyd)算法、量子機(jī)器學(xué)習(xí)、量子人工智能、VQO(Variational Quantum Optimisation)等研究成果（更多資源請(qǐng)參考http://math.nist.gov/quantum/zoo/），解釋了為什么需要量子革命。因?yàn)榧s翰·麥卡錫曾提出“Artificial Intelligence = Computational Intelligence（計(jì)算速度產(chǎn)生智能）”，而量子計(jì)算可能成為未來人工智能的核心競爭力。

最后，應(yīng)教授簡要介紹了 Google、IBM、英特爾、霍尼韋爾、Rigetti、 IonQ 等公司在量子計(jì)算硬件領(lǐng)域的研究進(jìn)展，以及Google（Cirq+TensorFlow Quantum）、微軟（Q#）等公司在量子計(jì)算軟件領(lǐng)域的研究進(jìn)展，量子計(jì)算在學(xué)術(shù)上的研究機(jī)會(huì)，并著重指出： 量子計(jì)算是一個(gè)在我們?cè)诔鮿?chuàng)期就可以參與其中的領(lǐng)域，有非常多的機(jī)會(huì)，但是機(jī)會(huì)稍縱即逝，我們需要及時(shí)把握 。

人才的培養(yǎng)與儲(chǔ)備

2018年，紐約時(shí)報(bào)曾報(bào)道“全球真正的量子計(jì)算科研人員不過寥寥千人”。雖然這一論斷的尚未可知準(zhǔn)確性，但卻質(zhì)樸地道出了量子計(jì)算領(lǐng)域人才短缺的現(xiàn)象。

近年來，包括百度、阿里巴巴、華為、騰訊、谷歌、微軟、 IBM、Amazon等在內(nèi)的國內(nèi)外頭部企業(yè)紛紛加入量子計(jì)算這條賽道，并逐步將校企聯(lián)合培養(yǎng)計(jì)劃繪入藍(lán)圖之中。但是，研究的準(zhǔn)入門檻較高、進(jìn)展難度大等現(xiàn)實(shí)情況仍成為阻礙著補(bǔ)齊巨大的人才缺口的難題。

培養(yǎng)量子計(jì)算人才的準(zhǔn)入門檻到底高不高？產(chǎn)業(yè)落地周期有多長？人才培養(yǎng)和技術(shù)突破究竟誰先誰后？對(duì)此，各位嘉賓分享了自己的看法。

對(duì)此，孫曉明老師基于自己 2018年在中國計(jì)算機(jī)大會(huì)上的分享進(jìn)行了介紹。首先，從數(shù)量上來說，目前量子計(jì)算領(lǐng)域的研究者還很少，人員的數(shù)量級(jí)大致只在千級(jí)規(guī)模，其中物理背景的研究者占到三分之二以上，量子計(jì)算其實(shí)還需要很多計(jì)算機(jī)背景的研究者參與，只有多個(gè)領(lǐng)域的學(xué)者一起努力，才可能推進(jìn)量子計(jì)算領(lǐng)域的高速、和諧發(fā)展。其次，整個(gè)領(lǐng)域處于類似“地理 dafaxian ”的時(shí)代，是一個(gè)非常好的發(fā)展時(shí)期，研究者更容易取得突破性進(jìn)展。不過從事量子計(jì)算的門檻也很高，大家要提前做好心理和知識(shí)上的儲(chǔ)備。

作為物理背景的研究者，馬雄峰老師認(rèn)可依據(jù)物理背景和計(jì)算機(jī)背景去劃分人才，并解釋了自己其實(shí)更關(guān)注如何去實(shí)現(xiàn)量子計(jì)算機(jī)。之后進(jìn)一步指出：物理背景的研究者可能側(cè)重于打造量子計(jì)算機(jī)，目前常見的系統(tǒng)包括超導(dǎo)系統(tǒng)、離子阱系統(tǒng)、光學(xué)系統(tǒng)等，這其中的工作是一些非常典型的物理實(shí)驗(yàn)，標(biāo)準(zhǔn)路徑是學(xué)完四大力學(xué)以后按部就班地做實(shí)驗(yàn)，這本身沒有很難的點(diǎn)，需要注意的是 要學(xué)習(xí)一些信息論甚至統(tǒng)計(jì)的東西，這對(duì)后期的研究非常有幫助 。而計(jì)算機(jī)背景的人才側(cè)重于使用量子計(jì)算機(jī)。

段潤堯針對(duì)馬雄峰的觀點(diǎn)提出了自己的看法，他首先明確提出： 量子計(jì)算既不是量子力學(xué)也不是計(jì)算理論，而是量子力學(xué)和計(jì)算理論交叉形成的全新學(xué)科 ，是一個(gè)單獨(dú)的研究領(lǐng)域，有自己獨(dú)特的方法論，所以這個(gè)學(xué)科的入門非常難，并沒有捷徑可以快速掌握相關(guān)的知識(shí)。量子計(jì)算涉及計(jì)算理論、超導(dǎo)物理等多領(lǐng)域的知識(shí)，了解量子物理是必要的，但是不能陷入研究物理的“陷阱”，而是應(yīng)該從計(jì)算機(jī)學(xué)生的特長入手，夯實(shí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，掌握形式化的方法，弄懂量子力學(xué)的四條公理，清楚如何用線性代數(shù)刻畫四條公理，掌握基本的“語言”之后再嘗試解決一些小問題，以此逐步進(jìn)入量子計(jì)算的“門”，之后再逐步補(bǔ)充物理的知識(shí)，形成一個(gè)螺旋式上升的過程。他還提到兩個(gè)不同背景的研究人員之間交流量子計(jì)算時(shí)經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)這樣有趣的現(xiàn)象：非常投入地進(jìn)行數(shù)小時(shí)討論之后，突然發(fā)現(xiàn)你在說“量子”，我卻聊“計(jì)算”。

應(yīng)明生老師最后總結(jié)指出做計(jì)算機(jī)科學(xué)家去做量子計(jì)算機(jī)是不容易的，沒有快速成才的道路，要扎扎實(shí)實(shí)學(xué)習(xí)、做研究。

硬件的現(xiàn)狀、困難與展望

針對(duì)量子計(jì)算相關(guān)硬件的發(fā)展現(xiàn)狀、核心問題、最亟待解決的挑戰(zhàn)、退相干的影響、近期可能取得的進(jìn)展與突破，以及 量子霸權(quán) 到底代表什么，各位老師提出了自己的觀點(diǎn)。

馬雄峰指出不同的研究者對(duì)量子計(jì)算硬件發(fā)展的樂觀程度存在差異。他本人持謹(jǐn)慎樂觀態(tài)度，不過中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)朱曉波教授（研究方向?yàn)槌瑢?dǎo)量子計(jì)算）認(rèn)為從目前 50多個(gè)量子比特做到成千上萬個(gè)量子比特之間，在物理上看，目前尚未發(fā)現(xiàn)不能克服的困難?，F(xiàn)存的問題主要是在工程層面上的，比如超導(dǎo)系統(tǒng)中的低溫電子學(xué)問題。正因如此，Google也選擇超導(dǎo)量子計(jì)算作為研究平臺(tái)。清華大學(xué)交叉信息學(xué)院金奇奐副教授（研究方向?yàn)殡x子阱）也比較樂觀，認(rèn)為在幾百個(gè)量子比特范圍內(nèi)上，目前看也只是工程問題。但是到幾百個(gè)量子比特以后，可能需要一個(gè)新的架構(gòu)，需要很多其他領(lǐng)域的力量。

段潤堯老師分享了自己的觀點(diǎn)：（ 1）實(shí)現(xiàn)量子計(jì)算的技術(shù)路線還需要進(jìn)一步摸索，如擴(kuò)展和消除噪聲還存在一些困難；（2）硬件和軟件的研究不能割裂開來，硬件的發(fā)展需要考慮需求的驅(qū)動(dòng)，也需要軟件工具的協(xié)助，這樣才能提升效率。

針對(duì)量子霸權(quán)，段潤堯老師首先表達(dá)了自己對(duì)這種表述的不認(rèn)可，認(rèn)為很容易讓人產(chǎn)生不當(dāng)聯(lián)想引發(fā)不必要的爭議。他接著分享了自己對(duì)量子霸權(quán)的理解：所謂量子霸權(quán)是指對(duì)于某個(gè)具體的計(jì)算任務(wù)（可以是目前看起來完全沒有任何實(shí)用性的完全人為的問題），比較量子計(jì)算設(shè)備和當(dāng)前最先進(jìn)計(jì)算能力的超級(jí)計(jì)算機(jī)完成同一任務(wù)所消耗的時(shí)間，如果量子計(jì)算設(shè)備比傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)更快地完成任務(wù)，我們就可以認(rèn)為基本實(shí)現(xiàn)了量子霸權(quán)。段老師指出量子霸權(quán)其實(shí)是一種比較形象但粗略地度量量子計(jì)算的優(yōu)勢(shì)的做法，本身沒有辦法進(jìn)行嚴(yán)格的定義，因?yàn)楫?dāng)前計(jì)算機(jī)的性能也在不斷提升，所以某種意義上量子霸權(quán)有點(diǎn)“偽概念”的意味。

當(dāng)我們用僅包含幾十個(gè)量子比特的量子計(jì)算機(jī)和包含上萬塊 GPU的傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)去比較時(shí)，其實(shí)這已經(jīng)代表了一場(chǎng)革命，展現(xiàn)了一個(gè)不可逆轉(zhuǎn)的技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)。 將傳統(tǒng)計(jì)算的“巨人”和量子計(jì)算的“嬰兒”進(jìn)行對(duì)比，本身就顯示了量子計(jì)算的巨大潛在優(yōu)勢(shì) 。

孫曉明老師指出： 量子計(jì)算的原理和經(jīng)典計(jì)算的原理不一樣 ，如果能做到幾千個(gè) 邏輯比特，就能完成很多目前超級(jí)計(jì)算機(jī)都無法完成的情況。但是在未來五到十年，可能大家的目標(biāo)是做出了含噪的系統(tǒng)（實(shí)現(xiàn)物理比特而非邏輯比特），考慮在這種小規(guī)模、淺層、含噪的電路上能做什么。類似于上個(gè)世紀(jì)五六十年代經(jīng)典計(jì)算機(jī)科學(xué)家做的加法器之類的事情。

最后，應(yīng)明生老師從 EDA（量子時(shí)代應(yīng)該成為QDA）的角度進(jìn)行了展開，并指出QDA是一個(gè)非常有前景的研究方向。

量子計(jì)算相關(guān)軟件的發(fā)展

相比于硬件，量子計(jì)算相關(guān)軟件的發(fā)展起來好像更快一些。隨著 Noisy Intermediate Scale Quantum（NISQ）計(jì)算機(jī)（具有約 50 到 100 量子比特和高保真量子門的設(shè)備）的出現(xiàn)，開發(fā)用于探索這些機(jī)器強(qiáng)大能力的算法變得越來越重要。

Google與微軟兩大巨頭在這方面已有應(yīng)用成果。Google開發(fā)的TensorFlow Quantum專注于量子數(shù)據(jù)并建立混合量子經(jīng)典模型。它集成了Cirq中設(shè)計(jì)的量子計(jì)算算法和邏輯，并提供與現(xiàn)有TensorFlow API兼容的量子計(jì)算原語，以及高性能的量子電路模擬器。微軟則發(fā)布一種專門針對(duì)量子計(jì)算機(jī)的新編程語言Q#和量子計(jì)算開發(fā)套件。

那么，國內(nèi)外量子計(jì)算相關(guān)軟件的發(fā)展現(xiàn)狀到底如何？量子計(jì)算軟件開發(fā) VS傳統(tǒng)的軟件開發(fā)有何不同？開發(fā)難點(diǎn)在哪里？

對(duì)此，應(yīng)明生教授首先給出討論明晰了邊界，指出量子計(jì)算的軟件和設(shè)計(jì)量子計(jì)算機(jī)的軟件（ QDA）是不一樣的，然后各位嘉賓進(jìn)行了發(fā)言。

段潤堯老師首先介紹了應(yīng)明生老師的專著《量子編程基礎(chǔ)》（ Foundations of Quantum Programming），然后批判了“硬件出來了，軟件很容易就會(huì)出來了”的誤解，進(jìn)而指出量子計(jì)算的相關(guān)軟件是一個(gè)巨大的工程，需要考慮量子的特性，需要既懂量子特性、又懂計(jì)算理論的人才，而對(duì)應(yīng)的人才目前基本沒有，企業(yè)招聘的人員需要先培訓(xùn)才可以開展工作。最后，段老師還補(bǔ)充提到，早在2017年10月，他和應(yīng)明生老師領(lǐng)導(dǎo)的一個(gè)UTS團(tuán)隊(duì)就發(fā)布了一個(gè)基于應(yīng)老師專著研發(fā)的量子編程環(huán)境QSI。

孫曉明老師介紹了應(yīng)明生老師在編程語言、量子編譯領(lǐng)域的一整套工作。

馬雄峰老師回顧了自己了解量子軟件的過程，同時(shí)介紹了量子軟件從開始到被企業(yè)關(guān)注的過程。

應(yīng)明生教授介紹了國外量子軟件的研究其實(shí)應(yīng)該開始于 1996年，并進(jìn)一步剖析，程序的控制流在經(jīng)典計(jì)算和量子計(jì)算中是很不一樣的，存在經(jīng)典變量上或者直接去是非常不一樣的，要考慮不同的東西，底層的理論也完全不一樣。并總結(jié)到： 我們可能成不了量子計(jì)算時(shí)代的阿蘭·圖靈，但是可能會(huì)成為量子時(shí)代的比爾·蓋茨 。

量子計(jì)算機(jī)能不能做出來

隨著量子計(jì)算日漸火爆，各類不同的聲音也逐漸出現(xiàn)，量子計(jì)算機(jī)能不能實(shí)現(xiàn)，理論上存不存在問題？現(xiàn)實(shí)中能不能實(shí)現(xiàn)？各位老師從邏輯、公理、實(shí)際進(jìn)展等角度做出了精彩、深刻的討論，這一部分尤其精彩，但是考慮各位讀者都看好量子計(jì)算機(jī)，因此不再以文字呈現(xiàn)，感興趣的讀者可以觀看我們的視頻回放，相信一定可以刷新大家對(duì)量子計(jì)算的認(rèn)識(shí)。

未來（ Future）=量子計(jì)算（QC）+人工智能（AI）

圖靈獎(jiǎng)得主姚期智院士在 2018年8月的墨子論壇中對(duì)未來進(jìn)行展望時(shí)提出“F=QC+AI”，即未來（Future）=量子計(jì)算（QC）+人工智能（AI）。利用量子計(jì)算和人工智能，我們有可能搭建一個(gè)足以匹敵人類大腦的系統(tǒng)，利用我們的知識(shí)，創(chuàng)造新的智慧。

目前，世界各地的相關(guān)研究團(tuán)隊(duì)在探尋未來量子計(jì)算與人工智能的交叉方向。量子人工智能的計(jì)算能力為人工智能發(fā)展提供革命性的工具，能夠指數(shù)加速學(xué)習(xí)能力和速度，促進(jìn) AI應(yīng)用發(fā)展。而利用人工智能技術(shù)（如深度學(xué)習(xí)框架）也可能突破量子計(jì)算研發(fā)的瓶頸。

在下一個(gè)十年里，人工智能技術(shù)與量子計(jì)算將會(huì)如何互相影響 ?人工智能是否會(huì)在量子計(jì)算助力下，更迅速地進(jìn)入到“強(qiáng)人工智能”的階段?

段潤堯老師首先羅列了公眾對(duì)量子計(jì)算機(jī)可行性、落地時(shí)間等問題的迫切期待，指出了打造量子計(jì)算機(jī)最基礎(chǔ)的兩個(gè)條件：（ 1）一群聰明的頭腦；（2）最先進(jìn)、最好的技術(shù)。

（ 1）需要通過艱苦而漫長的人才培養(yǎng)來實(shí)現(xiàn)。至于（2），他認(rèn)為目前最先進(jìn)、最好的技術(shù)就是以深度學(xué)習(xí)為代表的AI技術(shù)，探討包括百度飛槳（PaddlePaddle)在內(nèi)的多個(gè)最為重要的深度學(xué)習(xí)框架在量子計(jì)算的應(yīng)用非常值得關(guān)注，因此，量子計(jì)算的發(fā)展肯定離不開AI技術(shù)。另一方面，量子計(jì)算可以模擬量子系統(tǒng)，優(yōu)化大數(shù)據(jù)的搜索、處理效果，因此，量子計(jì)算對(duì)AI很有可能有一個(gè)很大促進(jìn)作用。但是，實(shí)現(xiàn)強(qiáng)人工智能應(yīng)該會(huì)不太容易，因?yàn)閺?qiáng)人工智能的定義也還不夠明確，但是量子機(jī)器學(xué)習(xí)將是一個(gè)很大、很熱的領(lǐng)域，因?yàn)橐呀?jīng)有很多有前景的工作被完成了。毫無疑問，未來十年，AI將會(huì)是量子計(jì)算一個(gè)非常大的發(fā)力點(diǎn)，二者是相互糾纏，密不可分的關(guān)系。

孫曉明老師補(bǔ)充說：量子計(jì)算將會(huì)推動(dòng) AI的發(fā)展，反過來，AI也將會(huì)影響量子計(jì)算、量子信息，甚至是物理學(xué)的發(fā)展，可能不僅僅是下一個(gè)十年，兩個(gè)學(xué)科可能一直是互相推動(dòng)。目前，將量子計(jì)算應(yīng)用到AI已經(jīng)看到了好幾個(gè)有潛力的研究點(diǎn)，但是理論分析需要認(rèn)真去做。比對(duì)，在圍棋或其他有限步終止的棋類游戲中，基于量子計(jì)算，能不能從計(jì)算復(fù)雜性角度確定先手和后手誰有必勝策略？換言之，從做理論的角度，量子計(jì)算能不能求解多項(xiàng)式空間完全的問題？做到強(qiáng)人工智能，可能比這個(gè)目標(biāo)還要困難。

馬雄峰老師指出，作為一名物理出身的研究者，他個(gè)人習(xí)慣把所有問題都看作是量子力學(xué)。但是人腦到底是量子計(jì)算為主，還是經(jīng)典計(jì)算為主？

應(yīng)明生教授對(duì)馬雄峰的發(fā)言做了補(bǔ)充。目前來看，還沒有看到量子計(jì)算在邏輯 AI中的應(yīng)用，但是針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)有很多應(yīng)用，也有很多優(yōu)質(zhì)的工作，如TensorFlow Quantum平臺(tái)，但是這個(gè)思路還需要我們認(rèn)認(rèn)真真的思考。量子計(jì)算提供了一種不同的計(jì)算方式，它必定對(duì)AI有幫助，因?yàn)榍暗腁I還是計(jì)算AI。

目前， AI應(yīng)該作為一種技術(shù)而不是科學(xué)，如果把 AI作為科學(xué)，我們可能還處于史前期。仔細(xì)思考過后會(huì)發(fā)現(xiàn)，我們現(xiàn)在說計(jì)算是智能、推理是智能、設(shè)備是智能，但是反過來看，我們從來不知道智能是什么，在這其中，量子計(jì)算也許會(huì)有幫助。

現(xiàn)在是播種量子巨樹的黃金季節(jié)

量子計(jì)算是一個(gè)空前的領(lǐng)域，可以在全新的層面上檢驗(yàn)我們的知識(shí)體系，但每一個(gè)進(jìn)展都艱難而偉大，最終建立實(shí)際的量子計(jì)算體系將會(huì)是極其重大的挑戰(zhàn)。面對(duì)挑戰(zhàn)與機(jī)遇，需要我們保持求知之心，不斷完善自己。前人栽樹，后人乘涼，而現(xiàn)在正是播種量子樹的黃金季節(jié)！對(duì)于未來，各位老師也給出了精彩的論述。

段潤堯老師認(rèn)為：生命短暫，這導(dǎo)致人們往往不愿意做長遠(yuǎn)思考。量子力學(xué)已經(jīng)被發(fā)現(xiàn)了 100多年，但是我們對(duì)這一學(xué)科的認(rèn)識(shí)幾乎還停在實(shí)驗(yàn)室以及僅限于一些神秘的現(xiàn)象，廣大人民群眾對(duì)它幾乎沒有認(rèn)識(shí)，相對(duì)于牛頓力學(xué)已經(jīng)深入人心，量子力學(xué)根本沒有充分發(fā)揮它的實(shí)際影響力和價(jià)值。他特別提到2007年他在日本京都參加完亞洲量子信息會(huì)議（AQIS2007）后在去機(jī)場(chǎng)的高鐵上邂逅Charles Bennett博士（量子信息領(lǐng)域的奠基者之一），二人隨即展開了熱烈的討論。這次印象深刻的討論之后，他突然明白了量子信息科學(xué)可以把以前很多無法直觀感受到的微觀量子世界中的神秘現(xiàn)象通過計(jì)算和通信等方式最終在宏觀世界加以展示出來，這將是人類文明的一個(gè)重大的進(jìn)展。因?yàn)榱孔恿W(xué)是目前我們對(duì)這一世界的最精確的刻畫，由此打造出來的機(jī)器也將代表了計(jì)算的極限。我們今天做的事情，還存在不確定性，但是我們不能因?yàn)槲冯y而退縮?，F(xiàn)在我們最需要的是投入，既包括年輕人的投入、也包括資金的投入。量子計(jì)算的生命之芽已經(jīng)孕育，它肯定能破繭而出，但是在這之前，需要我們每一個(gè)人的呵護(hù)（就實(shí)現(xiàn)通用量子計(jì)算而言，最重要的是要解決糾錯(cuò)問題，目前尚無完整的一個(gè)量子邏輯比特被做出來，這個(gè)問題一旦取得突破，后續(xù)一定會(huì)實(shí)現(xiàn)指數(shù)增長）。

隨后，孫曉明老師引用姚期智院士的觀點(diǎn)做了總結(jié)：“量子計(jì)算只差最后一公里路，但是這會(huì)是一個(gè)非常艱難的，也是需要經(jīng)過一段時(shí)間的最后一公里路”，我們需要前赴后繼，不斷努力。前景非常樂觀，但是需要我們不斷的投入，不懈的努力，需要更多的人加入進(jìn)來，現(xiàn)在是量子計(jì)算的”地理dafaxian時(shí)代。在量子算法和復(fù)雜性領(lǐng)域，著名的量子算法好像很少，兩只手都能數(shù)得過來，但這是因?yàn)樽隼碚撗芯?，要?shí)實(shí)在在嚴(yán)格證明出來，要很硬核，要比現(xiàn)有的最好的經(jīng)典算法更快。此外，量子計(jì)算的人才培養(yǎng)還不夠，孫老師與段老師、中科院數(shù)學(xué)所尚云老師一起組織了量子計(jì)算的 Winter School，并依托中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)ADL舉辦了兩次量子計(jì)算學(xué)科前沿講習(xí)班（CCF ADL88、CCF ADL101），但覆蓋的人群還不夠多，期待更多相關(guān)老師同學(xué)能加入量子計(jì)算領(lǐng)域，促進(jìn)學(xué)科發(fā)展，實(shí)現(xiàn)自身價(jià)值, 推動(dòng)科學(xué)進(jìn)步。

馬雄峰老師表示完全同意段老師和孫老師的意見。在十幾年前，量子計(jì)算可能還是黑夜?fàn)顟B(tài)，但是今天，量子計(jì)算已經(jīng)到了凌晨，第一縷陽光已經(jīng)出現(xiàn)，量子計(jì)算是一個(gè)朝陽行業(yè)。

最后，應(yīng)明生教授做了總結(jié)。量子計(jì)算已經(jīng)走過了半個(gè)世紀(jì)，以后我們還需要繼續(xù)堅(jiān)持，今天，行業(yè)內(nèi)的青年才俊做出了出色的工作，量子計(jì)算一定是有前途的。

由于活動(dòng)時(shí)間限制，我們對(duì)問題沒有全部進(jìn)行解答，后續(xù)我們將以文字形式整理出來各位嘉賓對(duì)問題的解答，期待大家持續(xù)關(guān)注 AI Time和各位老師。

編輯：田志遠(yuǎn)

審稿：應(yīng)明生、孫曉明、馬雄峰、段潤堯

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