量旋科技对话LAMBDA实验室 | 如何把握量子计算突变发展的机会？

“人类应该考虑量子计算机了！”1982年，加州理工学院的一场报告会上，物理学家费曼提出了这一简直是“天方夜谭”的论断。

当时，个人电脑的概念才刚刚问世，普及大众还要再等10年。

四十年的光景弹指一挥间，大众一直将量子力学视为高悬在学术殿堂之上的圣物，敬而远之。

但从2021年开始，量子计算井喷式出圈，成果接二连三发表，费曼说的那句话离我们原来越近。

截至目前，量子计算已成立不少创业公司，融资事件也有增多的趋势。如今，国内已经有8家量子计算企业完成融资不说，融资额在亿元以上的就有5家，包括量旋科技、图灵量子、华翊量子、未磁科技、本源量子。

量子计算默默走过了将近半个世纪的时光，目前包括中国在内的40多个国家都制定了量子规划，量子科技前沿的竞争可谓是“加热到发烫”。

最近，量旋科技的创始人&CEO项金根，也跟LAMBDA实验室进行了一场关于量子计算的对话，希望让更多人了解这个“神秘”的领域，了解量子计算的最新突破和发展对我们今天的生活，会产生哪些直接的影响。

Q1:量子计算机和经典计算机有什么区别？

小黑：作为一个小白，首先还是要问一下项博，量子计算机和目前我们用的计算机会有什么样的不同？

项金根博士：首先我们要明确一个概念，量子计算机是基于量子力学原理制造的计算机。我们经常谈到的比较神秘的部分，其实是量子力学里的一些基础概念，量子物理主要描述微观粒子世界，确实和日常生活的经典力学世界不同。在量子物理里，量子叠加指的是一个粒子可以同时处于不同状态，量子纠缠是指两个或多个粒子不管分离有多远，它们都会影响相互的状态。

这两种特性在目前我们生活的宏观世界中是见不到的。

量子计算机利用量子叠加和量子纠缠这两种特性以实现并行计算，用这些原理实现的量子计算机，在计算上会比传统计算机更快。简单来说，量子计算发展到现在，主要着力在如何利用这些微观特性为人类提供服务，但不关注“为什么”。

量子计算机和经典计算机比较，图源：量旋科技

其次对人类世界而言，如果把目前我们用的计算机，比作汽车到处跑的蒸汽时代，那量子计算机的出现，就是飞机的横空出世。飞机和汽车虽然看起来都是交通工具，但制造原理不同，而解决的问题范围和对世界的影响也有不同。
飞机的发明极大地提升了汽车的运力，同时还解决汽车运输中的时效问题：例如从深圳运货到悉尼，飞机能做到速度快，装货多，受地理环境的限制小；而汽车不管如何努力，都很难比上飞机。
从算力上来讲，量子计算机的算力和效率要高于经典计算机，量子计算机可以弥补经典计算机的算力不足，例如快速破解常用的RSA数据加密算法；也可以解决经典计算机解决不了的计算问题，例如与量子力学相关问题的模拟、仿真和计算。正如飞机给人类带来了颠覆性的改变，业内人士也都预测，量子计算机未来也会像飞机一样改变人类的生活。

Q2:量子计算的产业发展与应用场景

小黑：目前量子计算机发展到怎样的进度了？

项金根博士：此前，量子计算更多是深藏在研究院、实验室中，可谓是深藏功与名，但现在，量子计算已经可以逐步走到台前。

从上世纪八十年代费曼提出量子计算概念，到九十年代Shor提出可以破解RSA加密算法的Shor算法，到2019年谷歌实现量子霸权（编者注：针对某一个计算问题，量子计算机比起经典计算机拥有了碾压级的算力，称为量子霸权），经过40年发展，量子计算完成了从理论突破，到技术实现，到生态链建设，到行业应用的发展历程，作为非常综合的计算新范式，量子计算已经进入到高速发展时期。

波士顿咨询和麦肯锡咨询的研究报告都指出，量子计算的产业化即将到来，到2025年，整个量子计算的市场规模就能达到50亿美元，并将在15年内迅速增长到万亿美元的级别。

量子计算发展阶段预测及市场应用，图源：量旋科技

国外大型技术公司如IBM、微软、谷歌，国内的IT巨头百度、阿里巴巴、腾讯和华为等、世界各国量子计算初创公司，以及金融机构和银行等，都在积极探索可能的落地应用。

如果从应用行业来讲，量子计算机可以用在几乎所有的领域，其中比较大的应用领域包括能源和材料、医药、先进产业、金融科技。

量子计算的涵盖有多广呢？

以来自欧洲的超导量子计算公司IQM为例，这家公司正在尝试用量子计算解决气候问题，麦肯锡就预测，使用量子计算开发的气候技术可以帮助人类在2035年之前，每年减少七十亿吨的二氧化碳排放量。

从我个人来看，量子计算的落地应用发展和之前的新技术导入会有不同，它会有一定的突变机会，所以各个行业需要提前开始储备，到关键技术有突破时，才能打有准备的仗，对不同的企业来说，和量子计算牵手合作，才能在未来同行业务竞争中，占据先机，获得持续的竞争优势。

Q3:量子计算机什么时候会全面普及？

小黑：还想再问下，量子计算机什么时候会变成个人电脑一样，人人都能用呢？

项金根博士：量子计算还处于非常早期阶段，量子计算的各种技术路线都才刚起步，目前的量子计算机可以分成两类，一类是专用量子计算机，另外一类是通用量子计算机。

专用量子计算机的代表有D-Wave的量子退火机，中科大的玻色采样机“九章”。专用量子计算机只能解决特定的问题，例如大疆消费级无人机只能用来拍照和拍视频，不能用来运货。

而通用量子计算机则可以通过算法、编程和软件实现所有的计算，目标是用来计算所有的计算问题——就像经典计算机中的CPU配合操作系统和应用软件后，可以用来计算所有的计算问题。

通用量子计算机的典型技术路线有以下这些，超导量子芯片，核磁共振，拓扑量子，半导体，离子阱，和冷原子等。超导量子计算是目前采用最广泛、发展最迅速的技术体系。

业内大部分人预计超导量子计算将很快可以用于商业场景，目前国内外量子计算公司已经与很多业务客户开展大量的业务合作，例如采用超导量子技术的IBM与摩根大通，汇丰银行和高盛等都开展了大量的金融业务合作。本源量子也与建设银行和中信证券开展了大量的量子金融的研发。

目前金融业和量子计算部分合作案例，图源：量旋科技

我们量旋科技作为一家量子计算初创公司，已经在量子计算硬件、算法和软件方面都取得了一定的成果，包括超导量子计算机硬件、量子计算云平台和量子算法上的一些成果。我们也已经和很多客户开展了业务合作，金融领域的合作单位包括华夏银行，微众银行，汇丰银行，人工智能领域的合作单位有自动驾驶公司元戎启行，生物医药方面则有吉林大学和华大基因。

量旋科技的技术和进展，图源：量旋科技

Q4:量子计算在金融科技等领域是如何实际应用的？

小黑：好的，还想了解一下，量子计算既然已经开始走出科研象牙塔，它将如何渗入到我们的日常生活呢？或者说，目前有什么实际落地场景的结合案例可以介绍吗？

项金根博士：因为我们之前也有和LAMBDA实验室沟通交流过很多金融相关的课题，我从这个领域来聊一聊，看看量子计算如何和我们的日常生活挂上钩的。

从宏观来说，金融是最有可能率先通过量子计算获益的行业之一，在全球已有超过25家国际大型银行及金融机构与量子计算企业开展研究，结论是来自麦肯锡和摩根大通等机构的多份报告。

当然原因很好理解，由于量子计算使用了量子特有的物理效应来处理信息，因此目前的超级计算机需要数十亿年才能解决一些数学问题，未来的量子计算可能在几周、几天或几个小时内就能找到答案。这和金融业有大量数据需要处理，并且处理的要求是“越快越好”是一致的。

国际上有很多量子计算在金融领域的应用。我们在这里列举了一些重要的场景并把他们分为以下四个大的类别，分别是投资组合的优化，期权的定价与对冲，风险管理以及数据安全。

01.投资组合的优化

投资组合的优化是决定银行赚钱多少的很重要的一类问题，各个金融机构和银行都力争做到最优，但现在的算法找到最优的组合很困难，要么很慢，要么离真正的最优值差得比较多，用量子算法则可以找到这类问题的最优解，如再平衡问题的求解，如果能够提高一个点的精度，对于大通摩根这样的大型机构就会产生巨额的收益。

02.期权的定价与对冲

简单来说，就是将传统的蒙特卡洛方法，简单地用量子振幅估计算法替换，结果就能取得比传统算法更好的收益。金融领域的其他一些产品也可能使用了相似的计算步骤，例如更快更准确的量子振幅估计算法可以被应用于这些类似的产品。

03.风险管理

风险管理问题也是银行领域一个很核心的问题，商业银行有很多复杂的商业风险模型，这些模型用现在的经典计算机去计算需要花很长时间，但风险的问题肯定是越快有结论越好，所以大家都在想办法加速，从IBM展示了量子计算在计算风险价值和条件风险价值上的优势来看，这个方向也可以说是量子计算大展拳脚的一个方向。

04.安全问题

最后也是最重要的安全问题，因为量子解密算法Shor算法在破解RSA加密中把原来的不可能变成很容易的一件事，因此中国和美国政府都非常重视，在金融领域上将来这也是必须要投入的一个方向。

量子计算在金融领域应用案例介绍，图源：量旋科技

现在我介绍一下我们之前和华夏银行做过一个用量子计算解决ATM机裁撤的课题，也许大家能从这个案例中，看到量子计算是如何逐渐替代旧算法，影响我们的生活。

从2019年开始，由于受到移动支付的冲击，商业银行ATM机的使用率大幅下降，这个时候银行面临一个问题：ATM机还要不要投放，如果不用了，哪些地区的ATM要撤掉，撤哪些，撤多少。
也就说，商业银行需要精准地筛选出效能差、使用率低的ATM机设备，进行撤机以缩减成本。

这个问题有几种解决办法：

第一种，可以聘请专家进行人工评判来解决，但ATM机的数量很多，全国范围内超过百万台，人工评判的工作量太大。

第二种，在信息化的时代，我们可以利用计算机进行计算，利用人工建立模型、或者用机器学习建立模型来达成这一目标。

但传统模型的缺点一是运行速度慢，所需时间长，原因是模型算法复杂度高。二是评估的精度不高，造成这个的原因是能使用的先验数据少。

最后我们利用量子计算机，采用了量子神经网络模型来解决这个问题，最后得到的结果就是比起经典算法来说，我们发明的该类量子模型在准确性方面有显著提升，运算速度快，所需时间短，模型精度高。

这也是首次突破性地为小样本智能建模问题提供量子解决方案。这个量子模型还可以应用在相似的应用场景，例如智慧运营、精准营销、智能风控等领域。

可以预见，量子计算解决方案将全新改变金融行业各细分领域的管理优化方式。由庞大数据驱动的金融AI是量子计算商业化落地的首选之一，量子计算也将成为其创新驱动的核心来源。