即将到来的量子计算时代，其商业应用价值在哪里？

量子技术正不断的被人们所知。最近，高盛宣布[1]，他们最快可能在五年内引入量子算法为金融工具定价。霍尼韦尔预计[2]，量子计算将在未来几十年形成一个价值1万亿美元的产业。

但是，为什么像高盛、宝马、三菱化工、洛克希德·马丁等这样的公司要采取这种飞跃，尤其是在商用量子计算机可能还需要数年时间的情况下？欲知其中缘由，我们需要知道计算机到底是做什么的。

图1 |量子计算机（来源：quantamagazine）

1. 计算机的核心

从当今的数字技术开始，数字计算机的核心是一台算术机。它不仅使进行数学计算的成本降低，而且对社会产生了巨大的影响。硬件和软件的进步使得各种计算在产品和服务中的应用成为可能。

今天，大家所熟知的汽车、洗碗机以及锅炉等都内置了某种类型的计算机，而且，这还是在尚未使用智能手机和互联网之前就已经应用了的计算。如果没有计算机，人类将永远无法到达月球，也不可能将卫星送入轨道。

这些计算机使用以“位”或字节为单位的二进制信号（代码 1 和 0）来进行编码，当代码越复杂，所需的处理能力就越强，处理时间也就越长。这意味着，尽管计算机从自动驾驶汽车到在国际象棋和围棋中击败大师等计算中已经取得了巨大的进步，但是仍然存在传统计算设备难以应对的任务，即使这些任务分散在数百万台机器上。

图2 | 比特与量子比特（来源：quantamagazine）

2. 计算机面临的关键问题

他们面临的一个特殊问题是一类叫组合数学的计算。这些计算包括找到一个项目的安排，以优化某些目标。随着项目数量的增长，可能安排的数量呈指数增长。为了找到最佳的排列方式，现在的数字计算机基本上必须循环遍历每个排列，以便找到结果，然后确定哪一个最有利于实现目标。

在许多情况下，这可能需要大量的计算(例如，考虑破解密码)，如下文所述。组合计算的挑战适用于从金融到制药的许多重要领域，同时，这也是人工智能演进的关键瓶颈。这就是量子计算机的用武之地。正如经典计算机降低了算术的成本一样，量子计算也同样降低了计算艰巨的组合数学问题的成本。

3. 量子计算的价值

量子计算机（以及量子软件）是基于一个完全不同的世界的运作模型。在经典物理学中，一个物体处于一个明确的状态。在量子力学的世界里，物体只有在观察它们之后才会以明确的状态出现。在观察之前，两个物体的状态以及它们之间的关系是概率问题。

从计算的角度来看，这意味着数据是以不同的方式记录和存储的，即在量子力学的世界里，信息是以非二进制量子比特而不是二进制比特来存储信息，反映了量子世界中的多重状态。这种多重性可以使组合算术的计算速度更快、成本更低。

图3 | 量子线路（来源：quantamagazine）

如果这听起来令人费解，那是因为它确实如此。即便是粒子物理学家也难以理解量子力学及其所描述的亚原子世界的许多非凡特性，这里也不是尝试完整解释的地方。但可以这样说，量子力学在解释自然世界的许多方面比经典物理学做得更好，而且它几乎涵盖了经典物理学产生的所有理论。

在商业计算领域，量子转化为机器和软件，原则上，他们可以做许多传统经典计算机可以做的事情，此外还可以做经典计算机不能做的事，如快速进行组合计算。量子计算的商业应用，在一些重要领域将会是一个大问题。在某些情况下，组合学的重要性已经被认为是这个领域的中心。

4. 量子计算的应用

化学与生物工程

化学和生物工程涉及分子的发现和操纵。这样做涉及亚原子粒子的运动和相互作用。随着分子变得越来越复杂，数量呈指数级增长，这就成为一种组合计算。换句话说，它涉及到量子力学。量子力学的模拟是物理学家费曼最初提出的建立量子计算机的关键动机[3]。

例如，可编程量子计算机已经成功地模拟了简单的化学反应（谷歌成功实现最大规模的化学模拟[4]），为在不久的将来进行越来越复杂的化学模拟铺平了道路。随着量子模拟的可行性不断显现，这有助于预测新分子的特性。

工程师们将能够考虑原本难以建模的分子配置。这种能力意味着量子计算机将在加速目前的材料发现和药物开发工作中发挥重要作用。

网络安全

一千多年来，组合计算一直是加密的核心。Al-Khalil在8世纪的《Book of Cryptographic Messages》中研究了文字的排列和组合。今天的加密仍然建立在组合计算的基础上，强调组合计算本质上是无法管理的假设。

然而，随着量子计算的发展，破解加密变得更加容易，这对数据安全构成了威胁。一个新的行业正在成长，它可以帮助公司为即将出现的网络安全漏洞做好准备。

金融服务

金融是最早拥抱大数据的领域之一。复杂资产（例如股票期权）定价背后的大部分科学都涉及组合计算。例如，当高盛为衍生品定价时，它采用了一种高度计算密集型的计算方法——蒙特卡洛模拟(Monte Carlo simulation) ，这种方法根据模拟的市场走势进行预测。

长期以来，计算速度一直是金融市场的一个优势来源（对冲基金在获取价格信息方面力争获得毫秒级的优势）。量子算法可以提高重要金融计算的速度。

复杂的制造

量子计算机可用于获取有关操作故障的大型制造数据集，并将其转化为组合挑战，当与受量子启发的算法配合使用时，可以识别复杂制造过程的哪一部分导致了产品故障事件。对于像微芯片这样的产品，其生产过程可能有数千个步骤，量子计算可以帮助减少代价高昂的故障。

近年来，量子计算能够更快、更便宜地解决大规模组合问题，这一机遇实现了数十亿美元的投资。最大的机会可能是找到更多受益于量子解决方案的新应用，从量子提供的解决方案中受益。正如教授兼企业家Alan Aspuru-Guzik[5]所说：

“a role for imagination, intuition, and adventure. Maybe it’s not
about how many qubits we have; maybe it’s about how many hackers we
have.” 想象力、直觉和冒险都扮演着一定的作用，也许问题不在于我们有多少量子比特，而在于我们有多少黑客。

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封面：HBR

引用：
[1]https://www.ft.com/content/bbff5dfd-caa3-4481-a111-c79f0d38d486
[2]https://www.honeywell.com/us/en/press/2021/06/honeywell-quantum-solutions-and-cambridge-quantum-computing-will-combine-to-form-worlds-largest-most-advanced-quantum-business
[3]https://link.springer.com/article/10.1007/BF02650179
[4]https://www.qtumist.com/post/12231
[5]https://link.springer.com/article/10.1007/BF0265017

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