量子计算，巨头如何布局？

本文来自微信公众号：腾讯研究院（ID：cyberlawrc），作者：徐思彦（腾讯研究院高级研究员）、杨梦雨（腾讯研究院助理研究员），原标题：《一文读懂量子计算：应用、布局与未来》，题图来自：视觉中国

背景

2020年10月16日，中共中央政治局就量子科技研究和应用前景举行第二十四次集体学习。薛其坤院士就量子科技进行了汇报。习近平主席指出要找准我国量子科技发展的切入点和突破口，统筹基础研究、前沿技术、工程技术研发，培育量子通信等战略新兴产业，抢占量子科技国际竞争制高点，构筑发展新优势。

一、量子计算概念

量子计算是一种遵循量子力学规律调控量子信息单元进行计算的新型计算模式，即利用量子叠加和纠缠等物理特性，以微观粒子构成的量子比特为基本单元，通过量子态的受控演化实现计算处理。

与传统计算机相比，量子计算机能够实现算力呈指数级规模拓展和爆发式增长，形成“量子优越性”。传统计算机的基础原理是二极管和逻辑门，每一个信息单元叫做比特，只能代表0或者1中的任意一个数字，对二进制数字或字节组成的信息进行存储和处理；而量子态叠加原理使得每个量子比特同时处于比特0和比特1的状态，通过两种状态的叠加实现并行存储和计算。这样操纵1个量子比特的量子计算机可以同时操纵2个状态，当一个量子计算机同时操控n个量子比特的时候，它实际上能够同时操控2ⁿ个状态。

二、量子计算优势

量子计算最主要的价值可以归纳为两点：开源（提高算力）+节流（降低能耗）。

首先是对算力的提升：量子计算的核心优势是可以实现高速并行计算。在计算机科学中，无论经典计算还是量子计算，他们的计算功能的实现都可以分解为简单的逻辑门的运算，包括：“与”门，“或”门，“非”门，“异或”门等。简单来讲，每一次逻辑门的运算（简称操作）都是都要消耗一个单位时间来完成。经典计算机的运算模式通常是一步一步进行的。它的每一个数字都是单独存储的，而且是逐个运算。所以对于4个数字进行同一个操作时，要消耗4单位时间。量子的并行性决定了其可以同时对2ⁿ个数进行数学运算，相当于经典计算机重复实施2ⁿ次操作。可以看到，当量子比特数量越大时，这种运算速度的优势将越明显。它可以达到经典计算机不可比拟的运算速度和信息处理功能。

其次是降低能耗：量子计算另一核心优势是低能耗。众所周知，在经典计算机中，能耗是一大技术难题。处理器对输入两串数据的异或操作，而输出结果只有一组数据，计算之后数据量减少了，根据能量守恒定律，消失的数据信号必然会产生热量。但量子计算中，输入多少组数据输出依旧是多少组数据，计算过程中数据量没有改变，因此计算过程没有能耗。这也就意味着，只有在最后测量的时候产生了能耗。而经典计算在每一个比特的计算过程中都将产生能耗。因而经典计算的集成度越高，散热越困难。随着摩尔定律渐近极限，以后的计算能力的提高只能依靠堆积更多的计算芯片，这将导致更大的能耗。这方面的突破只能依靠量子计算的发展。[1]

受滞于摩尔定律的上限、芯片大小的极限、芯片散热等问题，传统计算机在执行某些任务时遇到瓶颈，例如：1. 大数因数分解；2. 数据库随机搜索。而量子计算中提出的大数质因子（Shor 算法）、随机数据库搜索（Grover算法）就很好的解决了这两个问题，能够应用于复杂的大规模数据处理与计算难题。

科学家预测，经典计算机未来仍将承担收发邮件、视频音乐、网络游戏等功能，而量子计算机则将用于解决大型分子模拟、寻找大数质因数等经典计算机无法模拟的领域，并在 AI计算领域对传统算力进行提升。

针对一些传统行业来说，大量研发环节所面临的计算压力已经显现，尤其那些在分子领域进行研发的产业，以现有人类科技的计算能力，所消耗的时间和成本巨大。比较明显的行业是：生物制药、化工、能源。还有另外一些本就对计算能力要求较高的科技行业，亦是量子计算实现商业应用的领域。比如：搜索、数字安全、人工智能、机器学习等……

三、量子科技成为新一轮科技革命和产业变革的前沿领域

量子科学技术进入最高层视野，量子科技发展进入快车道同时也彰显走科技创新驱动的决心。2020年10月16日，中共中央政治局就量子科技研究和应用前景进行了集体学习。量子科学技术的重要地位被认可并得到了显著提升。会议认为：量子科技一方面被认为具有促进经济高质量发展，且作为国家安全的重要保障；另一方面，其被认可有战略价值，是一项针对传统技术体系重构的重大颠覆技术创新，有望引领新一轮科技革命和产业革命。

量子科技最主要有三个方向，量子计算、量子通信和衍生出来的量子精密测量，分别可以提升计算处理速度，提高信息安全保障能力，改善测量精度和灵敏度。量子计算，利用的是量子叠加的性质，传统的计算机，无论芯片设计与制程，其基础的原理都是二极管和逻辑门，也就是只能表示0和1两种情况，一个0或者1的单位是1比特，而量子纠缠的特性，可以使得以量子构成的“二极管”同时表达出多种多个数字，而不是仅仅只有0和1。这样，对于每一个量子单元来说，可以储存2ⁿ个数据，n就是量子比特，根据google著名的“量子霸权”文章中设想的53量子比特计算，及单个量子可以储存2⁵³个数据。同时，不仅仅是存储，得益于量子纠缠特性，量子计算还可以同时对2ⁿ组输入数据进行计算，就相当于一台装备了2ⁿ台处理器的芯片。

量子通信利用量子的另一个特性，量子纠缠。传统的加密通讯，A先用密钥将明文转化为密文，B接收到密文后，通过使用与A相同的密钥，将接收到的密文转化成明文。在这过程中，通过光纤和无线电传输的密文是非常容易被获取的，同时，破解密文的核心，密钥，由于其一段时间内都是固定的，被同时存储在接收者和发射者处的，对于窃密者来说，无论是通过大量收集密文来进行运算破译，还是通过间谍行为直接盗取密钥，无论多么复杂的密钥，理论上都能做到破解。

但是量子通信不同，其有两条通信线路，第一条是传统的信息介质，用于传输密文，第二条是用于传递纠缠光子，也就是量子密钥，这种密钥是一次性的，仅仅对于当前传输的密文有效，同时由于纠缠光子之间的特性，即量子的状态是无法复制的，一旦这一条用于传输纠缠光子的线路被窃听者观察或者接收，窃听者无法复制出相同的一串光子密钥给接收者B，因此，量子通信在理论上是无法被破解的。[2]

量子计算可以跨越式提高计算机算力，量子通信则是理论上不可破译的通信方式。目前我国在量子计算领域正快速缩小与世界一流的差距，量子通信领域则已经走在了全球前沿。

四、量子计算应用

在量子计算领域，目前的成熟应用还未出现，各国正处于努力提高量子比特的阶段。目前产业认为，量子云是量子计算方向最有可能落地的应用领域，量子云从原理上来说，即用量子计算机来代替传统的超级计算机或者IDC机房中的服务器，通过云端的算法与配套设施，来使得量子计算机能够参与到云计算之中，大幅度提高云计算的算力。中国信通院2020年10月发布的量子云计算发展态势报告中指出，量子云计算将加速量子计算技术从实验室走向成熟，目前谷歌，亚马逊，IBM，微软等巨头都纷纷布局量子云领域。

硬件方面，从较为直观的量子比特数领域来比较，目前世界一流的谷歌正在实验54量子比特芯片，IBM开发出了53量子比特的计算机。我国在量子计算领域，目前腾讯、华为、百度，阿里均在积极参与量子计算的开发，同时以潘建伟院士为代表的科研团队正在努力攻关高量子比特的计算技术，2018年，其团队成功实现18个量子比特的纠缠，为进一步追赶世界一流的量子比特数打下了坚实的理论基础。[3]

2020年达沃斯论坛上，科学家认为量子计算有望在大分子开发、加密算法破译、人工智能等领域得以应用，助力数字经济发展：[4]

► 量子计算应用#1：加速新药开发。目前，受限于经典计算机的算力，对大型分子的准确性状模拟依然是较大难题，所以医药等领域的新品性状测试依然需要通过反复实验才能够获得，费时费力。量子计算天然擅长模拟分子特性，我们认为其有望通过计算机数字形式直接帮助人类获得大型分子性状，极大缩短理论验证时间。COVID-19疫苗、抗癌药物有望得到加速开发。IBM在2017年使用量子计算机成功模拟氢化铍；IonQ在2018年使用量子计算成功模拟水分子；Google在2020年使用量子计算机成功模拟二氮烯，并对其化学反应进行模拟。

目前量子计算能够模拟的分子依然较小，蛋白质、核酸、多糖等典型的生物大分子通常包含几千到几十万个原子，是目前能够模拟的简单分子的原子个数的几千到几十万倍。随着硬件设备和模拟软件的成熟完善，我们认为未来人类有望沿着从小分子到大分子、从无机物到有无机物的方向最终实现对所有物质分子层面的模拟。我们认为量子计算的成熟可能会使得研发侧用于样品制备的费用减少，而用于量子计算开发的费用会增加，增强其数字化；销售侧由于新型药物产品线的丰富，市场规模有望呈指数提升。

► 量子计算应用#2：加速破解加密算法。Google于2012年成功分解21得到3和7，是目前能够分解的最大数字，距离破解RSA加密算法仍有不小距离。虽然对于互联网加密信息的破译要在多年之后才能完成，但一种可行的方法是先将目前的重要的加密信息保存下来，等量子计算硬件成熟后再实现破译。

► 量子计算应用#3：加速人工智能。2012年左右，人们意识并开始使用GPU、FPGA、ASIC 等芯片作为AI算力，使得人工智能走出实验室开始商用。今天人工智能已经逐步改变我们的生活，但人类对于人工智能的期待远不止于此，实现更深层次的人工智能是未来发展的方向。未来，随着量子计算硬件设备的成熟完善以及量子人工智能算法的发展，我们认为量子计算有望助力实现深度人工智能场景。微软的拓扑量子计算机最早的用途之一就是帮助人工智能研究人员利用机器学习，加快训练算法；大众汽车和Google在量子路由算法和交通数据管理系统方面展开合作。量子人工智能有望驱动人工智能深入应用，成为人工智能市场增长的重要驱动因素。

► 量子计算应用#4：加速金融发展。量子计算所带来的算力增长为开发新的金融服务和产品带来了无限可能性，量子计算在金融领域的应用主要包括三个次领域：投资组合优化、交易以及诈欺侦测。量子计算善于执行平行运算，高维度造成的困扰较小；而量子计算具有机率穿隧的特性，不会受困于局部最小值的谷底。JP Morgan和IBM在派生定价二次加速量子算法方面展开合作；BMO和XANADU在量子蒙特卡洛算法方面展开合作；高盛和QC Ware在计算期权的理论价值方面展开合作；CaixaBank和IBM在金融资产风险分析模拟项目方面展开合作；Commonwealth Bank和rigetti在量子运算优化投资组合再平衡实验方面展开合作。

五、量子通信应用

量子通信分为量子密钥分发（QKD）和量子隐形传态两大技术。目前量子隐形传态技术仍处于实验室阶段，已经进行实际应用的为量子密钥分发技术。量子密钥分发是一个通信双方协商产生共享密钥的过程。发送和接收装置间通过量子信道和经过认证的经典信道相连。量子信道用于传输由量子态承载的量子比特信号，可以是光纤、自由空间（包括卫星链路）等物理媒介。经典信道则用于发送方和接收方进行基矢比对等数据后处理步骤的信息交互。 

在量子通信领域，由于其技术难度较量子计算较低，目前我国已经率先建成了“京沪干线”，发射了“墨子号”量子通信卫星，实现了全球首次洲际量子通信，走在了全球技术研发和成熟商用的最前沿。之后我国率先进入广域网阶段，在高端需求、政策驱动下，政府（合肥/济南/武汉/海口/贵阳等政府部门）、金融（人民银行/工商银行/中国银行/建设银行/农业银行/浦发银行/徽商银行等金融机构）、能源（国家电网）等部门/机构逐步开启量子通信网络投资建设浪潮。截至2018年末，我国已建成的实用化光纤量子保密通信网络总长（光缆皮长）已达7,000余公里。目前，广州/西安/成都/贵阳/重庆/南京/海口/乌鲁木齐/宿州等地已启动本地量子保密通信城域网规划，预期未来3~5年，京津冀/长三角/珠三角/西南地区/中西部地区等城市将陆续新建或扩建量子通信城域网。[5]

量子通信最显著的优势是其传输的安全性，因此被广泛应用的领域对信息安全要求很高。当前中国已实现量子通信在军事国防、政务、金融，互联网云服务，电力等领域的应用。长期来看，随着量子卫星的升空以及量子技术的逐渐成熟，传统互联网将被更为安全、高效、稳定的量子互联网取代。

► 军事国防：军事国防领域对信息安全要求非常高，能较快的实现量子通信大规模应用。量子通信将建立作战区域内机动的安全军事通信网络；信息对抗方面，改进军用光网信息传输保密性，提高信息的保护和对抗能力；深海通信方面，为远洋深海安全通信开辟新途径；利用量子隐形传态以及量子通信绝对安全性、超大信道容量、超高通信速率、远距离传输和信息高效率等特点，建立满足军事特殊需求的信息网络。

► 国家政务：政府机关单位（如公安、工商、地税、财政）的通信对信息的安全性也有较高要求，我国多地已建成量子政务网。依托于广域通信网的建成，在政务单位搭建量子通信节点，节点内的用户可以在提供量子安全下的实时语音通信、实时文本通信及文件传输等功能，保证信息传递的安全性。

► 金融：交易网络化、系统化、快速化和货币数字化已经是当前金融业最重要的特点，这对金融信息系统的安全保密性提出了严格的要求。金融信息系统必须保证金融交易的机密性、完整性、访问控制、鉴别、审计、追踪、可用性、抗抵赖性和可靠性。目前中国量子通信已经可以为银行、证券、期货、基金等金融机构开展数据中心异地灾备、企业网银实时转账等应用。

► 云服务：随着5G的部署深入，未来大量数据和业务都将集中于云计算数据中心，因此数据中心对信息安全的要求也较高，量子通信有望在云服务中实现应用。

► 电力：电力系统涉及发、变、输、配、用等多个流程，系统复杂，且对安全、稳定、可靠方面有着较高要求。电力系统关系国计民生，在中国大力推动智能电网建设和输配电改革的基础上，量子通信有望帮助电力系统实现安全稳定可靠运行。[6]

六、量子计算巨头布局

1. 国际巨头百家争鸣，抢占先发优势

Google：

他山之石，可以攻玉

Google关注量子技术现实应用的发展道路，自2009年起开始探索量子计算机，2013年从加拿大创业公司D-Wave Systems采购了一台“全球首台商用的量子计算机”，随后与NASA埃姆斯研究中心基于这台计算机开展研究合作，建立量子人工智能实验室（QuAIL），利用D-Wave机器探索量子计算在各个领域的应用，包括网络搜索、语音/图像模式识别、规划和调度、空中交通管理等。

2013年全年Google在量子计算上花费的研发费用大约是80亿美元，但是并无明显突破。2014年，Google继续加大在量子计算上的研究，宣布与美国加州大学圣巴巴拉分校专家联合开发量子计算，并装备了最新一代量子计算机D-Wave 2X，建成了9量子比特的计算机；为了缩小机器学习与人类智能之间的鸿沟，以及让自己在新兴的AI领域保持领先地位，Google开始专注开发自己的量子硬件。2015年，QuAIL负责人HartmutNeven及其团队发表了一篇论文。根据该论文，初步测试结果表明D-Wave量子计算机可以100倍于传统计算机芯片的速度执行某些计算。

持续研发，开源生态

2018年3月，Google量子人工智能实验室宣布开发出新的72比特量子处理器Bristlecone，号称“为构建大型量子计算机提供了极具说服力的原理证明”。相比Google之前最好的9比特处理器，新处理器是一个很大的进步。在2018年晚些时候，Google宣布与NASA合作，探索新的量子处理器的应用场景。

2019年，Google在于旧金山举办的IEEE国际固态电路会议上展示了一种为量子计算量身定制的电路。该电路可以在冷却至1开氏度以下的低温外壳里工作，这为未来扩大量子计算机系统的规模提供了一个关键的基础设备。9月Google计算机科学家在NASA网站上发布了一篇论文，称已经利用一台53量子比特的量子计算机实现了传统架构计算机无法完成的任务，即全球最强大的超算Summit要花1万年的计算实验中，Google的量子计算机只用了3分20秒。此举证实了量子计算机性能超越经典计算机，而Google研究人员宣布，Google已经实现“量子霸权”。

2020年3月，Google发布量子机器学习开源库——TensorFlowQuantum，为研究人员和开发人员提供使用开源框架和计算能力的途径。Google致力于建造专用的量子硬件和软件，通过开发量子处理器和新的量子算法来帮助研究人员和开发人员解决近期的理论和实践问题，从而推进量子计算发展。[7][8]

Amazon：

提供平台服务，建立生态圈

Amazon提供了全方位的管理服务，通过提供开发环境来探索和设计量子算法，用户可以在Amazon的模拟器上测试它们，并可在用户选择的不同量子硬件技术上运行它们，从而帮助开发量子计算。

作为全球最大的云计算提供商，2019年12月，Amazon正式进军量子云计算，宣布推出全新的全托管式Amazon Web Services（AWS）解决方案—Amazon Braket，Braket可让开发人员、研究人员和科学家，去探索、评估和实验测试量子计算。它允许用户从零开始设计自己的量子算法，或者从一组预先构建的算法库中进行选择。

一旦定义了算法，Amazon Braket就会提供一个完全托管的模拟服务来帮助排除故障和验证。Amazon量子计算云平台后端可连接多种第三方量子硬件设备如IonQ的离子阱量子设备、Rigetti的超导量子设备以及D-Wave的量子退火设备，为研究人员和开发者提供设计量子算法的开发环境、测试算法的仿真环境，和对比三种类型的量子计算设备运行量子算法的平台。

为了更容易开发结合经典和量子任务的混合算法，Amazon Braket帮助管理经典的计算资源并建立到量子硬件的低延迟连接。因此Braket的优势在于，研究者和开发人员可以更全面地探索量子计算复杂任务设计。

不同于拥有自研的量子计算硬件的企业，Amazon目前只提供量子计算软件平台服务（Q-PaaS）。但Amazon也与加州理工学院合作共同开设量子研究中心，未来可能会在硬件方面开展研究。APN（AWS Partner Network，合作伙伴网络）是AWS的全球合作伙伴计划，参与 Amazon量子解决方案实验室的包括 1Qbit、Rahko、Rigetti、QCWare、QSimulate、Xanadu 和Zapata。Amazon目前的服务模式为联合量子企业以Braket为接入口和客户共同进行实验，指导客户将量子解决方案纳入业务，从而在帮助客户满足高性能计算需求的同时建立围绕 Braket为中心的量子云计算生态圈。[9]

IBM：

早期入局，技术先行

IBM作为量子计算领域的领军者之一，投入量子计算的研究已经30余年，持续开展基础量子信息科学的研究，不断探索新的量子算法。

2016年，IBM 推出IBM 6量子比特原型机，开发了5位量子比特的量子计算机供研究者使用，上线了全球首例量子计算云平台，2017年，IBM 又通过其官方博客宣布基于超导方案实现了20位量子比特的量子计算机，并构建了50量子比特的量子计算机原理样机；2019年9月宣布开发出53比特的量子计算机；2020年8月使用其最新的27比特处理器实现了64量子体积。

IBM提出“量子体积”作为用于衡量量子计算机性能的专用指标，其影响因素包括量子比特数、测量误差、设备交叉通信及设备连接、电路软件编译效率等。量子体积越大，量子计算机性能就越强大，能解决的实际问题就越多。

2017年IBM的Tenerife设备（5-qubit）已经实现了4量子体积；2018年的IBM Q设备（20-qubit），其量子体积是8；2019年最新推出的IBM Q System One（20-qubit），量子体积达到16。2020年，IBM通过使用其最新的27-量子位的“猎鹰”（Falcon）处理器，量子计算机的量子体积已经从去年的32增加到64。自2017年以来，IBM每年将量子体积翻了一番。[10]

瞄准商业，开拓应用

IBM致力于构建科研和商用的量子硬件及平台系统，在量子云计算领域的研究具有系统化、成熟化的研发运营模式，在硬件和软件方面形成了相对完善的研发链，已逐渐建立日益成熟的量子云计算生态。

2019年1月的CES上，IBM发布全球首台商用量子计算一体机IBM Q System One，提供了“迄今为止最高的量子体积”，有史以来第一次，使得通用近似超导量子计算机走出了实验室，用户可以通过云端访问该系统。当时，IBM表示将重点利用该系统来研究财务数据、物流和风险。

2019年6月，IBM宣布与非洲的一些大学建立合作关系。作为合作的一部分，IBM希望研究人员将Q System One应用于多个领域里的研究，包括药物研发、采矿、自然资源管理等，并表示IBM Q可以帮助用户发现早期的用例，并为用户的组织机构配备实用的量子技能，并访问世界级的专业知识和技术服务，以推进量子计算向落地使用的方向走去。近日，IBM全球副总裁Norishige Morimoto表示，IBM将在五年内将量子计算机商业化。[11]

目前，IBM发起的Q Network吸引了很多热情的合作伙伴，顶级大学和全球知名的科技公司都在其中，一同推进基础量子计算研究，并对现实世界产生影响。他们与实验、理论和计算机科学领域最优秀的专家们一起工作，探索量子计算领域的新可能性。

Microsoft：

技术突破，持续开发

2005年Microsoft开始进入量子计算技术，提出了一种在半导体-超导体混合结构中建造拓扑保护量子比特的方法。2011年12月成立QuArC小组，该小组致力于为一种可扩展、可容错的量子计算机设计软件架构和算法。2014年，Microsoft透露说自己的Station Q小组正在研究拓扑量子计算。紧承QuArC小组的软件和算法工作，Station Q小组旨在帮助开发一种可扩展、可容错的通用量子计算机。2016年宣布计划斥巨额资源开发量子计算机的原型产品。

开放生态，走向现实

Microsoft也在量子软件开发和软件社区运营方面进行了大力的推动，Microsoft首推全新的量子编程语言Q#，建设一套独立且能够更好适配量子计算的编程模式，希望给开发人员提供更好的量子计算开发工具。

初期围绕QDK开展量子生态建设，引导用户使用Q#。在2017年底，Microsoft宣布推出量子开发套件，开发人员可以利用该套件为量子计算机编写应用程序。在2019年2月，Microsoft推出“Microsoft量子网络”，该网络汇集了众多致力于开发量子应用和硬件的机构和个人。2019年5月，Microsoft表示其量子开发套件的下载次数达到100,000次。2019年7月，Microsoft正式开源QDK，它拥有所有用户需要的工具和资源来开始学习和构建量子解决方案，为用户提供更加全面的开发环境。

Microsoft是为数不多在构建未来革命性拓扑量子比特基础上的量子系统公司，AzureQuantum云平台推出后联合其他量子企业进一步为全行业用户提供量子硬件服务。2019年11月，Microsoft推出量子云生态服务——Azure Quantum，为开发者和客户提供预先构建的解决方案以及软件和量子硬件，AzureQuantum 是世界上第一个完整的、开放的云生态系统。[12][13]

2. 国内产业逐步兴起，发展态势良好

我国科技公司相比美国进入量子计算领域时间较晚，但近年来行业领军公司和科研院所也开始陆续在量子计算领域进行布局。

腾讯：落地产业，计算上云

腾讯于2017年进军量子计算领域，提出用“ABC2.0”技术布局（AI、RoBotics、Quantum Computing），即利用人工智能、机器人和量子计算，构建面向未来的基础设施，探索推动以技术服务B端实体产业。腾讯研究量子计算基础理论，搭建量子系统研发平台，探索相关产业落地。

量子计算基础理论具体研发方向中包括量子组合算法，量子AI，量子系统模拟，及在药物材料等领域的应用。在量子组合算法方向上的结果包括发现大图连通性及找连接子图这样的基础核心问题的指数加速算法，在量子AI理论上的结果包括研发了对一般性神经网络的第一个可证明的量子平方加速算法。在化学应用上的结果包括有效预测有机发光材料的吸光特性。

一方面，腾讯也在探索将量子计算的技术运用到企业发展中，以及在商业应用中找到可结合的场景，让量子计算实实在在地促进产业发展。目前腾讯量子实验室的技术研究和落地探索在化学和药物研发方面已经取得一些阶段性成果，例如在小分子药物发现流程中引入量子+AI模型，用量子性质的计算和判别、生成与强化学习的机器学习模型，将学术界和传统制药企业有效连接，帮助传统药物研发流程升级，提高药物研发效率。

腾讯量子实验室与某国际大型药企共同研究抗体蛋白质折叠的快速量子算法，以期实现对现有经典算法的大幅度加速。腾讯量子实验室联合加拿大Vector Institute of Artificial Intelligence，公开自研的分子量子性质数据集，发起Tencent Alchemy 2019竞赛，关注算法的泛化性能，推动学术界与产业界聚焦化学中分子的量子性质问题及其AI解决方案。

另一方面，腾讯对生态伙伴的姿态也更加开放，腾讯量子实验室将于2021年发布弹性第一性原理云计算平台，一方面将多种软件工具集中部署在云端，结合自研的可视化输出功能，提供高效的一站式服务，另一方面调整云端系统，使云服务更贴近科学计算的使用习惯和场景。未来云平台将部署分子药物性质、活性、量子系统模拟以及相关AI模型开发等更多模块。推动算法传播，促进科研合作，建立云端的量子科技生态。[14][15]

华为：扎根基础，赋能开发

华为于2012年起开始从事量子计算的研究，量子计算作为华为中央研究院数据中心实验室的重要研究领域，研究方向包括了量子计算软件，量子算法与应用等。

在HUAWEI CONNECT 2018大会上，华为首次发布其量子计算模拟器HiQ云服务平台，搭载量子线路模拟器和基于模拟器开发的量子编程框架，其中HiQ量子计算模拟器包括提供42量子比特模拟服务的全振幅模拟器和提供169量子比特模拟服务的单振幅模拟器，同时新增一个模拟数十万量子比特电路的量子纠错模拟器，这是业界第一次在云服务中添加此功能。HiQ量子编程框架支持10余算法，兼容开源框架ProjectQ的同时，新增两个图形用户界面量子电路编排GUI（Graphical User Interface）与混合编排BlockUI（Block User Interface），使经典-量子混合编程更加简单和直观。[16]

在HUAWEI CONNECT 2019上，华为发布了HiQ 2.0量子计算软件解决方案，推出业界首个一站式量子化学应用云服务及对应的软件包HiQ Fermion，新增云端脉冲优化设计服务及对应的HiQ Pulse软件包和量子芯片调控模块HiQ Pulse，大幅提升了量子计算模拟器的性能，优化量子算法和脉冲库，拓展了量子计算编程框架的多个功能，构建了业界领先的量子计算编程框架和模拟器云服务。与1.0相比，2.0更加的“专业化”，主要布局量子化学和量子调控，帮助量子开发者在药物、材料等相关领域取得突破。[17]

在HUAWEI CONNECT 2020上，华为发布HiQ 3.0量子计算模拟器及开发者工具，新增两个核心模块：量子组合优化求解器HiQ Optimizer 和张量网络计算加速器HiQ Tensor，完善了HiQ系统功能，适配多个应用场景。[18]

作为华为在量子计算基础研究层面迈出的坚实一步，云服务平台基于华为云提供的计算、网络、存储、安全等资源服务，赋能科研和教育，实现了在普通的计算机上进行量子计算，为开发者提供良好的编程体验，推进合作伙伴在量子计算领域的探索和产业应用。

阿里巴巴：下先手棋，持续加码

阿里的量子计算路线一方面是“死磕硬件”，建立实验室进行以硬件为核心的全栈式研发，另一方面是构建生态，与产业链的上中下游的合作伙伴探索落地应用。

2015年7月，阿里云联合中国科学院在上海成立“中国科学院-阿里巴巴量子计算实验室”。该实验室结合了阿里云在经典计算算法、架构和云计算方面的技术优势，以及中科院在量子计算和模拟、量子人工智能等方面的优势，致力于研究量子计算在各个领域的应用，如人工智能、电子商务和数据中心的安全性。

2017年3月，阿里云公布了全球首个云上量子加密通讯案例。5月，阿里宣布造出第一台光量子计算机，实现了10量子比特。10月，阿里巴巴以实现量子计算的潜能为目标，组建达摩院量子实验室，提供基于量子计算的解决方案，并支持电子商务到新材料模拟。

2018年2月，中科院宣布联合阿里云打造11量子比特超导量子计算的云平台，成为辅助算法和硬件设计的有力工具。5月，实验室研制的量子电路模拟器“太章”在全球率先成功模拟了81比特40层的作为基准的随机量子电路，此前同样层数的模拟器只能处理49量子比特。

2019年9月，量子实验室完成了第一个可控的量子比特的研发工作，该比特的设计、制备和测量全部是自主完成，这表明达摩院在超导量子芯片的研发上已经具备了全链路的能力。

阿里是中国第一个参与量子计算的科技企业，对量子计算越来越重视，达摩院将量子计算评选为2020年十大科技趋势。2020年3月，阿里巴巴达摩院开启南湖项目，总投资约200亿元，主要研究方向包括量子计算。6月，阿里创新研究计划AIR首次将量子计划列入其中。[19]

百度：搭建平台，构建生态

百度在2018年3月宣布成立量子计算研究所，结合公司自身强大的基础技术能力以及云计算等核心业务，重点研究量子算法、量子AI应用以及量子架构，开发量子计算平台并通过灵活高效的量子硬件接口与不同量子硬件系统进行对接，最终以云计算的方式输出量子计算的能力。此外，百度也将大力构建可持续发展的量子计算生态系统，为与学界和产业界赋能，助力开展量子计算软件和信息技术应用业务研究。

2019年，百度发布云上量子脉冲系统“量脉”（Quanlse），作为连接量子软硬件的桥梁，适用于核磁共振量子计算、超导量子计算等平台的量子逻辑门脉冲快速产生及优化。2020年5月，百度飞桨发布量子机器学习开发工具“量桨”（Paddle Quantum），使百度飞桨成为了国内首个、也是目前唯一支持量子机器学习的深度学习平台。    

2020年9月，百度研究院量子计算研究所推出国内首个云原生量子计算平台“量易伏”（QuantumLeaf），可用于编程、模拟和运行量子计算机，为量子基础设施服务提供量子计算环境，与“量脉”和“量桨”共同形成百度量子平台的主体，提供连接顶层解决方案和底层硬件基础所需的大量软件工具及接口。百度量子平台愿景是“人人皆可量子”，帮助每一个用户建立操作系统，推动量子计算的发展，赋能科研、教育、工业和人工智能行业。[20]

注释：

[1]招商证券：量子计算 打开魔鬼之门

[2]国盛证券：量子科技，未来的ICT技术基石

[3]国盛证券：量子科技，未来的ICT技术基石

[4]中金公司：政治局集体学习量子科技，量子计算/量子通信有望加速发展

[5]中金公司：政治局集体学习量子科技，量子计算/量子通信有望加速发展

[6]华安证券：量子通信：政治局集体学习有望催发主题行情

[7]创投精选：[全球快讯]在量子计算领域，全球20家巨头都做了些什么？

[8]移动互联网新媒体：全球20家量子计算巨头名单出炉！

[9]中国信通院：量子云计算发展态势研究报告（2020年）

[10] IT之家：量子摩尔定律问世：量子体积每年增加一倍

[11][全球快讯]在量子计算领域，全球20家巨头都做了些什么？

[12][全球快讯]在量子计算领域，全球20家巨头都做了些什么？

[13]前瞻经济学人APP：2019年量子计算大事件盘点：谷歌宣布量子霸权

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本文来自微信公众号：腾讯研究院（ID：cyberlawrc），作者：徐思彦（腾讯研究院高级研究员）、杨梦雨（腾讯研究院助理研究员）