遇事不决真的可以量子力学了：量子计算机上云(2)-力学学报

遇事不决真的可以量子力学了：量子计算机上云(2)

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，正是着重于量子计算与实际问题的结合：

乾始搭载的是一颗百度自研的10量子比特超导量子芯片。

全球首个全平台量子软硬件一体化解决方案“量羲”

— 完 —

在其背后，正如前文所言，除了7个不同能力的25-63量子比特的在线模拟器，这个平台还连接了1台来自中科院物理所的10比特超导量子计算机，来自中科院精密测量院的1比特离子阱量子计算机，以及1台百度自研超导量子计算机“乾始”。

站在今天这个时间节点，我们或许仍无法给出标准答案。

在启发式版图设计方案、新型器件构型设计、器件参数快速初始化、精准仿真/验证方法、品质因子设计方法、自动化布线等超导量子芯片设计技术上积累发明专利 25 余项。

并且就在其中，我们还发现了来自中国产业界的最新量子计算研究进展——

接下来要做到的，全平台支持。将量子计算平台打造成一个中间层，让软硬件供应方不用担心相互怎么兼容，专心做出更好的产品。

2012年底，组建深度学习团队IDL。

另外要说的是，探索量子软硬一体化解决方案的意义不仅在单个方案自身，更在于将整个流程标准化、自动化、产业化，为即将到来的通用量子计算阶段做好了准备。

这条路短期不容易出成果，走的人也就更少，不过长远来看很有必要。

咱也是没想到，才2022年，我竟然就在手机上用起量子计算机来了。

“量羲”还有很强的兼容性，可实现量子芯片“即插即用”，将量子芯片快速转换为量子服务即战力。

目前，国际公认的量子计算有三个指标性的发展阶段：

这一点可以拿个人计算机的历史来类比。最初厂商只提供硬件，普通大众难以上手，当操作系统和配套应用软件都成熟以后个人计算机才迅速普及。

量子计算机无法理解普通计算机的处理器指令，想开发量子算法，就要先将人类可以理解的程序语言编译成量子计算机机器可以理解的微波脉冲。

……

作为落地实践案例，还完成了一款36比特含耦合器超导量子芯片的设计和仿真验证。

将来，一方研制出高性能的量子计算机，可以借助另一方的产业化平台快速落地应用，共同将量子计算的强大能力发挥出来。

简单总结一下，就是说百度不仅在硬件层面上搞出了超导量子计算机，还在软件层面上搭建出了一整套“基础设施”，让量子算力能走出实验室，开箱即用。

“量羲”可以给各行各业提供定制化的量子云服务或者私有化部署，帮助企业实现产业量子化的升级。与此同时，基于“量羲”，量子硬件生产厂商从此可以专注于量子硬件设计提高硬件性能，无需担心自己的硬件设备如何才能为用户提供量子计算服务。

百度克服这重重困难，做成全球首个全平台量子软硬一体化解决方案，也把其中得到的经验总结成三条。

在严苛的环境下想要对量子比特的精准操控，还需要反复的计算和尝试以找到最佳参数。

特别的，量桨可以通过连接量易伏，进行调用量子算力运行量子机器学习算法，实现量子应用的具体实践。

但量子计算不能总停留在实验室，毕竟人们开发它最终目标还是要去解决现实问题。

同样不可忽视的，坚持技术创新与自主可控。

而其商业化、创业的探索序幕，或许也已经拉开一角，真正如量子计算大咖们类比的那样：已经到了最后一公里。

另一方面，实现超导量子计算机、离子阱量子计算机等多后端算力接入与调配。

所以百度此番落子，说是初步探索也好，说是开辟新路也罢，背后真正值得关注的，是量子计算正在从实验室走出，从最高精尖的攀登，走向面向更多人的应用探索。

量子计算是否已经到了产业化阶段？

量子操作系统“量易伏”

超导量子计算机“乾始”

那么，问题来了：

这其中，就涉及到量子优越性的问题。学界普遍认为，量子芯片超过50个量子比特之后，才能实现量子优越性。

2015年，开启自动驾驶商业化探索。

率先拿出成果的百度，或许可以拿来作为参考。

2010年，率先成立AI自然语言方向的NLP部门。

一方面完整自研技术体系更容易产生协同效应，另一方面在国际竞争中也能不受制于人。