10 月 11 日，中国科学技术大学中国科学院量子信息与量子科技创新研究院潘建伟教授、陆朝阳教授研究团队与中国科学院上海微系统与信息技术研究所、国家并行计算机工程技术研究中心合作，成功构建 255 个光子的量子计算原型机“九章三号”。
这一突破性的工作再度刷新光量子信息技术世界纪录，在研制量子计算机的道路上迈出坚实一步。根据论文中所提及的最优算法，“九章三号”处理高斯玻色取样数学问题的速度相比于上一代“九章二号”提升了一百万倍，比最强的超级计算机“前沿”快一亿亿倍。
论文共同第一作者为中国科学技术大学 Yu-Hao Deng、Yi-Chao Gu、Hua-Liang Liu、Si-Qiu Gong、Hao Su，共同通讯作者为陆朝阳教授、潘建伟教授。
（来源：见水印）传统通用计算机的理论模型是通用图灵机，而通用量子计算机的理论模型则是用量子力学规律重新诠释的通用图灵机。
一般来说，量子计算机和传统计算机能解决的问题并没有本质差异。但是，由于量子力学叠加性的存在，量子计算机具备并行计算能力，通过特定的算法可以极大的提升计算效率，实现指数级别的计算加速，从而解决一些传统计算机无法解决的、需要进行超大量计算的复杂问题，如核聚变反应堆的模拟。
因此，量子计算机一直以来都被寄予厚望，世界各国都投入了大量人力、物力进行研究，国际学术界也为此制定了“三步走”的发展路线，即验证量子计算的优越性、在噪声环境下的中等规模量子计算，以及可以通用化的量子计算。
图丨研发量子计算机的“三步走”战略：青色区域代表下一步的 NISQ，灰色区域代表第三步的容错量子计算（来源：Towards Data Science）
在研发量子计算机的“三步走”战略中，目前已完成第一步，即验证量子计算的优越性。研究人员利用近百个量子比特的高精度量子调控，然后求解特定的复杂问题，效率远超传统超级计算机。同时，他们也发展了可扩展的量子调控技术，这为未来研发具备容错能力的通用量子计算机奠定了基础。
量子计算优越性研究是一个非常重要的研究领域，一方面该研究可能能激发更多关于经典算法模拟的研究，另一方面也有可能帮助解决量子计算研究中的技术难题。
2019 年，谷歌的量子人工智能研究团队研制出了通过 53 个超导量子比特进行计算的量子计算机，其具备非常强悍的运算能力。在针对某个特定复杂计算任务的求解上，该超导量子计算机只需要 200 秒就可以成功完成任务，远超当年的传统超级计算机，这些计算机需要一万年时间才能解决这些问题，这项研究证明了量子计算具有独特的优势。
图丨谷歌公司研制的超导量子计算机（来源：谷歌）2020 年，中国科学技术大学团队成功构建了基于 76 光子的“九章”光量子计算原型机，验证了光学体系的“量子计算优越性”，这是世界首次，同时成功解决了谷歌团队实验中量子优越性依赖于样本数量的问题。
2021 年，中国科学技术大学团队进一步成功研制了基于 113 光子的可相位编程的“九章二号”和基于 56 比特的“祖冲之二号”量子计算原型机，使中国成为唯一在光学和超导两种技术路线都实现了“量子计算优越性”的国家。
2023 年 2 月，谷歌研究团队将超导量子计算系统扩展到 72 个量子比特，且证明了量子纠错方案的可行性。
2023 年 3 月，南方科技大学、清华大学和福州大学的联合团队通过利用实时重复的量子纠错技术，在国际上首次降低了量子比特的错误率，从而延长了量子比特的存储时间，相关论文以《以一个离散变量编码的逻辑量子比特来打破平衡点》（Beating the break-even point with a discrete-variable-encoded logical qubit）为题发表在 Nature 上[2]，这是中国团队在基于超导量子计算的量子纠错领域取得突破性进展的工作。
中国科学技术大学研究团队通过设计时空解复用的光子探测新方法，成功构建了高保真度的准光子数可分辨探测器，首次实现了对 255 个光子的操纵能力，大幅度提升了光量子计算的复杂度。
在构建“九章”系列光量子计算原型机的基础上，研究团队还揭示了高斯玻色取样和图论之间的数学联系，完成对稠密子图等两类具有实用价值的图论问题的求解，相比经典计算机精确模拟的速度快 1.8 亿倍。另外，他们还第一次演示了无条件的多光子量子精密测量优势。
图丨实验装置图（来源：Physical Review Letters）在实现“三步走”战略中的第一步之后，研究人员正致力于实现第二步，即实现在噪声环境下的中等规模量子计算。量子计算机在实际运算过程中，可能会被因外界环境“噪声”而使运算结果出错。因此，为了降低噪声环境下量子计算的错误率，就需要进行量子纠错，目前研究人员正按照“三步走”战略继续稳步前行。
其最终目标是实现通用化的量子计算，这也是量子计算领域的圣杯。未来，量子计算机将不仅可以用于计算复杂数学问题，还可以用于药物辅助开发、核聚变反应过程模拟等诸多领域，创造巨大的经济价值。它有望开启一个全新的“新信息时代”，改变我们处理信息的方式。
参考资料：
1.Yu-Hao Deng et al. Physical Review Letters 131, 150601（2023）.https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.131.150601
2.Ni, Z., Li, S., Deng, X. et al. Beating the break-even point with a discrete-variable-encoded logical qubit. Nature 616, 56–60 (2023). https://doi.org/10.1038/s41586-023-05784-4
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