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深圳押车押证【科技在线】谷歌、ibm、英特尔、微软等科技巨头不断高调展示肌肉量子计算技术行为，进一步白热化了全球对量子计算的追求。 其中，中国关联公司、机构抢夺量子计算的身影摆在前面。
3月29日，微软研究人员宣布量子计算取得重大突破，发现天使粒子马约拉纳费米粒子存在的有力证据:在特殊制作的导线中，将电子分成两半。 如果微软想制造一台可以工作的量子计算机，这是很重要的。 前几天，谷歌发布72个量子比特的通用量子计算机bristlecone时宣布拥有量子霸权。 百度宣布5年内成立全球量子计算研究所，逐步将量子计算纳入业务。 从那以后，阿里巴巴、腾讯、百度的所有入局量子计算都进行了。
围绕量子计算科技巨头有十年的竞争
过去，量子物理学和人工智能(首要指神经网络技术) )这两个学科被认为是油和水一样不能结合的。 目前，人工智能被学术界和科技巨头视为量子计算的关键。
虽然量子计算有很多吸引人的地方，但简单来说，它可以使人类的计算能力、解决大数据的能力提高千万次乃至亿次以上。
这是什么概念？ 业界常见的例子是，使用目前的大型、优秀的超级计算机来破解常见的rsa密码系统需要60万年，但使用具有相当大存储能力的量子计算机不需要3个小时。
微软亚洲研究院研究员陈卫说，快电脑必须计算百万年、千万年的东西，也许几秒、几分钟就能计算出来。 这也是古代流传下来的计算机在量子计算机面前弱如算盘，而追求计算能力甚至达到狂魔的科技巨头沉迷于量子计算的原因之一。
虽然路径不同，但科技巨头正在努力开发具有足够高的相对有效的量子比特(量子计算的构建块)，以使实际可行的量子计算机能够出现。
英特尔正在研究各种量子位类型。 其中包括在许多方面与以前流传的晶体管非常接近的自旋量子位，这使得量子计算机有可能通过与以前流传的计算机接近的过程进行制造。 英特尔公司副总裁兼英特尔研究院院长迈克尔·梅伯里说:“我们的量子研究已经基于先进的工艺技术迅速发展。
微软投入量子计算研究已有12年多，研究进展尚不明确，但拓扑量子比特的研究是一个比较确定的消息。 微软的研究人员认为，拓扑量子计算系统与其他量子系统相比，可以用更少的量子比特执行比普通计算机大几个数量级的运算。 同时，拓扑量子比特的纠错过程直接建立在量子比特的物理机制上，这样更容易扩大规模和提供可靠的结果。
从去年11月ibm发布50量子比特的量子计算云平台开始，到现在谷歌又将能力提高到了72量子比特，电子计算机飞跃量子计算机似乎已经指日可待了。
但是，与现在流行的五年预测不同，迈克尔·梅伯里说，我们还处在玩具系统的时代。 在真正可行的技术出现之前，大型科技企业之间有10年的竞争。
当前的巨大挑战是如何统一、稳定量子比特
虽然取得了许多实验成果和推论，但在构建能够保证准确输出的可行的大规模量子系统方面仍存在许多课题，要实现量子计算的巨大潜力，必须克服许多基础课题。
虽然可以对未来进行量子计算，克服以前传来的计算机无解的难题，但是如何统一和稳定量子比特是当前的一大挑战。
量子位脆弱且具有批判性，会因噪声或无意观测而丢失数据。 需要在非常低的温度下保存。 否则，可能会受到干涉和破坏。
温度有多低？ 比外太空冷250倍。 即使预计微软的拓扑量子比特比普通的量子比特更强健，也同样脆弱，无法逃避极度寒冷的保护。
迈克尔·贝利说:“尽管过去已经传出尽洪荒之力几十年就能处理的数据问题，但量子计算也许只需要一秒钟，但前提是要创造一个能够顺利控制的环境。”
今年的ces展期间，英特尔向开发伙伴qutech提供的49量子比特量子计算测试芯片只有5厘米左右大，用于将量子比特保持在极低温的设备相当巨大，整个场景都在科幻电影中孵化。
尽管微软量子团队负责人托德·霍尔德说:“我们有机会处理以前无法处理的一系列问题。” 但是，除了使量子比特长时间保持量子状态以外，在这样极端的操作环境下，如何设计实用的电控系统，如何处理量子比特封装呢？ 在这些问题得到处理之前，量子计算机进入应用市场是非常困难的。
而且，构建量子比特的方法大多需要大量的纠错，或者确保新闻的可靠传输。 微软比较有效的操作研究指向了量子计算的这个瓶颈，因此与谷歌刚刚发布的72台量子比特计算机齐名，被誉为今年重要的科技创新。
只是，量子计算是一项系统工程，即使微软等的研究有了突破，将纯粹的物理学和计算机科学结合起来，将实验观念变为产品也并不容易。 量子计算机的建立和实用化还有很长的路要走。
与人工智能组合有望取得较大的进步
虽然还有很多不确定性，但从谷歌、微软、ibm等科技巨头拼命向量子机器学习行业注入金钱的动向来看，量子计算与人工智能的结合已经是未来科技的大热。
行业已经统一了思想:量子计算可以在许多行业发挥重要意义，不仅可以应对棘手的全球粮食短缺和气候变化等挑战，也有望推动人工智能等行业的重大进步。
微软量子计算研究员内森·比贝说:“有足够大和足够快的量子计算机，就可以从根本上改变机器学习的所有行业。”
事实上，微软拓扑量子计算机的一个较早用途是帮助人工智能研究者利用机器学习，加速训练算法。 例如，将人工智能助理小娜的算法训练时间从一个月缩短到。
从这一点来看，量子计算就像是人工智能的合作解决器，非常适合机器的深度学习。 不仅如此，一般人工智能中的代码是静态的，即使结果是错误的，一般的算法也不会自己重新编写。 但是，量子计算机系统可以通过自动设定程序，自己编写代码，继续学习来解决以前从未经历过的新数据。
中粤金桥投资伙伴罗浩元表示，计算能力是人工智能的根本动力和核心资源，但随着人工智能的快速发展，需要计算更多的数据，硬件的积累已经无法满足更强的计算能力诉求。 同时，量子计算系统不仅解决大量数据，还具备自我学习和自我纠正的能力。 从这些角度来看，在量子计算支持下的人工智能时代，将推翻我们曾经的激进想象。
量子计算和人工智能的结合机会已经如此明显和重要，中国的实力如何？
罗浩元认为，无论是科技界还是公司界，我们都已经被观测所控制。 在人工智能行业，中国起步较晚，但在人才、公司数量、研究能力等方面不亚于欧美各国。 在量子计算行业，中国在前期奠定了良好的基础，开始了量子计算机的研发。
