10月9日，《自然》发表了一篇论文，证明了一台量子处理器能够完成现有超级计算机无法实现的计算任务。这项实验是谷歌量子霸权实验的一部分，旨在探究量子处理器在背景噪声干扰下进行复杂计算的潜在能力。背景噪声会影响量子计算机的计算精度，研究的重点是量子处理器如何在这种干扰条件下保持准确性。
近五年来，量子计算机开始与传统计算机展开竞争，是否能最终超越传统计算机一直是一个悬而未决的问题。
在这场争夺“量子霸权”的竞赛中，谷歌的研究团队宣布了一个重大突破：他们已经找到了量子计算机超越传统计算机的条件。为了验证这些条件，他们使用了名为Sycamore的量子处理器来执行随机电路采样（RCS），一种生成随机值序列的简单量子算法。
谷歌研究人员表示，量子机器有一个噪声阈值，低于这个阈值，传统机器就无法超越它们。
如何理解这个噪音阈值？
量子计算机在处理信息时会产生噪声，这些噪声来自于量子比特（量子位）的不完美操作、环境干扰、测量误差等因素。噪声会导致量子计算机的性能下降，因为它们会干扰量子比特的量子态，从而影响计算的准确性。
研究人员发现，存在一个关键的噪声阈值，当量子计算机的噪声水平低于这个阈值时，它们能够执行某些特定任务的速度和效率超过了传统计算机的能力。这个阈值是指量子计算机在保持足够低的噪声水平时，能够实现所谓的“量子优势”或“量子霸权”。
换句话说，只要量子计算机的噪声控制在一定水平以下，它们就能够在特定问题上比传统计算机表现得更好。因为量子计算机利用量子叠加和量子纠缠等量子力学特性，可以同时处理大量可能的计算路径，从而在某些计算任务上实现指数级的速度提升。
但是，如果噪声超过了这个阈值，量子计算机的性能就会受到严重影响，可能导致计算结果的准确性下降，这时传统计算机就有可能在相同任务上表现得更好，或者至少能够达到与量子计算机相当的性能。
因此，量子计算机的研究和开发中，一个重要的挑战就是如何降低噪声，提高量子比特的相干时间，以及开发有效的量子纠错码，以确保量子计算机在实际应用中的可靠性和优越性。
自20世纪80年代初量子计算机的概念首次被提出以来，科学家们就一直梦想着利用这种新型计算机解决传统计算机难以攻克的问题。
10月9日谷歌研究团队正式发布，量子计算机在减少错误方面取得了关键进展
研究团队分析了Sycamore在执行RCS时的表现，发现在大量噪声干扰的情况下，传统超级计算机有可能“欺骗”或击败它。
然而，当噪声降低到某个临界值时，Sycamore的计算变得极其复杂，以至于传统计算机几乎无法模拟——据估计，即使是全球最快的超级计算机也需要10万亿年才能完成这一任务。这一成果去年首次在arXiv服务器上发布，并于10月9日在《natrue》杂志上发表。
量子领域的专家们向《Nature》杂志表示，这一成果有力地证明了Sycamore能够在执行RCS时超越任何传统计算机。
2019年，谷歌曾宣称其量子计算机在执行RCS时取得了量子霸权，但随后传统计算机以更快的速度运行了该算法，从而削弱了这一优势。Quantinuum公司的量子计算研究员Michael Foss-Feig表示，谷歌在澄清和解决RCS的许多已知问题上做得非常出色，新发现显示了量子计算机在多大程度的噪声下仍能战胜传统计算机。
中国科学技术大学的量子物理学家陆朝阳曾指出，传统计算机与量子计算机之间的持续竞争一直是推动该领域发展的动力。这种竞争激励着研究人员去构建更大、更精密的量子计算机。
但从日常工作流的角度来看，量子计算机并非能取代传统计算机
谷歌量子计算项目负责人Sergio Boixo表示：“量子计算机并非速度更快，而是具有独特性。”它们的目标是完成那些传统计算机无法完成但具有实际价值的任务，例如精确模拟化学反应。
实际上，Sycamore是无法执行普通计算机常规操作的，如存储照片或发送电子邮件。
Sycamore处理器在外观上与普通笔记本电脑使用的硅芯片相似，但它是专为控制电子流动而设计的——具有量子精度。为了减少可能破坏电子微妙状态并引入噪声的温度波动，该芯片被保存在接近绝对零度的超低温环境中。
量子芯片不使用传统计算机中的二进制比特（它们只能是0或1），而是依赖于量子比特，量子比特能够利用电子处于叠加状态的特性。量子计算机可以使用比传统计算机少得多的量子比特来执行某些任务。例如，运行RCS算法时，传统计算机需要1024个比特，而量子计算机只需要10个量子比特。
五年前，谷歌的一个研究小组在《nature》称，他们的53量子比特计算机完成200秒的RCS计算，传统超级计算机需要10,000年的时间。这一说法很快遭到了质疑；IBM的研究人员在同行评审前在网上发布了预印本，指出超级计算机实际上可以在几天内完成这项任务。
今年6月，陆朝阳和他的同事使用强大的传统计算机在短短一分钟内就模拟了这一结果。
其实早在2023年6月，IBM的研究人员和其他研究者报告了证据，表明他们的127量子比特计算机可以解决“超出传统计算能力”的潜在有用数学问题。但在几周内，又有多项研究显示传统方法仍然能够与之竞争。
量子计算机在特定任务上超越传统超级计算机的能力
简单来说，实验突破的结果可以总结成：
量子计算机在特定任务上的计算能力已经展现出超越传统超级计算机的潜力。特别是在处理复杂计算问题时，量子计算机能够利用量子叠加和量子纠缠等特性，以更高效的方式探索解决方案。这使得量子计算机在某些特定任务上，如大规模组合优化、分子模拟和复杂数学问题的解算等方面，比传统超级计算机具有更快的运算速度和更强的处理能力。
Boixo与他的团队成员致力于探究噪声如何影响量子计算机，使其在模拟攻击面前变得脆弱。他们发现，量子比特的噪声水平即使只有微小的提升——从99.4%的准确率增加到99.7%——也会让Sycamore处理器的表现仿佛经历了一次相变，就像物质从固态融化成液态一样。
“噪声的效果是，它让系统变得更接近传统计算机，”Boixo解释道。一旦升级版的Sycamore在67个量子比特的配置下运行，并且噪声水平超过某个阈值，其随机电路采样（RCS）的输出结果就无法再用传统方法来模拟。
在近两年中，为了超越传统超级计算机，研究者们也致力于减少量子比特的噪声。Foss-Feig和他的团队在一个拥有56个低错误率量子比特的量子计算机上实施了RCS。得益于更优质的量子比特，“至少在RCS这个领域，传统计算机已经无法与量子计算机相提并论了”，他这样表示。
未来，研究者们期望量子计算机能够达到足够的规模，并且降低错误率，从而在量子与经典计算的竞争中取得决定性的胜利。目前，他们仍然致力于这场竞赛。Boixo认为，如果在RCS这一最简单的应用上都无法取得优势，“那么我认为在任何其他应用上也无法取得胜利”。
从国际学术讨论上来看，中国也是量子计算学术领域的重要参与者，从商业化发展来看，中国量子计算产业链也日渐完整，已经涵盖从设备到核心软硬件再到应用探索的各环节
在中国国家战略布局及政策和资金的支持下，近十年来中国量子计算产业链上下游企业加速创立，中游硬件整机和软件系统企业不断增加，硬件技术路线以超导、离子阱、光量子为主流，涌现了很多代表性企业，同时，上游配套硬件设备企业也逐步丰富，正在积极探索下游应用场景。
从落地潜力来看，量子计算已逐渐走出实验室，走向行业场景应用探索阶段，从应用探索方向来看，目前主要聚焦量子模拟、量子组合优化、量子线性代数三大领域。
我们共同期待，更多更可见的量子计算落地案例。
解析：
Sergio Boixo: 量子计算领域科学家，履职于谷歌的量子人工智能实验室。Boixo 博士在量子计算的研究中有着显著的贡献，特别是在量子算法和量子信息理论方面。参与谷歌量子霸权实验的工作（该实验声称实现了量子计算机在特定任务上超越传统超级计算机的能力）是在量子计算领域是一个重要的里程碑。
Boixo 博士和他的团队通过对量子处理器 Sycamore 进行研究，探索了量子计算机在不同噪声水平下的性能，并分析了量子计算机在何种条件下能够击败传统计算机。他们的工作帮助人们更好地理解了量子计算机的潜力和局限性，以及如何提高量子计算机的性能。
Michael Foss-Feig：量子计算研究员，在量子计算领域有着显著的贡献。Foss-Feig博士的研究涉及量子算法、量子信息处理以及量子计算机的实际应用。包括对量子计算机的性能进行评估，以及探索量子计算机在处理特定问题时相对于传统计算机的优势。Foss-Feig 博士和他的团队在量子计算机的随机电路采样（RCS）算法上进行了深度研究，有助于理解量子计算机在何种条件下能够超越传统计算机，以及如何提高量子计算机的准确性和效率。
Foss-Feig 博士的工作对于推动量子计算领域的发展具有重要意义，尤其是在量子计算机的实际应用和性能优化方面。他的研究成果不仅对学术界有贡献，也对量子计算技术的商业化和实际部署具有指导意义。
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