人类对计算能力的渴望是永无止境的。自从结绳记事以来，计算能力的提升就与文明的进步息息相关，古希腊的毕达哥拉斯学派甚至将其奉为真理。今天的我们对计算所带来的好处已经太习惯了，以至于大多数人忽视了它的伟大。当我们在屏幕上滑动，输入一个关键字，搜索引擎弹出我们想要的结果，这些操作可以在几秒钟内完成，有多少人知道这背后经历了多少“计算”？我们在乐呵呵流着哈喇子刷着小视频的时候，有多少人知道机器此时正在拼命计算着下一条该推那条视频给你？在疫情形势严峻的当下，我们每个人都配合扫码、查核酸，又有多少人能感知到“计算”在抗疫中的丰功伟绩？如今，我们的计算能力达到巅峰，机器攻克了人类引以为傲的最后一座智力堡垒——围棋，接下来，机器还试图征服自动驾驶，征服元宇宙。可以说，我们生活在一个计算的时代。

今天超强的计算能力，得益于一种被称为“晶体管”的非线性元件，它由大自然中最为平凡的材料——硅制成，却浓缩了人类最顶尖的智慧。它遍布我们身边的每一个角落，却诞生于最干净的无尘工厂。它如此快速地改变着我们的生活，如今我们中国人却发现受制于人。这，就是芯片。

在顶级的硅半导体的芯片中，数百亿个晶体管遵循这一种被称为“布尔代数”的二进制逻辑进行运算。这种逻辑并不高效，但非常灵活而通用，以至于在经历了五十余年以摩尔定律的指数级速度增长后，灭掉了所有对手，几乎成为了唯一的计算工具。

摩尔定律从提出至今已经有五十多年，直到今天依然有效，与之相应的计算能力也呈指数级增长。随着晶体管的尺寸越来越小，逼近纳米级别，摩尔定律迟早会终止，这其实是老生常谈了。我想说的是，在今天的互联网时代，即便摩尔定律长期有效，实际上算力的发展也远跟不上互联网上数据膨胀的速度了。我们能够通过计算从互联网中挖掘的信息量，与互联网实际包含的信息量相比，将少得可怜。如果我们将数据想象成一座矿山，而将算力想象成挖矿机的话，那挖矿机在矿山面前将变得越来越渺小。在这种情况下，人类对超越当前范式的新算力需求，就呼之欲出了。在这个背景下，我们也就能够理解像谷歌这样的公司，为什么会那么关注量子计算，不惜亲自下水。因为它拥有着那座矿山。想象一下坐在金矿上却没有工具只能用手抠的感受吧！

说了这么多，话题终于引到量子计算上来了。很多人听到量子就容易与神秘现象联系起来，什么既是波又是粒子，什么瞬间移动之类的，其实大可不必。我与人谈论量子的时候，最怕陷入虚无主义、认知论等讨论中去，因为我实际上是一个做实验的，不是搞哲学的。我喜欢站在实用主义的角度去看量子：它准确地描述了物质底层的行为模式；它到现在仍是非常准确的。那好，我们就看看在量子的规则下，我们能做哪些超乎寻常的事？用量子来做计算，绝对算得上上个世纪一个最大胆的想法，因为在那个年代，对量子世界的掌控能力与现在有着天壤之别，以至于最初几个重要的量子算法，包括Shor算法呀，Grover算法呀，实际上都是数学家搞出来的——他们把这个当成一个数学玩具在研究，从没想过实现的事儿。

进入21世纪，情况就大不相同了。2012年的诺贝尔物理学奖授予了Serge Haroche和David J. Wineland，以表彰他们在“测量和操控独立的量子系统方面的突破性实验进展”。他们首次将原子捕获，并利用光与原子的相互作用实现了对原子量子态的操控和测量——这实际上就是离子阱量子计算的开端。这项工作打开了操控和读取量子态的大门，也为物理上实现量子计算点燃了希望之火。从此，量子比特、量子门、量子计算，不仅仅停留在数学和理论阶段了。

说了这么多，话题终于引到量子计算上来了。很多人听到量子就容易与神秘现象联系起来，什么既是波又是粒子，什么瞬间移动之类的，其实大可不必。我与人谈论量子的时候，最怕陷入虚无主义、认知论等讨论中去，因为我实际上是一个做实验的，不是搞哲学的。我喜欢站在实用主义的角度去看量子：它准确地描述了物质底层的行为模式；它到现在仍是非常准确的。那好，我们就看看在量子的规则下，我们能做哪些超乎寻常的事？用量子来做计算，绝对算得上上个世纪一个最大胆的想法，因为在那个年代，对量子世界的掌控能力与现在有着天壤之别，以至于最初几个重要的量子算法，包括Shor算法呀，Grover算法呀，实际上都是数学家搞出来的——他们把这个当成一个数学玩具在研究，从没想过实现的事儿。

进入21世纪，情况就大不相同了。2012年的诺贝尔物理学奖授予了Serge Haroche和David J. Wineland，以表彰他们在“测量和操控独立的量子系统方面的突破性实验进展”。他们首次将原子捕获，并利用光与原子的相互作用实现了对原子量子态的操控和测量——这实际上就是离子阱量子计算的开端。这项工作打开了操控和读取量子态的大门，也为物理上实现量子计算点燃了希望之火。从此，量子比特、量子门、量子计算，不仅仅停留在数学和理论阶段了。

量子纠错是实现量子计算的一个重大挑战，短期内难以实现，哪怕我们找到诸如表面编码这种拓扑码纠错技术，能够将纠错的要求降低到当今技术可接受的水平。这是一个非常庞杂的科学、工程交叉问题，只有当比特数达到1000的规模，同时操控、隔离、读取等技术同步进展，到时候或许我们可以真正直面这个问题。（可参见《量子计算的下一个超级大挑战》）

在这期间内，我们是不是应该耐心等待量子纠错的突破到来呢？实际上大家都不是这么做的。目前，整个领域内的科学家和工程师们，将更多的精力放在“含噪声中等规模量子计算（NISQ）”上。这个思路，是根据当前量子硬件的水平，允许噪声的存在，有针对性的寻找有实际应用价值的量子算法或量子模拟方法。所以目前的研究热点是基于经典-量子混合计算的变分量子算法（VQE）、量子近似优化算法（QAOA）等，它们的应用场景包括量子化学计算、金融组合优化、人工智能等等。一旦在某个应用领域实现了量子优势，我们对量子计算的信心就能持续下去，吸引更多的资金和人才加入，进而攻克量子纠错等难关。

路漫漫其修远兮！吾将上下而求索。量子计算是一条艰难的路，我们冲在最前面，也看不清前进的方向。也许我们会闯入迷津，拔剑四顾心茫然，也许我们会斩开迷雾，遥看前路在脚下！有人觉得这是国与国之间的较量，我更觉得这是人类精神的闪耀。我们或许会失败，但不会低头。