原標(biāo)題：加快量子計(jì)算商用步伐（科技大觀）

近期，美國(guó)普林斯頓大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)在《自然》雜志上發(fā)表一項(xiàng)新成果：他們將量子計(jì)算機(jī)的“腦細(xì)胞”——超導(dǎo)量子比特的“壽命”（即相干時(shí)間，指量子比特維持其量子疊加態(tài)的有效時(shí)間）提升至超過(guò)1毫秒。這是目前實(shí)驗(yàn)室最佳版本的3倍、業(yè)界標(biāo)準(zhǔn)的近15倍，也是10多年來(lái)量子比特壽命的最大提升。這一成果有助于突破量子比特信息保存時(shí)間太短的核心瓶頸，向?qū)崿F(xiàn)可靠的商用量子計(jì)算機(jī)邁出關(guān)鍵一步。

量子計(jì)算機(jī)的基本信息單元是量子比特。與經(jīng)典計(jì)算機(jī)中的比特只能表示0或1不同，量子比特可以同時(shí)表示0和1，即量子疊加態(tài)，如同一枚快速旋轉(zhuǎn)的硬幣，在停下來(lái)之前同時(shí)具備正面朝上和反面朝上的狀態(tài)。正是這種特性，賦予了量子計(jì)算指數(shù)級(jí)的并行能力：50個(gè)量子比特理論上可同時(shí)處理2（約1000萬(wàn)億）種狀態(tài)。然而，量子疊加態(tài)極其脆弱。一旦受到環(huán)境噪聲、材料缺陷或熱擾動(dòng)等干擾，量子信息便會(huì)迅速“退相干”，導(dǎo)致計(jì)算出錯(cuò)甚至失敗。因此，量子比特的“壽命”直接決定了它能完成多少次可靠操作——這是衡量量子處理器性能的核心指標(biāo)之一。

過(guò)去十余年，主流超導(dǎo)量子比特多采用藍(lán)寶石基底與鋁電路組合。但金屬鋁表面存在大量微觀缺陷，會(huì)捕獲能量、引發(fā)損耗，嚴(yán)重限制相干時(shí)間。此次普林斯頓團(tuán)隊(duì)的突破，正源于對(duì)這一“老配方”的徹底革新：以高純度硅基底替代藍(lán)寶石，并以金屬鉭取代鋁制作量子電路。鉭的晶體結(jié)構(gòu)更致密，表面缺陷密度顯著低于鋁，從而大幅減少能量損失；硅則是成熟的半導(dǎo)體材料，能提高制造一致性且便于規(guī)模化生產(chǎn)。他們攻克了“在硅上高質(zhì)量生長(zhǎng)鉭薄膜”這一長(zhǎng)期技術(shù)難題，實(shí)現(xiàn)了材料界面的原子級(jí)平整。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，新型鉭—硅量子比特的相干時(shí)間超過(guò)1毫秒。別看它短，卻足以讓每個(gè)量子比特在“退相干”前完成更多關(guān)鍵運(yùn)算，為后續(xù)糾錯(cuò)和復(fù)雜算法的運(yùn)行提供寶貴的時(shí)間窗口。

整體來(lái)看，量子計(jì)算機(jī)的性能取決于兩個(gè)核心因素：系統(tǒng)中量子比特的總量以及每個(gè)比特在出錯(cuò)前能執(zhí)行的運(yùn)算次數(shù)。2019年，谷歌推出“懸鈴木”量子芯片，以53個(gè)量子比特首次實(shí)現(xiàn)“量子優(yōu)越性”；2025年3月，中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)潘建偉院士團(tuán)隊(duì)發(fā)布超導(dǎo)量子計(jì)算原型機(jī)“祖沖之三號(hào)”，集成105個(gè)超導(dǎo)量子比特，在特定任務(wù)上的運(yùn)算速度比最強(qiáng)超級(jí)計(jì)算機(jī)快千萬(wàn)億倍。不過(guò)，即便擁有百個(gè)物理比特，將錯(cuò)誤率降至足夠低的水平仍是目前量子計(jì)算機(jī)真正釋放其算力潛能亟待突破的關(guān)鍵。因此，延長(zhǎng)量子比特壽命、降低錯(cuò)誤率，與增加比特?cái)?shù)量同等重要。此次普林斯頓團(tuán)隊(duì)的研究主要解決了單個(gè)量子比特的壽命問(wèn)題，而中科大在量子糾錯(cuò)領(lǐng)域也取得里程碑式的突破。2025年12月，基于107比特超導(dǎo)量子處理器“祖沖之3.2號(hào)”的相關(guān)結(jié)果發(fā)表，潘建偉院士團(tuán)隊(duì)在量子糾錯(cuò)方向上實(shí)現(xiàn)了“越糾越對(duì)”的重大進(jìn)展。

盡管硬件發(fā)展取得突破，量子計(jì)算邁向廣泛應(yīng)用仍面臨多重挑戰(zhàn)。首先，技術(shù)路線仍較分散。超導(dǎo)、離子阱、光量子、中性原子等路徑各有優(yōu)勢(shì)：超導(dǎo)易集成但需極低溫，離子阱相干時(shí)間長(zhǎng)但擴(kuò)展難，光量子適合通信但難以存儲(chǔ)。如何整合各類(lèi)研發(fā)資源、打造最優(yōu)方案，仍需付出大量努力。其次，軟件生態(tài)與應(yīng)用場(chǎng)景仍不明朗。除少數(shù)領(lǐng)域如量子化學(xué)模擬、組合優(yōu)化外，尚缺乏能充分發(fā)揮量子優(yōu)勢(shì)的“殺手級(jí)應(yīng)用”。多數(shù)企業(yè)仍在探索“量子計(jì)算能做什么”，而非“如何用量子計(jì)算解決問(wèn)題”。再者，跨學(xué)科人才非常稀缺。既懂量子物理，又熟悉金融、制藥或人工智能（AI）應(yīng)用的復(fù)合型人才較少，制約了技術(shù)向產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)化。

有分析認(rèn)為，通用容錯(cuò)量子計(jì)算機(jī)仍需10到20年。但在那之前，量子計(jì)算可通過(guò)“量子—經(jīng)典混合架構(gòu)”創(chuàng)造早期價(jià)值。例如，在藥物研發(fā)中，用經(jīng)典計(jì)算機(jī)處理大部分流程，將分子能級(jí)計(jì)算等核心環(huán)節(jié)交由量子協(xié)處理器完成，通過(guò)算力互補(bǔ)，發(fā)揮各自?xún)?yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)漸進(jìn)式升級(jí)。同時(shí)，量子計(jì)算與AI的融合正成為新突破口。一方面，AI可用于優(yōu)化量子控制脈沖、提升量子門(mén)保真度；另一方面，量子算法有望加速機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練過(guò)程。這種雙向賦能，或?qū)⒊蔀榱孔蛹夹g(shù)落地的重要跳板。

回望量子理論誕生百年來(lái)的歷程，量子計(jì)算正不斷拓展人類(lèi)解決復(fù)雜問(wèn)題的邊界。相信未來(lái)有一天，醫(yī)生將用量子模擬設(shè)計(jì)出治愈罕見(jiàn)病的新藥，氣候科學(xué)家將借助量子算法精準(zhǔn)預(yù)測(cè)碳循環(huán)路徑，普通人將因更高效的電池或更智能的電網(wǎng)而受益，神奇的量子計(jì)算機(jī)將極大造福人類(lèi)社會(huì)。

（作者為北京理工大學(xué)物理學(xué)院特別研究員）