用量子计算机改变世界，清华大学物理系张浩：不止更快

来源：未来论坛

量子科技是改变游戏规则的颠覆性技术，将在计算、通信、加密、导航和感知等领域颠覆现状；量子科技发展迅速，可打破摩尔定律，既可大幅提升现有技术的敏感度、精度、速度和可用性，也将促进纳米、生物、信息和神经等领域的突破。除了这些，量子技术到底会是一场怎样的革命？快来看看清华大学物理系副教授张浩的分享。 

量子计算机不仅仅是算得快那么简单

大家好，我叫张浩，我研究的学科方向其实是属于物理学里边的凝聚态物理学，什么是凝聚态呢？凝聚态就是大家所知道的固体、液体，所有这些分子凝聚到一块儿的东西。然后我做的是凝聚态里面的实验，具体在这个凝聚态方向里面更小的一个方向，如果说专业点就叫做介观物理，就是介于宏观和微观之间的这样的一个物理。因为我是做实验的，我们是做比如说微纳米级的器件加工和数据测量，所以我们一个主要的应用，所用到的技术，其实和现在的技术，比如说做芯片的技术，是高度重合的。

因为我们研究量子科学，所以我们想做的是下一代的量子芯片，就是所谓的量子计算机。大家可能听过太多次量子计算这个词了，量子计算到底比经典计算机强在什么地方？其实很简单，它就是算的快。有多快，快到就是，给你举个例子，比如说因数分解，大家可能小学、中学都学过因数分解，是吧？比如说我告诉你一个数，问你它等于哪两个数的乘积，你要告诉我，比如说15=3×5。这很容易算，但是我如果告诉你更大的数呢？你怎么去算？对于这个问题，其实我们经典计算机没有特别行之有效的方法。我们的方法是什么，就是猜，就是不停地试。我们从最小的数开始，2、3、5、7，然后试，看能不能被这个数整除，不行的话再试下一个。这样其实算的速度非常非常慢，举个例子，比如说，一个有1024比特长度的一个整数我扔给你，然后问你说，它等于哪两个数的乘积。最快的经典计算机去算这个问题，它大概要花10亿年的时间，宇宙长的时间才能解决。

量子计算机如果能做出来的话，用量子的算法去算这个问题，100秒。就说我们算的有多快，从10亿年的尺度，缩到100秒的尺度，那10亿年的尺度基本上就是不能算的，就是称为不可算的问题，基本上现在量子计算机就可以算了，所以是大概这样的一个突破。

你可以说，我不关心因数分解，我为什么要关心因数分解，它有什么用？但是其实因数分解用处非常非常大，举个例子，就说我们大家都说的保密。银行或者军队的保密系统，它就是依赖于因数分解。比如说我想告诉你一个数，但是我不想让其他人知道，怕其他人有可能截获这个数，那我怎么办呢？比如说我想告诉你A。

我们可以提前商议好一个数，比如说B，然后我想告诉你A的时候，我不告诉你A，我告诉你A乘以B它的乘积，我甚至可以把这个乘积向全世界宣布，所有人都知道这个乘积是多少，但是因为它太大了，你要想用经典计算机算的话，你要花10亿年，不可能算。但是因为我们提前商量好这个数B，只有我和你知道，然后我告诉你它的乘积以后，你立刻用这个乘积去除以我们提前商量好的这个B，就可以得到A。所以这样的话，它的保密性能就会非常好。

这个量子计算机给我们保密系统带来一个巨大的改变，以前10亿年不可算的问题，我们现在100秒就能算出来，这个就是之前说的，如果量子计算机做出来的话，我们经典计算机的保密系统全都要更换，就是它很容易破解经典计算机的那个密码。

量子计算机将成为改变世界的发明

我们应该有一个共识，就是说如果真正的量子计算机做出来的话，它的意义确实不亚于，比如说人类第一个飞机，或者登上月球。因为就像我刚才跟你说的，我们从10亿年的时间变到100秒的时间，这种尺度是无法想象的。我只是举一个简单的例子说，比如能够给我们那个密码系统，银行系统带来变化，是吧？但是它其实还有其他的应用，比如说能够帮助人类研发新药，像我们的量子计算机，我们可能认为我们现在的计算能力已经非常非常快了，但是呢，其实我想告诉大家，在各行各业，我们现在的计算机远远无法满足我们的需求，比如说我们做物理研究，很多问题我们都需要用近似去做，我们也不知道我们做的这些近似的假设是不是对的，为什么呢？ 

因为我们无法精确的去计算，如果精确计算的话，需要的计算量太大了，所以这时候如果量子计算机能帮忙的话，比如说如果能帮我们预言一两种新的药物，能够有效的治疗癌症，我觉得光这一项应用就足以彻底变革我们整个人类的社会。所以就是从另一个角度，为什么量子计算机做的快，就是因为“薛定谔的猫”，也就是说它可以同时去做两件事情。像我们经典计算机是怎样做一个计算，我们把一个任务拆分成很多小任务，然后我先算一个任务，算完以后再算第二个。

所以它必须得是，一个一个的去算。通过量子计算机，你可以产生一个叠加态，把这个同时计算过去，这是一个形象的理解，为什么量子计算机做的快，就是因为“薛定谔的猫”的叠加态，还有量子纠缠这些概念。

量子与AI跨学科的交互

量子AI，就是一个交叉的学科，关于人工智能，当然我也有所了解，但仅限于科普层面，或者可能读过几篇文章而已，所以那个并不是我的舒适区，我对AI了解不是很多。但是我大概能想象出来，量子计算它算的快--因为AI对算力也是有非常大的需求，也许能够帮助AI形成一个，就是1+1>2的一个效应。所以如果量子计算一下子能够带来从10亿年到100秒的突破的话，我相信也会给AI带来翻天覆地的变化。

做中国自己的第一量子计算机工作室

我觉得是这样，现在我们说地位这个词还有点早，因为现在还是属于拓扑量计算，就是真正严肃的发展，也就是近十年的事情，它现在还处于一个萌芽阶段。还没有形成所谓的代差，就是说我们和国外，已经形成技术代差了，我们追赶不上。因为现在大家都是一个起步阶段，而我也是刚刚从国外，就是做这个方面做的最好的一个实验室，回国刚一年，所以我的实验室还在搭建过程中。

如果光看产出的话，我们是零，但是因为大家都处于一个起步的阶段，然后也没有代差，我相信经过几年的追赶，我们争取能够追赶到国际一流的水平。我也希望努力在国内能够，就是至少在我的科研团队里面营造出这种自由的气氛，比如说国内的学生，就是我们中国的学生，更多倾向于老师说什么，或者导师说什么我们就做什么，在国外不是这样，在国外就是可以和导师非常平等，我们没有那个层级，就是hierarchy这个层级的系统，就像在国外的话，学生和导师之间完全可以辩论，在外人听起来像吵架一样，但是这个完全不会影响个人的感情，我们纯粹就是为了科学，我们在辩论。

如果你是我导师的话，我指着你说你错了，我们应该这样做，这样做，这样做。但是这样的话，在国内是比较少见的，我希望能够，创造出这种氛围，我甚至希望学生能够指出我是错的，就是勇于挑战我，希望营造出这样的一个氛围，我觉得这是国内和国外最大的区别。只有在这样的氛围下，才能激发出大家的创造力。因为如果所有的学生都只听我一个人的话，我自己的创造力是有限的，我们希望有一个1+1>2的效应，而不是只是服从，只是听我的安排。

张浩 清华大学物理系副教授

张浩于2006年至2010年本科就读于北京大学，获得物理学学士学位（以及经济学辅修）。之后前往美国杜克大学并于2014年获得物理学博士学位（以及电子工程硕士学位）。2014年-2018年在荷兰代尔夫特理工大学从事博士后研究。期间研究方向是拓扑量子计算实验。实验体系是基于半导体纳米线的马约拉纳零能模，并受到微软公司资助。2018年8月回到清华大学物理系任副教授，以及北京量子信息科学研究院兼聘教授。张浩课题组致力于通过微纳米级的器件加工制备出马约拉纳量子芯片，进而通过极低温量子输运的测量来实现操控和‘编织’操作以及首个拓扑量子比特。张浩目前在该领域以第一作者或通讯作者等身份发表Nature文章两篇，Nature子刊以及PRL等四篇。