马克·卡雷尔-比亚尔（

量子计算极大地改进了信息的存储和处理方式，比传统计算更高效。尽管距离大规模商业化应用还为时尚早，但在量子开启的未来，量子计算可以从根本上改革企业运营和技术运作的方式。

人们普遍认为，量子计算是能够实现“第五代”计算机的几种技术之一（见图一）。

在传统计算机中，信息量的基本单位是比特，它只能取 0 或 1 中的一个值。在量子计算机中，信息量的基本单位为量子比特或量子位。通过量子力学现象，这些量子位可以同步进行大量计算。理论上，利用量子力学现象，量子计算可以极大地改进信息存储和处理方式，算法比传统计算更高效，从而能更快地解决各种难题。

有许多言论宣称，量子计算能够在几秒内完成破解现代加密方法的任务，并在几分钟内解决难题。虽然理论上可行，但目前量子计算机还无法实现。早在30年前，物理学家和数学家就能够从理论上阐释量子计算机的运作原理，但一直没有一台真正的量子计算机设备诞生。[1]

在过去 5 年间，量子计算机的硬件和软件能力，已经逐步扩展到有形的商业产品中。然而，要完全实现在企业领域的应用，并交付有价值且经济的商业成果，这一技术仍有待完善。所以，传统计算不可能在短时间内被量子计算取代。

既然如此，量子计算还值得探讨吗？当然！其实未来更有可能出现的情况是，量子计算扮演的角色是加强传统算法的子程序，使其可以在量子计算机上高效运行（比如抽样），从而解决特定的业务问题。

例如，寻找最佳零售配送路线的公司可以将问题一分为二，发挥两种计算机各自的优势。从理论上来说，量子计算机可用于确定所有高效路线（这是计算成本最高的部分），而高性能的传统计算机可优中择优，用于锁定最优高效路线。

因此，在短期内，对于传统计算机无法解决的问题，花费更高成本寻求量子计算机解决却不失为一个思路。

图一 计算机的发展

量子计算和传统计算的差别

那么，传统计算和量子计算之间有哪些根本差别呢？

  1.信息表达

在传统计算中，计算机运行的单位是比特，取值为 0 或 1。量子位与此类似，但除了0 或 1，它还包含了更多复杂信息，甚至是取负值。

量子位在取值之前处于不确定状态（即所谓的“叠加”）（见图二），可能受到其他量子位的影响（这就是所谓的“纠缠”）。量子位能够以多种方式（电子自旋、光偏振、超导电路等）实现，但量子理论的结果与信息存储和处理的具体机制无关。

  2.信息处理

在传统计算机中，比特是按顺序处理的，这类似于人们一步步手动解决数学问题的方式。在量子计算中，量子位则纠缠在一起。一个量子位状态的改变，会影响其他量子位的状态。

从本质上来讲，这使量子计算机可以快速地收敛到问题的正确答案。因此，在找到最优解决方案上，量子计算比某些传统方式更有效。

  3．解释结果

在传统计算中，受算法的设计限制，只可以使用明确定义的结果。量子答案（在数量上称为振幅）具有概率性。这意味着，由于叠加和纠缠，在特定的计算中会考虑多种可能的答案（见图三）。

图二 量子计算和传统计算在信息表达过程中的差别

量子位叠随着问题的多次出现，不断给出可能答案的样本，并累加对所提供最佳答案的信心。结合统计学可以得到某一答案为正确答案的可能性。可以通过调整该置信度阈值来提供最佳的速度和准确度。

这使量子计算机比传统计算机更高效地解决某些复杂的问题。每增加一个变量（比如指数时间），传统计算机就需要更多的时间进行计算，而量子计算机，单个变量所增加的时间要少得多。

量子计算机的种类

目前有几种方法可以构建量子计算机。最受商业青睐的类型，是绝热量子计算机和门模型量子计算机，二者各具优缺点。

绝热量子计算机（又名“退火炉”）：绝热量子计算机是一种特殊的量子退火炉，它最适于解决优化问题这一行业普遍存在的问题。除此以外，该方法还可用来解决抽样和机器学习问题。

门模型量子计算机（又名“电路模型”或“标准模型”）：因为硬件的特殊性，构建门模型量子计算机在技术上具有挑战性。这种量子计算机通过运用量子门（对一些单一量子位进行操作的基本量子线路）控制量子状态，从而进行计算。

这些量子门形成量子线路构件的方式，与经典逻辑门形成传统数字线路构建的方式相似。在首次提出量子计算机时，科学家构想的便是门模型量子计算机。

如果要构建完全可扩展的量子计算机，量子技术的发展，还需要克服一些障碍。例如，噪声会导致量子系统退相干并失去其量子特性。量子系统对噪声（即该系统定期调整的因素）的敏感度远高于传统计算机。在设计量子纠错方案（也被称为“容错量子计算”），以及推动工程技术发展以抑制噪声影响方面，仍有很大提升空间。

尽管如此，当前绝热量子计算机中的量子位数目与摩尔定律保持同步，在未来两到五年内，预期将会出现首个利用绝热量子计算机的企业应用程序（以及随后的商业应用）（见图四）。

尽管建成门模型量子计算机需要更长时间（预计这种技术至少还需要5到10年才能引发重大的商业和社会转型），但潜力巨大。

试想一下，如果我们能够设计出一种室温超导体，它传递能量和信息的效率远高于现有任何计算技术，这将是一件有价值事情啊。最重要的是，量子计算将会越来越多地被用于解决全球性难题，为人类带来福祉。

例如，通过研制碳封存的催化剂，以解决气候变化问题；通过制定改进农业方法的固氮作用（肥料）解决方案，以降低世界饥饿人口数量。

解决的“正确”问题

当前，量子计算最适于运用三种算法解决问题：优化、抽样和机器学习。  

1．优化

优化是量子计算目前重点关注的领域，其目标是从大量可能的决定中找出最佳方案。优化问题通常十分难以解决，但却是极具价值的现实问题，且几乎存在于所有行业中。例如：探寻最为经济高效的货运路线；确定最有效的矿产资源开采方法；探索生产线上最具生产力

图四 不同行业应用量子计算的机会的资源分配方式；研究药品研发方法；找到更好的方法来管控金融投资组合风险。

传统计算机为优化问题、提供高质量的解决方案所需的时间，通常会随问题规模呈指数级增长，但量子计算将以更快的速度提供答案。利用此类技术，企业将会发掘成本节约和创收的机会。

  2．抽样问题

这是绝热量子计算机可以执行的另一功能。抽样可以顺利随机生成某些现象的随机样例，而经典计算机却很难有效做到。然而，如果可以控制复杂的量子状态（本身具有概率性），便可更为有效地从这些状态抽样。

  3.机器学习

由于机器学习的基础是抽样和优化方法，所以完善这些技术就可以提高机器学习能力。量子计算机的抽样技术，可以为机器学习算法提供更多可靠的分布式输入数据。

新数据的每次迭代都将有助于人工智能的“学习”。至于量子计算的优化能力，许多机器学习技术归根结底都是具有挑战性的优化问题。例如，某家公司能够用概率来解读具体领域的情况，比如客户行为，通过绝热量子计算机提供的样本获取模型信息，并使用机器学习算法来持续改进模型。

量子计算的商业化发展

随着基础量子计算研究的持续开展，商业上的突破也将指日可待。目前，不少领先公司已经在运用各种技术，制造可供出售或共享使用的量子硬件；有的公司则致力于提供基于云计算的量子计算平台和软件应用程序，以获得量子计算能力。

在硬件方面，D-Wave是目前唯一的商业绝热量子计算机制造商，自 2010 年以来已发布了三种模型。最近，该公司又发布了拥有 2000 个量子位的新一代量子计算机。[2][3]

除此之外，谷歌、麻省理工学院林肯实验室和情报高级研究计划署 （IARPA） 等其他几家公司和机构也致力于研发量子设备。例如，谷歌最近推出了一款有着数字纠错功能的绝热量子计算设备。[4][5]能更有效地控制噪声。另外，Rigetti是一家量子计算机初创公司，其目标是在 2017 年年底前生产出复杂的原型芯片。[6]

2016 年，微软发布了量子计算模拟器“微软 LIQUi|>”，这是一种为量子计算设计的软件架构与工具套件。[7]模拟器是从理论到应用量子测试，并最终制造量子硬件的一个必需步骤。微软还在探索拓扑量子计算，这是实现量子计算的一个具体硬件。IBM 最近也推出了量子位门模型量子计算机，公众可以通过云进行访问。

在软件方面，创业公司正逐渐填补实验研究与企业之间的鸿沟。最值得注意的是，1QBit、Qx Branch 和 QCWare等公司已在软件解决方案中运用量子思维，对当今最具挑战性的一些计算问题展开了全新的研究。

其中，1Qbit最具创新性。在各种构建量子计算机的方法的推动下， 1QBit创建了一个跨硬件的软件平台，可用来构建多种不同类型的应用程序。这就意味着，即使企业没有任何量子知识，也可以开始利用量子计算技术。

用户使用1QBit的平台创建一个问题之后，该软件将进行以下复杂的处理：将问题转换成可被量子处理器识别的形式，然后将问题发送给处理器，再从处理器中检索解决方案，并以经典计算机可识别的形式重构解决方案。

以金融业为例，1QBit已经在动态投资组合优化、聚类、资产组合分析方面，有着诸多富有成效的实践。

目前软件API正在加速采用使用预先开发的算法，它们使企业更容易明确用量子计算机进行测试的问题，对处理能力进行试验，并构建能够在大部分现有量子计算模型上运行的试验性应用程序。

许多知名公司和顶尖大学之间正在形成研究伙伴关系，其中最著名的是谷歌和加州大学圣芭芭拉分校。谷歌研究还与美国国家航空航天局和美国大学空间研究协会（Universities Space Research Association，简称USRA）联合发起了一项促进机器学习的活动。[8]此外，量子波基金和量子谷投资等关于量子技术的专项投资基金，也在为该领域的创业公司提供资金。

世界各国政府也在大力推进量子计算计划，例如，澳大利亚、加拿大、美国、欧盟委员会相继或准备在该领域进行投入。

图五 埃森哲：企业应用量子计算计划表

量子计算将改变企业运营方式

毫无疑问，量子革命即将到来。

为了帮助客户深入了解量子计算如何应用于自己的企业，埃森哲正在与客户合作进行量子商业实验。这些实验旨在利用选定的一组预先编程的量子算法来发现可行的量子问题，确定这些算法是否能够有效地取代现有的经典计算做法，并开发一个量子应用程序来演示其功能。

同时，埃森哲技术研究院已经为量子计算识别了许多案例，其目标是鉴别并验证哪些量子算法将超越现有计算方法，并改进结果。帮助那些利用量子技术进行商业实验的企业，应对未来的重大产业变革。

埃森哲建议企业首先可以多了解快速发展的市场，确定量子将对自身业务产生哪些影响，并准备使用量子化的应用程序。使用一系列不断发展的 API将使企业能够以测试、学习和迭代的方式，更快地部署基于量子的优化、抽样和机器学习试验（见图五）。

在量子开启的未来，量子计算可以从根本上改革企业运营和技术运作的方式。

作者简介

马克·卡雷尔·比亚尔

埃森哲技术研究院全球董事总经理

常驻巴黎

marc.carrel-billiard@accenture.com卡尔·杜卡茨

埃森哲技术研究院系统与平台研发总监常驻旧金山

carl.m.dukatz@accenture.com

丹·加里森

埃森哲数字服务董事总经理

常驻底特律

daniel.p.garrison@accenture.com

[1] 来源：Matthias Troyer，“High Performance Quantum Computing”Quantum Summit – Panel Discussion

[2] 来源：http://www.dwavesys.com/press-releases/d-wave-systemspreviews-2000-qubit-quantum-system

[3] 来源：http://www.dwavesys.com/press-releases/d-wave-systemspreviews-2000-qubit-quantum-system

[4]3 来源：http://dx.doi.org/10.1038/nature17658

[5]4 来源：http://dx.doi.org/10.1038/nature14270

[6] 来源：https://www.technologyreview.com/s/600711/the-tiny-startupracing-google-to-build-a-quantum-computing-chip/

[7] 来源：LIQUi|> stands for Language-Integrated Quantum Operations;https://www.microsoft.com/en-us/research/project/languageintegrated-quantum-operations-liqui/; http://stationq.github.io/Liquid/

[8] 来源：https://en.wikipedia.org/wiki/Quantum_Artificial_Intelligence_Lab