为何各国都在研发超导量子计算机

超新星

l 什么是超导量子计算机？
超导量子计算是基于超导电路的量子计算方案，其核心器件是超导约瑟夫森结。超导量子电路在设计，制备和测量等方面与现有的集成电路技术具有较高的兼容性，对量子比特的能级与耦合可以实现非常灵活的设计与控制，极具规模化的潜力。由于近年来的迅速发展，超导量子计算成为目前最有希望实现通用量子计算的候选方案之一。
超导量子计算实验点致力于构建一个多比特超导量子计算平台，解决超导量子计算规模化中遇到的难题。
因此超导量子计算机自1982年由美国物理学家里查德·费曼提出概念至今四十多年中，各国都在投入大量时间和资金加快对量子计算机的研究与开发，而量子计算机的主流技术路线有超导、半导体、离子阱、光学以及量子拓扑，其中，IBM和谷歌聚焦超导量子计算机的研究与开发，目前由IBM发布的Osprey处理器已突破433量子比特，除此之外，其还计划在2025年推出超过4000个量子比特的系统。
l 为何各国都在研发超导量子计算机?
量子计算机的巨大优势在于拥有强大的信息处理能力与数据处理能力，可以存储海量信息并对信息进行提取、处理，同时进行相关的预测，预测准确率远高与传统计算机，除此之外，统的计算机通常会受到病毒的攻击，直接导致电脑瘫痪，还会导致个人信息被窃取，但是量子计算机由于具有不可克隆的量子原理这些问题不会存在，在用户使用量子计算机时能够放心地上网，不用害怕个人信息泄露。
同时量子计算机应用前景广阔，为人工智能、密码分析、气象预报、资源勘探、药物设计等所需的大规模计算难题提供了解决方案，并可揭示量子相变、高温超导、量子霍尔效应等复杂物理机制，可在军事国防、化学化工、金融、航天航空等等领域大放异彩，同时超导量子计算机相比其他技术路线的量子计算机有着无可比拟的可操作性和可延展性，就目前对量子比特数量突破程度来看，超导量子计算成为目前最有希望实现通用量子计算的候选方案之一。
足以可见超导量子计算机的潜力和发展前景，因此本文对中国超导量子计算机发展进程做一个简要的介绍。
超导量子计算时虽然是目前最有希望实现的通用量子计算候选方案之一，其有着超导量子计算机每个量子比特都是人造的，所以想要完全一致都达到很高的性能其实非常困难，因此出现错误的概率较高，因此在扩展超导量子比特的同时必须考虑纠错方案。
同时虽然超导量子比特的相关研究已经取得了一定的发展，但是容错量子计算技术的开发仍然十分困难，其原因之一在于量子比特寿命较短，限制量子比特寿命的一个重要噪声源就是二能级缺陷，解决这种缺陷是实现容错量子计算的一个难题。

1.中国科学技术大学研究成果
中国科学技术大学为代表的中国科学院科研团队取得了一系列重大突破。在量子通信方面，在国际上首次发射了量子科学实验卫星“墨子号”，并建成了千公里级的京沪量子保密通信干线，在此基础上首次实现了洲际量子通信。在量子计算方面，研制出世界首台光量子计算原型机，并在多年研究的基础上完成了光量子、超导、超冷原子、离子阱、硅基、金刚石色心、拓扑等所有重要量子计算体系的研究布局，使得我国成为包括欧盟、美国在内的三个具有完整布局的国家（地区）之一。
中国科学技术大学量子信息与量子创新研究部的研究成果具有代表性，可以很好的体现中国在超导量子计算机方面的科研进展。

l 2017年-首次实现10个超导量子比特的纠缠
2015年，谷歌、美国航天航空局和加州大学圣芭芭拉分校宣布实现了9个超导量子比特的高精度操纵。这个记录在2017年被中国科学家团队首次打破。朱晓波、王浩华和陆朝阳、潘建伟等合作，自主研发了10比特超导量子线路样品，通过高精度脉冲控制和全局纠缠方案，成功实现了目前世界上最大数目的超导量子比特的多体纯纠缠，并通过层析测量方法完整地刻画了十比特量子态。

l 2017年-用超导量子线路演示了求解线性方程组的量子算法
研究团队利用超导量子线路演示了求解线性方程组的量子算法，证明了通过量子计算的并行性加速求解线性方程组的可行性（成果已发表于《物理评论快报》）。
l 2021年-在机器学习提高超导量子比特读取效率上取得重要进展
中国科大郭光灿院士团队与本源量子计算公司合作，在本源“夸父”6比特超导量子芯片上研究了串扰对量子比特状态读取的影响，并创新性地提出使用浅层神经网络来识别和读取量子比特的状态信息，从而大幅度抑制了串扰的影响，进一步提高了多比特读取保真度。
该成果以研究长文的形式发表在国际应用物理知名期刊《Physical Review Applied》上。

l 2021年-成功实现超导体系“量子计算优越性”
量子计算机对特定问题的求解超越超级计算机，即量子计算优越性，是量子计算发展的第一个里程碑，达到该里程碑需要相干操纵50个以上量子比特。超导量子比特是国际公认的有望实现可扩展量子计算的物理体系之一。
潘建伟、朱晓波、彭承志等长期瞄准超导量子计算领域，于2021年5月构建了当时国际上量子比特数目最多的62比特超导量子计算原型机“祖冲之号”，并实现了可编程的二维量子行走。

l 2023年-二维半金属-二维超导体之间超流拖拽效应研究中取得重要进展
中国科大曾长淦教授、李林副研究员研究团队与北京量子信息科学研究院解宏毅副研究员等合作，在二维电双层结构层间长程耦合研究方面取得重要进展。通过构筑石墨烯与氧化物界面超导体系的复合结构，该团队揭示了二维半金属和二维超导体之间由于量子涨落诱导的巨幅超流拖拽效应。
在应用层面，基于该复合结构将有望制备新型电流或电压高效转换器件，包括超导二极管等量子器件。本发现也将推动具有丰富量子物相的更广泛二维电子体系的拖拽效应研究，并发现更多基于层间长程耦合的新颖量子多体效应。

l 高比特超导量子计算系统
通过对包括超导量子处理器、极低温极低噪声测量控制平台以及量子计算电子学软硬件的全方位布局，在量子算法演示、高保真门实现、量子模拟以及量子机器学习等方向进行了积极的探索。
下一步，将在保证每一个量子比特高精度相干操控的基础上进一步扩展量子比特数目，力争在有实用价值的问题上展现量子计算压倒性的处理器能力，并研究实现可扩展的量子纠错方案，为通用容错量子计算打下基础。

2.国内其他文库相关研究现状
l 清华大学量子信息研究部-用可编程超导量子比特进行实验量子对抗学习
通过训练量子分类器，该分类器建立在由十个传输量子比特组成的可变量子电路上，其平均寿命为150μs，同时使用真实图像（例如医用磁共振成像扫描）和量子数据，单个和两个量子比特门的平均保真度分别超过99.94%和99.4%。我们证明，这些训练有素的分类器（测试准确率高达99%）实际上可以被小的对抗性扰动所欺骗，而对抗性训练过程将显著增强它们对此类扰动的鲁棒性。
这一结果从实验上揭示了量子学习系统在对抗场景下的一个关键脆弱性方面，并证明了对抗攻击的有效防御策略，这为近期和未来量子设备的量子人工智能应用提供了宝贵的指导。
l 学术研究数量
除了尖端研究部门对超导量子进行最前端的研究之外，各部门、机构也对超导量子及超导量子进行了相关研究，如下图所示：


根据左图可以了解近两年有关超导量子对研究数量比较多且增长幅度较大，同时从右图可以看出中国科技核心期刊、北大核心期刊以及csds索引等核心期刊都对超导量子及超导量子计算机做出了很多研究成果，这些研究成果中除了包含一些对超导量子的理论研究还包括了一些专利的研究申请，这表明中国超导量子计算领域正从尖端科技向着逐步落地进行发展。


1.“祖冲之”系列——中国超导量子计算机发展的里程碑
“祖冲之号”潘建伟院士团队长期深耕量子通信和量子计算领域，在近年来分别实现了一维和二维结构的12比特和24比特的超导量子比特的相干调控。在此基础上，实现了62比特可编程的超导量子计算机原型—祖冲之号的构建。
祖冲之号的核心部件为一个由62个可控功能量子比特元组成的8×8阵列的二维超导量子处理器，成功实现了单粒子和双粒子的量子行走，并观察到了两种量子行走的干涉条纹情况，其超越了之前谷歌公司的“悬铃木”53个可控比特量子计算机保持的记录，对将来的量子模拟、量子搜素算法以及通用量子计算都具有及其重要的意义。
“祖冲之二号”实现了66个数据比特、110个耦合比特、11路读取的高密度集成，最大态空间维度达到了1019,将各个可控比特之间的耦合强度实现了的快速、精确可调，提高了量子并行计算的保真度，在处理特地计算问题时较目前最快的超算计算机快一千万倍，计算复杂度较“悬铃木”提高了近百万倍。
2.“悟空”——流片1500+批次，冲击64+比特位数
合肥本源量子推出首条量子芯片生产线，于2022年1月投入运营，在这一年的时间里，陆续导入24台量子芯片生产相关的工艺设备，孵化出了3套自研的量子芯片专用设备（见此前报道我国首台用于量子芯片生产的激光退火仪研制成功），生产了1500多个批次流片试制的产品，交付了多个批次的量子芯片以及量子放大器等产品。
最新研发的量子芯片正在“悟空”量子计算机中调试，整机将在不久后面世，“悟空”量子计算机将高于目前国内的最高位数64为比特位数。这意味着量子 计算机加快从研发转向工程化。除此之外，本源量子还致力于建设量子计算云服务平台，培养量子计算机编程相关人才，为生物化学、金融科技、大数据、机器学习等先进企业提供应用服务。
参考链接：
首次实现10个超导量子比特的纠缠：https://arxiv.org/abs/1703.10302；
利用超导量子线路演示了求解线性方程组的量子算法：https://arxiv.org/abs/1703.06613，已被Phys. Rev. Lett. 接收。
中科大在机器学习提高超导量子比特读取效率上取得重要进展：https://journals.aps.org/prappli ... evApplied.16.024063
可编程超导量子比特进行实验量子对抗学习