2024年8月，谷歌发表论文宣布在量子计算领域取得重大突破，仅一个星期后，美国政府就强化了对中国量子计算的出口管制，与量子计算相关的一切——从设备、组件、材料到软件和技术——都不许向中国出口。

      量子计算已成为全球科技竞争的战略高地，在关键设备的禁运和技术的重重封锁下，中国科研工作者们还是以惊人的速度追赶并缩小了与国际先进水平间的差距，并在一些重要领域实现了自主化突破。

      但不可否认的是，差距依然存在，我们须保持清醒的认识和紧迫感。量子计算不仅将重塑全球信息技术的基础架构，也将对世界经济、国家安全战略乃至人类社会的未来产生深远的影响。世界正在为迎接一个超大算力的量子时代做准备，当技术壁垒的高墙难以撼动，我们能做的就是扎下根来。

2024年12月9月，谷歌向市场抛出了一颗重磅炸弹，其最新发布的量子计算芯片“柳木”（Willow）可以在5分钟内，解决一台传统超级计算机大约10的25次方年才能解决的问题。而比性能上的突破影响更为深远的，是谷歌在Willow芯片上解决了一个更重大的课题，实现了低于表面码阈值的量子纠错。尽管这些技术名词对普通公众来说可能显得陌生，但它们确实为未来建造更大、更复杂的量子计算机奠定了坚实的基础。

这一消息发布后，甚至让比特币的价格一度出现大跌。虽然这一担忧有些过于“超前”了，但它确实也反映了这样一个事实，那就是随着摩尔定律逐渐逼近物理极限，传统硅基计算机性能的提升速度已经显著放缓，作为下一代计算技术的量子计算，如今已经成为全球各国和各行业关注的核心焦点，甚至成为大国科技竞争的新战场。

第二块里程碑

2019年，谷歌高调宣布其已经实现了“量子霸权”（Quantum Supermacy），在进行一项名为随机线路采样（Random Circuit Sampling，RCS）的任务中，量子计算机只花了200秒就解决了问题，而对同样的问题，传统计算机却需要花费一万年的时间来解决，证明了量子计算机在处理特定领域的问题中，相比传统计算机具有显著的优越性。

谷歌使用的“悬铃木”量子计算机

为什么量子计算机能如此高效地完成任务，需要先理解其背后的原理。

假如现在有一个复杂的、四通八达的管道，而我们想要知道把水同时从所有入口灌入网络后，在所有出口的流量分布会是什么样子。传统计算机的做法就是逐点地去模拟“水的流动”，先把管道的网络图在电脑中逐段拆解、再用流体力学公式去精确计算每一段管道里可能的流量、压力、干扰和湍流…一旦管道的数量和分支大幅增长，所需的计算量就会爆炸式地增长，让模拟变得极其耗时。

而量子计算机的做法，就是直接搭建一个真实的管道，往里面实际灌水，最后在出口处测量流量的分布。

谷歌的随机线路采样任务可以看作上述管道类比的量子版应用，这里的“四通八达的管道网络”对应随机量子电路中错综复杂的量子门和连线方式。由于量子计算机本身是基于真实世界的量子力学规律构建的，因此它们能够更自然、更快速地处理这些问题，不需要额外“解方程”就可以得到答案。

这就是量子计算的其中一种应用，量子计算以独特的量子位和量子态及其转换，加速数据搜索和大整数分解，可以获得超高性能的信息处理能力。它或许不一定能让我们打游戏变得更流畅，但在现实中有许多复杂的问题，诸如发现新药物、设计先进材料、优化供应链、模拟气候、破解密码、机器学习等，如果使用经典计算机，则需要消耗大量的算力进行运算，而利用量子算法可以提供一个更为高效的解决方案。

然而，尽管量子计算已经展现了巨大的潜力，但它们距离广泛的应用还有很长的路要走。

2020年，谷歌曾在其网站上发布过一张“路线图”，勾勒了量子计算从实验室到大规模应用之间需要几个关键节点。

在这份路线图上有六个重要的“里程碑”，排在首位的是“超越经典”（Beyond Classical），也就是证明量子计算机在解决特定问题上，具有超越传统计算机的能力，能做到传统计算机难以做到的事。2019年谷歌所证明的“量子霸权”（也叫“量子优越性”），就是这其中的第一块里程碑，但处在这个阶段的量子计算机还是无法被大规模地应用，因为它尚且还不具备可扩展性和容错能力。

传统计算机使用晶体管作为基本的物理组件来构成更复杂的电路，而与之相对地，量子计算机中最小的计算单位则是量子比特（qubits）。量子比特的运行速度极快，但也十分脆弱，很容易受到振动、温度和电磁场等微小扰动的影响而迅速退相干（decoherence），导致错误频出。使用的量子比特越多，发生的错误也就越多。

这一限制使得现阶段的量子计算机，都难以稳定地执行复杂的运算任务。换句话说，想要实现大规模的量子计算，实现有效的纠错是必须要完成的“前置条件”，这就是量子计算需要征服的第二块“里程碑”——量子纠错。

传统计算机也可能出错，但工程师们已经开发出了许多成熟的检查和纠正机制，比如奇偶校验、循环冗余校验（CRC）、错误纠正码（Error-Correcting Code）。但量子比特有一个特别的性质：一旦你测量它，就会改变它的状态。这意味着，如果我们试图通过测量来检查错误，就破坏原本的量子信息。而根据量子力学的基本原则，未知的量子态不能被精确复制，在传统计算机中通过复制数据来进行纠错的方法，在量子世界里也不适用。

有一种思路叫量子纠错码（Quantum error-correcting code，QECC），把量子信息分布在多个物理量子比特上，用大量的物理量子比特来编码成一个“逻辑量子比特”，通过提供信息的冗余，来降低出错的概率，延长量子比特的寿命。但量子纠错需要编码、制备辅助比特、探测错误和纠正错误等多种操作，每一步都可能带来额外的错误，造成“越纠越错”的尴尬局面。

换句话说，量子纠错中也存在一个“盈亏平衡点”，只有在各个环节都完成高精度的操控，才能突破这个平衡点，让量子纠错“越纠越对”，否则就会“越纠越错”。

2023年2月，谷歌团队发表了一篇名为《通过扩展表面编码逻辑量子比特来抑制量子误差》（Suppressing quantum errors by scaling a surface code logical qubit ）的论文。在这篇论文中，研究人员在具有72量子比特的第二代“悬铃木”（Sycamore）量子芯片上使用表面码（Surface Code）进行量子纠错。

表面码（Surface Code）是一种先进的量子纠错方法，就像是用量子比特编织了张大而复杂的“渔网”，我们不用挨个去检查渔网的每个结点是否牢靠，而是直接通过观察渔网的整体状态，比如是否有断裂或者褶皱，来判断渔网是否有破损的迹象。就算单个结点出了问题，渔网的整体功能还是可以保证。而这个渔网越大、结点越密，理论上出现问题所受到的影响就越小。

黄色格点是数据量子比特，蓝色的格点负责检查错误。当错误出现时，周围的蓝色格点变成了红色

研究人员首先尝试了码距为3的表面码，也就是使用3X3的物理量子比特来编码逻辑量子比特（外加8个用于测量的量子比特，总共17个），然后再进一步，达到一个距离为5的表面码（总共49个量子比特）。研究人员发现：相比码距为3的时候，码距为5的错误率降低了约2%到4%的水平，证明了更大的码距可以带来更低的错误率。

此后，谷歌的团队又对硬件进行了大量的改进和优化。2024年初，团队在一颗具有72个量子比特的新芯片“柳木”（Willow）上进行测试，发现错误率降低的不止一点，而是40%多，再经过几个月的时间，团队把这一数字提高到了50%。研究人员还想尝试进一步扩大码距会发生什么，但受限于硬件水平，码距为7的表面码需要49+48=97个量子比特，已经超过了当时谷歌已有芯片的极限。

谷歌的表面码网格示意图，黄色为数据量子比特，其他颜色为测量量子比特

直到今年8月，拥有105个量子比特“柳木”芯片问世，在这颗新芯片上，研究人员创建了9个距离为3、4个距离为5以及1个距离为7的表面码，而收集到的数据显示，随着表面码码距从3到5再到7的每一次拓展，编码的错误率会以2.14的倍率呈指数下降，并且逻辑量子比特的寿命超过了所有组成它的物理量子比特的寿命，突破了量子纠错的“盈亏平衡点”。

每周期逻辑错误随表面码距离d的变化

虽然“柳木”芯片的操作保真度约是“悬铃木”的2倍，但其编码错误率却大幅改善了近20倍。从理论上说，人们可以通过构建更多的逻辑量子比特，来实现更高的性能、更低的错误率以及更长的量子比特寿命，为量子计算机的大规模推广应用打下基础。

这项研究结果被记载于论文《低于表面码阈值的量子纠错》（Quantum error correction below the surface code threshold ）中，并在今年的8月份发表在了预印本平台arXiv上。这项研究成果与2023年2月所发布的研究一起，确立了量子计算领域的第二座重要里程碑——量子纠错领域取得了重大的突破。

尽管还有许多重要的课题有待解决，容错量子计算距离实用化还有不小的距离，但有了这些研究的打底，科学家们已经可以更加自信地探讨如何利用规模效应来推动量子计算的发展了。如同经典计算机所经历的“摩尔定律”所描述的技术进步一样，Google量子人工智能实验室主任哈特穆特·乃文（Hartmut Neven）也曾提出过一个类似于摩尔定律的预测，认为量子计算能力的增长速度将呈现双指数增长，远超传统半导体技术的指数级增长速率。通过不断改善量子比特的性能、开发更先进的纠错技术、构建更多的逻辑量子比特，可以在量子比特数量大幅提升的同时，将错误率降至多个数量级以下。

在Google设定的第三个里程碑目标中，物理量子比特的数量将会超过上千个，同时100万次计算中出现的错误将会少于1次。而在更远的未来，要让量子计算机的大规模应用成为可能，人类将至少需要100万个物理量子比特，并且在10万亿次计算中出现的错误少于一次。

中国的位置

作为前沿科技的量子计算，正逐渐从理论研究向实际应用过渡，但要成为广泛可用的工具还尚需时日，即使是最乐观的预测也认为至少要到2030年，但科学家们已经成功地迈出了其中至关重要的第一步和第二步。以谷歌为参照，中国的位置又在哪里？

2019年谷歌通过“量子随机线路采样”（RCS）的方式成功证明量子优越性后，在2020年12月，中科大陆朝阳、潘建伟团队在《科学》（Science）期刊上发表了名为《利用光子实现量子计算优越性》（Quantum computational advantage using photons ）的研究论文，使用专用量子计算机“九章”实现了高斯玻色采样（Gaussian boson sampling）问题的快速求解，比当时最快的超级计算机快了一百万亿倍，使我国仅次于美国，成为了全球第二个证明“量子优越性”的国家。

利用光子实现量子计算优越性

随后在2021年6月，中科大潘建伟、朱晓波团队在arXiv上发表论文《超导量子计算处理器的强量子计算优越性》（Strong quantum computational advantage using a superconducting quantum processor ），使用最新研制的包含66个量子比特的超导量子计算机“祖冲之二号”，实现了对“量子随机线路取样”（RCS）任务的快速求解。

自从谷歌在2019年成功证明“量子优越性后”，经典计算机领域也迅速做出了“回击”，研究人员们开发出了一系列更高效的经典模拟算法，这些算法在某些情况下，能够显著缩小与量子计算结果之间的差距，使得最初的量子优越性证明看起来不那么绝对。

而“祖冲之二号”的意义在于其重申了量子计算的潜力。对于同样的RCS任务，“祖冲之二号”仅需1.2小时即可完成，而使用当时最先进且效率最高的张量网络模拟方法的经典超级计算机，则需要8.2年的时间来完成相同的任务，这意味着“祖冲之二号”的速度比传统超级计算机快大约一千万倍。中国成功继谷歌之后，在超导量子计算机的路线上再次实现了对“量子优越性”的证明。

超导量子计算处理器的强量子计算优越性

在谷歌成功证明“量子优越性”的两年时间内，中国科研团队紧随其后，并分别在两条不同的技术路线上实现了对“量子优越性”证明。在这之后，中国团队也迅速地调整了方向，将重心转向了对下一个挑战——量子纠错问题的攻克上。

2022年，中科大潘建伟、朱晓波、彭承志、陆朝阳等学者合作，在此前研发的祖冲之二号量子计算机的基础上，推出了升级版本——“祖冲之2.1号”，并首次实现了码距为3的表面码的重复纠错，将逻辑误差率与未进行任何纠错时的逻辑误差率相比减少了20%，证明了使用表面码进行重复量子纠错的可行性，为后续开发更加复杂和高效的大规模量子纠错机制提供了重要的理论和技术支持。研究结果被发表在了2022年7月11日的《物理评论快报》 上，随后谷歌团队在2023年2月发布的关于第二代“悬铃木”量子计算机的研究中，证明了码距为5的表面码纠错能力超过了码距为3时的表现，并且在论文中引用了中科大团队的前期工作。

实现超导量子比特纠错表面码

2023年3月，南方科大的俞大鹏团队在《自然 》期刊上发表论文，基于玻色编码的量子纠错方案，通过实时重复的量子纠错技术延长了量子比特的寿命，在国际上首次突破了量子纠错的“盈亏平衡点”。尽管这一成就没有像谷歌前段时间发布的“柳木”（Willow）芯片那样引起公众广泛关注，但在量子计算领域中同样是一项具有里程碑意义的发现。

南科大团队的这份研究相较于谷歌的工作，其独特价值在于首次实证了量子纠错技术能够带来正向的效益。在此之前，尽管量子纠错一直是研究的热点，学术界也进行了大量的研究，但即使经过纠错处理后，逻辑量子比特的寿命和错误率仍然逊于物理量子比特的表现。而南科大团队经过大量的调整优化，证明了量子纠错确实比没有纠错的最好的效果还要好，说明量子纠错确实是一个正确的方向，意义十分重大。因此在今年的2月，南科大的这份研究被国家自然科学基金委员会认定为2023年度的“十大科学进展”之一。

用离散变量编码的逻辑量子比特突破盈亏平衡点

而相较于南科大的这份研究，谷歌在今年8月公布的研究成果意义则在于，将此前使用玻色编码的实验结果进一步拓展 到了多量子比特的表面码体系上，并首次在这一体系中实现了盈亏平衡点的突破。由于表面码体系具备较好的容错性和明确的扩展路径，非常适合大规模量子计算的需求，被认为是超导量子计算技术发展理想的纠错码形式，是当前行业内的主流发展方向，因此同样具有十分深远的意义。

而就在前不久的12月17日，潘建伟、朱晓波团队发表预印版论文 ，与中科大、国家实验室、国盾量子等九家单位联合攻关，开发出了具有105个量子比特的祖冲之3.0号超导量子计算原型机，并成功执行了更大规模的随机电路采样实验，扩大了与经典计算机的差距。目前国家实验室正在基于“祖冲之三号”，准备在未来的几个月内实现码距为7的表面码逻辑比特，并进一步将码距扩展到9和11，为实现大规模量子比特的集成和操纵铺平道路。

可以说，在量子计算这一前沿科技领域，中美两国科研团队之间是“你追我赶”的态势，双方的差距已经缩小至一到两年之内。中国科研团队在这个过程中，取得了一系列具有深远意义的研究成果，也为全球科学界贡献了宝贵的智慧。尽管在具体的技术路线选择上还存在一些分歧，但长远来看，实现可扩展、通用且可容错的量子计算并不存在原则性的障碍。随着近年来学术界连续攻克关键里程碑，一系列重要的科研成果相继问世，量子计算的重要意义愈发凸显，已经成为各国政府竞相关注的核心议题之一，而中美两国在这个前沿领域的竞争也日益白热化。

竞争正在加剧

美国在量子计算领域的最新进展展现了其技术优势，这对我们来说既是一种激励，但同样也是一种压力。

今年9月5号，就在谷歌团队发论文宣布实现低于表面码阈值的量子纠错这一突破性进展的一个星期后，美国商务部就强化了对中国量子计算领域的出口管制，将量子计算机及所需要的设备、组件、材料、软件和技术全部纳入到了管控范围内，严格限制中国获得相关的技术。

美国高度重视量子计算的战略性意义。2018年12月，美国通过《国家量子倡议法案》（National Quantum Initiative Act，简称NQI法案），授权拨款超过12亿美元资金，分配给美国国家标准与技术研究院（NIST）、美国国家科学基金会（NSF）和美国能源部（DOE）等机构，用于加速量子信息科学的研究与开发，并确保美国在量子科技领域的全球领先地位。

《国家量子倡议法案》使美国政府成为了量子信息领域迄今为止为主最大、最慷慨的研究资助方，自法案实施五年多以来，美国政府在这一领域实际投资的规模，已经远远超过了原计划的金额。从2019到2023财年，美国政府在量子信息领域累计投资的金额已经达到了37.38亿美元，是原计划的三倍多，并且每年投资额还在以超过20%的速度稳步增长。此外，美国政府在2022年8月通过的《芯片与科学》法案中，也涵盖了量子科学网络、科学和技术量子用户扩展计划、量子网络和通信研究与标准化、下一代量子领导者领航计划四个量子信息相关项目，总投资金额也达到了1.53亿美元每年。

《国家量子倡议法案》于去年年底到期后，美国国会紧接着又通过了《国家量子倡议再授权法案》（National Quantum Initiative Reauthorization Act），将未来五年对量子信息领域的投资额提高到了18亿美元。就在这个月的月初，美国国会又提出了新版的《国家量子倡议再授权法案》，准备在原法案的基础上，将对量子信息领域的研发拨款从18亿美元提高至27亿美元，同时大幅延长了法案的授权期限。

美国政府在大举增加对国内量子信息技术投资的同时，也在不断升级对中国量子领域的技术封锁。

以目前量子计算最主流的超导量子计算机为例，为了让超导量子计算机可以稳定运行，需要将温度稳定在20mK（−273.13°C）以下，非常接近于-273.15的绝对零度，需要使用稀释制冷机来达到这个温度。稀释制冷机是超导量子计算机的核心装备，一台超导量子计算机所需的稀释制冷机，其价格一般在几百万至一千万人民币之间。全球稀释制冷机市场超过九成的份额都被两家外国公司瓜分，分别是位于芬兰的布鲁福斯（Bluefors）和位于英国的牛津仪器（Oxford Instruments）。

稀释制冷机的内部结构

稀释制冷机的制冷功率大小，直接影响到了量子计算机能够支持的最大量子比特数量，成了制约量子计算进一步发展的瓶颈。2021年11月，美国政府将合肥微尺度物质科学国家研究中心、科大国盾量子、上海国盾量子三家量子计算相关企业列入实体清单，限制关键设施对中国的出口。

美国在对中国科技企业进行出口管制的同时，也要求其盟友跟进，对中国禁运包括稀释制冷机在内的量子计算机核心部件以及量子计算机整机，利用《瓦森纳协定》（Wassenaar Arrangement）等多边机制，通过切断关键技术和组件供应链的方式，来削弱中国的技术创新能力。2023年6月，西班牙修改法令对量子技术技术实施出口管制；2024年2月，法国政府颁布命令，规定量子计算机及其组件向非欧盟国家出口需要获得法国军民两用机构SBDU的许可；3月，英国商业和贸易部修订出口管制条例，规定量子计算机及其相关组件的出口将需要申请许可证；4月，日本经济产业省宣布量子相关产品的出口将受到限制；6月加拿大修订出口管制清单，将一系列量子技术相关商品和技术纳入到需要严格监管的范畴之内。

随着一系列禁运措施的实施，稀释制冷机在中国面临着供不应求的局面。根据光子盒研究院的统计数据，2021年和2022年，中国分别进口了60台和53台稀释制冷机，但到了2023年，进口加国产仅成交了15台，到2024年已经彻底无法再进口。

美国对量子计算领域的管控措施不仅限于关键设备的封锁禁运，还进一步延伸到了科研与市场环境的极限挤压。

2023年8月，美国总统拜登签署行政命令，美国财政部发布了一系列新规，禁止或限制美国个人或企业对中国的半导体、量子信息以及人工智能领域进行投资。而在这之中，量子信息又是唯一一个被全面禁止、且不存在任何“例外”的投资禁区。具体而言，新规覆盖了所有与中国量子计算机及相关组件、量子传感器、量子网络和量子通信系统有关的领域，旨在全面遏制中国在量子技术方面的进展。这些措施不仅强化了既有的出口管控政策，还将监管的范围扩大到了金融投资领域，迫使美国投资者重新评估其在中国的投资策略，为中国量子计算的发展增添了额外的挑战。

美国政府对中国半导体、量子信息以及人工智能实施投资禁令，量子信息是其中唯一一个没有任何“例外”的领域

2023年11月，阿里巴巴确认放弃量子计算的研发，宣布解散达摩院量子实验室，连同实验室以及量子实验仪器捐赠予浙江大学。两个月后，百度也宣布将放弃量子计算实验室，将旗下实验室与设备捐赠给了北京量子信息科学研究院。

和美国谷歌、IBM等市场化科技巨头主导了量子计算发展的格局不同，在中国，量子计算相关研究的主要推动力量还是更多地来自于诸如中科大、南方科大、中科院、北京量子信息科学研究院等科研院校。随着中美之间围绕量子计算的科技竞赛不断升温，以及由此带来的限制性政策的增加，预计在未来相当长的一段时间里，广大的科研院校还将继续在中国的量子计算研究发挥“中流砥柱”的作用。在日益复杂多变的国际环境下，如何做好产学研协同，已经成了一个关键的问题。这或许需要国家提供更多的科研资金、以及政策上的支持，并协调更多有耐心的市场力量参与进来，以共同应对全球竞争带来的复杂挑战。

同志仍需努力

即便在美国的重重封锁之下，中国的科研学者们还是在一些关键领域取得了重要的突破。

以前面提到的稀释制冷机为例，2021年，中科院物理研究所攻克了无液氦稀释制冷机热交换器制作等多项核心技术，自主研发了无液氦的稀释制冷机原型机，实现了10.9mK，即相当于-273.1391摄氏度的长时间稳定连续运行，达到了国际主流产品的水平。此后又经过了一年多时间的工艺优化和固化，中科院物理所进一步提升了技术性能，研制出的新一代工程样机不仅能够长时间连续稳定运行，最低温度也降至7.6mK（-273.1424度），同时制冷功率达到了450μW@100mK，即在100mK（-273.05度）的温度下，制冷机能提供450微瓦（μW）的制冷功率，与国外主流的中型商业稀释制冷机相当。

物理所10mK原型机

2023年，国盾量子在自主研发和中科大专利许可支持下，研发出国产稀释制冷机“ez-Q Fridge”，并向多家科研单位交付了搭载该制冷机的量子计算机，该型号制冷机专门针对超导量子计算的需求进行设计，能为量子芯片提供低至10mK（-273.14度）级别的极低温低噪声环境，制冷功率达到450uW@100mK，并经过多月的测试，证明了其长时间连续稳定运行的能力，成为国内首款可商用可量产的超导量子计算机用稀释制冷机。而在今年的6月份，本源量子在合肥下线了国产稀释制冷机SL1000，制冷功率可以达到1000uW@100mK，已经十分接近国际上的先进水平。

国外主流商用稀释制冷机产品与国内研究进展

而在另一个长期被“卡脖子”的关键领域——低温同轴线缆上，中国的科研人员也在前段时间取得了进展。这一部件曾长期被日本垄断，中国不得不依赖高价进口来满足需求。而就在不久前的2024年5月，本源量子宣布成功攻克了极低温特种高频同轴线缆的技术难题，实现了这一重要部件的国产化。

今年6月，国盾量子宣布成功研发国产抗干扰氧化钌温度计ezQ-RX56，起测温度接近6mK，结束了我国低于10mK温区的氧化钌温度计依赖从外国进口的历史。

尽管取得了这些突破，我们仍然要看到中国与国际先进水平之间还是存在一些差距。革命尚未成功，同志仍需努力。

在最新的论文中，谷歌的研究人员将量子比特错误率的大幅抑制归功于一项名为“能隙剪裁 ”（Gap-engineering）的技术的应用。这一技术可以追溯至今年二月份谷歌与耶鲁大学团队合作发布的论文《通过超导量子比特阵列的能隙剪裁抑制高能冲击事件》（Resisting high-energy impact events through gap engineering in superconducting qubit arrays ），通过在约瑟夫森结的三明治结构上制造不同的超导能隙，有效地抑制了准粒子隧穿效应导致的量子比特衰减，延长了量子比特的寿命，提高了稳定性和可靠性。谷歌团队也是在此基础之上，实现了更高效的量子纠错算法。

此外，谷歌团队也在论文中花了较大的篇幅，解释了神经网络在量子纠错中发挥的作用。谷歌的量子计算团队与DeepMind合作，开发了基于神经网络的解码器AlphaQubit，通过对实验数据进行深度学习，使神经网络能够更准确地预测错误并纠正它们，从而提高了系统整体的纠错能力。人工智能技术的应用，为解决大规模量子纠错问题提供了创新性的思路和解决方案，并极大地推动了谷歌团队在这一领域的研究进展。

表格展示了不同解码方案在不同码距下的逻辑错误表现

这些研究展示了物理理论、工程实践与跨学科协作相结合所能带来的巨大潜力，同时也映射出我们在追赶国际先进水平时所面临的挑战。它提醒我们，要达到这样的高度，我们还需要持续的努力和投入。

我们正处在这样的一个时间点上：全球量子计算的研发进程正在加速，国际社会正在为迎接一个极大算力的量子时代做准备。今年5月，美国国家标准与技术研究所（NIST）宣布将逐步淘汰现有加密算法，评估新算法以向能够抵抗量子计算机攻击的新一代密码体系过渡，美国国家安全局（NSA）正在与标准与技术研究所合作，推动全国关键基础设施和组织提前向后量子密码（Post-Quantum Cryptography，PQC）时代迁移。欧盟委员会也在今年4月发布了《向后量子密码迁移的协同实施路线图建议》（Recommendation on a Coordinated Implementation Roadmap for the transition to Post-Quantum Cryptography），鼓励成员国制定统一战略，以向后量子密码时代迁移。日本总务省、经济产业省、数字厅也成立了跨部门的“密码技术研讨会”，组建专门的工作组评估面向量子时代的安全加密技术，并在美国NIST的后量子密码（PQC）算法标准征集环节中提交了多个候选算法。

过去几年，量子计算机的发展速度已经远远超出了许多人的预期，量子计算不仅将重塑全球信息技术的基础架构，也将对世界经济、国家安全战略乃至人类社会的未来产生深远的影响。每一次技术革命，都是对现有秩序的重新洗牌，随着全球前沿科技的竞争日益激烈，中国科研工作者们所作出的努力，也将决定国家在未来全球科技格局中所处的位置。

谷歌、IBM等欧美科技巨头在量子计算领域不断取得的突破性成就，无疑为全球竞争设立了更高的标杆，与此同时，世界各国围绕关键技术的限制也在日益加剧，使中国量子技术的科研生态和市场环境面临着更为复杂的竞争和制衡。

面对加速逼近的国际竞争、日趋严苛的外部封锁以及关键设备、技术与人才的多重挑战，我们需要保持清醒和紧迫感，意识到这不仅是技术层面的较量，更是国家战略能力的全方位检验。但回顾中国在信息技术领域的成长历程，我们有理由对未来保持坚定的信心。以往每当国际科技巨头在量子计算领域取得里程碑式的进展，其背后的技术细节总是被严格保密，外界难以窥见其全貌。面对这种信息高度不对称的挑战，中国研究者们总是能在短时间内迅速赶上，并在一些关键的技术节点上实现赶超。这一过程背后，是无数科研人员默默付出，他们克服了重重困难，付出了难以想象的巨大努力。

当技术壁垒的高墙难以撼动，我们能做的就是扎下根来。中国科技发展的内生动力正在不断积累，这样的历练，必将使中国科研力量在巨大压力下实现有韧性的顽强生长。

致谢：本文在撰写过程中得到了国盾量子云平台负责人储文皓的宝贵意见和专业指导

参考资料:

Parker, E., Gonzales, D., Kochhar, A. K., Litterer, S., O'Connor, K., Schmid, J., ... & Harold, S. W. (2022). An assessment of the US and Chinese industrial bases in quantum technology. Rand Corporation.

Wu, Y., Bao, W. S., Cao, S., Chen, F., Chen, M. C., Chen, X., ... & Pan, J. W. (2021). Strong quantum computational advantage using a superconducting quantum processor. Physical review letters, 127(18), 180501.

Suppressing quantum errors by scaling a surface code logical qubit[J]. Nature, 2023, 614(7949): 676-681.

Acharya, R., Aghababaie-Beni, L., Aleiner, I., Andersen, T. I., Ansmann, M., Arute, F., ... & Malone, F. D. (2024). Quantum error correction below the surface code threshold. arXiv preprint arXiv:2408.13687.

Morvan, A., Villalonga, B., Mi, X., Mandra, S., Bengtsson, A., Klimov, P. V., ... & Sivak, V. (2023). Phase transition in random circuit sampling. arXiv preprint arXiv:2304.11119.

McEwen, M., Miao, K. C., Atalaya, J., Bilmes, A., Crook, A., Bovaird, J., ... & Opremcak, A. (2024). Resisting high-energy impact events through gap engineering in superconducting qubit arrays. Physical Review Letters, 133(24), 240601.

Bausch, J., Senior, A. W., Heras, F. J., Edlich, T., Davies, A., Newman, M., ... & Kohli, P. (2024). Learning high-accuracy error decoding for quantum processors. Nature, 1-7.

Gao, D., Fan, D., Zha, C., Bei, J., Cai, G., Cai, J., ... & Zhang, Q. (2024). Establishing a New Benchmark in Quantum Computational Advantage with 105-qubit Zuchongzhi 3.0 Processor. arXiv preprint arXiv:2412.11924.

Ni, Z., Li, S., Deng, X., Cai, Y., Zhang, L., Wang, W., ... & Yu, D. (2023). Beating the break-even point with a discrete-variable-encoded logical qubit. Nature, 616(7955), 56-60.

Zhong, H. S., Wang, H., Deng, Y. H., Chen, M. C., Peng, L. C., Luo, Y. H., ... & Pan, J. W. (2020). Quantum computational advantage using photons. Science, 370(6523), 1460-1463.

Zhao, Y., Ye, Y., Huang, H. L., Zhang, Y., Wu, D., Guan, H., ... & Pan, J. W. (2022). Realization of an error-correcting surface code with superconducting qubits. Physical Review Letters, 129(3), 030501.

ICV TA&K, & 光子盒. (2022). 2022全球量子计算产业发展报告.

ICV TA&K, & 光子盒. (2024). 2024全球量子计算产业发展展望.

中国信息通信研究院. (2023). 量子计算发展态势研究报告(2023年).

中国信息通信研究院, 中移（苏州）软件技术有限公司, & 北京玻色量子科技有限公司. (2024). 量子计算发展态势研究报告(2024年).

国投证券股份有限公司. (2024). 量子科技：见微知著、革故鼎新.

李颖, & 孙昌璞. (2019). 通用量子计算机和容错量子计算——概念、 现状和展望. 物理, 48(8), 477-487.

郑茂文, 郭浩文, 卫铃佼, 潘子杰, 邹佳润, 李瑞鑫, ... & 梁惊涛. (2024). 稀释制冷技术. 物理学报, 73(23), 230701-1.

倪忠初, 徐源, & 俞大鹏. (2023). 用离散变量编码的逻辑量子比特打破盈亏平衡点. 物理, 52(5), 344-347.

本文系观察者网独家稿件，文章内容纯属作者个人观点，不代表平台观点，未经授权，不得转载，否则将追究法律责任。关注观察者网微信guanchacn，每日阅读趣味文章。