身处快速动荡的变局之中,无论国家、企业还是个人,都或多或少有一种 FOMO 情绪,即 fear of missing out,害怕错过。
有的焦虑并无必要,几天不网上冲浪,其实并不会真的错过什么八卦新闻。但有的事物却饱含着进步与变革,需要所有人的密切关注,就像曾经的互联网、AI,以及,正在从幻想走进现实的——量子计算。
从 1931 年普朗克提出量子概念的几十年来," 量子 " 一直是一种强大而神秘的技术,它深藏于全球顶尖学府和实验室,吸纳着动辄数十亿美元的庞大资金。而因为遥远,也很容易成为骗子的温床,这些年大家可没少听说量子床垫、量子水杯、量子速读之类的闹剧。
所以在谈及量子计算的商业化之前,有必要再再再强调一下,量子计算与经典计算的区别:
经典比特的状态是 0 或者 1,而量子比特能够同时表示 1 和 0,调控量子比特进行计算,能够指数级地提升计算速度。经典计算需要 10 亿年才能解决的问题,量子计算可以在几天甚至几小时内解决。但因为量子比特的状态(叠加和纠缠)极不稳定,通用量子计算机也存在环境敏感、易受干扰、错误发生频率高等问题。
目前,量子计算的应用领域主要集中在:1. 模拟,通过量子模拟化学反应,辅助优化,AI 推理和模式识别等;2. 通信,对通信安全加密,创建全球量子通信网络;3. 感知,开发精确的量子传感器。
历史上,有很多技术没能在从实验室到商业化的转变中幸存下来,今天如火如荼的人工智能,也曾经历过数次低潮。显然,量子计算跨越了鸿沟。
更加普及,从只有科学家和研究人员使用,开始吸引数以百万计的开发者从云上访问;
更加实用,现在已经出现了数百个应用实例,覆盖从金融到出行等诸多国计民生行业;
竞争更加激烈,2021 年科技巨头们几乎都在加速量子商业化布局。2021 年 7 月微软的风投公司参与了初创公司 PsiQuantum 的 4.5 亿美元投资,11 月,谷歌母公司 Alphabet 宣布要把量子科技团队 Sandbox(" 沙箱 ")分拆出来,使其成为独立的量子技术公司,加快融资扩张……类似的动作还有很多
虽然技术层面仍然存在巨大挑战,但我们已经处于量子计算的商用黎明。随着量子计算商业化步伐的加速,对这一变革性技术保持一点 FOMO,是必要且关键的。
那么,当我们 FOMO,究竟应该关注些什么呢?
量子商业化浪潮,真的来了吗?
或许你会疑惑,这会不会又是一次 " 狼来了 "," 量子 FOMO" 是否在消耗大众的情绪、传播并不成熟的技术价值?
这种担忧非常合理,我们不妨通过三个关键指标,来衡量一下量子计算是否真的具备商业可行性:
1. 早期使用者的增多。
信息技术的发展,都是在军事和科研领域应用之后,由一批商业领域 " 先吃螃蟹的人 " 扩大的,从通讯、互联网、大数据、人工智能等莫不如是。其实早在 2011 年,D-Wave 就发布了第一台商用量子计算机,但此前量子计算主要是被各种研究机构和高校使用。
而近年来,全球大型商业组织,比如宝马、大众、福特和戴姆勒等汽车企业,摩根大通等金融机构,医疗机构进行 DNA 测序、药物研发、化合物模拟等实验,都开始尝试引入量子解决方案。就在 1 月 5 日,美国的量子药物发现平台 Tacchyon 宣布与英国生物制药公司 PhoreMost Limited 合作研究下一代癌症疗法,通过量子计算确定疾病靶点,最快速找到小分子药物,可能让肿瘤很快得到治疗。
这些技术实践的探索,开始展现出量子计算解决以前无法解决的问题的现实能力。
技术浪潮也意味着全新的商业机遇,先驱者们会带着洞见、创意与财富梦想,从创业的第一天起就押注新技术,今天的 BAT 都曾是互联网浪潮的创业先驱。
如今,创业者们发出了明确的信号,开始使用量子计算解决企业级问题了。比如生物技术初创公司 ProteinQure,使用量子加速 AI 来发现新药;日本软件公司 Groovoutus 发布了一项由 D-Wave 量子提供支持的商业服务,优化零售员工的日程安排和运输路线……
2021 年,中国还出现了量子计算创新创业平台,为创业者提供资源对接、应用推广和学习交流的机会。这也说明,量子计算距离创业者的造富梦越来越近了。
3. 生态系统兴起。
回顾第三次人工智能浪潮,会发现学术界和 AI 巨头的突破还不够,诸多独立软件供应商(ISV)等参与开发行业特定的技术解决方案,才是 AI 走进千行百业、助推 AI 产业化和产业 AI 化的动力来源。
目前,波士顿咨询集团(Boston Consulting Group)也已经扩大了其量子专家组,就量子计算向客户们提供建议;Gartner 最近也将重点转向量子计算,发布越来越多何时以及如何开始使用量子系统的内容。就在今年 2022 年的 1 月 12 日,欧洲最大的咨询公司凯捷 ( Capgemini ) 也宣布推出量子实验室,并于 IBM 签署了一项协议,成为 IBM Quantum Hub,以帮助客户参与到量子计算中来。
市场研究分析机构 CB Insights 在 2021 年 12 月的一份报告《The Big Tech In Quantum Report》,调查了美国五大科技巨头谷歌、微软、亚马逊、IBM 和英特尔的量子计算发展现状及未来展望,发现科技巨头作为基础软硬件提供商,开放对多种量子计算机的远程访问。这相当于量子时代的 " 信息高速公路 ",降低了 ISV 使用量子扩展业务的门槛和障碍。
从量子硬件到软件和服务,量子生态系统正在逐渐繁荣。
对于新兴技术来说,从实验室到商业化的转变,是 " 成败 " 的决定性时刻。
2017 年,谷歌量子人工智能实验室(Quantum AI Laboratory)在《自然》杂志上发表了一份报告,认为不到五年的时间里,谷歌能够将量子计算机的访问商业化。
事实证明,量子计算的发展时间轴已经超出了预期。使用者、创业者、建设者等角色的增长,已经开始在助推量子计算产生真正的商业价值。根据麦肯锡预测,到 2035 年,全球量子计算市场可能达到 1 万亿美元。
截止目前,量子计算领域还没有一个明确的领导者,中国、美国和欧洲都在争夺领先地位,所以此时此刻,量子计算之于全球的意义也更加重要。
A new wave in power:指数增长的力量
如同 AI 走过的路程一样,量子计算正随着硬件、软件和算法的全面进步,性能显著提高;越来越多的云厂商开始提供量子访问,成本明显降低,这意味着,各行各业出现新的优势机会,许多行业的游戏规则也将被所改变。
企业量子软件公司 Zapata 曾发布了一份《企业量子计算采用的年度报告》,调查了 300 多家大型全球企业的 CIO、CTO 及高管,数据显示,74% 的高管认为要么尽快采用量子计算,要么面临永远落后的风险。而在已经开始构建量子能力的企业中,41% 的人希望在未来两年内实现竞争优势,领先于同行。
当然,这个公司自己就是售卖企业量子软件的,调研结果不排除 " 自卖自夸 " 的情况。
领域一:物流运输。
在一些研究报告中,运输行业是所有行业中应用量子计算最高的领域。DHL 副总裁 Justin Baird 就说过," 量子可以提升我们从未见过的效率,无论是调度送货车还是打包垃圾箱,不会留下任何空余 "。
在过去几十年中,物流运输行业的数字化、智能化水平得到了很大的进步,但依然存在许多经典计算难以解决的优化问题,尤其是在后疫情时代的供应链背景下,优化航运和物流网络的需求十分迫切。
比如 UnitedParcel Service Inc. 就推出了 Quantum View Manage,该应用程序可以让企业更好地管理小型包裹,将生产力提高了 50% 至 60%。大众汽车也早在 2017 年就与 D-Wave 合作,在量子计算机上预测交通状况,然后优化出行线路,缩短拥堵时间。
对于个人来说,量子计算的应用除了能够让大家更好地追踪包裹快递之外,也能大大提高出行体验。福特公司和微软公司合作,对必应地图的路线推荐进行优化,数据显示,在高峰时段的西雅图市区,拥堵情况减少了 70% 以上。微软官网显示,这种大型路线优化的复杂任务在量子退火机上大约需要 20 秒就能完成,使用专门的硬件还可以进一步加速。
量子计算原本就在军用和基础研究领域发挥作用,之所以再次提到,是因为越来越多的商业潜力和新市场开始出现。比如 2021 年五角大楼的官员迈克尔 · 格里芬(MichaelGriffin)就提到,量子计算将推动通信卫星的安全加密,不依赖 GPS 信号的精确导航,美国宇航局还加护使用量子模拟为新航天器创造轻质耐用的材料等。这些任务都给出了量子计算继续发展的商业方向。
比如材料领域的研发。在碳达峰、碳中和的背景下,更清洁的能源、减少排放效率是各国的首要任务之一,而能源的优化应用也是一个复杂的大型工程,需要强大的计算机提供算力支持。至于材料开发,则超出了经典计算机的能力,这时候量子模拟就能够提供更大的算力支持,比如研发高温超导体、电池、催化剂等等。
迪拜水电局(DEWA)就正在与微软合作开发新的量子解决方案,作为迪拜 10X 计划的一部分,利用量子驱动的 Azure 服务,解决能源优化问题。埃克森美孚、英国石油公司等也与 IBM 达成协议,利用量子计算应对计算挑战,开发下一代能源和工业解决方案,提高效率并降低碳排放的潜在影响。
另一个能够造福世界的基础研发领域则是医疗保健。借助量子计算增强算法建模和计算能力,对于人类福祉有着显著的好处。主要包括:1. 诊断协助,对患者进行早期、准确和快速的诊断;2. 精准医疗,通过定制的干预措施 / 治疗促进个人健康;3. 成本控制,降低医保费用和医药价格。
这些基础科学领域的量子应用,对于世界经济和人类生活将带来深远的影响。
领域三:金融。
在数据密集型环境中,需要功能越来越强大的计算机来进行处理分析。其中,金融行业就是典型的由大数据驱动的领域,近年来,量子计算在银行和金融服务业中越来越受欢迎。
应用场景之一,是通过量子加密确保交易安全。在英国,2021 年的六个月内,犯罪分子通过欺诈总共窃取了 7.539 亿英镑。而通过量子金融系统,能够增强安全协议,将防止黑客网络攻击。
应用场景之二,是决策优化。交易、信用评分、风险管理等业务中,金融行业每天需要做出做出数百万个决策,使用量子计算来处理大量数据成为必然。量子计算可以帮助优化投资组合,更精准地适应市场变化,简化交易结算程序。
早在 2017 年 8 月,澳大利亚联邦银行 (CBA) 就与 Telstra、新南威尔士州政府和新南威尔士大学合作,斥资 8300 万美元建立澳大利亚首个量子计算业务。2021 年,高盛和 QC Ware 的研究人员设计了新的量子算法,性能优于用蒙特卡罗技术模拟的金融模型,将金融应用量子优势路线图向前推进了重要一步。
但问题来了,只有极少数的企业能够自己构建通用量子计算机,那么量子计算想要扩大应用范围,还需要跨越哪些障碍?
跨越鸿沟:从实验室到生态丛林的惊险一跃
量子计算要实现商业化,必须克服的挑战有很多。
既有技术层面的,如前所说,量子比特容易受到扰动,要让错误降低,必须不断扩展量子比特数量。有业内人士认为,量子计算硬件要发展到 1000 个量子比特,可以系统执行纠错电路并被广泛采用,预计到 2023 年实现。
这一过程中,量子计算公司还需要研发更快的量子芯片,构建量子开发工具。这一点需要学术界和工业界的联合发力。因为在量子技术中,高校往往不具备最先进的硬件设计和制造能力,而工业界则缺少将量子科学转化为产品所需的深厚物理学专业知识。科学家和工程师的紧密合作,依赖于产学研用的精密配合,知识产权以的保护及激励措施。
第二重挑战则是人才方面。
量子的硬件和软件方面都需要更多的人才,目前,专门研究量子算法的师资力量在全球范围内都比较稀缺。中国某企业量子实验室负责人也曾透露,招人是让他感到最耗费精力的事情,因为理论计算机科学研究人员很少,其中研究量子计算尤其是量子算法及其复杂性的人更少。
此外,正如 AI 落地需要学术与产业交叉融合的能力,量子计算的落地应用同样需要既懂技术、又懂产业的综合性人才,很多企业量子实验室团队都具备数学、物理、化学等多学科背景。而近年来的 AI 人才焦虑也在提醒我们,从现在开始未雨绸缪,提前培养量子领域的人才,对于未来加速量子计算的发展十分必要。或许在 2022 及不远的将来,我们将见证更多中国量子人才的校企联合培养计划、竞赛等不断涌现。
量子计算要获得认可,避免泡沫化,需要展现出真正改变组织效率、带来业务价值的能力,这就要求解决方案提供方明确技术与场景的契合度,优先考虑那些商业可行性的方案。
从目前各行业应用量子计算的需求出发,会发现使用量子辅助优化算法、为 AI 系统提供支持,能够帮助降低成本、加速组织流程、降低风险,是最具价值的场景之一。Zapata 首席执行官 Christopher Savoie 也分享到,调研中 71% 的受访者对使用量子计算来解决机器学习和数据分析问题最感兴趣。
从这个角度看,量子计算的商用一定不是对经典计算取而代之,而是与 AI 技术、经典计算相结合,三位一体协同形成更强大的计算能力,再通过集成到云端,为千行百业所用。
同时,云服务商也需要考虑三大技术(量子计算、经典计算、人工智能)的融合,打造面向未来的生态系统,为迁移到量子时代培育沃土。目前,IBM、谷歌、微软、BAT、华为等都建立了自己的量子开放平台,有的还会为企业提供定制的量子解决方案。
其次是保持开放性,量子程序涉及到经典计算和量子硬件之间的互操作性,混合多云的部署是最可行的方案,要避免将客户锁定在单一云上。同时通过标杆案例的打造,为各行业提供量子使用的方向和实践引导。
处于萌芽阶段的量子计算,代表着一种兼具政治意义、经济意义与社会意义的高价值技术,或许将引发一场 60 年来最重要的计算革命。
竞赛才刚刚开始,而你我都在浪潮之中。你感到 FOMO 了吗?
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