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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