摘要：谷歌量子人工智能团队2025年10月在《自然》期刊发表的研究成果，标志着量子计算从理论优势迈向可验证应用的关键转折。该团队开发的"量子回声"算法基于超时序关联器原理，在Willow量子芯片上完成物理模拟任务的速度比世界最快超级计算机快13000倍。更重要的是，
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谷歌量子人工智能团队2025年10月在《自然》期刊发表的研究成果，标志着量子计算从理论优势迈向可验证应用的关键转折。该团队开发的"量子回声"算法基于超时序关联器原理，在Willow量子芯片上完成物理模拟任务的速度比世界最快超级计算机快13000倍。更重要的是，这是量子硬件首次实现可在同类平台上重现的算法结果，打破了长期困扰该领域的可验证性瓶颈。在与加州大学伯克利分校的联合实验中，该算法成功测定了分子结构，其结果与成熟的核磁共振技术高度一致，预示着量子计算在药物研发和材料科学领域的实用化曙光初现。
量子计算的承诺与现实之间一直存在巨大鸿沟。尽管理论物理学家数十年来不断证明量子算法在某些问题上的指数级加速潜力,但将这些抽象优势转化为可解决实际科学问题的工具却进展缓慢。2019年谷歌宣称实现"量子霸权"时使用的随机电路采样任务,虽然展示了量子处理器的计算能力,但该任务本身并无实际应用价值,也引发了关于经典计算机能否以不同方法完成相同任务的持续争论。这次量子回声算法的突破性在于,它解决的是有明确物理意义的问题,并且结果可以通过独立的经典实验手段验证。
相长干涉放大有效信号
量子回声算法的核心是二阶超时序关联器。这一概念源自量子混沌理论,用于量化量子系统中信息的扰动传播速度,是理解量子多体系统热化和纠缠增长的关键工具。在经典物理中,观察一个系统在不同时刻的状态相对简单,但在量子力学中,测量本身会改变系统状态,使得追踪量子信息演化变得极为困难。超时序关联器通过巧妙的时间反演操作绕过了这一障碍。
具体而言,算法首先让量子系统按照哈密顿量正向演化一段时间,然后对一个特定量子比特施加扰动,接着精确反转整个演化过程。如果系统完全可逆且没有信息泄漏,反向演化应该将系统恢复到初始状态。但扰动会在系统中产生"涟漪",通过量子比特间的纠缠快速传播,这些涟漪在时间反演后会留下可观测的痕迹,即量子回声。关键创新在于二阶关联器利用了相长干涉效应:不同演化路径的回声信号会叠加增强,而噪声则因随机性而相互抵消,从而显著提升信噪比。
实验数据验证了这一机制的有效性。谷歌团队测量的二阶超时序关联器在经历20个完整演化周期后仍保持清晰的相干信号,而一阶关联器在相同条件下早已湮没于噪声中。这种指数级的信号放大使得算法能够探测量子系统中极其微弱的动力学特征。研究人员利用70个超导量子比特构建的量子处理器,模拟了具有复杂相互作用的自旋系统,提取了刻画量子混沌强度的李雅普诺夫指数和信息扰乱前沿的传播速度等关键参数。
这些物理量的计算对经典计算机构成严峻挑战。模拟70个量子比特系统需要处理维度为2的70次方的希尔伯特空间,即使用最先进的张量网络方法和稀疏矩阵技术,在世界最快的超级计算机上也需要约16000小时才能完成谷歌实验中的模拟任务。相比之下,Willow芯片仅用1.2小时就得到了结果。这种13000倍的速度优势并非来自硬件时钟频率的提升,而是源于量子并行性的本质优势:量子叠加使系统能够同时探索指数级数量的演化路径,而经典计算机必须逐一枚举。
从基准测试到实际应用
速度优势固然重要,但可验证性才是这项工作最深远的意义所在。量子回声算法的结果不是孤立的数字,而是可以与理论预测和独立实验进行交叉验证的物理可观测量。在与伯克利化学系的合作实验中,研究团队将量子回声技术应用于核磁共振谱学。核磁共振是化学家确定分子结构的黄金标准,通过测量原子核在磁场中的自旋行为来推断原子间的距离和连接方式。
传统核磁共振实验通过射频脉冲操控核自旋,记录其响应信号并通过傅里叶变换得到频谱。但对于复杂分子,频谱中包含数百甚至数千个峰,相互重叠混淆,解析难度极高。量子回声算法提供了新的视角:将分子中的核自旋视为量子比特,核磁相互作用对应量子门操作,整个核磁共振过程就是一个自然的量子计算。通过测量超时序关联器,可以直接提取不同核之间的耦合强度,从而绘制出分子的三维结构。
实验选取了两个测试分子,一个含15个原子,另一个含28个原子。Willow芯片模拟了这些分子中核自旋的量子动力学,计算了各对原子核之间的超时序关联函数。研究人员将这些量子计算结果与传统核磁共振实验数据进行比对,发现两者在统计误差范围内完全一致。这种一致性证明量子计算不仅速度快,而且答案正确,满足了科学应用的基本要求。
该技术的潜力远不止于验证已知结构。传统核磁共振在某些情况下会遇到瓶颈,例如蛋白质折叠的瞬态中间体、膜蛋白的原位构象、催化反应的过渡态等,这些结构存在时间短、信号弱、样品量少,难以用常规方法捕捉。量子回声算法通过相长干涉放大微弱信号的特性,有望突破这些限制。如果技术进一步成熟,化学家可能用量子计算机作为"量子显微镜",观测以前无法探测的分子动态过程,这对理解酶催化机制、设计高效药物、开发新型材料都具有革命性意义。
谷歌量子人工智能负责人哈特穆特·内文在声明中表示,这项成果代表量子技术首次在硬件上实现可验证的量子优势。所谓可验证,是指算法不依赖于特定芯片的特质,只要量子比特数量足够、相干时间足够长、门操作保真度足够高,任何量子处理器都应该得到相同结果。这种可移植性和可重复性是科学仪器的基本要求,也是量子计算从实验室好奇玩具转变为工程工具的必要条件。
错误率压制的关键作用
量子回声算法的成功实施,深刻依赖于Willow芯片在量子纠错方面的突破。量子比特极易受环境噪声干扰,其量子态的相干时间通常只有几十到几百微秒。要执行包含数千个量子门的复杂算法,累积的错误会迅速淹没有用信号。谷歌在2024年12月发布Willow时宣布,该芯片实现了"低于阈值"的量子纠错,即逻辑量子比特的错误率低于构成它的物理量子比特,并且随着纠错码距的增加,逻辑错误率呈指数下降。
这一成就的技术基础是表面码拓扑纠错方案。表面码将多个物理量子比特编码为一个逻辑量子比特,通过不断测量辅助比特来检测和纠正错误,同时避免直接测量数据比特以保持量子信息完整。Willow芯片采用105个超导量子比特,排列成二维网格,每个量子比特的单比特门保真度达到99.9%,两比特门保真度达到99.7%。更重要的是,芯片集成了实时反馈控制电路,能够在微秒级时间尺度上完成错误综合征解码和校正操作,这是实现低于阈值纠错的关键。
实验数据显示,当纠错码距从3增加到5再到7时,逻辑量子比特的错误率分别下降了约50%,验证了理论预测的指数标度关系。这意味着只要继续扩大量子比特规模、提高门保真度,就能够构建任意大规模的容错量子计算机。虽然距离能运行Shor算法破解RSA加密所需的数百万物理量子比特还很遥远,但对于中等规模的科学计算应用,当前技术水平已经足够。
量子回声算法巧妙利用了纠错能力。时间反演操作本身就是一种错误检测机制:如果系统演化过程中发生了不可逆的退相干,反向演化就无法恢复初始状态,回声信号会减弱甚至消失。通过监测回声强度,可以实时评估量子处理器的性能,并动态调整算法参数以适应硬件特性。这种硬件-软件协同优化的思路,是实现实用量子计算的重要策略。
产业竞争与技术路线分歧
谷歌的进展在量子计算产业界引发强烈反响。IBM作为该领域的传统强者,正在推进其"量子实用性"路线图,计划2029年实现包含2000个逻辑量子比特的系统。IBM的技术路线强调模块化架构,通过量子-经典混合计算和错误缓解技术,在尚未完全实现容错量子计算之前就提供有限的实用价值。该公司在2025年11月发布的量子处理器采用新的"量子-经典链接"设计,允许量子芯片与高性能GPU紧密集成,加速变分量子本征求解器等混合算法。
微软则走了一条完全不同的道路。该公司在2025年2月发布的Majorana 1芯片基于拓扑量子比特概念,利用马约拉纳费米子的非阿贝尔任意子特性实现固有的拓扑保护,理论上可以大幅降低错误率。虽然拓扑量子比特的实验验证仍存在争议,但微软声称已经观测到明确的马约拉纳零能模信号,并计划在未来几年内演示拓扑量子门操作。如果成功,这种方案在可扩展性上可能具有优势,因为每个拓扑量子比特本身就具有错误保护能力,无需复杂的纠错电路。
中国在量子计算领域的快速崛起同样不容忽视。中国科学技术大学潘建伟团队在超导量子比特、光量子计算、中性原子量子计算等多条技术路线上都取得了重要进展。2025年6月,中国科研机构宣布启动一台包含超过1000个物理量子比特的超导量子计算机,虽然其相干性能和纠错能力的具体指标尚未完全公开,但规模上已与国际领先水平相当。中国还在量子通信卫星、量子密钥分发网络等领域建立了先发优势,形成了量子信息技术的全链条布局。
这场竞赛不仅是技术层面的较量,也涉及标准制定、知识产权、人才培养等多个维度。谷歌强调可验证量子优势,实际上是在为量子计算性能评估设立基准。如果这套评价体系被广泛接受,就能够引导整个行业的技术路线和资源配置。IBM推动的"量子计算中心"模式,通过云服务向全球研究者开放量子处理器,旨在培育应用生态系统并建立事实标准。各国政府也将量子技术列为战略竞争重点,美国、欧盟、中国都启动了十亿美元级的量子科技计划。
迈向实用化的挑战
尽管量子回声算法展示了令人鼓舞的前景,但从原理验证到大规模应用还有漫长道路。当前实验处理的分子规模仍然很小,15到28个原子的分子用经典计算机完全可以精确模拟。真正需要量子计算的是蛋白质、高分子聚合物、功能材料等包含成百上千原子的复杂系统。模拟这些系统需要至少数百个逻辑量子比特,对应数万甚至数十万物理量子比特,远超当前硬件能力。
量子算法的开发也面临瓶颈。虽然理论上证明了量子计算在某些问题上的优势,但将实际科学问题转化为高效量子算法并非易事。化学家习惯用分子轨道、电子云、化学键等概念思考,而量子程序员需要用量子门、测量、纠缠等语言描述,两者之间的鸿沟需要跨学科协作来弥合。目前大多数量子算法仍由量子物理学家开发,真正的学科专家参与有限,制约了应用创新。
成本和可及性是另一大障碍。Willow这样的超导量子芯片需要工作在接近绝对零度的极低温环境,稀释制冷机的购置和运行成本高昂,单台设备价值数百万美元,年运行费用也达数十万美元。虽然云计算模式可以分摊成本,但对于大多数研究机构和企业而言,量子计算仍是昂贵的稀缺资源。光量子计算、离子阱量子计算等替代技术虽然在某些指标上可能不如超导方案,但具有室温操作、模块化扩展等优势,可能更适合某些应用场景。
产业界对量子计算的期望也需要理性调整。早期的过度炒作导致了"量子寒冬"的担忧,一些投资者和政策制定者对技术成熟时间表产生了不切实际的期待。量子计算不太可能在短期内取代经典计算机成为通用计算工具,其价值在于解决特定类型的问题,如量子系统模拟、优化、密码学等。即使在这些领域,量子优势的实现也依赖于硬件性能的持续提升和算法的不断改进。
从更宏观的视角看,量子回声算法的成功预示着量子计算正在从"能不能做"转向"怎么做更好"的新阶段。过去十年的努力主要集中在证明量子处理器的基本可行性,现在注意力开始转向开发有用的量子算法、建立性能评估标准、探索实际应用路径。这种转变需要更广泛的科研力量参与,不仅是量子物理学家和计算机科学家,还包括化学家、材料学家、药物学家、金融分析师等各领域专家。只有当量子计算真正解决这些学科的核心难题时,技术的价值才能充分显现。
谷歌表示,未来研究将聚焦于扩大可模拟系统的规模、提高算法效率、开发新的应用场景。与更多实验科学家合作,将量子计算集成到实际研究流程中,是实现实用化的关键。该团队还在探索量子传感、量子网络等相关技术,试图构建更完整的量子信息生态系统。如果这些努力成功,人类或许能在本世纪中叶见证量子技术对科学和工业的深刻改造,正如20世纪晶体管和集成电路催生了信息革命一样。
来源：人工智能学家
