遇事不決真的可以量子力學了：量子計算機上云，手機APP就能玩
魚羊 夢晨 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI
咱也是沒想到，才2022年，我竟然就在手機上用起量子計算機來了。
從各大應用商店或者官網，都可以下載到一個名叫量易伏的APP，打開后就見物理學四大神獸之一——薛定諤的貓坐鎮其中。
還不是只有個樣子，戳進“量子作曲家”（QComposer）功能界面，量子電路實驗立馬就能搞起來。
這還等什么，我當場Pick來自中科院物理所的超導量子計算機，跑起了量子疊加實驗。
對，你沒看錯，不是純模擬，這個APP是真能連接到實體量子計算機。
可供選擇的還不僅有超導量子計算機，中科院精密測量院的離子阱量子計算機亦在其列，還可以看到它們現在的服務狀態。
并且就在其中，我們還發現了來自中國產業界的最新量子計算研究進展——
被標注為“超導量子計算機”的那臺設備，并非來自哪家高校、研究院，而正是來自這款APP的研發方，百度量子計算研究所。
就在今天的百度“量見未來”量子開發者大會上，這臺名為“乾始”的超導量子計算機正式亮相，并且不止硬件，還帶來了全球首個全平臺量子軟硬一體解決方案“量羲”。
不錯，這么一個能讓你在手機里玩轉量子計算，甚至用上真機的APP，正是百度在量子計算領域公布的最新成果之一。
實際上，手機端還只是展示了可視化量子電路實驗的功能，在網頁版本中，你還可以更多前端工具，實現量子計算算法的開發：
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QComposer，提供可視化的量子電路實驗方式
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PyOnline和YunIDE都是在網頁上即開即用的在線開發環境，其中YunIDE基于code-server開發
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QCompute是開源的Python工具包
在其背后，正如前文所言，除了7個不同能力的25-63量子比特的在線模擬器，這個平臺還連接了1臺來自中科院物理所的10比特超導量子計算機，來自中科院精密測量院的1比特離子阱量子計算機，以及1臺百度超導量子計算機“乾始”。
這么一說，你可能也就明白了，是不是有點租用云上GPU搞機器學習那味兒了？
我們順著量易伏這么一扇窗口一扒，還真發現，從底層硬件到上層應用，百度竟已悄悄搞起了一整套量子計算“產業化”解決方案。
超導量子計算機“乾始”
不妨還是從“乾始”這臺超導量子計算機說起。
“量子計算機”通常是指由量子芯片、稀釋制冷機、脈沖發生器組成的硬件平臺。
其中最關鍵的，自然是量子芯片。
乾始搭載的是一顆來自合作者的10量子比特超導量子芯片。
瞄準實用化、標準化、高性能化的目標，百度聚焦于設計具有業界核心競爭力的超導量子芯片，提供芯片設計、仿真驗證、版圖繪制為一體的實用化量子芯片解決方案。
在啟發式版圖設計方案、新型器件構型設計、器件參數快速初始化、精準仿真/驗證方法、品質因子設計方法、自動化布線等超導量子芯片設計技術上積累發明專利 25 余項。
作為落地實踐案例，還完成了一款36比特含耦合器超導量子芯片的設計和仿真驗證。
值得注意的是，與通常概念中的計算機不同，量子計算機并沒有一個統一的“操作系統”，相當于是“裸機”。
但此番百度推出的乾始，卻是自帶了一連串量子應用、量子軟件。
量子軟硬件接口“量脈”
首先，是打通硬件層與軟件層的接口量脈。
量脈還提供了可視化的一站式客戶端、自動化軟件包等功能，只要提前輸入量子芯片結構等基本信息，量脈就可以自動初始化量子芯片，大幅降低“乾始”的量子硬件平臺的運行維護成本。
量子操作系統“量易伏”
搭好了溝通硬件與軟件的橋梁，再往上，為了讓研究人員們能更便捷地把量子算力用起來，就需要一套操作系統來負責量子算力的調度和分配。
而我們剛才試玩過的量易伏，其實扮演的就是量子計算機中“Windows系統”的角色，而且它還是一個兼有云功能的量子計算平臺。
量易伏是全球首個云原生量子計算平臺。
一方面，面向前端提供便捷的設計開發工具，包括移動端、桌面端、云端等多前端使用模式，以及量子計算解決方案工具集QAPP、量子網絡工具集QNET、量子噪聲處理工具集QEP等豐富的插件拓展。
另一方面，實現超導量子計算機、離子阱量子計算機等多后端算力接入與調配。
量子機器學習平臺“量槳”
最后，在操作系統之上，百度重點關注的是如何讓我們的量子算力，賦能產業，實現高潛應用，為此還為量子人工智能、化工醫藥、智能制造、量子網絡等應用方向開發了相應的研發平臺與工具集。
比如基于飛槳開發的全球首個云量一體的量子機器學習平臺量槳，就支持量子神經網絡的搭建與訓練，并提供了易用的量子機器學習開發套件與量子優化、量子化學等前沿量子應用工具集、以及40多項豐富的量子應用教程。
特別的，量槳可以通過連接量易伏，進行調用量子算力運行量子機器學習算法，實現量子應用的具體實踐。
簡單總結一下，就是說百度不僅在硬件層面上搞出了超導量子計算機，還在軟件層面上搭建出了一整套“基礎設施”，讓量子算力能走出實驗室，開箱即用。
如此，也就構成了全球首個全平臺量子軟硬件一體化解決方案量羲。
全球首個全平臺量子軟硬件一體化解決方案“量羲”
“量羲”提供私有化部署、云服務、硬件接入等一系列服務，最大程度上簡化了從產業量子化咨詢入門到量子服務部署的全流程。
“量羲”還有很強的兼容性，可實現量子芯片“即插即用”， 將量子芯片快速轉換為量子服務即戰力。
“量羲”可以給各行各業提供定制化的量子云服務或者私有化部署，幫助企業實現產業量子化的升級。與此同時，基于“量羲”，量子硬件生產廠商從此可以專注于量子硬件設計提高硬件性能，無需擔心自己的硬件設備如何才能為用戶提供量子計算服務。
不過值得注意的是，量子計算之所以受到關注，是因其在理論上，能解決經典計算機難以勝任的復雜問題。或者更直觀地說，能給很多行業帶來顛覆性的改變。
這其中，就涉及到量子優越性的問題。學界普遍認為，量子芯片超過50個量子比特之后，才能實現量子優越性。
如此看來，百度的超導量子計算機乾始尚未實現量子優越性，反而是先在軟件層上不斷發力。
為何如此？
因為目前量子計算的發展，已逐漸分化出兩條路線。
第一條路線，用科研的方式做單點突破，在特定任務上超越經典計算機實現“量子優越性”。
代表性的成果有2019年谷歌的“懸鈴木”（Sycamore），用200秒解決當時最快的超算需要2天解決的玻色采樣任務，在全球首次實現了量子優越性。
一年后，中科院潘建偉團隊研制的“九章”光量子計算機，在同一問題上做到比懸鈴木快上幾個數量級。
不久后中科院又推出超導量子計算機“祖沖之號”，并于去年分別升級成“九章二號”、“祖沖之二號”，再加上IBM、霍尼韋爾旗下Quantinuum等參與者，呈現你爭我趕的狀態。
這條路線的優點是目標方向明確、資源投入集中，能迅速推動著量子計算機的理論性能不斷增強。
△九章二號重要部件，圖源中國科學技術大學
但量子計算不能總停留在實驗室，畢竟人們開發它最終目標還是要去解決現實問題。
量子優越性概念的提出者John Preskill近期在與同行的交流中也表達了對這方面的擔憂。
第二條路線，正是著重于量子計算與實際問題的結合：
先做產業化的量子計算，以實際應用需求反過來推動綜合性的技術進步。
這條路短期不容易出成果，走的人也就更少，不過長遠來看很有必要。
目前，國際公認的量子計算有三個指標性的發展階段：
第一，實現量子計算優越性。
第二，制造各領域專用的量子模擬機。
第三，制造可編程通用量子計算機。
第三階段的通用量子計算不能是“空中樓閣”，需要來自第二階段大量的技術和經驗積累。
具體來說，需要掌握多量子體系的精準制備、提高量子比特的操縱精度，還要與各行各業現有研發和生產體系深入融合。
這樣來看，光靠量子計算行業自己是無法完成這些積累的。讓各行各業的人先把量子計算用起來、不斷反饋迭代就成了必不可少的環節。
最后要說的是，單點突破和產業化這兩條路線并不是互斥的，而是互補的，都需要有人去探索。
將來，一方研制出高性能的量子計算機，可以借助另一方的產業化平臺快速落地應用，共同將量子計算的強大能力發揮出來。
至于量子計算產業化這條路到底該怎么走，各國各方其實都還在探索階段。
率先拿出成果的百度，或許可以拿來作為參考。
首先要做到的，軟硬一體。也就是打通量子計算應用或者服務、量子軟件平臺、量子硬件平臺的全流程。
這一點可以拿個人計算機的歷史來類比。最初廠商只提供硬件，普通大眾難以上手，當操作系統和配套應用軟件都成熟以后個人計算機才迅速普及。
接下來要做到的，全平臺支持。將量子計算平臺打造成一個中間層，讓軟硬件供應方不用擔心相互怎么兼容，專心做出更好的產品。
具體到百度量羲來說，一個平臺兼容了超導量子計算機、離子阱量子計算機以及量子模擬器等多種算力，同時支持手機端、電腦端、云開發等多種使用方式。
同樣不可忽視的，堅持技術創新與自主可控。
百度在量子架構、量子算法、量子糾錯、量子芯片、量子測控等核心方向已完成 200 余項發明專利申請并有80余項獲得授權。在量子計算全球高價值專利及創新驅動力排名中位列國內第一、國際第三。
一方面完整自研技術體系更容易產生協同效應，另一方面在國際競爭中也能不受制于人。
據了解，建成量子軟硬一體化解決方案的過程中，百度遇到的困難也有不少。
其中涉及成千上萬的技術細節又環環相扣，任何一處小的失敗都會讓整體功虧一簣。
比方說，要制造量子計算機，就需要在接近絕對零度的環境產生超導效應。
在嚴苛的環境下想要對量子比特的精準操控，還需要反復的計算和嘗試以找到最佳參數。
量子計算機無法理解普通計算機的處理器指令，想開發量子算法，就要先將人類可以理解的程序語言編譯成量子計算機機器可以理解的微波脈沖。
開發出量子算法還不算完，還需要將這些算法恰到好處的應用在其能發揮作用的問題上，以此實現量子算力到生產力的轉化。
百度克服這重重困難，做成全球首個全平臺量子軟硬一體化解決方案，也把其中得到的經驗總結成三條。
長期布局，百度于2018年布局量子計算，在國家戰略規劃與政策支持下，將發展戰略定位QIAN（量子研究、基礎設施、前瞻應用、網絡生態），進而催生了量子軟硬一體化解決方案。
產業化思維，一方面是延續了百度在AI、云計算行業堅持做產業化的思路，另一方面百度飛槳加速了量子應用研發的步伐、百度智能云又讓量子算力能夠穩定輸出。
人才和生態建設，歷經四年多的量子計算人才梯隊建設，以及與科研院所的深度合作，都是不可或缺的。
另外要說的是，探索量子軟硬一體化解決方案的意義不僅在單個方案自身，更在于將整個流程標準化、自動化、產業化，為即將到來的通用量子計算階段做好了準備。
那么，問題來了：
量子計算是否已經到了產業化階段？
站在今天這個時間節點，我們或許仍無法給出標準答案。
但以史鑒今，作為國內工業界的技術先鋒，百度在過去每一次硬科技浪潮前夜，確實都曾做出春江水暖的決定：
2010年，率先成立AI自然語言方向的NLP部門。
2012年底，組建深度學習團隊IDL。
2015年，開啟自動駕駛商業化探索。
2016年，推出國產深度學習框架飛槳PaddlePaddle。
……
所以百度此番落子，說是初步探索也好，說是開辟新路也罷，背后真正值得關注的，是量子計算正在從實驗室走出，從最高精尖的攀登，走向面向更多人的應用探索。
而其商業化、創業的探索序幕，或許也已經拉開一角，真正如量子計算大咖們類比的那樣：已經到了最后一公里。
本文來自微信公眾號“量子位”（ID:QbitAI），36氪經授權發布。
