谷歌称已开发出具有里程碑意义的量子计算算法，可用于生物、材料

抖音热门 2025年10月23日 06:58 3 admin

谷歌今日（2025年10月22日）公布的一项技术突破，并不仅仅是量子计算竞赛中的又一个速度里程碑。 Echoes”（量子回声）的新算法，在特定物理模拟任务上比全球最快的经典超级计算机快13,000倍。这一成果发表于权威科学期刊《自然》。然而，这一表述的真正数量并不等于“13,000”这个数字，而将其转变为一个关键的范式转变：量子计算正从追求抽象的“量子霸权”（Quantum Supremacy）转向实现具有现实意义的“可验证量子优势”（Verabilible Quantum Advantage）。

与2019年谷歌“悬铃木”（Sycamore）处理器执行的随机电路采样任务不同——那项任务虽然在理论上展现了超越经典的能力，但其计算结果难以验证且缺乏直接的实际应用——“量子回声”解决的是一个物理学家真正关心的问题，并且其结果可以被交叉验证。这表明，量子计算机正从一种理论的可能性，逐渐成为一种解决特定科学和商业挑战的有力工具。

解构“量子回声”：一次关乎“可验证性”的工程胜利

要理解“量子回声”的重要性，首先必须厘清它所解决的具体问题。该算法在谷歌的 105 量子位“Willow”处理器上运行，用于计算“跨关系相关函数”（Out-of-Time-Order Correlators， OTOCs）。OTOCs是最简单量子系统中信息“加扰”或扩散（即量子混沌）的关键物理量。在经典计算机上精确模拟这一过程具有指数级的难度。谷歌的测试表明，一个经典超级计算机（如Frontier）需要运行约3.2年的模拟任务，Willow处理器在几个小时内即可完成。

该算法的核心是一种精妙的“反演”协议，被形象地喻为“量子声纳”。研究人员让量子系统正向一个时间，然后施加一个微小的“扰动”（perturbation），再使系统反向。通过测量正向和反向路径之间的干涉，系统能够“回声”出关于初始扰动精细的信息（即OTOCs），而这些信息在纯粹的正向时间中很快就会被量子混沌所淹没。

这一成果不仅是算法的胜利，更是硬件工程的胜利。实现这种“回声”协议，对量子比特的质量和控制精度提出了极限要求。谷歌的Willow芯片展示了极高的保真度（单量子比特门保真度99.97%，双量子比特门保真度99.88%）和高速操作能力，从而能够在系统崩溃前完成复杂的。据计算报告，该项目共进行了数千次（一个）万亿）测量，这一惊人的数字本身就展示了其系统工程的成熟度。

然而，这次突破的决定性意义在于“可验证性”。2019年的“霸权”实验完善结果无法被经典计算机验证而饱受争议。但“量子回声”的计算结果是可验证的。这意味着其他量子计算机（如果足够先进）可以运行得到相同的计算并一致的答案。更重要的是，它模拟的物理现象可以通过现实世界的实验（例如核子）进行交叉核对。这种可验证性是建立科学界和产业界信任的基石，将使量子计算从一个纯粹的计算机科学基准测试，变成一个真正的科学发现引擎。

“分子标尺”与AI数据：实用性的双重路径

如果说“可验证性”是“量子回声”的技术内核，那么它所开启的应用路径则展示了其商业和科学潜力。谷歌指出了两个明确的近期应用方向，它们都瞄准了价值数千美元的产业。

第一个路径致力于其先进的科学仪器，特别是在化学和材料科学领域。在一项与加州大学伯克利分校合作（尚未经过同行评审）的研究中，谷歌展示了如何应用“量子回声”算法来分析核磁共振团队数据NMR是化学家和生物学家用来确定分子结构的标准工具。该算法通过精确测量分子中原子间（特别是相距较远的原子间）的偶极对应，扮演了一个“更长的分子标尺”。传统NMR技术难以探测到这种长程对应。

这种能力具有直接的现实意义。在药物发现中，了解潜在药物分子如何与靶点蛋白质（如病毒的某些关键结合部分）在特定位置精确结合，是设计的核心挑战。谷歌的“分子标尺”绝对提供绝对的精确度来“”看到这种。在材料科学中，无论是设计用于电动的更电池溶解，还是开发新型催化剂，都深刻依赖于对复杂分子间反应汽车的理解。

第二个路径则与谷歌的核心业务——人工智能（AI）紧密相连。谷歌挤压，“量子回声”有能力为AI模型生成“独特的数据集”。在许多前沿科学领域（如生命科学、高能物理），AI的困境不是算法，而是缺乏高质量、可信赖的训练数据。量子系统本身是生成此类数据的理想来源，但其输出的“噪音”一直是问题。

“量子回声”通过其可验证的特性，能够生成关于量子动力学的高保真、可信赖的数据。这些数据随后可以被输入到经典的人工智能模型（例如图神经网络或类似AlphaFold的结构预测模型）中进行训练。这种“量子回声”经典的“工作流”，即利用量子混合处理器解决其最精湛的模拟问题，再利用经典的AI来扩展和解释这些模拟结果，被广泛认为是未来几年最有价值的量子计算应用模式。它为解决那些数据稀缺的科学领域AI应用提供了新的财富。

通用保持清醒：从特定优势到容错的复杂道路

尽管“量子回声”是一个不容忽视的里程碑，但由此进行警惕定位的关键。这并不意味着能够破解加密（Shor算法）或优化海量物流（Grover算法）的通用容错量子计算机已经触手可及。

首先，13,000倍的优势是针对一个特定的物理模拟任务（计算OTOC）而言，这并不代表在所有计算任务上达到同等加速。其次，谷歌科学家自己也坦承，虽然“分子标尺”应用前景必然，但要从“分析”分子结构转向“从头设计”全新药物或材料，可能需要比Willow“大10,000倍数”的量子计算机，拥有即百万个量子比特的机器。

目前所有的量子处理器，包括Willow，都运行在“含噪中等规模量子”（NISQ）时代。它们最大的敌人是量子退相干和门操作中的固有噪声。“量子回声”的成功，依赖于在噪声破坏计算结果之前，依靠极高的硬件保真度“强行”完成计算。

真正的行业圣杯——谷歌量子路线图的下一个关键里程碑——是构建一个“纠错逻辑量子比特”（纠错逻辑量子比特）。这是指使用多个（可能成百上千个）不完美的物理量子比特，通过复杂的纠错码来编码和保护一个近乎完美的逻辑量子比特。只有实现了这一点，量子计算机才能运行足够长、足够复杂的算法（如Shor算法），实现其改变“世界”的终极承诺。

谷歌工程副总裁哈特穆特·内文（Hartmut Neven）给出了一个相对乐观的时间表，他认为“五年内”可能会看到“只有量子计算机才能实现”的现实世界应用。这个五年之期，是基于“量子回声”所展现的特定优势，而不是通用的量子计算能力。

“回声”的宣布，实质上宣告了“量子霸权”基准测试时代的结束，和“量子优势”实用探索时代的开启。它证明了谷歌的超导量子比特技术在解决特定的、有价值的科学问题上已经具备了超越经典的能力。固然了谷歌在与IBM、微软以及采用不同技术路径（如离子汲取或中性原子）的竞争对手的竞赛中的领先地位。但它也清晰地表明，通向通用容错量子计算的道路依然牵连，每一步都依赖于算法、硬件和工程能力的良好突破。