玻色量子CEO文凯博士：走向AI时代的量子计算

​9月23日，由北京市朝阳区人民政府和未来论坛主办的“2021未来青年论坛”在北京昆泰嘉瑞文化中心成功举办。本届论坛主题为“可持续科技”，邀请了未来科学大奖获奖人、投资界、企业界等行业领袖，主要结合全球科技创新趋势和重点，分享前瞻性、先导性产业的洞见，积极推进跨界、跨学科的科研创新交流，是国内最具声望的科技行业盛会。

在论坛现场，玻色量子创始人&CEO文凯博士发表了以《走向AI时代的量子计算》为主题的专题演讲。文凯博士总结归纳了量子计算近40年的阶段性发展历程与里程碑式关键事件，深入阐述了量子AI兴起和爆发的背景环境，以及结合碳中和的相关发展，在AI时代更需要量子计算赋能的核心原因。

论坛现场

文凯博士认为：“自从深度学习被提出以来，深度学习参数的高速提升和大规模神经网络等都是AI快速发展的直接表现，而量子计算可以高效改善AI快速发展所带来的算力低、存储小、带宽窄、容错低、能耗高等问题。”

截至目前，量子计算已经发展了近40年。1981年5月，麻省理工学院举办了首届面向计算的物理学大会，美国阿贡国家实验室的保罗·贝尼奥夫和当时就职于加州理工学院的理查德·费曼首次提出了“量子计算机”的概念，从此量子计算就登上了历史的舞台。

玻色量子创始人&CEO文凯博士

文凯博士讲道，量子计算发展主要包含以下四大阶段：

1、1981~1993年，是理论提出及探索阶段，主要物理学家有保罗·贝尼奥夫、理查德·费曼、大卫·德依奇（Deutsch算法提出者）。

2、1994~2009年，是通用量子算法发展阶段，主要物理学家有彼特·肖尔（shor算法提出者）、罗夫·格罗弗（Grover算法提出者）、阿兰·哈罗（HHL算法提出者）、阿维那坦·哈西迪、赛思·罗伊德，物理学家们就开始了不同物理体系单比特和两比特量子计算实验验证。

3、2010~2017年，是近期量子算法繁荣阶段，以谷歌、IBM为代表的企业开始进行规模化量子计算机实验工程化。

4、2018年至今，是量子AI爆发阶段。

文凯博士认为，“大规模神经网络是AI未来发展趋势，而量子计算必能破局。因为量子计算具有五大优越性：算力、存储、带宽、容错、能耗优越性。”

论坛现场

1、算力优越性：量子的叠加态，使得量子计算具有对求解问题的指数级并行算力加速。

2、存储优越性：量子神经网络的容量可以远超于经典神经网络，用指数级量子存储模型，可以用1200个量子比特存储GPT3的整个网络模型。在一定的算法下，数据也可以用量子模型存储，节省存储空间。

3、带宽优越性：在国家东数西算大背景下，带宽成为算力瓶颈，这些瓶颈不仅来自神经网络，还有内存和缓存的带宽。量子计算数据和模型的存储压缩，可以指数级优化带宽。

4、容错优越性：中短期之内，在纠错还没有做到100%精准的情况下，可以利用量子神经网络的规模化优势来对冲。

5、能耗优越性：在以上四大优势作用下，可以有效降低大规模神经网络和数据中心的能耗。

算力优越性

文凯博士说道：“当前，面向神经网络的量子计算架构有三种：IBM和谷歌正在研发的门电路通用量子计算、D-Wave的量子退火计算，以及玻色量子自主研发的相干量子计算。”

前两者在共同点上都需要真空超低温稀释制冷机的环境控制，体积较为庞大，而我们自主研发的光量子技术路线，通过对激光的精准控制，不需要超低温超导环境，在室温下即可运行，具有稳定的状态，稳定的操控，和稳定的结果“三稳”特点。

同时玻色量子的“相干量子计算方案”是已实现的比特数规模最大的技术方案，也是主流方案中有望最快实现百万量子比特规模的方案之一。在商业化应用场景上，能在成本，功耗可控的条件下，即刻解决当下许多需要使用超大算力加速的问题，让产业界短期内即获得并享受五大量子优势。

未来，公司将持续以“用量子重新定义AI”为己任， 以“打造量子大脑，实现算力自由”为目标，不断推进“量子+AI”产业化应用，为千行百业赋能增智。