很多朋友在找时都会咨询光子盒和光子盒的草图，这说明有一部分人对这个问题不太了解，您了解吗？那么什么是光子盒的草图？下面就由小编带大家详细了解一下吧！

光子盒研究院出品

量子计算是重要的前沿 科技 之一，是延续接近物理极限的摩尔定律继续发展的重要路径。 量子计算的特别之处是其计算能力随着能够支持的量子比特数的增长呈幂指数增长。全球来看，2019年宣布达到“量子霸权”的谷歌、IBM、微软、英特尔以及Quantum Computing Inc.在量子计算上较为领先。阿里巴巴、百度等中国公司也在积极布局。

目前制约技术成熟的要素包括硬件和算法两方面。市场分析师Luke Lango撰文称，谷歌在2019年底实现量子霸权，为量子计算在未来几年内从理论走向现实奠定了基础。这一转变将引发全球量子计算市场的巨大增长。量子计算有望在未来十年成为大赢家。

因此，考虑到这一点，可以在下面的十年中购买以下7只量子计算股票：

Alphabet (纳斯达克：GOOG,GOOGL)

国际商业机器 (纽约证券交易所：IBM)

微软 (纳斯达克：MSFT)

Quantum Computing (OTC市场：QUBT)

阿里巴巴 (纽约证券交易所：BABA)

百度 (纳斯达克：BIDU)

英特尔 (纳斯达克：INTC)

7只量子计算股票

Alphabet(纳斯达克：GOOG,GOOGL)

在未来十年内要购买的各种量子计算股票中，最好的买入可能是Alphabet股票。谷歌量子计算硬件方面代表了目前全球最高水平之一。 2006年，谷歌量子计算项目由Hartmut Neven 创立，最初专注于算法和软件。2014年，谷歌招募了加州大学圣塔芭芭拉分校John Martinis 团队，谷歌开始在量子计算硬件方面发力。2016年，谷歌量子计算团队使用3个量子比特对氢分子的基态能量进行了模拟，效果已经可以和经典计算机持平。2018年3月，谷歌推出了72位量子比特芯片Bristlecone。2019年10月，谷歌使用其当时最新推出的53位量子比特芯片Sycamore运行随机电路取样，仅用20s时间即完成了结果，而谷歌推算如果使用算力强大的超级计算机Summit需耗时1万年，实现了“量子优越性”，这也是目前全球量子计算机经过实测的最强算力。2020年3月，谷歌推出了TensorFlow Quantum量子机器学习算法开发平台，助力于未来全球量子算法的发展。

尽管，许多人一直在争论Alphabet是否确实达到了量子霸权。但现实情况是Alphabet建造了世界领先的量子计算机。这种超级计算机相关内容会变得越来越好，Sycamore的计算能力也将提高。Alphabet可以通过其Google Cloud业务将Sycamore转变为市场领先的量子计算服务业务，并实现巨额收入。Alphabet是可能是今天最好的量子计算股票之一。

国际商业机器(纽约证券交易所：IBM)

量子计算领域中另一个与Alphabet竞争的就是IBM。IBM是全球最早布局量子计算的公司之一，并且至今技术依然保持全球领先。 早在1999年，IBM就采用NMR量子比特技术开发出3位量子计算机。2001年，IBM分别在5位NMR量子计算机、7位NMR量子计算机上成功运行了Shor量子算法，成功将21分解为3和7，将15分解为3和5，这是人类首次在硬件上实现Shor量子算法。2016年，IBM推出量子云计算平台IBM Q Experience，IBM成为全球第一个推出量子云服务的公司。2017年，IBM采用超导量子比特技术开发出17位量子计算机和50位量子计算机。2019年，IBM推出Q System One，这是一台53位的量子计算机。

IBM多年来一直在量子计算领域占据重要地位，但是他的细分领域却一直与其他公司不一样，例如Google一直在追求量子霸权（Quantum Supremacy），但IBM却回避了这种想法，转而称之为“量子优势”（Quantum Advantage）。 表面上看，量子优势与量子霸权并无太大区别。前者处理的是一个连续体，专注于使量子计算机比传统计算机更快地执行某些任务。后者涉及的是使量子计算机永远比传统计算机更快的那一刻。但仅仅是一个哲学上的差异，却有着巨大的意义。通过专注于建立量子优势，IBM将其量子计算用在某些垂直行业和某些任务中，使其具有可衡量的实用性和经济性。从长远的发展来看，IBM为其量子计算服务创建一个相当于直接进入市场的策略。他可以帮助这个行业做好每一项任务。因此，有了这样一种可实现的、简单的、切实可行的方法，IBM的股票是未来10年内最有把握的量子计算股票之一。

微软(纳斯达克：MSFT)

另一个在量子计算领域具有长期潜力的大型 科技 公司是微软，微软和谷歌、IBM等 科技 巨头不同，在量子计算硬件上投入较少，目前仅专注于量子云服务。 2019年，微软发布Azure Quantum量子云服务平台，使用者可以通过平台使用 Honeywell、IonQ、Quantum Circuits等公司的量子计算机。微软基于庞大的云业务Azure推出Azure Quantum量子云服务平台。目前，Azure Quantum是一个安全、稳定和开放的生态系统，为量子计算软件、硬件和应用程序提供一站式服务。微软依靠其已经庞大的Azure客户群来交叉销售Azure Quantum。这样做将平台提供了非常广阔的前景。综上所述，量子计算只是微软企业云增长的一个方面。这种增长的说法在未来几年将保持强劲势头，这将继续支撑微软股价的进一步上涨。

Quantum Computing(OTC市场：QUBT)

在给出的列表中，最有趣、最小、最具爆炸性的量子计算股票是Quantum Computing。 未来几年，量子计算将改变一切，但是他的相关硬件很贵。量子计算的硬件还不能以低成本向普通客户提供，使他们产生可观的收益。因此，量子计算正在构建一个经济实惠的量子计算软件和应用程序的组合，这些软件和应用程序可以提供量子计算能力，并在传统计算机上运行。Quantum Computing希望能够填补这一空白，并成为一个广泛的、低成本的量子计算软件提供商，为那些买不起量子计算硬件的公司提供便捷的量子计算软件。Quantum Computing在2020年才开始将软件商业化，通过目前处于beta模式的三个产品，这三种产品可能会在今年下半年开始与金融、医疗和政府客户签订长期合同。这些早期的签约可能是未来5到10年内成千上万家公司注册量子服务的开始。尽管现在这家公司收入基本为0，但可预见到未来能有几亿美元的收入。QUBT股票目前市值只有1200万美元，未来股价可能会飙升。

阿里巴巴(纽约证券交易所：BABA)

我国 科技 巨头阿里巴巴近年来也在布局量子计算 。2015年，阿里巴巴和中科院进行合作。2017年，密西根大学教授施尧耕加入阿里巴巴，加速了阿里在量子计算上的发展；同年，阿里巴巴宣布其与中科院联合打造的量子云平台上线。阿里巴巴正在打造一个强大的QCaaS分支，以补充其已经庞大的服务业务。事实上，阿里云拥有全球IaaS市场约10%的份额，他打算利用这一领导地位，向其庞大的现有客户群交叉销售量子计算服务，并最终成为中国最大的QCaaS运营商。鉴于阿里巴巴巨大的资源优势，该公司很可能最终成为中国量子计算市场的第一或第二大公司。因此这是一个长期购买和持有阿里巴巴股票的原因。

百度(纳斯达克：BIDU)

另一家率先涉足量子计算的中国大型 科技 公司是百度。 百度于2018年启动了自己的量子计算研究中心，研究中心的目标是将量子计算整合到百度的核心业务中。百度在最初阶段建立量子计算的初衷是希望来改善自己的运营，后来公司希望将量子计算业务作为服务出售给第三方。两者的结合将为百度带来很大的回报，量子计算可以使百度的核心搜索和广告业务显着改善，计算能力的提高也可以极大地改善搜索算法和广告定位技术。由于对量子计算的早期研究，百度股票也有上涨空间。

英特尔(纳斯达克：INTC)

最后，在这张量子计算股票的买入名单上是英特尔。 尽管英特尔在传统CPU方面可能落后于竞争对手AMD，但半导体巨头却在创造潜在的量子CPU方面处于领先地位。英特尔新发布的Horse Ridge低温控制芯片被广泛认为是当今市场上最佳的量子CPU候选产品。该芯片包括四个可以控制128个量子位的射频通道，这是英特尔前身量子CPU Tangle Lake的两倍多。换句话说，英特尔是量子计算芯片的领导者。未来当量子计算机大规模制造时，它们很可能会建立在英特尔的量子CPU上。为此，未来5到10年量子计算硬件市场的潜爆炸性增长对英特尔的股票都是一个巨大的刺激。

云平台推动量子计算机商用

目前，谷歌、IBM、微软、亚马逊、阿里巴巴等全球 科技 巨头均已推出量子云服务平台。 用户可以通过平台提供的编译器开发量子算法，并通过云服务在云端的量子计算机硬件上进行运行。2017 年，IBM Q Experience 正式上线运行，是全球第一个量子云服务平台。随后，阿里巴巴、谷歌、微软、亚马逊也相继推出了量子云服务平台。

中短期内，量子计算机在达到商业应用程度后，小型化问题依然难以解决，通过云计算提供服务是其可能的形态。 量子计算机体积较大，且需要运行在较低温度环境下，由专门的技术人员进行维护，短期内推出小型商用机可能性较小。量子计算机与现有网络系统相适应，用户通过量子云服务远程调度量子计算机算力。具体来说，下游用户通过客户端操纵云端经典计算机，云端经典计算机通过量子计算机操控程序输入/读取量子计算机数据。

参考资料：

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1930年秋，第六届索尔维会议在布鲁塞尔召开。早有准备的爱因斯坦在会上向玻尔提出了他的著名的思想实验——“光子盒”，公众号名称正源于此。

光子盒研究院出品

自从去年10月23日，谷歌“利用可编程超导处理器实现量子霸权”被正式刊文介绍之后，世界都认识到了一个新名词：“量子霸权”。谷歌开发出的一款54量子比特的超导量子芯片“Sycamore”，对随机量子线路采样100万次只需200秒，而目前最强的传统超级计算机Summit要得到类似的结果需要长达1万年（IBM已证明只需3天）。

再谈量子霸权

量子霸权（Quantum Supremacy），也叫“量子优势”或“量子至上”，是指量子计算机具备超越经典计算机的计算能力。量子霸权的概念由美国理论物理学家 John Preskill于2011年提出。 业界普遍认为，实现量子霸权是量子计算从理论实验走向通用的开端。

一般认为， 如果量子计算机在“某些特定问题”上的计算能力超过了传统经典计算机，那么就被认为实现了“量子霸权”。 专家估计，如果量子计算机能操控超过49个量子比特，其在某个特定问题上的计算速度就有可能超过包含超级计算机在内的任何传统计算机。

为什么谷歌那么在意自己获得了“量子霸权”？人类实现“量子霸权”究竟有多大意义？

量子霸权实验可以类比贝尔实验。贝尔实验已经无漏洞地反驳了定域隐变量模型，而量子霸权实验将驳倒“拓展的丘奇—图灵论题”，其表述为：经典计算机可以在多项式时间内有效模拟任何物理过程。“量子霸权”将提供一个令人信服的证据证明经典计算模型无法模拟纠缠，更无法获得量子计算的计算能力。

“量子霸权”对于完善基础量子理论也至关重要，因为到目前为止量子力学是唯一改变计算模型的物理理论。另一方面，实现“量子霸权”将极大增强我们对实现大规模可扩展的通用量子计算机的信心。

但显然，随着量子计算的研究成果呈现显著增长，整个国际 社会 和舆论对于量子计算带来了过分的炒作，MIT的理论物理学家Seth Lloyd谈到：“整个量子计算领域现在正走向疯狂。” 量子霸权这一概念加剧了媒体与 科技 公司对量子技术的炒作，其提出者Preskill也因此开始反思这个概念是否合适。

近年来，谷歌、IBM等公司纷纷对外宣称成功开发出了大数量（50以上）量子比特的量子计算原型机。然而，实现量子计算的关键参数不仅仅是量子比特的数目，还有系统的保真度。 随着量子比特数目的增加，量子计算的保真度也会急剧的下降，这将导致错误率很迅速上升。

IBM Research部门负责人Dario Gil对外表示：“量子比特数量增加只是一个方面，控制的量子比特越多，量子比特之间纠缠的交互作用就会越复杂。如果人类拥有了更多的量子比特，但它们相互联系时会有很高的错误率，那么它们不见得比错误率较低的只有5个量子比特的机器强大。”

量子霸权的实现路径

量子霸权概念提出后，各国科学家们提出了很多种实验和理论方案。MIT的Aram Harrow等人在2017年列出五条实现量子霸权的条件：

1、首先这个计算任务必须定义明确。

2、对应该计算任务，要有一个合理的量子算法。

3、对于经典计算机可以满足的时间和空间。

4、计算复杂性理论基础假设（经典无法模拟量子的假设）成立。

5、计算结果可以得到验证。

这五个条件为量子霸权的实现指明了方向。依据这五条标准，目前业内主流的几个理论方案如下：

1、Shor算法是量子计算机最具应用前景的算法，而且其结果很容易被证实，理应是实现“量子霸权”的一个最优选项。但是，到目前为止最好的估计告诉我们，如果想要分解一个2048位的大整数，需要数千个纠缠的量子比特，对于目前的技术来说，这很难在一个较短的时间内实现。

2、“玻色采样”方案是有较强的计算复杂性理论支撑，但是物理实现并不明确；玻色采样的理论方案最早由MIT的理论计算机科学家Scott Aaronson等人在2011年提出。玻色采样是指对从一个复杂干涉网络输出的玻色子的态空间进行采样，类似于经典世界的高尔顿板。玻色采样所需的物理资源仅仅是不可识别的玻色子(光子)，线性演化以及测量。其中玻色子类似于高尔顿钉板中的小球，线性演化类似于小球经过钉板的 过程。但是以光量子计算方案为基础的玻色采样面临光子制备和探测效率低的实验技术难题。不过，最新实验研究表明玻色采样即将逼近“量子霸权”，中国 科技 大学潘建伟团队利用自主研发的高品质单光子源，实现了20光子输入60×60模式干涉线路的玻色采样量子计算，美国物理学会Physics网站以“玻色采样量子计算逼近里程碑”为题对该成果做了精选报道。

3、谷歌主导的随机线路采样方案，是短期内物理实现较容易，但是理论证明并不明确。该方案得益于高品质超导量子比特的快速发展。随机线路采样是对随机量子线路的输出分布进行采样。谷歌去年利用Sycamore的53个量子比特的可编程超导量子处理器实现了“量子霸权”。不过这个结果很快遭到IBM研究人员的质疑，并且很快在预印网站arxiv上刊出了他们的成果，文章中指出，利用他们的方法，经典超级计算机可以在2.5天内以更高的保真度完成相同的计算任务。那么按照这个结果，我们距离“量子霸权”还很远。

量子霸权有点玄

实际上，IBM并不提倡使用“量子霸权”这一概念，他们认为“量子霸权”更像是谷歌公司炒作自身的工具。 因此，更可靠的说法应该是，未来的很长时间内，经典计算机和量子计算机将会共存，各自负责不同的计算领域，今后的计算机极有可能同时包含经典和量子两部分，各自处理自身优势的计算任务。

目前距离实用的量子计算机还有很长的路要走，一方面，实验量子计算还存在很多不可逾越的技术障碍，目前的实验系统，普遍面临纠缠量子比特数少、相干时间短、出错率高等诸多挑战；另一方面，量子计算相对于经典计算机的优势还有待进一步确认。

Uhlig表示，量子计算虽然被人类给予了厚望，但是其能否取代经典计算机，现在下结论还为时过早。目前来讲，经典无法有效模拟量子系统这一描述仅仅是学界的共识，并没有完全证明。

量子计算的计算模型和思路同样可以应用到经典计算中，经典计算的计算能力还有待进一步开发，研究者们对于经典计算仍然充满期待。虽然谷歌宣布实现了“量子霸权”，但是这样的“量子霸权”可能只是暂时的，不排除会有加速经典算法的出现。

来自美国得克萨斯大学奥斯汀分校的18岁华裔少女Ewin Tang， 在其本科毕业设计中提出了一个可以媲美量子算法的经典算法。 从2017年秋天开始，她在Scott Aaronson指导下，试图证明经典算法无法提供量子算法这样的加速。

但是经过几个月的努力，Ewin并没有找到相关证据，相反，她开始考虑是否确实存在这样的经典算法。最终，Ewin发现KP算法利用了量子相位估计，而对于经典算法可以不需要相位估计，通过用户偏好矩阵的一个微小子矩阵的随机采样就可以实现类似的加速效应。

随后Ewin参加了在伯克利举行的一个量子计算会议，将自己的成果向在座专家（其中包括KP算法的提出者）进行了汇报，经过近四个小时的讨论，与会专家一致认为Ewin的经典算法是正确的。

通用量子计算机还有多远？

2019年9月，新兴量子技术国际大会的白皮书将面向规模化、实用化方向演进的量子计算的研究路线概括为：

第一阶段是实现量子霸权，量子计算模拟机具备针对特定问题超越传统超级计算机的计算能力，其中第一阶段又可以分出两个阶段，分别为量子霸权阶段和NISQ（含噪声的中型量子）阶段，NISQ时代是量子霸权的第二阶段，具备50-100个量子比特的量子计算机将研发出来，可以执行超越当前经典计算机能力范围的任务，使用含噪声的中型量子技术的设备将成为 探索 多体量子物理学的有用工具；

第二阶段是实现具有应用价值的专用量子计算模拟系统，并在组合优化、机器学习、量子化学等方面发挥巨大作用。面向具体领域的专用型量子计算机有望率先成熟并获得应用落地，实现几百个量子比特的操控，研制专用的量子模拟机用于高温超导机制、特殊材料设计等目前经典计算机无法完成的工作；

第三阶段是实现可编程的通用量子计算机，并在经典密码破解、大数据搜索、人工智能等方面发挥重要作用。通用量子计算机通过把物理量子比特编码成逻辑量子比特，实现可编程通用的量子急速三级，最终在大数据处理、人工智能、密码破译等领域产生颠覆性影响。

从上可见，量子计算机的发展过程还很漫长，距离真正可商业化还有很长的距离，量子计算商用化目前面临的挑战主要有：

1、量子位是否可以实现规模化扩展，这在理论研究和工程建设两个层面都是重要挑战，量子位规模化扩展势在 行，现在虽然只是几十个量子位，未来要解决几十万甚至上百万量子位的问题，量子计算商用化的成功与否的决定性前提；

2、学界和工业界目前都在开发各种固态量子系处理器，技术路线无统一定论，商用层面的通用量子计算技术的统一标准更无从谈起；要谈量子计算的商业应用，必须要配备严格的环境控制，例如需要构建严格而稳定的低温环境，才能保障大量量子位稳定运行；软件堆栈的演化面临巨大挑战，既需要能够将算法投射到问题本身，又最终可以让高稳定性和可靠性的量子系统在真实应用场景中解决问题。

量子计算机从理论上来说，完全可以实现。但要真正把他做出来，在实现上有很多技术和工程的难题，比如，量子相干性的保持、量子比特的操控和集成之间的平衡问题、量子测控系统和量子芯片的互联和自适应问题、量子比特的纠错与容错，以及更多量子算法和量子软件的开发问题等。

这些问题很多都是基础工艺和工程问题，还有材料和基础化学问题，短时间难以克服，需要一点点推进。

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1930年秋，第六届索尔维会议在布鲁塞尔召开。早有准备的爱因斯坦在会上向玻尔提出了他的著名的思想实验——“光子盒”，公众号名称正源于此。

注意几点：1）测不准关系是量子力学的核心，而广义相对论与量子力学的不相容是当今理论界最头疼的问题之一，因此，测不准关系不可能从广义相对论导出，否则，量子力学岂不成了广义相对论的一个推论？还何谈两者的不相容？2）爱因斯坦提出他的光子盒实验的初衷是这样的：dpdx≥h与dEdt≥h都是测不准关系的核心公式，暂时没找出可以反驳dpdx≥h的理想实验，但光子盒实验却可以用来反驳dEdt≥h，因为dE由弹簧秤的精度决定，dt由时钟的精度决定，两种测量仪器之间没上述文章内容就是系，是互相独立的，而且理论上都没有对这两种仪器的精度的限制，因此dEdt≥h是错误的。3）玻尔的反驳思路是这样的：那两种仪器的测量值并非互相独立的——光子盒放出光子，弹簧秤称出盒子质量的变化是E/cc，相应的误差是dE/cc；与此同时，盒子轻了，弹簧的弹力与盒子的重力将不再相等，两力的合力将给盒子一个动量p，相应于dE的误差是dp；根据dpdx≥h，dp与dx相关；根据广义相对论，dx与dt相关。因此，最终dE是与dt相关的。

在索尔维科学讨论会上，爱因斯坦提出一个攻击测不准关系的理想实验，一个密封的盒子里面有辐射源，由里面的时钟控制盒子快门的开启，同时用弹簧秤测量盒子重量，实验时，先测量盒子质量一次，当时钟在短时间T内控制开启快门，有一个光子溢出，其减少的质量是E/c^2,这时快门关闭，再测量一次质量，这样测量质量（能量）和测量时间是独立进行的，互不干涉，都可准确测量，所以ΔE*ΔT》h,不成立，量子力学不自洽。

玻尔经过一夜冥思苦想，第二天在黑板上画图，用爱因斯坦的相对论和引力红移公式有证明了ΔE*ΔT=h成立：

当在时间T内发射一个光子，盒子在竖直方向上获得动量

P=TgE/C^2

则ΔP=ΔETg/c^2

而两次用指针位置测重力指针移动的距离ΔX是与ΔP上述文章内容就是的

ΔP*ΔX=h，ΔP=h/ΔX

再由地球上引力红移的公式，ΔX的变化引起的时间膨胀的不确定度为

ΔT/T=ΔXg/c^2

代入上式得到

ΔE*ΔT=h

注意几点：

1）测不准关系是量子力学的核心，而广义相对论与量子力学的不相容是当今理论界最头疼的问题之一，因此，测不准关系不可能从广义相对论导出，否则，量子力学岂不成了广义相对论的一个推论？还何谈两者的不相容？

2）爱因斯坦提出他的光子盒实验的初衷是这样的：dpdx≥h与dEdt≥h都是测不准关系的核心公式，暂时没找出可以反驳dpdx≥h的理想实验，但光子盒实验却可以用来反驳dEdt≥h，因为dE由弹簧秤的精度决定，dt由时钟的精度决定，两种测量仪器之间没上述文章内容就是系，是互相独立的，而且理论上都没有对这两种仪器的精度的限制，因此dEdt≥h是错误的。

3）玻尔的反驳思路是这样的：那两种仪器的测量值并非互相独立的——光子盒放出光子，弹簧秤称出盒子质量的变化是E/cc，相应的误差是dE/cc；与此同时，盒子轻了，弹簧的弹力与盒子的重力将不再相等，两力的合力将给盒子一个动量p，相应于dE的误差是dp；根据dpdx≥h，dp与dx相关；根据广义相对论，dx与dt相关。因此，最终dE是与dt相关的。

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