量子计算(Quantum Computing)是一种遵循量子力学规律调控量子信息单元进行计算的新型计算模式。它与传统计算理论不同，它的运行基于量子比特，利用量子叠加和量子纠缠等独特的量子效应进行信息处理，可以极大提高计算效率，并克服了成本问题，将是迈向强人工智能的重要道路。美国著名学者罗伊·阿玛拉教授最近指出，量子计算是计算机领域未来30年最重要的颠覆性技术。

量子计算(图片源自网络)

对照于传统的通用计算机，量子计算的理论模型是通用图灵机。1982年，美国著名物理学家理查德·费曼教授提出了量子计算的概念，并指出以量子力学为基础的计算机在处理特定问题时，具有远超传统计算机的能力优势。90年代先后诞生了著名的Shor算法、Grover算法等，为后来量子计算技术发展奠定了重要的理论基础。

量子计算的主要原理就是利用了量子态的叠加性和纠缠性。比特作为计算的基本信息处理单元，具有0和1两种逻辑态，且在经典计算模式只能处于0或1的一种，而量子比特却能够处于0和1的叠加态。换言之，每个传统存储器仅能存储0或1其中一个，而量子存储器却能同时存储0和1。

当计算机有n个存储器时，传统计算模式每操作一次只能变化一个数据，而量子计算模式每操作一次则变化了2^n个数据，量子计算的数据处理能力是传统模式的2^n倍。当n足够大时，量子计算的优势将十分明显。但目前人类能同时操纵的量子比特还不多，量子计算机尚未走向大规模实用。

从可计算的问题来看，量子计算机只能解决传统计算机所能解决的问题。但是从计算的效率上，由于量子力学叠加性的存在，某些已知的量子算法在处理问题时速度要快于传统的通用计算机，为未来解决强人工智能的算法问题奠定了科学基础。

量子计算机的计算能力随着量子比特的增加呈现爆发式增长，形成所谓“量子优越性”。量子计算被认为是在某些特定领域延续摩尔定律提升人类算力的方法之一，它如果能够大规模商用，有望大幅缩短新药开发、破解密码、以及搜索等人工智能应用所需时间。

量子力学态叠加原理使得量子信息单元的状态可以处于多种可能性的叠加状态，从而导致量子信息处理从效率上相比于经典信息处理具有更大潜力和更重要作用。因此，量子计算领域近年异常热闹，许多科研机构都已进军量子计算领域。

在量子计算赛道，谷歌、微软、英特尔、IBM等美国科技企业拥有先发优势，通过不同技术路径不断实现对更多量子比特的操纵。2019年10月，谷歌研究人员声称，基于一个包含54个量子比特的量子芯片开发了量子计算机，它花费约200秒完成的任务，而传统超级计算机要1万年才能完成。

谷歌研究人员最近借助量子计算机，首次成功模拟了一个化学反应。他们表示，尽管这一反应很简单，但却是量子计算机走向实用化的重要一步;而量子计算机模拟化学分子用处巨大。除了谷歌外，其他拥有量子计算技术的公司也在研究，微软就是其中一员。

2020年7月，微软发表了一篇文章，用量子计算帮助化学家寻找催化剂，将二氧化碳转化为甲醛。展示了量子计算与化学结合的应用前景。未来可以将这种算法扩大规模，来模拟更复杂的反应。而要模拟更大分子的反应，还需要更多的量子比特。

2019年8月，中国量子计算研究获重大进展。浙江大学、中科院物理所、中科院自动化所、北京计算科学研究中心等单位组成的研究团队通力合作，开发出具有20个超导量子比特的量子芯片，并成功操控其实现全局纠缠，刷新了固态量子器件中生成纠缠态的量子比特数目的世界纪录。

此外，百度、阿里巴巴、腾讯、华为等中国科技企业也相继出台了量子计算研究计划。2020年9月，百度、本源量子等企业先后发布了自己的最新量子计算云平台，使普通用户也能通过云技术使用量子计算，为构建量子计算生态系统作出了应有的贡献。

据媒体报道，中国著名学者潘建伟教授带领的团队研发的光量子计算机仅从理论计算速度上来说，已经超过了谷歌的量子计算机，在2020年可以实现操控60个量子比特。当然，评价量子计算机的优劣，不仅仅是理论上的计算速度和量子比特的数量，还有很多其他维度。

量子计算可分为通用量子计算和专用量子计算两大类，前者具有通用性能够解决各类计算难题，后者则是专门针对某类计算难题。目前，科研学术主要集中于专用量子计算领域，如包含128量子比特的D-Wave one在2011年就被用于先进武器设计和雷达开发测试等领域。

随着科技的不断进步,计算工具也不断地更新和发展。中国著名学者周海中教授曾经说过：计算不仅是数学的基础技能,而且是整个科学的基本工具。毫无疑问，作为一种新型计算工具，量子计算将在各学科领域发挥越来越重要的作用。