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2n增长。目前制约技术成熟的要素包括硬件和算法两方面。科学家[1]认为量子计算有望在新药开发、破解密码、以及搜索等人工智能应用上得到商用。全球来看，2019年宣布达到“量子优越性”的谷歌、IBM、微软，以及美国初创公司IonQ、Rigetti在量子计算上较为领先。阿里达摩院、本源量子、量旋科技等中国公司也在积极布局。

　　什么是量子计算？

　　量子计算可能是延续摩尔定律神话的一条发展路径

　　量子计算是延续摩尔定律神话的路径之一，算力随量子比特数呈幂指数2n增长。摩尔定律（集成电路上可容纳的元器件数目约每24个月增加一倍）是过去50年推动全球劳动生产率不断提升的要素之一。

　　图表: 全球人均GDP增长vs摩尔定律

　　资料来源：世界银行，Intel官网，中金公司研究部

　　但未来，随着晶体管间距接近1nm传统的技术演进接近其物理极限，量子计算被认为是延续摩尔定律的路径之一。量子计算机不同于经典计算机，是一种基于量子力学原理构建的计算机，使用的量子比特利用量子态叠加原理能够同时表示0和1，使得量子计算机相较经典计算机算力发生爆发式增长，形成“量子优越性”。2019年10月，谷歌宣布实现量子优越性（quantum supremacy）。谷歌使用53位量子比特计算机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超级计算机Summit需耗时1万年。

　　图表: 量子计算机

　　资料来源：谷歌官网，中金公司研究部

　　量子计算机是基于量子力学原理构建的计算机。量子态叠加原理使得量子计算机每个量子比特（qubit）能够同时表示二进制中的0和1，从而相较经典计算机算力发生爆发式增长，形成“量子优越性”。在解决实际问题的过程中，CPU采用“串行”计算，即将一个问题的若干部分按照顺序依次进行运算；GPU采用“并行”计算，即将一个问题拆成若干个小问题后，同时对每个小问题的一部分进行运算；QPU则利用量子叠加性快速遍历问题的各种可能性并找到正确答案。形象地说，CPU算力随比特数n的增长呈线性n增长，GPU算力随比特数n的增长呈平方次n×n增长，量子计算机（QPU）算力随比特数n的增长呈幂指数2n增长。

　　图表: CPU、GPU、QPU概念及原理对比

　　资料来源：CSDN，中金公司研究部

　　图表: CPU、GPU、QPU计算效率对比——针对CPU算法时间复杂度为O（N2）的问题

　　资料来源：CSDN，中金公司研究部注：本图仅作概念性说明“量子优越性”

　　图表: 量子计算机、经典计算机能够解决的问题范围

　　资料来源：CSDN，中金公司研究部

　　制约量子计算技术成熟的因素？

　　目前制约技术成熟的因素包括量子比特数、相干时间和合适的算法。量子比特数和相干时间是决定量子计算机性能的两个硬件指标。量子比特数越高意味着量子计算机能够支持更大数字参与运算，单次运算处理的信息量越大。目前量子比特数最高为70+位。科学家[2]认为量子比特位数达到100-1,000后才有望达到商用要求。相干时间代表了量子比特维持量子叠加态的时间，相干时间越长意味着能够对其进行更为复杂的运算，支持更复杂的算法。目前超导量子计算机最长相干时间为100μs。科学家[3]认为相干时间至少要达到300μs以上才能满足商用需求。

　　图表: 量子计算机算力随量子比特数的增长而增长，随错误率的减少而增长

　　资料来源：IBM官网，中金公司研究部

　　注：本图表时间节点为2019年

　　图表: 量子比特相干时间（以超导量子计算机为例）

　　资料来源：中国计算机学会青年计算机科技论坛，中金公司研究部

　　图表: 量子计算机商用预测

　　资料来源：中国计算机学会青年计算机科技论坛，中金公司研究部

　　量子算法决定了量子计算机解决问题的范围。目前仅有Shor、Grove等少量量子算法可以解决破解密码里常用的质因数分解、无序库搜索等问题，可用于人工智能的量子算法依然较少。大多数专家[4]认为，根据以往的发展规律，未来10-15年内量子计算机有望实现商业应用。

　　图表: 2035E、2050E全球量子计算市场规模

　　资料来源：BCG，中金公司研究部

　　图表: 量子元年-量子5年全球量子计算各应用占比

　　资料来源：艾瑞咨询，中金公司研究部

　　注：量子计算迎来商业应用的准确时间无法预计，因此以“量子元年”代表其商业应用的第一年

　　当前量子计算的竞争格局？

　　全球竞争格局：各国政府大力支持，目前美国企业处于领先地位

　　美国是量子计算布局里较早也是较积极的玩家之一。2019年，美国政府发布未来工业发展计划，将量子信息等四大关键技术视为未来科技和产业发展的“基础设施”，认为发展量子信息科学能够保持美国在全球产业变革中的主导地位，政策上持续加码，让美国在全球量子计算研发上占据主导地位。谷歌、IBM、微软等全球领先。

　　中国也积极推动量子计算技术，先后启动“自然科学基金”、“863”计划和重大专项等科研项目，多次提及量子计算的战略地位，支持量子计算的技术研发和产业化落地。阿里达摩院、本源量子、量旋科技等中国企业积极追赶。根据incoPat的统计，截至2019年9月30日，全球量子计算top20企业中美国企业发明专利数占比接近50%，远超第二名日本15%。中国企业本源量子在该榜单中上榜位列第12名。

　　此外，德国、英国、日本等国也相继出台了量子计算领域的发展规划。

　　从专利上看，谷歌、IBM、微软等美国公司在量子计算领域布局遥遥领先，本源量子等中国公司也有一定技术积累。

　　图表: 量子计算布局主要公司

　　资料来源：各公司官网，中金公司研究部

　　图表: 全球量子计算技术发明专利top20

　　资料来源：incoPat，中金公司研究部注：统计截至2019年9月30日

　　量子计算的应用领域和发展前景？

　　量子计算在新药开发、密码、人工智能有广阔应用场景。

　　新药开发：量子计算相较经典计算的优势是能够直接模拟分子中量子化的原子，从而克服经典计算模拟大分子效率较低的问题，提高药物研发效率；

　　图表: 常规计算能力与实际需求可模拟计算的原子个数对比

　　资料来源：艾瑞咨询，中金公司研究部

　　图表: 全球生物医药量子计算潜在市场

　　资料来源：艾瑞咨询，中金公司研究部

　　注：量子计算迎来商业应用的准确时间无法预计，因此以“量子元年”代表其商业应用的第一年

　　图表: 医药研发流程与量子计算市场规模

　　资料来源：艾瑞咨询，中金公司研究部注：预测时点为2019年

　　密码：非对称加密算法在目前互联网技术中具有重要地位。RSA等非对称加密算法实质为大数质因数分解等数学难题。Shor量子算法相较经典质因数分解算法具有并行优势，可以将大数质因数分解时间压缩至较短，威胁以RSA等非对称加密算法为基础的传统互联网技术，可能引发社会讨论；

　　图表: Shor量子算法与经典算法复杂度对比

　　资料来源：CSDN，中金公司研究部

　　人工智能：量子计算具有并行计算等优势，人工智能需要涉及大量数据，两者具有天然耦合性，科学家[5]预测量子计算有望加速人工智能发展。德国大众、摩根大通等企业均已开始和量子计算公司合作进行有关的开发。

　　图表: 量子计算+机器学习应用探索案例

　　资料来源：各公司官网，中金公司研究部注：本图表时间节点为2020年4月

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　　[1]https://www.weforum.org/events/world-economic-forum-annual-meeting-2020/sessions/the-quantum-potential

　　[2]https://www.technologyreview.com/2020/02/26/916744/quantum-computer-race-ibm-google/

　　[3]

　　[4]

　　[5]https://www.weforum.org/events/world-economic-forum-annual-meeting-2020/sessions/the-quantum-potential