量子商用|FOMO的量子商用黎明( 三 )

迪拜水电局（DEWA）就正在与微软合作开发新的量子解决方案，作为迪拜10X计划的一部分，利用量子驱动的Azure服务，解决能源优化问题。埃克森美孚、英国石油公司等也与IBM达成协议，利用量子计算应对计算挑战，开发下一代能源和工业解决方案，提高效率并降低碳排放的潜在影响。
另一个能够造福世界的基础研发领域则是医疗保健。借助量子计算增强算法建模和计算能力，对于人类福祉有着显著的好处。主要包括：1.诊断协助，对患者进行早期、准确和快速的诊断；2. 精准医疗，通过定制的干预措施/治疗促进个人健康；3.成本控制，降低医保费用和医药价格。
2021年，克利夫兰诊所和IBM宣布了一项为期十年的合作，建立DiscoveryAccelerator，目标是将量子计算的功能用于下一代医学研究，加速医疗保健和生命科学的研究范围，发现解决COVID-19等公共卫生问题的新方法。瑞士制药商罗氏（Roche）则与英国剑桥量子计算公司合作，使用CQC的量子化学软件平台EUMEN，用于制造新型药物和专用材料。制药企业勃林格殷格翰与谷歌在量子计算领域，开启了为期三年的合作，用于加速药物创新和突破。
这些基础科学领域的量子应用，对于世界经济和人类生活将带来深远的影响。
领域三：金融。
在数据密集型环境中，需要功能越来越强大的计算机来进行处理分析。其中，金融行业就是典型的由大数据驱动的领域，近年来，量子计算在银行和金融服务业中越来越受欢迎。
应用场景之一，是通过量子加密确保交易安全。在英国，2021年的六个月内，犯罪分子通过欺诈总共窃取了7.539亿英镑。而通过量子金融系统，能够增强安全协议，将防止黑客网络攻击。
应用场景之二，是决策优化。交易、信用评分、风险管理等业务中，金融行业每天需要做出做出数百万个决策，使用量子计算来处理大量数据成为必然。量子计算可以帮助优化投资组合，更精准地适应市场变化，简化交易结算程序。
早在2017 年 8 月，澳大利亚联邦银行（CBA）就与 Telstra、新南威尔士州政府和新南威尔士大学合作，斥资 8300 万美元建立澳大利亚首个量子计算业务。2021年，高盛和QC Ware的研究人员设计了新的量子算法，性能优于用蒙特卡罗技术模拟的金融模型，将金融应用量子优势路线图向前推进了重要一步。

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除此之外，量子计算在许多领域都有应用，比如广告营销、工业制造、商业咨询、材料化学等。可以肯定的是，只要量子计算能够被更高效、更低成本地使用，帮助企业获得指数级增长，就会吸引商业公司的拥抱。这也证明了量子计算商业化潮流的必然加速。
但问题来了，只有极少数的企业能够自己构建通用量子计算机，那么量子计算想要扩大应用范围，还需要跨越哪些障碍？
跨越鸿沟：从实验室到生态丛林的惊险一跃
量子计算要实现商业化，必须克服的挑战有很多。
既有技术层面的，如前所说，量子比特容易受到扰动，要让错误降低，必须不断扩展量子比特数量。有业内人士认为，量子计算硬件要发展到1000个量子比特，可以系统执行纠错电路并被广泛采用，预计到2023年实现。
这一过程中，量子计算公司还需要研发更快的量子芯片，构建量子开发工具。这一点需要学术界和工业界的联合发力。因为在量子技术中，高校往往不具备最先进的硬件设计和制造能力，而工业界则缺少将量子科学转化为产品所需的深厚物理学专业知识。科学家和工程师的紧密合作，依赖于产学研用的精密配合，知识产权以的保护及激励措施。

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（1998年到2020年的量子比特进展）
第二重挑战则是人才方面。
量子的硬件和软件方面都需要更多的人才，目前，专门研究量子算法的师资力量在全球范围内都比较稀缺。中国某企业量子实验室负责人也曾透露，招人是让他感到最耗费精力的事情，因为理论计算机科学研究人员很少，其中研究量子计算尤其是量子算法及其复杂性的人更少。
此外，正如AI落地需要学术与产业交叉融合的能力，量子计算的落地应用同样需要既懂技术、又懂产业的综合性人才，很多企业量子实验室团队都具备数学、物理、化学等多学科背景。而近年来的AI人才焦虑也在提醒我们，从现在开始未雨绸缪，提前培养量子领域的人才，对于未来加速量子计算的发展十分必要。或许在2022及不远的将来，我们将见证更多中国量子人才的校企联合培养计划、竞赛等不断涌现。