量子计算机经过几十年的发展，如今，正在关键的转折点，从经典计算领域来看，传统摩尔定律已经终结；另一方面，随着智能大数据对算力要求的提高，业界一直寻找某种新的计算架构，以突破行业瓶颈。
2021 年，随着 “量子优越性” 的实验证明和量子比特数量快速增加，量子计算产业化正加速到来。在此大背景下，玻色量子以 “量子 + AI” 切入，旨在满足未来大数据、人工智能与物联网对于算力的需求。
近日，玻色量子创始人文凯博士在接受 DeepTech 专访时，分享了他的创业初衷以及他对量子和 AI 的看法。
图｜文凯（来源：受访者）
据了解，玻色量子成立于 2020 年 11 月，专注于量子计算，创始团队来自斯坦福、清华、中科院等院校。该公司的愿景是实现算力自由：希望量子计算随处可用，超级算力随需可得，满足未来时代对于算力的需求。
该公司所提出的 “相干量子计算” 可对优化组合问题进行指数级加速，在人工智能、金融投资组合优化、交通物流、医药研发已得到一定应用。
文凯认为，无论从国际环境，还是市场需求及技术的成熟度，都为量子计算提供了很大的机遇。
第一，从全球角度来看，据《2021 量子计算技术创新与趋势展望》显示，预计 2030 年全球量子计算市场规模将达到 140.1 亿美元，并以 30% 左右的增速平缓上涨，至 2035 年预计会达到 489.7 亿美元的量子计算市场规模。与以前相比，量子计算领域已经实现了从 0~1 的突破。
第二，从国内产业环境来看，中国芯片产业面临 “卡脖子” 的严重威胁，国家在量子信息科学方面的投入持续增加，并大力支持相关企业的发展，借势弯道超车。
第三，从整个社会需求来看，在数据化大爆炸的时代，如智能物流、药物研究、金融、通信等领域所需的计算时间随复杂度的增加呈指数增长，导致在冯・诺依曼构架（ Von Neumann Architecture）下的经典计算机，在可接受的时间范围内很难完成计算任务。而对于量计算来说，则可以很好的解决此类问题。
“用量子引领 AI”，实现算力革命
文凯向 DeepTech 表示，该公司主打的 “相干量子计算” 方案，目标不是做通用量子计算，而是做一种量子计算原型机或量子协处理器。之所以选择相干量子计算，是因为此方向具有百万量子比特超大规模、可室温运行、全连接计算、短期可工程化实现并应用等四方面优势。
现有神经网络中所有的神经层均由经典计算机计算处理，而量子深度神经网络中使用量子模型作为部分神经层，并由量子计算处理。
现有神经网络随着层数和连接数的增加，网络容量仅以多项式方式增加，而量子深度神经网络可利用节点的叠加态和纠缠态等量子特性，使网络容量随着节点数能以指数方式增加。
通常网络容量越高则性能越好，但在经典计算机计算复杂度随之大幅增加，量子计算架构只需要增加少的量子比特数就可以处理相应复杂度计算，即可大幅加速 AI 运算使算力指数级倍增。据了解，相干量子计算架构可以大幅加速 AI 运算，在神经层、网络容量和性能上优于现有的深度神经网络。
此外，量子人工智能的研究范畴还包括量子卷积网络 QCNN、量子自然语言处理 QNLP、量子生成模型 QGM 等。在相关量子计算领域还包括斯坦福大学等在内的单位研究的量子神经元（CIM Quantum Neuron）方向。
在未来 3 到 5 年中，将会有更多的企业及资源投入到量子人工智能方向算法研究，当研究成果不断涌现时，量子 AI 将被推向新的高潮。
3-5 年内，逐步将量子比特算力规模从数千扩展到百万级
为什么要将量子比特扩展到百万量级？
文凯表示，从整个量计算领域来看，量子计算会对 AI、大数据、交通、医药制造、金融等领域带来极大的算力提升，甚至对行业游戏规的改变。这意味着，对于整个自然界的认知、探索能力的极大提升，许多前沿的基础科学有可能因此获益。
“经典计算机在产品、交互设计等很多场景需要极大算力支撑和突破。但量子计算的发展并不是为了取代经典计算机，而是给大规模算力的应用场景提供加速作用。” 他说。
然而，在人工智能、大数据、金融领域，人们对算力有极致的需求，要达到百万量级规模的算力，在经典计算或者超算领域需要近万年才能解决。但是，量子计算在很短时间内就能完成，这蕴藏着前所未有的机会。“如果真正突破到更大规模的量子比特，通用人工智能领域将会有质的突破。” 文凯告诉 DeepTech。
图｜量子计算概念图（来源：受访者）
例如，药物筛选领域就非常受制于算力，如果能达到百万量子比特规模，就可以实现对大规模药物分子进行快速筛查，极大推进人类对相关领域的认识，加速该领域行业发展速度。
文凯表示，前面提到的应用场景仅是未来可能性的 10%，就像互联网刚诞生时，人们无法想象未来的互联网会出现如此多样的应用，能给我们的生活带来多大便利。“我认为量子计算在未来非常值得期待，还有很多方向值得我们探索。我们计划今年实现数千量子比特样机，并在未来 3-5 年内逐步将这一规模扩展到百万量子比特。”
解决 “人才” 紧缺难题，抢占国际竞争制高点
文凯长期专注于量子科技领域，本硕就读于清华大学，后在美国斯坦福大学深造并获得博士学位，毕业后曾任职于 Google，联合创办过人工智能、智能硬件公司。
文凯认为，在创业过程中遇到的最大困难之一是 “人才” 难觅，因为国内真正能走出高校实验室，进入企业的相关人才不足 200 人。虽然量子科技在被列入 “十四五” 规划后，已经有高校开设了量子计算等课程，但高校输出人才仍需时间，至少 5 年内人才都得靠 “抢”。
DeepTech 获悉，近日，玻色量子已获得由元和资本领投，多家机构跟投的天使 Plus 轮融资。本轮融资后，玻色量子将在相干量子计算设备硬件技术研发、样机制造、以及市场应用布局方面继续投入。
多家知名创投身后的母基金，元和资本创始合伙人张正喜表示：“元和资本一直专注于以科技创新为驱动的新经济领域，尤其是对量子计算硬科技领域，更是保持长期高度关注。” 元和资本主要以母基金业务为主，对于优质的早期、具备高成长性的项目也直接参与股权投资。
-End-