大家好，我是基德。
这期视频开始前先玩个游戏。
这是一枚硬币。游戏的胜利条件是，最终它正面朝上就是我赢，反之，最终反面朝上就是你赢。
具体玩法是，一共三轮，第一轮我决定要不要翻硬币，第二轮你决定要不要翻，第三轮我再决定一次。同时，翻的过程中我们双方都看不见硬币，也不知道对方的决定是什么。
大家想一想，你要怎么玩这个游戏？
这时候有农夫小姐肯定怒了，基德你是不是这两周在家憋傻了？这不就是一个你猜我猜你翻没翻的看运气游戏吗？我们谁赢的几率都是50%，有什么意思？
是的，在现实世界中，这确实是一个无聊的小把戏。但现在我要告诉你……如果你用的设备是一台量子计算机，你去跟量子计算机玩这个游戏，那你将永远无法获胜，你信吗？
量子物理学家肖希尼·戈斯（ShohiniGhose）曾邀请名志愿者跟IBM的量子计算机玩这个游戏，计算机的胜率达到了……97%。之所以不能达到%，只是因为IBM那台量脑不够稳定罢了。
这时你肯定会说，不可能呀，计算机作弊了吧？
计算机是肯定不会读心术的，你要非说它作弊，那……确实也作了，因为它直接把硬币翻成了量子态跟你玩。
这时你肯定听懵了，量子态就能永远正面朝上？别急，今天就让我们一步步搞懂量子芯片的原理，然后操控量子效应，揭晓答案。
这是一片CPU，以它为代表的的所有传统电子元件，逻辑上都只能表现两种状态：开和关，或者说让电流变和不变。
这就意味着它内部只能用0和1做基本单位，被迫把我们输入的所有信息转换成二进制再运算。
32位处理器，就是一次最多只能把32个0和1变成另外一种0和1的意思；数据再多，就得排队轮流来。这就导致当输入信息规模过于巨大时，运算跟不上。
如何理解这一点呢？可以说，传统电脑就像一个自带公式的黑盒子，我输入1，它就出2。我输入2，它就出4；它非常善于解决这种确定性问题。
但这个世界还存在第二种问题：复杂问题。比如现在我的小区有位居民被封控，你是超市老板，有种存量不同的菜可供售卖，但这位居民口味不同，需求不同，作为邻居之间还存在他吃牛肉我就不能吃茄子的规矩，请问，如何把菜完美分配给这位居民？
随便想想就知道，这类问题不是传统电脑可以轻易解决的，最简单的思路就是利用AI进行所有分配方式的穷举，输入大量信息，一个一个试，使我们答案接近最正确的那个，越接近，我们的答案就越正确。
我们发现这类问题的解决在当下时代发展中越来越紧迫，比如自动驾驶，比如一个朋友想把不同细胞不同蛋白质组合起来，就需要用AI算出蛋白质的结构这种分子生物学问题。这类问题一旦得到突破，毫无疑问人类的科技水平将突飞猛进。
而对于这种输入信息规模呈指数级增长的问题，传统电子芯片的输出答案时间也在呈指数级增长，它们很不擅长做这件事。
于是科学家开始思考，我们能否不用电流来表示0和1呢？
他们想到了量子，量子的特点是叠加，1个量子比特可以同时包含0和1，也就是两个信息。那么互相组合一下2个量子比特就是4个，3个量子比特就是8个，而只要增加到50个，就能直接达到传统超级计算机的水平。
如果是个量子比特呢？那么就可以同时表示2^个不同的数，这就超过了宇宙中所有原子的数目。
上帝给世界编程时，底层架构就是量子的，也许只有用量子，才能触及本质。
这里我想再举一个最经典的质因数分解问题为例，也就是把一个数分解成质数相乘的形式，比如15=3*5。
在这个问题里，随着位数的增加，传统芯片的计算量开始成指数倍增加，对于一个N位的数，难度是2^(N/2)倍，而对于量子计算，增加位数对运算结果的影响却很小，增加速度是log(N)。
也就是一个位数的解质因数，传统算法的难度是2^50倍，而量子计算是log=2，只有两倍。
这就是一个典型的NP问题，非确定性问题，问题的解答难度随变量增加成指数增加，而量子芯片能表达的数字正好也是随量子比特增加成指数增加，理论上完美适应这种问题。
现在，我们终于理解了量子。再回头看看那个翻硬币问题。
实际上，量子计算机是这样做的，当它第一次翻硬币时，通过量子计算让硬币进入叠加态，50%是正面、50%是反面。
这时候你如果不翻，就还是50%正面、50%反面。如果翻了，就变成了50%反面、50%正面，对它来说并没有区别，所以你作为人类的第二步无论怎么操作都毫无影响。
量子计算机第二次翻硬币，只需要把50%正面、50%反面的硬币恢复成常规状态的正面硬币给你看，就稳赢了，因为你根本理解不了一枚硬币可以同时拥有正反。
人类败在我们无法操作量子态，而量子计算机可以。
不要觉得太虚幻，目前量子计算已经成为现实。去年1月，世界最大的私有制药厂勃林格就开始和谷歌合作，利用量子计算对药物进行分子动力学模拟，推进制药研发工作。
这时候有朋友会问，原理我理解了，但量子这么虚的东西如何在芯片中存在？我还是理解不了，我又看不见它。
那么，如何制造一块量子芯片呢？
首先，当然是要找到可以进入量子态的物质，大家最先想到的肯定是各种粒子，比如九章量子原型机所使用的光子。
九章用光子的偏振方向代表1和0，从单一光源发射出一个光子，然后用特定设备把光子劈开，这样劈出来的两个光子就获得了量子缠绕的状态。
劈出的光子量子比特在光路之中运行，我们再通过对光子的干涉，来改变光子的量子状态，根据缠绕结果，最终实现运算。
再换成离子怎么样？
铍、镁、钙这些最外层只带一个电子的离子可以被电流束缚起来，就像是磁悬浮列车一样，悬浮在半空固定起，这就叫离子阱。而离子的能级正好就能表示1和0。
要想操作这些离子的状态，就需要用激光正好照射到单个悬空的离子上，改变离子的能级。
那么，前面提到的这两种粒子的问题也显而易见，太小了实在难管。
第一个光子芯片完全就跟当年人类第一台30吨的计算机一样，太复杂太大，目前我们还没有成熟的集成光子技术。
第二个离子阱，需要用激光操作，也太复杂了。要民用？想想就摇头。
那么，有没有粒子大的，更好操控的，同时还具有量子效应的物体呢？我们能不能做出一块跟正常芯片看起来差不多的量子芯片呢？
物理好的同学可能马上就想到了，超导啊，利用超导现象啊。
年，荷兰物理学家海克发现当金属汞接近绝对零度时，电阻会突然消失，电流可以在其中无损通过，这就是超导现象。
更神奇的是，超导电流竟然具有量子效应。那是一种宏观量子效应，也就是单个电子所具有的某一些量子效应，在超导电流上表现了出来。
那么如何控制超导电流呢？
大家看这个超导电路（LCoscillator）
它的系统能级结构是线性的，这让我们很难完成常规电路中的异或门操作，变出0和1。
而英国物理学家约瑟夫森在他22岁时发现一个现象，就是如果在两个超导体之间加一层纳米级别很薄的绝缘材料，那么此时通过量子隧穿效应，超导电流也是可以通过这层绝缘材料的。简单理解就是绝缘材料导电了。
这个现象叫约瑟夫森效应，这种装置叫约瑟夫森结。他也在年因此获得诺奖。
那么，现在我们再把约瑟夫森结放入超导电路，这个超导电路会成功变成一个量子二能级系统。
此时，这个电路上图中的红线，会变成绿线，这条线的变化不再是线性的了，我们划上几道横线，会发现能量差都不一样。
此时，我们只需要在能量最低处选中两条线，分别代表0和1，就成功制造出了一个实现量子控制的小装置。
操控光子困难，操控电流简单，这也就是为什么谷歌、亚马逊、IBM、微软、Intel这些大公司都纷纷选择超导电流来造量子计算机，他们用含约瑟夫森结的超导电路中的电磁振荡作为0和1表达，简称Transmon。
用这种思路造出来的量子芯片，虽然也需要在接近绝对零度的条件下，才能出现超导现象。
但大家想，和那些动不动要劈开光子的思路相比，这种用电流的方式是不是跟容易实现？人类发展了几十年的集成电路技术可以在很多地方完美兼容，这样造芯片才更现实。
用这个思路，谷歌在19年制造了53量子比特的量子计算机，立刻宣告了自己的“量子霸权”。
当时谷歌号称自己的量子计算机可以在秒内就算好超级计算机要用一万年才能计算的数据，虽然立刻被IBM打脸。IBM表示通过优化算法，自己的超算Summit可以在两天半内就算好这个数据。
虽说如此，秒对两天半，优势还是在量子。
嘴上说着谷歌的坏话，IBM自己也却完全没放松，年建造了65量子比特的超导量子计算机“蜂鸟”，去年11月又公布了量子比特的“雄鹰”。根据计划，IBM在年的“秃鹫”将会有个量子比特。
量子计算一定要拥有足够高的比特数才可以实用，看起来各大公司都在制造量子计算机的正确道路上飞奔，但是基于超导电流的计算却存在一个隐忧，那就是精度问题。谷歌的量子芯片两比特门精度99.61%，很高是吧，但却仍然没法投入实际使用。
量子比特很容易因为各种环境干扰，而让自身的叠加态和纠缠态消失，再加上我们要输入的是天文数字般的信息规模，从而导致只有当精度高于所谓的纠错阈值，也就是99.9%之后，我们才可以通过量子纠错码进行容错量子计算，让错误不会一直累加，最后大到一个无法忍受的地步。只有做到这点，量子计算才算是可以正常使用。
毕竟你也不想以后打个BOSS打着打着，BOSS变异了是吧。
可以说，现阶段造简单的量子芯片很容易，其实全球很多大学很多团队都可以，但是要造出精度高到可以实用的量子芯片太难，目前没有公司可以做到。
那有什么解决思路吗？
这是一个Transmon电路，叉叉正方形是约瑟夫森结，右边的C是一个电容。
如果我们把它改造成这样，约瑟夫森结并联在中间，然后用左边环形电路的磁通量作为量子比特，分别以顺时针和逆时针方向的反对称和对称叠加态代表0和1，就可以获得一个更抗干扰的二能级系统。
当然它也有它的缺点，就是做起来更麻烦。一个Transmon比特只需要一两个约瑟夫森结，一个Fluxonium比特要近百个。
不过至少，在理论上，Fluxonium可以具备更高操作精度，是一个更理想的方案。
话说回来，之前九章量子计算机我做过一期视频，那个当时走的是光量子思路，如今再看，似乎是一条很难走通的路，所以现在不管是国际还是国内都在走超导路线。
在科研水平发文章数上，我们现在和美国差的不是很多，但在量子产业化这件事上，国内还是需要有更多更大的商业公司，担起责任，投入其中，否则等有朝一日量子霸权真的实现，就太难追赶了。
这方面有个好消息，那就是阿里的达摩院量子实验室。
在近日结束的全球最大的物理学术会议，美国物理学会年会APSMarchMeeting上，阿里达摩院和IBM，谷歌，微软一起参会，汇报量子计算的进展。
同时以Fluxonium为主题进行报告的除了阿里，还有来自马里兰，普林斯顿，芝加哥，MIT等顶尖大学的研究团队。我看了下，这次达摩量子实验室共发布了8份报告，表示他们基于Fluxonium做出的芯片，实现了单比特操控精度超99.97%，两比特操控精度99.72%，取得此类比特全球最佳水平。
而此前的两比特最高纪录是马里兰大学创造的99.2%，也就是说达摩院在精度绝对值上提升了0.52%，相当于降低65%的噪音，已初步证明fluxonium的理论潜力接近Transmon的精度。
同时达摩院还报告他们发明了一种基于钛氮化铝（TAN）制造量子元器件的新方法，这种材料有望成为他们下一代Fluxonium芯片的核心部件。
成绩还蛮多的，还有关于算法的，这里就不一一提了。
可以说，这次达摩院算是成功走在了Fluxonium这条路的前列，这是很不容易的。谷歌年，做出了53比特的Transmon超导量子计算机之后，各大公司都在谷歌走的那条道路上飞速狂追。
阿里如果跟着美国公司的脚步，自己做出来53比特时，可能美国人已经做出比特了。
所以阿里决定换条路，先做出高精度的量子芯片，再增加比特数量，搏一搏，填补一下国内这方面的空白。
这种提高精度，先在两比特上做好，然后再扩展多比特的做法，也代表了达摩院量子实验室一种脚踏实地一步步来的研究思路。
达摩院的院长张建锋说自己的恐惧是，有一天，阿里巴巴买再多的服务器、芯片，都算不过一台量子计算机。
虽然量子计算还在刚刚起步探索的阶段，但各种实验早就验证了量子计算的超高潜力。阿里巴巴的恐惧也是中国人的恐惧，如果量子芯片也像是传统芯片一样由外国公司主导，我们未来要付出的成本无法想象。
量子计算意味着什么？
年，汉弗里·戴维造出第一盏电灯的时候，灯光只闪了一下就熄灭了，没有任何用处，但我们知道，再暗的电灯也不是蜡烛，这是一种前所未有的照明方式。
量子计算也一样，虽然我们无法想象它会给世界带来什么，但是我们知道，这是一种前所未有的计算方式，和我们知道的所有其他计算方式都迥然不同。
正如费曼所说，量子计算最大的意义可能在于，这个世界本身并不遵守经典物理的计算方式，这个世界本身就是量子的。