编者按

为了解全球量子计算产业发展情况，QIAC量子计算工作组推出“量子计算产业前线”系列，介绍量子计算行业的科技巨头以及头部企业。今天我们介绍率先实现量子优越性的公司——谷歌（Google）。

经过十余年的发展，谷歌在量子计算硬件、应用、云平台等领域都取得了瞩目的成绩。

但结合谷歌和IBM的发展脉络，我们也必须指出，当前各路线的量子计算机与未来通用量子计算机之间的差距仍是巨大的，实际应用尚需时日，量子比特数少、噪声影响不容忽视等问题，是今后几年需要努力攻克的问题。

提到量子计算，可能大部分人会首先想到谷歌（Google）。

2019年，谷歌的在超导量子计算机“悬铃木”（Sycamore）上进行了53比特、20层的量子随机线路采样，200秒可进行100万次采样，最终结果的保真度有0.224%。而当时最强的超算Summit要得到保真度为0.1%的结果，预计需要消耗1万年。

“悬铃木” 来源：Nature

尽管这一实验公布后受到诸多质疑，且在2021年，“中国超算应用团队”使用新一代神威超级计算机，实现了随机量子电路的实时模拟，将谷歌量子线路模拟时间压缩至304秒，推翻了谷歌的量子优越性实验结果。

但不可否认，谷歌“悬铃木”的成果是量子计算领域的里程碑事件，让量子计算优越性从理论变为现实。

从合作到自主研发

扩展量子计算商业应用

相较于IBM，谷歌对量子计算的布局要晚上不少。

2006年，在公司成立第八年的时候，谷歌首次开始思考量子科技领域的问题，但直到2012年才成立专门的量子实验室。

巧合的是，正是在这一年，著名量子信息科学家约翰·普雷斯基尔（John Preskill）提出了“量子霸权”（quantum supremacy）的概念。由于“霸权”一词存在一定的争议，现在我们一般用“量子优越性”来表示，指代量子计算机在解决某个特定问题上具有远超经典计算机的能力。

在项目初期，谷歌更关注软件相关的研究，未开始研制自己的量子计算机。2013年，谷歌和NASA联手购买了D-Wave的一台量子退火机，并着手组建量子人工智能实验室。在2014年，谷歌招募了加州大学圣塔芭芭拉分校约翰 · 马丁内斯（John Martinis）团队，以在量子计算方面发力。

John Martinis 来源：Wired

而后，得益于在人工智能领域的积累，谷歌开始专注于研发自己的量子硬件，先后开发出量子计算机实验原型、可以同时控制3个超导量子比特的量子控制平台、72个量子比特的量子处理器“狐尾松”（Bristlecone），发布了量子芯片自动化校准系统Optimus……

5年后，“悬铃木”问世，约翰 · 马丁内斯领导的团队，一举将“量子计算优越性”变为现实。

来源：谷歌

谷歌在巩固其量子计算硬件领先地位的同时，也在探索量子计算的商业应用前景。

谷歌是较早关注量子计算云平台的公司之一，早在2017年之前，便推出了基于云的量子计算服务平台，允许相关领域的研究者远程访问其量子计算机，探索量子计算在实际问题中的应用。

2017年5月，谷歌发布了针对云端使用的Cloud TPU芯片，客户可以付费租赁使用。

2018年之后，谷歌又相继开发了应用于NISQ计算机的开源Cirq量子计算框架、量子计算开源软件包Open Fermion、量子机器学习库Tensor Flow Quantum等，从而支持开发者和客户编写量子算法、生成和编译用于量子计算机的物理方程、甚至训练量子模型。

2022年7月，谷歌宣布Cirq的第一个完整版本开发完成，它是为近期的量子计算机设计的一个用于编写、运行和分析程序结果的Python框架。

Cirq 1.0 来源：谷歌

与此同时，谷歌十分重视与产业界及学术界进行合作，以共同探讨量子计算的未来发展。

在产业界，谷歌一方面与量子计算相关的实验室和初创公司合作，如QSimulate、IonQ、AQT、Pasqal等，以利用更多的行业专业知识，并将量子计算融入到其公司发展的生态中。

另一方面，谷歌也同未来将受益于量子计算的企业合作。如2017年，谷歌便与大众汽车达成商业合作，为其提供量子计算服务，在交通流量优化、人工智能、找寻用于改进电动汽车的电池技术的材料和结构这三个方向开发仿真算法；2021年初，谷歌与勃林格殷格翰达成合作，共同探索药物研发领域量子计算的前沿应用，特别是在分子动力学模拟领域。

谷歌、勃林格殷格翰及QSimulate合作发表的论文 来源：arXiv

在学术界，谷歌同哥伦比亚大学、加州理工学院等高校的实验室均建立了合作。2022年7月，谷歌宣布增加对澳大利亚麦考瑞大学和悉尼科技大学的量子计算研究投资，并与悉尼大学和新南威尔士大学建立合作，共同探索量子计算在传感、通信和材料科学等领域的实际应用。

受益于这些合作，谷歌在量子计算领域取得了多个科学突破，并确立了其作为量子计算领导者的地位。

基础研究稳步推进

应用尚需时日

目前含噪声的量子计算机与理想中的通用量子计算机还存在较大差距，谷歌正在与学术界和产业界的合作者共同努力，探索现阶段量子计算机可解决的实际问题，并已在人工智能、量子模拟等领域取得突破性进展。

2022年年初，市场研究分析机构CB Insights发布了一份调查报告，其中提到，谷歌认为人工智能是量子计算机的关键应用。

而考虑到Alphabet（谷歌成立的母公司）的很多业务都同涉及到了人工智能，量子人工智能的发展也将很大程度上推动这些业务的发展，如搜索引擎、Waymo、Deepmind。

在基础研究方面，谷歌也展开了较多的探索。2021年5月，谷歌的研究团队发文剖析了机器学习中的量子优势问题，并进行了迄今为止最大的数字演示（30量子比特）。2022年6月，谷歌及其合作者证实了机器学习中的量子优越性，并展示了量子人工智能如何帮助科学家更有效地通过实验学习物理系统的性质。

理解和预筛选潜在量子优势的流程图 来源：Nature Communications

在量子模拟方面，谷歌也做出了一定的突破性工作。

2020年8月，谷歌利用量子计算模拟化学反应的研究登上了《科学》（Science）封面。谷歌的研究团队及其合作者用12个量子比特，在“悬铃木”上成功模拟了二氮烯的异构化。

在此工作基础上，谷歌利用量子-经典混合算法，于2022年3月完成了16个量子比特的化学模拟，展示了量子计算在计算力场参数方面的潜力，这也是迄今为止在量子计算机上进行的最大规模的化学模拟。作为对比，IBM模拟铍氢化物（BeH₂）分子结构的实验则仅用了7个量子比特。

谷歌在“悬铃木”上用12个量子比特模拟了二氮烯的异构化学反应 来源：Science

谷歌同合作者还实现了理查德·费曼（Richard Feynman）关于使用量子计算机模拟量子物质的设想——2021年7月，研究团队使用“悬铃木”成功制造了时间晶体。由于时间晶体的特性，它非常适合用于制造通用量子计算机，确保相干性持续时间尽可能地长。

时间晶体是一种四维以上的空间晶体晶格，在两种不同的结构之间来回循环时，不会损失或使用任何能量 来源：Quanta Magazine

尽管这些结果令人振奋，但必须认识到，即便是目前最强大的量子计算机，距离实际应用也还有很长的路要走，如目前只能模拟几个原子组成的小分子，且精确度有限。

除了量子比特数目，噪音也极大限制着量子计算的发展，量子纠错（QEC）被视为实现可容错通用量子计算的核心问题。谷歌对此问题投入了相当多的关注，其量子人工智能团队正在为十年内构建一台容错量子计算机的目标而努力。

下一个硬件里程碑

纠错量子比特原型机

同经典计算机类似，量子计算机很容易因为底层物理系统的“噪音”导致错误，但经典的纠错方案并不适用于量子计算机——由于其物理原理，任何检测都会破坏量子态，从而对量子计算产生干扰。

而这也是目前限制已有量子计算机发挥更多作用的重要原因之一。因此，需要通过量子纠错这一手段，将计算中发生的错误消除，进而构建通用的量子计算机。

现阶段，纠错量子计算最有希望的协议是阿列克谢·基塔耶夫（Alexei Kitaev）在1997年提出的表面码（surface code）。表面码可以容许相对较高的物理错误率，并且在两维布局中只需要几何上局域的处理，但其所需要的物理量子比特以及物理门的数目相当惊人。

谷歌在2019年发文，评估将表面码应用于破解RSA算法所需的资源。研究团队分析后指出，量子计算机能够在8小时内破解2048位RSA加密算法，但需要2000万个量子比特。其中只有极少数用于计算，即所谓的逻辑量子比特，绝大多数都用于纠错，以此用来补偿退相干问题。

针对破解不同长度RSA加密算法所需的资源和时间预估 来源：arXiv

谷歌认为，量子纠错是量子计算机发展过程中必须攻克的难题。

2020年9月，谷歌发布了量子计算路线图，计划以10²、10³、10⁴、10⁵、10⁶量子比特为里程碑，逐步扩展量子计算机的规模，并在2029年前实现包含100万个物理量子比特、具备纠错能力的计算机。

此外，谷歌于2021年5月开始启用量子人工智能园区，以加速发展硬件的同时开发具有变革性的量子计算机应用程序。

谷歌量子计算硬件发展路线图 来源：谷歌

谷歌的量子计算发展路线图包括了六个重要的里程碑事件，其中第一个里程碑（即证明量子优越性），已经在2019年实现。

第二个里程碑是扩大量子计算机的系统规模，同时实现并证明量子纠错有效。

2021年7月，谷歌基于“悬铃木”实现了量子计算错误抑制的指数级增长。研究团队利用21个量子比特（其中11个为数据比特，10个为用于探测错误的辅助比特），做了接连50轮症状测量，每次花费大约1毫秒，其中大部分时间用于重置辅助量子比特来为下一轮症状测量做准备。结果发现，码距每增大4，偏相导致的逻辑错误率就降低到大约10%，同基于设备噪声给出的预期相符合。

谷歌量子人工智能团队的首席工程师埃里克·卢塞罗（Erik Lucero）指出：“我们展示了目前推进的纠错方法是可行的，但只实现了一个维度，真正的里程碑2.0应该是两个维度。”因此，他将此结果定位成“里程碑1.5”。

重复码的逻辑错误 来源：Nature

谷歌还展开了其他量子纠错相关的工作。

2021年12月，谷歌及合作者使用高度可控的量子处理器来模拟复曲面码哈密顿量的基态，发现这种拓扑有序的状态可以通过实现新的纠错方式来改进量子计算机。

另一项工作则是证明了宇宙射线会导致超导量子比特出错，并提出了一种可扩展、抗噪声的量子-经典混合算法。

宇宙射线对超导量子比特影响实验采用示意图 来源：Nature

在量子纠错方面，谷歌目前的研究以表面码为主，但也开展了其他纠错相关的项目，以得到最佳方案。

2022年7月，谷歌突破了量子纠错的盈亏平衡点，首次实现量子计算机的错误率随着比特数增加而降低，证明了超导量子比特系统的性能足以克服增加量子比特数量带来的额外错误。这篇由158位科学家共同撰写的文章，帮助谷歌向量子计算发展路线图的第二个里程碑继续推进。

表面码中的错误检测 来源：arXiv

第二个里程碑完成之后，谷歌的第三个里程碑是实现纠错逻辑量子比特；第四个里程碑是量子晶体管，即将两个逻辑量子比特（由1000个量子比特构成）组合在一起；第五个里程碑是将该系统扩展到10万个量子比特（其中约有100个逻辑量子比特）；第六个里程碑便是制造出包含有约100万个量子比特的纠错逻辑量子比特的完全体，这可能就是通用量子计算机。

来源：谷歌

可见，在谷歌量子计算发展的线路规划中，量子比特数的增加和量子纠错是同步推进的，而两者都需要时间和技术的积累。

我们期待在2030年前见证第一台量子计算机的问世，也对今后几年间量子计算领域将涌现的众多成果充满好奇。