继AI、5G后即将袭来的量子技术

作者: 万智文摘 | 来源:发表于2019-05-24 19:47 被阅读83次

    量子计算(quantum computation) 的概念最早由阿岗国家实验室的P. Benioff于80年代初期提出。1994年,贝尔实验室的应用数学家P. Shor指出 [3],相对于传统电子计算器,利用量子计算可以在更短的时间内将一个很大的整数分解成质因子的乘积。2011年5月11日正式发布了全球第一款商用型量子计算机“D-Wave One。

    量子优势迎来曙光 

    量子计算机能够解决传统计算机无能为力的一些业务问题 — 我们通常 将这种能力称之为“量子优势”,而实现这一优势的时刻离我们越来越近 了。例如,“恒定深度”的量子电路已展现出远超传统电路的优势。面向特定业务用例的量子优势。确切地说,由于面向特定用例的 量子优势尚不明确,因此,有关未来五年内量子计算市场价值的预测也 天差地别 — 从大约 5 亿美元到 290 亿美元不等。

    由于人们对这项新技术所能创造的商机充满期待,导致量子计算生态系 统呈现出加速发展态势。初创企业不断涌现,研究机构与技术提供商之 间的合作层出不穷,大家都在希望将量子研究成果转化为商用能力。开 发量子计算机的科技公司已经开始与企业合作,以确定潜在用例,开发 量子算法,并在真正的量子计算机上测试解决方案。随着量子技术的商 业合作如雨后春笋般不断涌现,第一批量子商业应用指日可待。 

    迎接未来的冲击 — 为何需要立即采取行动 

    为何需要立即开始为量子计算做准备?在技术力量和竞争力量的双重作 用下,量子时代的到来要比你想象中早得多。若能立即开始关注量子计 算,企业就能占得先机,拉开与同行之间的距离。以下是企业应该立即 开始备战量子计算的三个理由: 

    ● 量子计算机具有转变行业价值链的潜力,特别是在化学、生物、医疗 保健、材料科学、金融和人工智能 (AI) 等领域。

    ● 由于量子计算的学习难度非常大,因此,“快速跟随”的方法不仅花费 巨大,而且只会被先行者越拉越远。

    ● 建立内部“量子能力中心”需要一定时间。 

    量子计算机具有转变行业价值链的潜力

    量子计算机有潜力解决传统计算机无能为力的超级复杂的问题,因此有 望转变整个行业的面貌。未来的量子计算机有能力在化学、生物、医疗 保健、金融、人工智能和材料科学等领域实现产品突破,帮助富有战略 眼光、采用量子计算的企业快速抢占市场份额,提高盈利能力。因此, 量子计算的问题解决能力能够彻底重新定义竞争优势,转变企业运营模 式和价值链,最终彻底颠覆整个行业。 

    例如,物流系统的优化通常基于“中心辐射”型网络模型。要在大规模物流 网络中,设计一条能够满足各种不同需求的点到点最优路线,是非常复 杂的问题,完全超出传统超级计算机的能力范围。即使对于只有几百个 集散地的物流网络,要逐一探索所有的可能性,传统计算机也要花上数 十亿年的时间。而量子计算有能力显著缩短这种探索所需的时间。

    例如,为了优化航空公司的调度工作,量子计算可以创建专为在特定日期 飞往数百个目的地的数千名乘客而量身定制的每日航班时刻表,从而帮 助旅客缩短旅行时间、避免空中交通拥堵并降低航空燃油成本。如果企 业能为物流网络设计优化工作开发量子解决方案,那么,在物流作为关 键成功因素的所有行业,这样的企业都能够迅速成为市场领导者。 

    “快速跟随”不仅花费巨大,而且只会被先行者越拉越远

    量子计算不同于线性或渐进式的技术进步,“快速跟随”的方法不太可能奏 效。原因有以下几点: 

    ● 量子计算的学习难度非常大 

    ● 与“追赶”领先者相关的成本过高 

    可以考虑以下用例:通过量子计算机为电子或运输行业设计比现有物质 更轻、更强韧的专用材料,而且与传统计算机相比,解决问题的速度呈 指数级提升。这种革命性材料的加速发展可以帮助制造商在短时间把竞争对手远远甩在身后。 

    借助量子技术成功上位的新晋市场领导者以及有知识为基础,学习难度 相对较低,因此能够更上一层楼,进一步优化其突破性的材料,以及发 现专为其他应用领域量身定制的新材料,不断扩大与竞争对手的差距。 

    虽然只是假设,但这个示例却生动说明了由于存在巨大的学习难度,使 得所谓的“快速追随者”极难赶上先行企业,从而可能导致某些行业出现 “赢者通吃”的情景。即便对于特定用例,快速追随者有可能追上先行企 业,也需为此付出高昂的代价,例如,培养内部专业知识,采购最合适 的基础设施,投资与实力派企业建立合作关系和(或)收购具有相关能力 的企业等。 

    建立内部“量子能力中心”需要一定时间

    尽管大多数企业现在都听说过量子计算,但他们中有许多都因缺乏相关 人才和专业知识而无法充分利用即将到来的业务转型的优势,而且获得 量子计算技术也并非易事。量子计算的人才供不应求,高技能资源更是 炙手可热。 

    即使招聘到了合适的人才,也可能需要数年时间才能深入了解量子计算 对特定业务的潜在影响。 最近发生的技术转变,例如,为加速处理大 数据工作负载而迁移到图形处理器 (GPU) 的过程花了近十年时间,使 得我们深深了解到,为采用新技术而培养专业能力是一个漫长的过程。 

    鉴于量子计算有潜力彻底转变行业,能够以指数级提升解决问题的速 度,再加上量子领域的专业人才难以获得,因此,领先的企业应考虑立 即采取行动。(部分内容来源于网络,如有侵权请联系删除)

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