量子计算：驱动新能力的各种方法与材料

量子计算应用了量子力学原理，其功能远超传统计算，因此能够解决更为复杂的问题。这种计算形式特别擅长模拟物理系统，这使其在化学和材料科学领域极具价值。

量子计算机有望彻底改变药物研发，通过模拟数十亿种潜在候选药物来助力疾病治疗。它们可以筛选出具有特定属性（如室温超导性）的新材料候选者。它们甚至能瞬间计算出全球所有的天气模型，使现有的预报方式成为过去。量子计算是如何实现这一切的？答案在于它与我们常见的传统计算形式有何不同。

我们笔记本电脑和手机所使用的这种计算方式，其芯片中的比特位处于0或1的确定二进制状态。超级计算机则是通过并行堆叠这些状态来处理海量数据，并被应用于数据中心。

在量子计算中，被称为量子比特（qubits）的单元可以同时处于0、1或两者叠加的状态（叠加态）（见图1）。它们在被称为量子处理单元（QPUs）的芯片中运行。这使得同时探索多种可能的解决方案成为可能。与传统计算不同，量子计算是一个充满挑战且复杂的领域，涉及不断演进的技术和概念，目前在何种类型的量子比特为最优这一问题上，尚未出现明确的“赢家”。

量子计算已被讨论和理论化多年。尽管该领域仍处于起步阶段，但相关技术正在研究机构和商业公司中不断扩展。我们分析了CAS Content Collection^TM，这是全球最大的经人工标引的科学信息库，旨在更好地了解过去25年量子计算的发展情况（见图2）。
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我们发现学术出版物在数量上占据主导地位，但专利数量近期已开始激增，预示着未来几年可能会出现爆发式增长。让我们探讨一下量子计算的工作原理，以及哪些材料正在推动这些进步：

量子计算的方法

量子计算包含多种不同的方法，每种方法都有其独特的机制和应用。这些方法在决定所使用的量子比特类型方面起着关键作用：

• 基于门的量子计算，也称为通用量子计算，是目前应用最广泛的方法。从本质上讲，它是一组指令或配方，作用于量子比特。在实践中，门是幺正算符，通过精确控制的物理信号来转换量子比特的状态。半导体自旋量子比特使用微波电磁脉冲进行控制，而俘获离子量子比特通常使用精确调谐的激光束进行控制。这些控制信号实现了能够进行计算的量子门。门或信号操纵量子比特以执行计算，从而解决问题。  

• 绝热量子计算遵循一个更受控的过程，即系统在整个计算过程中始终保持在基态。这为优化问题和在长时间计算中保持量子相干性提供了优势。  

• 相比之下，量子退火采取了不同的方法，它使量子比特从高能叠加态开始，并逐渐让系统向代表最优解的低能基态演化。这种方法对于组合问题、调度和机器学习任务非常有效，尽管它不如基于门的逻辑运算通用。从叠加态开始的优势在于应用了另一种称为量子隧穿的现象，即系统可以访问经典状态下无法访问的其他状态。这使系统能够访问广泛的叠加态，从而增加了找到真正能量最小值的机会。  

• 基于测量的量子计算首先使系统中的所有量子比特处于高度纠缠的资源态（例如簇态），然后对其中一个量子比特进行测量。这种初始测量会引起所有其他量子比特的反应，并有助于确定下一个要测量的量子比特。量子比特测量按顺序进行，直到全部测量完毕。其目的起初看起来很奇怪，但它非常适合多种类型的计算，特别是统计和量子属性问题：

• 概率计算需要在开始时运行全部量子比特，然后得出最终结果。

• 复杂的量子干涉计算可能在给定系统上同时发生许多干涉，且它们都在相互作用。由于它们共同反应，因此不可能按顺序计算这些干涉，所以基于测量的方法非常适合此类问题。  

• 最后，拓扑量子计算代表了一个新兴的前沿领域，它利用被称为任意子的奇异粒子和拓扑性质（表面和结构性质）来创建本质上抗错误的量子态。任意子是一种仅存在于二维系统中的准粒子，这使其成为在表面上进行操纵的理想粒子。对于现实设备而言，最理想的任意子被称为马约拉纳零模（MZMs）。与其他形式的量子计算不同，这些拓扑任意子态本质上更能抵抗局部噪声和退相干，从而提供内置的纠错功能。

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量子比特的类型

超导量子比特是最通用的，支持多种量子计算方法。它们在低温下利用约瑟夫森结实现零电阻导电，这是一种提供非线性的电路，使电路能够具有离散的、可控的量子态。  

由于其快速的门操作和强耦合，它们在基于门的量子计算中表现出色。超导量子比特的两个特定子类包括：跨子（transmon）量子比特（一种带有并联电容器的约瑟夫森结，常被 IBM、Google 和 Rigetti 使用）以及磁通量子比特（一种由磁通量控制的约瑟夫森结）。D-Wave 的量子退火机使用了跨子量子比特，因为它们可以很容易地耦合，从而创建优化问题所需的能量图景。  

这两种类型的超导量子比特各有优势。例如，跨子量子比特降低了对噪声的敏感度并易于扩展制造，而磁通量子比特具有很强的可调性和分明的能级。超导系统也非常适合绝热量子计算。  

俘获离子量子比特非常适合基于门的量子计算，因为它们提供了卓越的相干时间和高保真度的操作。这些量子比特是利用电磁场悬浮在空间中的离子，这使得它们的量子态可以被控制和操纵。IonQ 和 Honeywell 等公司利用俘获离子进行通用量子计算，它们非常适合量子模拟，特别是原子和分子系统，因为它们直接使用原子作为量子比特。  

光子量子比特在基于测量的量子计算中具有独特的地位，因为它们使用编码在单个光子中的信息，这些光子在室温下保持相干性且易于测量。Xanadu 和 PsiQuantum 等公司专注于光子学方法。

Spin qubits in quantum dots or other solid-state systems are increasingly important for gate-based quantum computing, with companies like Intel investing heavily in silicon spin qubits. These systems are attractive for materials science applications since the qubits themselves are spins. Their compatibility with conventional manufacturing makes them promising for scalable quantum processors, though they currently face challenges with control and coherence.

拓扑量子比特代表了一种高度专业化的方法，主要旨在实现基于门的量子计算的容错性。微软的 Majorana 1 芯片采用了一种复杂的计数方法，能够精确计算电子数量，精确度可达 1 个电子的差异，而这种差异就是其在经典计算意义上的 0 或 1。它通过将超导纳米线产生的量子态与嵌入芯片中的量子点状态耦合，然后用微波读取这些状态来实现这一点。该波携带了纳米线量子态的印记。迄今为止，只有微软实现了拓扑芯片，但这花费了近 40 年的时间。  

量子计算方法与量子比特类型密切相关，我们可以看到哪些公司正在使用各种方法来构建其版本的实用量子计算机（见图 3）。

我们还研究了 CAS 内容合集中与五种主要量子比特类型相关的量子比特研究。利用 CAS SciFinder®（该工具汇集了来自全球的化学及相关科学数据），我们发现关于超导和自旋量子比特的出版物呈现出显著增长（见图 4）。

其余三种量子比特类型（光子、离子阱、拓扑）属于研究领域中的细分方向，相关出版物数量相对较少。总体趋势表明，尽管超导和自旋量子比特迄今在量子计算研究领域占据主导地位，但微软的最新进展可能会在未来几年改变拓扑量子比特的发展趋势。

图4所示的出版趋势是利用CAS SciFinder进行分析的，该数据库汇集了全球范围内的化学及相关科学数据。探索类似趋势的研究人员可以利用人工智能驱动的搜索功能，识别其特定研究领域中的模式。

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量子比特由哪些材料制成？

我们分析了量子比特的材料构成，并将最主要的物质归纳为若干类别（见图5A）。元素硅（Si）和硅合金（Ge,Si）因其作为衬底、异质结构层、半导体互连和硅基量子点的用途，在各自类别中按文献数量位居前列。
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铝也因超导量子比特研究的增长而变得普遍；例如，它被用作谷歌之前的Sycamore量子芯片和微软Majorana 1芯片中的超导体。

许多其他无机材料也广泛存在，特别是III-V族半导体，这涉及元素周期表的第13族和第15族，包括砷化镓、砷化铝镓、砷化铟和砷化铟镓。这些砷化物材料在产生特定能量的单光子（即单光子发射器）方面表现优异。这使得它们在光子量子比特，尤其是基于量子点的光子量子比特中非常有用。在近期的进展中，它们也已应用于自旋量子点量子比特。

金刚石是碳的一种同素异形体，因其独特的结构而在文献中十分常见。从核物理角度来看，碳原子位于坚固且不易变形的晶格中，通过用特定金属和同位素取代碳原子，金刚石成为了量子比特研究的理想模型衬底。

文献中聚合物的出现可能令人惊讶，但它们并非用于量子比特组件，而是用于封装。聚合物含有过多的杂质和固态缺陷，无法用作商用量子处理器（QPU）中的量子比特。然而，聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）常用于制造透明防碎塑料，而聚四氟乙烯（PTFE）则因其化学和机械抗性而被广泛使用。

我们的分析还发现存在稀土金属（REM），这些金属价格昂贵且储量稀少。它们对于许多微电子技术至关重要，包括传统计算机芯片中的存储组件，以及从麦克风到先进成像仪器等各种应用中的磁体。

稀土金属及其相对含量如图5B所示，计算依据是专利和期刊文献的总数。排名前五的稀土金属依次为：镱同位素Yb-171（35.9%）、元素镱Yb（12.5%）、铒Er（12.2%）、铕Eu（7.1%）和钕Nd（6.8%）。占比低于5.4%的稀土金属包括镨、钆、镱-174和镝。其他（5%）则涵盖了各种低计数的同位素和离子。

Yb-171因其长相干时间、窄光学跃迁和稳定的核自旋特性，被广泛用作量子比特物种。例如，eleQtron和IonQ将其用于离子阱量子计算机中。元素镱（Yb）也因其深层屏蔽的4f壳层电子能减少环境噪声，从而提供高相干性的量子比特。Atom Computing已申请了在冷原子量子计算机中使用Yb的专利。华为技术有限公司设计了一种带有纳米纤维以实现光学可读性的量子计算系统，马克斯·普朗克研究所也已申请了在先进光阱态中使用Yb的专利。

铒（Er）已被多家机构使用，包括芝加哥大学，用于开发可在电信波长（1.5 μm）下直接运行的分子量子比特，从而架起了自旋与光子接口之间的桥梁。这使得其能够与现有的光纤基础设施直接集成，以构建未来的量子互联网。河南大学已申请了将其用作量子光源的专利。Quantum Source Labs公司也已将其作为光子量子比特的一部分申请了专利。

铕（Eu）和钕（Nd）均表现出卓越的磁性能，是量子存储组件的理想选择。伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校近期在存储时长方面取得了进展，目前已达到800纳秒；华威大学则将铕嵌入金刚石衬底中，作为稀土掺杂激光晶体组件。美国海军已申请了在量子纠缠光子量子比特中使用钕的专利。

量子计算机的现状与未来

量子计算目前正处于学术研究向实际商业产品转化的阶段。表1详细列出了主要公司的量子比特类型、数量，以及其计算机和量子云服务的公开可用性。

微软（Majorana 1）、谷歌（Sycamore, Willow）和亚马逊（Ocelot）都开发了各自独特的QPU类型，但除合作关系外，均未向公众开放使用。相比之下，IBM、D-Wave、Rigetti、Quantinuum和IonQ均提供对其量子计算机的云访问权限。本源量子拥有自己的云端QPU，并提供人工智能集成选项。Xanadu开发了纯云端QPU，而英特尔和PsiQuantum目前提供独立的QPU。

在量子比特方面，PsiQuantum正在澳大利亚、美国和英国建设设施，旨在实现约100万个量子比特的在线运行；D-Wave目前声称每台机器可提供4400多个量子比特的系统。亚马逊的Ocelot（具体为亚马逊云科技，AWS）芯片目前每个仅有5个量子比特，但由于专注于量子比特相位和振荡器强度，其设计具有可扩展性。

这些现实中的量子比特系统表明，相关科学不仅处于研究阶段，而且已经超越了测试和私人合作的范畴。一些公司甚至提供订阅和定价方案，使公众能够实时使用部分量子计算机。

近年来，随着公开量子计算机数量的增加，我们见证了该技术的飞速发展。尽管专利申请量相对较少，但全球量子计算市场仍预计到2030年将增长至40亿美元。这充分体现了该领域的巨大价值，无论其采用何种量子比特类型或技术路径。

无论是昂贵的稀土材料还是储量丰富的铝，所使用的各种材料都将影响特定量子比特的成本效益与发展前景。然而，量子计算的整体前景依然广阔，随之而来的是在药物研发和材料科学领域实现突破的机遇。这种增长已体现在近期的基础设施变革中：后量子密码方案正被评估并部署于TLS等网络安全协议中，集成至操作系统内核，并被纳入安全硬件和密码模块，以应对未来量子计算对网络安全构成的威胁。