IT桔子 10-18
玻色量子获数亿元A轮融资,量子计算离我们还有多远?
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编者荐语:

国内量子计算也保持着较高的融资势头。据 IT 桔子数据统计显示,截至目前,今年国内已经有 11 家量子计算企业完成了融资,包括量旋科技、华翊量子、微观纪元等。而国内量子计算领域的初创企业也不过十几家。

以下文章来源于甲子光年 ,作者栗子

量子计算产业发展按下了快进键。

作者|栗子‍‍‍

来源|甲子光年

前沿科技代表之一的量子计算,在资本层面又有了新的动态。

「甲子光年」独家获悉,北京玻色量子科技有限公司已于今年 9 月完成数亿元 A 轮融资。这是玻色量子成立 3 年多以来累计完成的第 5 轮融资。本轮融资由知名 VC 启赋资本领投,阿米巴资本、元和资本及盈富泰克等跟投。

据悉,本轮融资将主要用于以下三个方面:一是相干光量子计算机的持续研发,并形成小批量生产产能;二是 " 量子计算 +" 生态建设与各行业的实用化应用;三是用于持续投入通用光量子计算机技术的研发与布局。

「甲子光年」了解到,玻色量子成立于 2020 年底,是北京市唯一一家专注于研发光量子计算设备的硬科技公司。公司与多个知名高校联合共建光量子实验室,并在人工智能、通信、能源、金融、交通、医药等多个领域开展了量子计算机真机场景验证,推广实用化量子计算。今年 4 月,玻色量子正式对外发布了 550 计算量子比特相干光量子计算机。

光量子信息技术实验室,来源:玻色量子

作为下一代计算技术的代表,量子计算一直是各国前沿科技的必争之地。从 2017 年开始,资本市场逐渐加大对量子计算的关注与投入。

根据中国信通院发布的《量子计算发展态势研究报告》数据显示,2022 和 2023 年全球量子计算投融资笔数均超过 100 笔,并且融资金额在 2022 年时接近 20 亿美元。尽管今年的投融资刚刚超过 60 笔,但仅今年上半年的融资金额就已接近 12 亿美元。

国内量子计算也保持着较高的融资势头。据 IT 桔子数据统计显示,截至目前,今年国内已经有 11 家量子计算企业完成了融资,包括量旋科技、华翊量子、微观纪元等。而国内量子计算领域的初创企业也不过十几家。

玻色量子创始人 &COO 马寅认为,量子计算目前已经开始从最早的初创阶段逐步进入快速发展期,并且在专用量子计算领域获得了实用性验证,未来将逐步进入商业化阶段。这些都加速了资本市场对量子计算的布局。

量子计算产业发展按下了快进键。

" 遇事不决,量子力学 " 可能是大众最常听到的一句关于量子计算的梗。而更了解量子计算的朋友,则一定听过这一学科里最经典的思想实验—— " 薛定谔的猫 "。

无论是 " 遇事不决,量子力学 " 还是 " 薛定谔的猫 ",其实描述的都是量子计算的基础特征——量子叠加态。

众所周知,经典计算机是基于二进制系统研发,它的最小存储单位是比特。在二进制中,0 和 1 的数字是确定的,也就是一个比特里存储的信息必须是 0 或 1。

而量子计算则完全不同。

由于量子的叠加态,量子比特中存储的信息可以 " 既是 0 又是 1"。因此,一个量子比特可以同时表示 0 和 1 两个数,n 个量子比特则可以同时表示 2^n 个数。而且随着 n 的增加,其表示信息的存储和处理能力将指数上升。

这就是量子计算大幅优于经典计算的核心基础。

经典计算机算力与单位面积半导体芯片可容纳的晶体管数或比特数成正比。增长一倍的算力,就必须增加一倍的集成度。在过去几十年,经典计算机的集成度和计算能力大约每 18 个月增加一倍,这就是著名的 " 摩尔定律 ";

而量子计算机的算力随比特数目呈指数级增加。每增加一个量子比特,量子计算机的算力就会增加一倍。这就是量子计算对信息处理的指数加速作用,经典计算机可望而不可及。

这种算力上的巨大差距,反映在实际的计算问题上时,体现的就是 " 自行车与火箭 " 一般的强烈对比。以信息安全为例:经典计算机破译 RSA 公钥密码系统需要 10 万年以上,而量子计算机仅需 1 秒就能破译。

了解了量子计算机的理论基础后,再来看量子计算实现的技术路线。

目前,量子计算包括 5 种不同的技术路线:光量子计算、超导量子计算、离子阱量子计算、中性原子量子计算、硅半导体量子计算。

但结合各自技术路线所发布的专利情况看,目前全球主流的技术路线基本有 3 种:光量子计算、超导量子计算、离子阱量子计算。不同的技术路线分别有着不同的优劣。

光量子计算的优势在于不需要超低温,且具有量子比特数规模大、室温稳定运行、相干时间长等多方面的优势,如果用其实现专用型量子计算机可短期工程化,是商用量子计算机的新兴形态。

玻色量子选择的技术路线就是 " 专用型相干光量子计算及通用型光量子计算 "。

自成立以来,玻色量子一直以 " 实用化量子计算 " 为宗旨,已率先从 " 量子计算 +" 的场景探索阶段跨越到实用化真机验证与应用阶段,并不断完善量子计算对 AI、大数据、企服等各类问题的计算加速应用。

目前,玻色量子自研的光量子计算产品远销海内外,在国内外具有广泛深远的市场影响力。预计 2025 年,玻色量子还将公开发布新一代相干光量子计算机真机。

超导量子计算路线的优势是技术相对更成熟、芯片制备工艺的可扩展性更高。但劣势是超导量子比特对环境的温度和电磁干扰非常敏感,需要在极低温和屏蔽良好的环境中运行。

在国内今年已经完成新一轮融资的 11 家企业中,量旋科技走的是超导芯片量子计算机的路线。目前,量旋科技已经完成了实用型超导芯片量子计算机的原型机、超导量子芯片和射频测控系统的研发。

离子阱也是备受关注的量子计算技术方向之一。它的优势是量子比特相干时间长,有利于执行复杂的量子算法,并且量子门操作具有极高的保真度。但它在量子比特规模化和稳定性上具有不小的挑战。

同样在今年上半年获得投资的华翊量子,就是该路线的创业公司,业务主要聚焦制造 100~200 量子比特规模的离子阱量子计算机及开发相应的量子计算云平台。

需要指出的是,目前量子计算业内有一个普遍的误区,认为超导量子计算和离子阱量子计算更适合用于通用量子计算机,而光量子更适合进行专用量子计算。但事实并非如此。

" 实际上这三种技术路线都可以用于通用量子计算和专用量子计算。" 玻色量子创始人 &COO 马寅强调。

2023 年度国家最高科学技术奖获得者、清华大学教授、中国科学院院士、南方科技大学校长、北京量子信息科学院院长、粤港澳大湾区量子科学中心主任薛其坤院士,在 2024 年浦江创新论坛主论坛上介绍了量子计算机的发展历程。

据薛其坤院士估计,至少还需要 10 到 20 年时间,才能研制出可通用执行任何量子算法的量子计算机。物理学上至少还有五道难关,即错误率、相干时间、制冷机、硬件方案、不确定性。

他表示,通用量子计算机挑战的是人类最高智慧,其研发难度高于人类首次登月,是一个国家最强科技实力的象征之一。

近期,也有分析机构对量子计算发展的时间节点给出了更加明确的判断。

2024 年 7 月,国投证券发布的《量子科技:见微知著、革故鼎新》研报中提到,量子计算机的演进主要分为五个阶段:

-2019 年,量子优越性展示阶段;

2020-2027 年,进入中等规模含噪声(NISQ)时代阶段;

2028-2033 年,专用量子计算机实现多种核心应用示范阶段;

2034-2040 年,研制出可纠错的通用量子计算机阶段;

2040-,进入全面容错量子计算(FTQC)时代阶段。

不难看出,通用量子计算机离我们还有一定的距离。

马寅在与「甲子光年」访谈时也直言,受限于技术水平发展,全球无论是哪种技术路线,现阶段都只能实现百级别(>100)量子比特通用量子计算机,而无法实现千级别(>1000)比特可用的通用量子计算机。

但与通用量子计算机不同,专用量子计算机有望在未来 3~5 年率先迎来商业爆发期。

据全球前沿科技咨询公司 ICV 报告预测,2027 年,专用量子计算机预计将实现性能突破,带动整体市场规模达到 105.4 亿美元;在 2028 年至 2035 年,市场规模将继续迅速扩大,受益于通用量子计算机的技术进步和专用量子计算机在特定领域的广泛应用,到 2035 年总市场规模有望达到 8117 亿美元。

通用量子计算机和专用量子计算机的差异,可以类比成 CPU 与 GPU。CPU 可以执行各类运算,但运算速度慢;而 GPU 的目标则是更高效率完成特定计算。由于二者的目标不同,也就意味着更聚焦的专用量子计算机在实用性上的验证势必要早于通用量子计算机。

事实上,玻色量子目前已经率先实现专用光量子计算机——相干光量子计算机真机的研发与诸多垂直行业的实用化真机验证和场景应用。

在今年 4 月玻色量子发布 550 计算量子比特相干光量子计算机时,玻色量子创始人 &CEO 文凯博士就介绍到,我们已在国内首次实现 550 节点全连接可编程的 Max-Cut 问题相干光量子计算求解,能在数个毫秒级时间内在庞大的解空间中进行并行搜索,求出优化解,实现了比经典计算在实际应用问题上的数万倍加速

换句话说,玻色量子已经率先进入量子计算机的第三阶段——专用量子计算机实现多种核心应用示范阶段。

尽管玻色量子已经让量子计算提前进入了第三阶段,但这并不代表量子计算已完全迈过了实用化门槛,开始进入商业化阶段。事实上,量子计算从实用化到完全商业化还有不短的路要走。

玻色量子 CTO 魏海博士在 2024 年国际信息通信展上指出,实用化量子计算技术有 5 大指标:

一是单量子比特制备,目前各种技术路线量子计算都解决了单个量子比特制备的问题;

二是量子比特规模化制备,即如何规模化(>1000)的制备可用于计算的量子比特;

三是量子比特互联,需要实现量子比特之间的灵活链接,最大化释放量子资源的效能;

四是测量控制,实现规模化的测量并操控大规模的量子比特,有效对抗环境噪音;

五是 SDK 生态,拥有足够广泛的生态资源,发掘充分体现量子优势的计算场景。

不难发现,前 4 个指标与硬件有关,而最后一个指标则与软件应用息息相关。

前文提到,专用量子计算机已经开始在特定领域解决实用性问题。但硬件只是进入这个行业的门槛。要想让量子计算在更大范围实现普及,就需要进一步从软硬件层面解决研发难题。

然而,今天我们普遍使用的经典计算机上的算法,都不能直接向量子计算机上进行迁移。换句话说,我们必须要专门针对量子计算机进行算法与应用的开发。

但问题在于,量子计算对开发者的要求门槛极高,这种既懂传统开发、具有行业认知、又懂量子计算的复合型人才,在世界范围内都是凤毛麟角。

" 目前,美国大约有二三十家量子计算整机建设方案公司。而在中国,类似的第一梯队公司可能不到 10 家,开发者可能不超过 1000 人。" 马寅直言。

据「甲子光年」了解,为了能够尽可能推动量子计算实用化,玻色量子推出了 100 和 550 计算量子比特的相干光量子计算机、五岳光量子计算云平台、量子计算开发套件 " 开物 SDK"、光量子测控一体机量枢、光量子计算专用光纤恒温控制设备量晷等全系列产品与服务,还上线了国内首个实用化量子计算开发者社区,云集上千开发者,助力合作伙伴快速实现量子计算在其商业场景中的探索和应用。

而从实用化进入商业化,则是将完成 POC 测试的项目批量化进入客户实际生产环境的过程。

这一过程不仅需要丰富的软硬件研发生态的配合,还需要解决量子计算机设备的批量稳定的生产制造。而这又牵扯到上游供应链必须能够批量支持,确保稳定的供应,包括从量子计算芯片到组件的生产,都需要达到工业级稳定生产的状态。

"现阶段,整个上游供应链还无法实现稳定的大规模生产。这是量子计算机从实用化进入商业化阶段要解决的问题。" 马寅说。

尽管量子计算离真正的大规模商业化还有一定距离,但我们依旧已经看到了量子计算在诸多方面合作的成果。

例如在金融领域,玻色量子与平安银行在 " 量子计算 + 金融 " 领域达成深入合作,基于实际金融场景及需求,共同打造量子计算的行业级应用解决方案。其中,在玻色量子的相干光量子计算机上实现对德国信用数据集特征筛选计算的加速,在低于 1ms 的时间内就完成了问题求解,并且相对于传统优化算法,可以找到更低能量的可行解。

此外,玻色量子还与光大科技、华夏银行等十余家卓越的金融企业达成合作,重点展开风险信用评估、投资组合优化等场景的应用探索。

据「甲子光年」了解,除玻色量子外,本源量子也已在银行等领域落地。据不完全统计,全球已有超过 25 家银行及金融机构与量子计算企业开展合作。

与此同时,量旋科技也已经在生物医药、金融科技、人工智能等领域与多家大中型企业展开合作,客户包括华大基因、华夏银行、元戎启行等。

" 量子计算作为尖端技术,与国家的未来息息相关。我们今天所构建的软硬件生态,都是为了能让更多人低门槛的进入这个领域。玻色量子的成功固然重要,但更重要的是通过我们的努力,让更多人关注并加入到这个行业中来,整个行业的蛋糕就会越做越大,我们才有机会面对世界级的竞争。" 马寅直言。

(封面图为玻色量子相干光量子计算机,图片来源:玻色量子)

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