量子算法研究：别被自媒体忽悠，现在到底走到哪一步了

很多人刷到量子相关的新闻，第一反应就是"量子算法要颠覆世界了""银行密码马上就破了"。 真的吗？ 我前阵子刚去听了一个国内量子实验室的闭门分享，听完最大的感受就是——吹的太离谱，落地还得等，但是真进展也不少。

现在真的能靠量子算法破解主流密码了吗？

大家最熟悉的量子算法，应该就是Shor算法。理论上，只要有足够多的稳定量子比特，Shor算法就能快速分解大整数，直接打穿基于RSA加密的整个互联网密码体系。 多少人靠这个概念拉投资、写软文，说什么"量子时代来临，密码已死"。 骗鬼呢。 Shor算法想要实际用起来，需要上百万个纠错后的逻辑量子比特。现在全球最领先的量子硬件，能拿出多少可用的纠错比特？撑死也就几百个。差了整整三个数量级还多。十年内看不到摸到门槛的希望。 前几年谷歌拿悬铃木量子处理器分解出15=3×5，都能发顶刊吹一波，换到现在，最好的实验结果也不过是分解了两百多位的大整数，还是靠一大堆经典算法辅助，根本没有实用性。 量子Shor算法分解大整数实验装置图 说白了，现在市面上所有说"用量子算法破解了RSA"的项目，不是骗子就是割韭菜。真要等密码破解，你我现在存银行的钱，安全得很，不用瞎操心。

NISQ时代，量子算法研究的真方向在哪？

现在整个量子计算领域，都还处在NISQ（有噪声的中尺度量子）时代，量子比特少，噪声大，没法做大规模纠错。那量子算法研究就没用了？当然不是。 现在最火、最有可能率先落地的方向，是量子分子模拟。 传统计算机模拟复杂分子的电子结构，要堆无数算力，精度还上不去。量子算法天生就能模拟量子体系，优势太大了。去年英国有团队，用量子算法模拟了一种新的锂电池正极材料的离子扩散过程，精度比传统分子动力学模拟高了30%还多，计算速度还快了一倍。国内中科大团队也做过抗癌药物靶点分子的模拟，结果已经能辅助实验团队修正分子结构了。 现在做分子模拟用的最多的框架是变分量子算法（VQA），把计算分成量子端和经典端，量子处理器负责出参数，经典计算机负责优化，刚好适配NISQ设备的能力。现在全球每年几千篇相关论文出来，产业界投的钱也以十亿计。 不过话说回来，这条路也不好走。最大的坑就是贫瘠高原问题——参数多了之后，梯度直接没了，算法根本训练不下去。很多团队天天在那啃这个问题，现在也出了不少新思路，比如重新设计损失函数，改变量子线路的初始化方式，虽然没完全解决，但是已经能处理不少中小规模的实际问题了。 变分量子算法分子模拟能级对比图 还有一个方向是量子机器学习，现在也有不少研究，说用量子算法能提升大模型的训练速度，或者提升小样本学习的效果。说实话，这个方向还在早期，大部分成果都是实验室里的玩具，离落地远着呢，但是不妨碍大家押注，万一成了就是颠覆性的改变。

国内量子算法研究，现在是什么水平？

国内量子算法研究，现在是什么水平？ 很多人一提到国内量子研究，第一反应就是骗经费、炒概念。我之前也这么想，听完那个分享之后，改观了不少。 现在中科大、清华、南大这些老牌强校的量子团队，每年都在Nature、PR这些顶刊发不少原创成果，去年中科大在光量子平台上实现了100多个节点的量子近似优化算法，求解组合优化问题的精度，比之前国际最好结果提升了快一个数量级。本源量子、国盾这些国内量子创业公司，也已经推出了可用的量子算法云服务，给材料、医药领域的研究团队做测试，不是空架子。 但是话说回来，差距也确实存在。现在全世界最原创的那几个量子算法框架，大部分还是欧美团队提出来的，国内大部分工作还是基于原有框架的改进，原创性突破太少。 这也急不来。量子算法研究本身就是交叉领域，需要懂量子物理又懂计算机还懂对应的应用领域的复合型人才，国内也就最近十年才开始系统培养，哪能一下子就追上人家几十年的积累？ 别天天喊弯道超车，扎扎实实堆经费、养人才，比什么都强。 你问我量子算法什么时候能真的改变普通人的生活？我赌十年。第一个落地的应用大概率是新材料研发，说不定十年后我们用的高能量密度锂电池，就是量子算法帮着设计出来的。至于破解密码？那还早着呢，该存钱存钱，该上网上网，别被自媒体带节奏交智商税就行。