量子算法研究：噱头背后，不为人知的真实进展
你刷到过“量子计算几秒搞定超算百年计算量”的爆文吗？是不是觉得明天出门就能用上量子算法驱动的手机了？上半年我去上海参加一个业内闭门会，一半人在台上画饼讲未来生态，一半人在台下偷偷吐槽科研经费不够用，太有意思了。
NISQ量子芯片噪声干扰测试图
现在圈内最主流的变分量子算法，走的是量子-经典混合路线，用量子器件算近似解，再用经典计算机做优化。说实话，现在很多论文吹的量子优势，水分大到能养鱼。不少课题组故意选经典算法的老旧版本做对比，故意凑出速度差，实际上你拿当前最优的经典算法跑，结果比量子算法还好。这种操作，圈内人看破不说破罢了。对吧？
当然，也不是说全是假的，方向是对的，就是还没长大，就像你不能要求三岁小孩去搬大米，急不来。
量子算法药物分子模拟结果对比图
第二个方向是中小规模的组合优化问题，比如物流网点的路径规划、半导体芯片的布线优化、中小航空公司的航班调度。这些问题大多是NP难问题，经典启发式算法经常陷入局部最优，现在的量子近似优化算法，已经能在几十比特的量子芯片上跑出比经典算法更优的结果了，虽然问题规模还小，但已经能给实际业务提供参考了。
不过话说回来，别想着现在就能用它破解主流公钥密码，那还得等容错量子计算机做出来，至少还要十年以上，别被营销号带节奏。
国内量子算法研究的真实现状
很多人一提量子计算就觉得是国外领先，其实国内的量子算法研究这十年进步真的很快。中科大、清华、南大这些top校的团队，在变分量子算法、量子机器学习这些方向上，发的顶会论文数量和质量都不输国外顶尖团队。
去年中科大团队做的低深度量子神经网络，在图像分类任务上，准确率比同规模的经典神经网络高了五个百分点，训练参数量还少了三分之一，当时在圈内刷屏了。而且现在国内创业公司做的量子云平台，已经对外开放了，本源量子、国盾量子还有阿里云的量子平台，普通人注册了就能跑自己的小算法，最便宜的测试调用几分钱一次，门槛真的很低。
现在最大的缺口其实是人才。量子算法是交叉学科，你得懂量子力学，得懂计算机算法，最好还懂点你要解决的领域的知识，比如做药物模拟就得懂点分子生物，符合要求的人才太少了。好多高校这两年才刚开量子计算的本科专业，毕业生还没培养出来，缺口真的大。
我见过太多年轻人冲着热点进来，学了半个月量子力学就劝退了，能坚持下来的真的都是真爱。对了，还有句话必须说，现在外面太多割韭菜的，什么量子算命量子养生，全是扯淡，真正做量子算法研究的，都在实验室调参数改模型，哪有空出来搞这些传销把戏？
我自己接触这个领域快五年了，最大的感受就是，量子算法不是包治百病的神药，也不是遥不可及的骗局，就是一个正在慢慢成长的新技术。现在有泡沫，有炒作，也真的有人在啃硬骨头，做实实在在的进展。你要是感兴趣，别只看营销号的吹牛逼，找个开放的量子云平台，跑个最简单的Grover搜索算法玩玩，花不了几块钱，就能摸摸这个新领域的门，比啥都强。
噱头满天飞，当前量子算法研究仍在启蒙期
现在所有能投入测试的量子计算机，都属于NISQ（含噪声中尺度量子）器件，什么意思？就是量子比特数量够几百上千了，但是每个比特都有噪声，跑几步误差就大到不能看。NISQ量子芯片噪声干扰测试图
现在圈内最主流的变分量子算法，走的是量子-经典混合路线，用量子器件算近似解，再用经典计算机做优化。说实话，现在很多论文吹的量子优势，水分大到能养鱼。不少课题组故意选经典算法的老旧版本做对比，故意凑出速度差，实际上你拿当前最优的经典算法跑，结果比量子算法还好。这种操作，圈内人看破不说破罢了。对吧？
当然，也不是说全是假的，方向是对的，就是还没长大，就像你不能要求三岁小孩去搬大米，急不来。
已经摸到落地门槛的两个真实方向
虽然还在启蒙期，但最近两年真的做出了能用上的成果，不是全靠吹。第一个就是分子模拟，用来做创新药研发。 你想啊，分子里的电子相互作用本身就是量子层面的，经典计算机算这个本质就是做近似，越复杂的分子误差越大。量子算法从根上就适配这个问题。去年我帮做创新药创业的朋友整理资料，发现他们已经在用国内厂商的量子云服务算小分子构象了，虽然一次只能算几十个原子，但速度比经典模拟快三倍，误差还小了近两成。量子算法药物分子模拟结果对比图
第二个方向是中小规模的组合优化问题，比如物流网点的路径规划、半导体芯片的布线优化、中小航空公司的航班调度。这些问题大多是NP难问题，经典启发式算法经常陷入局部最优，现在的量子近似优化算法，已经能在几十比特的量子芯片上跑出比经典算法更优的结果了，虽然问题规模还小，但已经能给实际业务提供参考了。
不过话说回来，别想着现在就能用它破解主流公钥密码，那还得等容错量子计算机做出来，至少还要十年以上，别被营销号带节奏。
国内量子算法研究的真实现状
国内量子算法研究的真实现状
很多人一提量子计算就觉得是国外领先，其实国内的量子算法研究这十年进步真的很快。中科大、清华、南大这些top校的团队，在变分量子算法、量子机器学习这些方向上，发的顶会论文数量和质量都不输国外顶尖团队。
去年中科大团队做的低深度量子神经网络，在图像分类任务上，准确率比同规模的经典神经网络高了五个百分点，训练参数量还少了三分之一，当时在圈内刷屏了。而且现在国内创业公司做的量子云平台，已经对外开放了，本源量子、国盾量子还有阿里云的量子平台，普通人注册了就能跑自己的小算法，最便宜的测试调用几分钱一次，门槛真的很低。
现在最大的缺口其实是人才。量子算法是交叉学科，你得懂量子力学，得懂计算机算法，最好还懂点你要解决的领域的知识，比如做药物模拟就得懂点分子生物，符合要求的人才太少了。好多高校这两年才刚开量子计算的本科专业，毕业生还没培养出来，缺口真的大。
我见过太多年轻人冲着热点进来，学了半个月量子力学就劝退了，能坚持下来的真的都是真爱。对了，还有句话必须说，现在外面太多割韭菜的，什么量子算命量子养生，全是扯淡，真正做量子算法研究的，都在实验室调参数改模型，哪有空出来搞这些传销把戏？
我自己接触这个领域快五年了，最大的感受就是，量子算法不是包治百病的神药，也不是遥不可及的骗局，就是一个正在慢慢成长的新技术。现在有泡沫，有炒作，也真的有人在啃硬骨头，做实实在在的进展。你要是感兴趣，别只看营销号的吹牛逼，找个开放的量子云平台，跑个最简单的Grover搜索算法玩玩，花不了几块钱，就能摸摸这个新领域的门，比啥都强。