【編者按】量子計(jì)算機(jī)將是計(jì)算能力組合的重要補(bǔ)充，但量子計(jì)算領(lǐng)域仍處于起步階段，因此沒必要早早叫囂量子技術(shù)的“霸權(quán)”。傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)沒有被這么宣傳過，可它對人類日常生活習(xí)慣的改變也起到了舉足輕重的作用。

Quantum supremacy成功了……嗎?

所謂的Quantum supremacy，可以理解為量子優(yōu)勢，也有人翻譯為量子霸權(quán)，一般指的是量子計(jì)算在某一個(gè)問題上，可以解決經(jīng)典計(jì)算機(jī)不能解決的問題或者是比經(jīng)典計(jì)算機(jī)有顯著的加速(一般是指數(shù)加速)。

說得再直白點(diǎn)就是它擁有秒殺所有傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力。

最近有消息稱，通過谷歌研究人員的努力，量子霸權(quán)已經(jīng)成為現(xiàn)實(shí)。然而，并不是所有人都認(rèn)為谷歌的成果意味著可以開始揮舞量子至高無上的旗幟。

這并不是說其54量子位的Sycamore處理器不厲害，只是，許多人會覺得為時(shí)過早，且極具爭議。這可能只是為實(shí)現(xiàn)可行的量子計(jì)算提供的另一個(gè)途徑。

我們先來看看關(guān)于量子計(jì)算機(jī)的爭論有哪些，然后再來看看霸權(quán)的主張如何成立。此外，量子計(jì)算機(jī)將如何影響真正的自動駕駛汽車的出現(xiàn)，這也是值得思考的重點(diǎn)。

量子計(jì)算

直到現(xiàn)在，我們的傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)基本上仍采用與該領(lǐng)域出現(xiàn)之初相同的硬件架構(gòu)。

當(dāng)然，硬件已經(jīng)變得更快、更小、成本更低，但是，底層的設(shè)計(jì)原則和操作方法仍然沒變。我們通常稱其為經(jīng)典計(jì)算，你也可以把硬件稱為圖靈機(jī)或馮·諾依曼結(jié)構(gòu)。

復(fù)習(xí)了最基本的計(jì)算機(jī)知識，現(xiàn)在就該讓愛因斯坦登場了。

在宇宙和物質(zhì)的原子和亞原子層面上，有些方面對人類來說似乎有些神秘，普通物理學(xué)很難解釋。因此，我們有了一個(gè)新研究領(lǐng)域——量子力學(xué)。

而量子力學(xué)提供的一些理論確實(shí)解釋了在粒子和亞粒子水平上發(fā)生的不尋常行為。

例如，當(dāng)粒子之間相距較遠(yuǎn)時(shí)，它們似乎可以以某種方式相互連接，但卻沒有明顯的理由說明為什么不同的粒子之間能夠相互連接。一般來說，這被稱為量子糾纏。

愛因斯坦曾說過這種令人驚訝的糾纏是“鬼魅般的超距作用”，并為如何完美地破解這種奇怪的現(xiàn)象而苦惱。

不論你對上述這種相互矛盾的理論是否感興趣，現(xiàn)象本身就在那里，因此我們也可以利用它。

對于計(jì)算機(jī)，人們認(rèn)為可以利用量子方法來構(gòu)造比特和字節(jié)，即內(nèi)存組件，并有可能極大地提高計(jì)算機(jī)的內(nèi)存能力。又由于這會是一種與傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)不同的構(gòu)造，因此被稱為量子計(jì)算，單位是“qubit”(量子位，除了處于“ 0” 態(tài)或“ 1” 態(tài)外，還可處于疊加態(tài))。

量子位有點(diǎn)類似于二進(jìn)位制信息單位比特，只不過被加速了。因此它們本質(zhì)上要更快，比傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)快得多。

另一個(gè)與傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)出現(xiàn)早期的相似之處是，現(xiàn)階段建造一臺量子計(jì)算機(jī)非常昂貴、體積也比較大，還需要大量的冷卻，而且它只有少量的量子位。

Homeland Security Research預(yù)測：到2024年，北美將成為全球量子計(jì)算的最大市場，市場份額占比39%;其次是亞太地區(qū)，占比30%。

當(dāng)然，電腦太大、笨重不是問題，曾經(jīng)占用整個(gè)房間的傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)如今也變成了可隨身攜帶的移動設(shè)備，性能也提高了不知多少倍。因此，量子計(jì)算機(jī)的全部潛力顯然還沒開發(fā)出來。

我們有理由假設(shè)量子計(jì)算機(jī)最終會變得更小、更強(qiáng)大、成本更低等等。盡管要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)還需要很多年，甚至幾十年的時(shí)間(如果它能夠?qū)崿F(xiàn)的話)。

看到這里也許有人會問，量子計(jì)算機(jī)能做什么經(jīng)典計(jì)算機(jī)做不到的事情?

大多數(shù)人認(rèn)為沒有密鑰加密是不可破解的，只不過當(dāng)今的大多數(shù)加密算法都依賴于這樣一種優(yōu)勢，即破解加密需要大量的計(jì)算能力，因此用于破解計(jì)算的成本太大或幾乎難以處理。

如果最快的傳統(tǒng)電腦需要1萬年才能破解你的加密文件，你當(dāng)然可以認(rèn)為所有的加密技術(shù)都是不可破解的。

但1萬年只是個(gè)數(shù)字，它并非是無限的。從理論上講，因?yàn)榱孔佑?jì)算機(jī)在計(jì)算方面會比傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)快得多，因此，根據(jù)使用的加密類型和量子計(jì)算機(jī)的大小或能力，破解一個(gè)加密文件所需要的時(shí)間會縮短到幾個(gè)月、幾天，甚至是幾分鐘。

這在現(xiàn)在就有其危險(xiǎn)性。這就意味著有人可以把加密文件一直私自留存著，然后等到量子計(jì)算成熟后將其破解，以此來獲取早年不為人知的秘密。

另一方面，我們可以利用傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)來實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)的加密，并利用量子計(jì)算機(jī)來制定更嚴(yán)格的加密方案。

但不可否認(rèn)，不論最后看到的是硬幣的哪一面，量子計(jì)算作為最熱門的趨勢領(lǐng)域之一，必將繼續(xù)大張旗鼓地發(fā)展下去。

速度極快是我們能確定量子計(jì)算機(jī)能做到的事情，但也許還有很多我們不曾用傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)嘗試解決的、或者想都想不到的情況是它能辦到的。

能幫助人類解決問題這點(diǎn)很好，可同時(shí)量子計(jì)算也有可能把事情搞砸，讓后果更嚴(yán)重，這就引出了量子霸權(quán)的話題。

相信量子計(jì)算機(jī)的人會說，總有一天，這種機(jī)器將取代經(jīng)典計(jì)算機(jī)，而當(dāng)那一天來臨時(shí)，量子計(jì)算機(jī)將成為至高無上的存在，這就是“量子優(yōu)勢/霸權(quán)”口號的由來。

谷歌聲稱，他們最近的努力達(dá)到了量子至上的目標(biāo)。他們用實(shí)驗(yàn)量子計(jì)算機(jī)完成指定任務(wù)只用了3分20秒，而對于一臺傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)來說，這需要1萬年的時(shí)間。

其他人不信，他們斷言一臺傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)可以在2~3天內(nèi)完成同樣的任務(wù)。

可以想象，站在量子陣營的人有著舉起量子霸權(quán)旗幟的強(qiáng)烈愿望;站在對面的人則認(rèn)為，做出這樣一個(gè)大膽的宣言操之過急。

至少在現(xiàn)在，傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)能解決無數(shù)問題，而這些問題還不能被仍處于研發(fā)模式的量子計(jì)算機(jī)解決。從這個(gè)角度出發(fā)，當(dāng)量子的能力還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如日常使用的電子設(shè)備時(shí)，說它是至高無上的顯然不合適。

說了這么多，讓我們把注意力轉(zhuǎn)向真正的自動駕駛汽車，以及它們將如何受到量子計(jì)算機(jī)的影響。

需要注意的一點(diǎn)是，這里所指的自動駕駛汽車是那種完全由AI操控、不需要人類介入的車輛，也就是要達(dá)到L4或L5的水平。

自動駕駛汽車和量子計(jì)算機(jī)

曾經(jīng)對L5自動駕駛汽車信心滿滿的蘋果公司聯(lián)合創(chuàng)始人史蒂夫·沃茲尼亞克(Steve Wozniak)有些動搖，他在10月的一次活動上更正了自己的想法，說“這太難實(shí)現(xiàn)了，在我有生之年估計(jì)是懸了”。

而想要實(shí)現(xiàn)完全自動駕駛，量子計(jì)算機(jī)能起到極大幫助。

不過，我們先不考慮量子計(jì)算機(jī)變得足夠小、足夠便宜，然后把它作為車載計(jì)算機(jī)處理方式應(yīng)用到汽車上的情況。畢竟，這里我們太遙遠(yuǎn)。

這并不意味著量子計(jì)算機(jī)就與自動駕駛汽車扯不上關(guān)系。

自動駕駛汽車將擁有OTA(空中下載)技術(shù)，從云端獲取機(jī)載AI系統(tǒng)更新，并將自動駕駛汽車收集的數(shù)據(jù)傳送回去。

正是在云計(jì)算中，量子計(jì)算機(jī)的超高速運(yùn)轉(zhuǎn)能力就凸顯出來，成為協(xié)助自動駕駛汽車的有力幫手。更重要的是，這可不是什么遙遠(yuǎn)的暢想，當(dāng)下已經(jīng)有基于云計(jì)算的量子計(jì)算機(jī)資源可用，相關(guān)研究人員正在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下進(jìn)行測試。

只不過，現(xiàn)在的量子計(jì)算還處于早期版本，錯(cuò)誤率很高。如何處理和減少量子位的系統(tǒng)錯(cuò)誤率(通常被稱為量子噪聲問題)一直是研究的焦點(diǎn)。

總的來說，云量子計(jì)算機(jī)可以用無數(shù)種方式協(xié)助自動駕駛汽車。

例如，我們知道自動駕駛汽車上的AI系統(tǒng)可以根據(jù)收集的道路數(shù)據(jù)分析，不時(shí)進(jìn)行更新;接下來，通過機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和深度學(xué)習(xí)(DL)的形式，AI系統(tǒng)在云計(jì)算中得到增強(qiáng)、在模擬道路數(shù)據(jù)上進(jìn)行測試;然后當(dāng)一切準(zhǔn)備就緒時(shí)，就會將其推送給自動駕駛汽車。

ML/DL在云端的計(jì)算工作量可能非常大，對于經(jīng)典計(jì)算機(jī)來說，會耗費(fèi)大量的計(jì)算周期，運(yùn)營成本會很高。從車輛的角度來說，這意味著機(jī)載AI系統(tǒng)獲得更新需要時(shí)間。

換成量子計(jì)算機(jī)會怎么樣?

天下武功，無堅(jiān)不破，唯快不破。在云端用量子計(jì)算機(jī)參與AI增強(qiáng)任務(wù)的話，其巨大的速度優(yōu)勢或許能夠生成一種經(jīng)過修正的AI，進(jìn)而更快地推送給整個(gè)自動駕駛車隊(duì)。

話又說回來，好像量子計(jì)算機(jī)沒有做出什么新事情，但不可否認(rèn)，我們可以利用它的速度作為自動駕駛領(lǐng)域進(jìn)一步發(fā)展的一部分。

在云中使用量子計(jì)算機(jī)的另一個(gè)潛力是讓它進(jìn)行汽車交通調(diào)度和交通管理。

一些人認(rèn)為，一旦自動駕駛汽車流行起來，它們就可以相互配合，以減少交通擁堵。而除了通過V2V(車對車)和V2I(車對基礎(chǔ)設(shè)施)進(jìn)行電子通信外，它們還可能與一個(gè)“主”交通管理系統(tǒng)進(jìn)行交互，該系統(tǒng)將試圖使成千上萬輛汽車的流量保持平衡。

進(jìn)行流量管理的計(jì)算工作量可能相當(dāng)大，因此云量子計(jì)算機(jī)就能發(fā)揮其作用。量子計(jì)算機(jī)的車載AI可以在云中咨詢，得到一個(gè)額外的“意見”。

至于想要單獨(dú)依靠量子計(jì)算機(jī)對車輛進(jìn)行遠(yuǎn)程操控，這個(gè)想法可能不太行。無論是讓人類遠(yuǎn)程駕駛還是量子計(jì)算機(jī)進(jìn)行同樣的操作，涉及乘客的遠(yuǎn)程相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)對自動駕駛汽車的安全來說都不是好兆頭。

同時(shí)，不要誤以為量子計(jì)算就是萬靈藥。專注自動駕駛技術(shù)的企業(yè)和那些利用量子云能力的公司在使用量子計(jì)算機(jī)時(shí)應(yīng)該像使用常規(guī)計(jì)算機(jī)一樣嚴(yán)謹(jǐn)，有了速度優(yōu)勢就偷工減料，推送大量沒必要的信息不可取。

結(jié)論

量子計(jì)算機(jī)將是計(jì)算能力組合的重要補(bǔ)充，但量子計(jì)算領(lǐng)域仍處于起步階段，因此沒必要早早叫囂量子技術(shù)的“霸權(quán)”。

傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)沒有被這么宣傳過，可它對人類日常生活習(xí)慣的改變也起到了舉足輕重的作用。