英特尔研究院院长：真正的目标不是量子霸权，而是量子实用性

导  读

前段时间，谷歌声称实现 “量子霸权” 的新闻沸沸扬扬，Nature 发文称这一成就是量子计算的重大里程碑事件，但在英特尔研究院院长Rich Uhlig看来，真正的目标不是量子霸权，而是量子实用性。

前段时间，谷歌声称实现 “量子霸权” 的新闻沸沸扬扬：谷歌打造出第一台能够超越当今最强大的超级计算机能力的量子计算机！

该量子系统只用了 200 秒完成一个计算，而同样的计算用当今最强大的超级计算机 Summit 执行，需要约 10000 年。

Nature 发文称这一成就是量子计算的重大里程碑事件。

然而，针对谷歌“量子霸权”事件的批判和质疑也随之而至。就在Nature论文发表的前一天，IBM 研究人员发文称，谷歌并未充分利用超级计算机的存储潜力，所以上述说法可能站不住脚。

作为量子计算的头部玩家，英特尔对谷歌的“量子霸权”有何看法呢？

近日，英特尔技术与系统架构和客户端事业部高级院士、英特尔研究院院长Rich Uhlig首次接受新智元等中国媒体采访，分享了他对谷歌“量子霸权”的看法，并为我们介绍了英特尔在前沿科技方面的探索。

英特尔技术与系统架构和客户端事业部高级院士、英特尔研究院院长Rich Uhlig

真正的目标不是量子霸权，而是量子实用性

对于谷歌声称实现 “量子霸权”，Uhlig首先对谷歌在这方面所取得的成就给予认可：我们首先必须要认可这是在量子计算领域的一个进步。

但我们还应该思考这个问题：什么样的条件能够使它声称达到量子霸权呢？Uhlig给出的两个标准是：第一，要找到一个非常复杂的问题；第二，要去证明在解决这个复杂问题的过程中，量子计算的效率远远超过于传统的计算方式，这就使得量子霸权得以成立了。

但复杂的问题未必是有用的。

在Uhlig看来，未来量子计算的发展还需要更进一步，不能满足于解决一个没有意义的题，而是要解决对我们人类实际生活有意义的题目，从而推动量子计算的发展。真正的目标不是量子霸权，而是量子实用性。

量子计算的商业化至少还需要10年

“量子计算是一个马拉松，现在才跑完了第一英里，很多选手都在跑，英特尔是其中之一，这就是现状。”Uhlig一语道破。

关于量子计算的商业化，Uhlig认为至少还需要10年的时间。量子计算能解决多少问题和量子位的数量、规模是有成比例的关系的，但是，量子位是非常脆弱的，它可能在毫秒之间就会发生分解，所以我们需要开发一些使得周围的环境对量子位来讲有更大的宽容度、让它们能够持续下去的技术。

我们需要有很多的纠错电路去确保在功能上物理的量子位能达到逻辑量子位的要求，所以它才能够长期的存在，所以这方面技术的进展是有必要的。

英特尔中国研究院院长宋继强

英特尔中国研究院院长宋继强进一步解释了逻辑量子位和物理量子位之间的关系：一个物理的量子位，就是拿一个晶体管做自旋量子位Spin Qubit。但物理量子位非常脆弱，而且它们纠缠的时间非常短，需要检测它的状态是不是稳定，通常来讲多个物理量子位在上面加一层纠错电路，才能形成一个逻辑量子位，这个逻辑量子位才能用来做算法计算，所以用多个物理量子位才能变成在算法层面可用的长效逻辑量子位。

那么当今的量子系统距离解决实际的商业问题还有多远？Uhlig表示：“这取决于量子位的扩大规模，以及在工程学、科学等方面克服那些挑战的速度，而那些挑战是巨大的。包括在控制方面，需要在低温环境下保证大量量子位稳定运行，需要很好的控制技术。现在是几十个信号，未来需要在室温的基础上解决几十万甚至上百万这样的信号，所以很显然这方面是有很多障碍。

另外还存在一些其他的障碍，例如在整个软件堆栈上面应该如何演化，使得我们能够将这个算法映射到这个问题本身，并不仅仅是在理论上面对一些有趣的问题来给出一个算法，而是能够真实的在这种量子系统高可靠性的前提下就真实的问题来进行解决。“

三大最激动人心的突破：神经拟态计算、硅光子、机器自编程

Rich Uhlig分享了2019年英特尔研究院三大最激动人心的突破：

1、神经拟态计算。今年7月，英特尔宣布，代号为“Pohoiki Beach”的800万神经元神经拟态系统已经可以供广大研究人员使用，它包含64块Loihi研究芯片。通过Pohoiki Beach，研究人员可以利用英特尔的Loihi研究芯片开展实验，该芯片受到大脑启发，将生物大脑原理应用于计算机体系结构。在稀疏编码、图搜索和约束满足问题等专业应用领域，Loihi能让用户以千倍于CPU的速度和万倍于CPU的效率处理信息。

英特尔神经拟态研究芯片Loihi

2、硅光子。硅光子是关乎联网连接方式变化的硅光子技术。Uhlig表示英特尔一直重视硅光子技术，支持通过硅光子实现不同计算元素间的相互连接。英特尔认为进行新一轮硅光子创新的时机已经到了，其可以封装在CPU内，可将带宽效率提高一到两个数量级。Uhlig表示，这一领域将会有新消息释放，英特尔对这方面技术上取得突破抱有信心。

3、机器自编程。在Uhlig看来，人工智能最有趣的应用之一就是进行编程，也就是教机器如何进行自动编程，这也是长期以来计算机科学领域的一个难题，但现在已经出现转机，一些早期的成果已经显现出来，但要取得成熟还需要几年的努力。英特尔现在正在这方面加大投资，相信未来一定会得到良好的回报。

来自中国英特尔研究院的研究人员就代表着全世界最高的水平

关于英特尔研究院和英特尔中国研究院的研究方向有何不同，两位院长给我们做了解释。

Uhlig表示：英特尔是一个全球性的组织，不仅在中国有，在美国、欧洲、印度、墨西哥等地都有英特尔实验室，因为我们认为要想做好研究必须有全球的足迹。那么宋继强负责英特尔中国研究院，主要是从中国的角度来提供针对中国市场的特定洞察以及去帮助英特尔更好的获得中国本土的技术人才，并且去提供信息和补充英特尔研究院全球的研究内容。

宋继强介绍了中国研究院研究的几个主要的前沿方向：

1、人工智能，我们是专注于做基于视觉方面的理解，从以前的视觉识别到理解。

2、5G通讯，在5G通讯方面我们从3G、4G已经开始做研究，在4G时候我们与中移动研究院合作率先提出云接入网，现在已经成为产品，在5G过程中我们为5G标准贡献了20多项专利和技术，同时在最近的移动边缘计算贡献了很多技术专利。

3、智能驾驶，结合车和基础设施之间的一个很好的协同关系，智能网联的自动驾驶，这方面的研究现在是比较领先。

4、机器人4.0的基础生态，从原来机器人只是一个独立的终端系统的智能服务，到把云和网络利用好，利用5G通讯带来的低延时，能够把边缘计算放到由机器人提供服务的整个链路里面来，这样我们能够很好的降低机器人使用的成本，并且提升它的效率。  

Uhlig评论道：我们中国的研究人员是真正世界级的水平，在计算机视觉方面还有视觉理解方面，来自于中国英特尔研究院的研究人员就代表着全世界最高的水平，所以这是我们对于中国的研发进行投资的一个很重要的原因。

来源：新智元