2015中国计算机大会开幕 量子计算机15年内有望重大突破
来源：中国新闻网
　　中新网合肥10月22日电& (记者 吴兰)22日，2015中国计算机大会在安徽合肥开幕，麻省理工学院教授、2014图灵奖获得者、美国工程院院士MichaelStonebraker，中国工程院院士、国家自然科学基金委员会信息科学部主任柴天佑，中国工程院院士、计算机工程和人工智能专家
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李德毅等来自海内外的计算机领域的诸多顶级“大腕”现场助阵。　　中国计算机大会，是中国计算机领域规模最大、规格最高的学术、技术、产业交融互动的大会，创建于2003年。本届大会以“互联网催生新经济”为主体，探讨互联网+新经济中面临的技术挑战和问题。并对类脑研究、人工智能、工业大数据与中国制造2025、智能语音、等前沿热点问题进行研讨，共商发展对策，有助于促进和推动中国计算机事业的创新发展。　　当日，特邀麻省理工学院教授、2014图灵奖获得者、美国工程院院士MichaelStonebraker作报告。据悉，图灵奖是计算机界最负盛名、最崇高的一个奖项，有“计算机界的诺贝尔奖”之称。此外，中国工程院院士、国家自然科学基金委员会信息科学部主任柴天佑作《智能制造与智能优化制造》的报告，中国工程院院士、计算机工程和人工智能专家李德毅作《脑认知的形式化》的报告，中科院院士、中科大常务副校长潘建伟作《量子计算与量子模拟》的报告。　　潘建伟长期从事量子光学等方面的研究工作，其研究成果同伦琴发现X射线、爱因斯坦建立相对论等一起选为“百年物理学21篇经典论文”。他介绍，由于高精度量子操控技术的极端复杂性，目前量子计算研究仍处在早期发展阶段，像经典计算机那样具有通用功能的量子计算机最终能否成功，对整个科学界还是个未知数。但理论研究表明，与通用量子计算机相比较，量子模拟机这样一类针对解决一些重大问题的专用量子计算机，在量子比特数目等方面的技术要求并没有那么高。比如，对“波色取样”这样的问题，一旦达到50个左右光子的纠缠，量子模拟机的计算能力就能超过目前最快的“天河二号”超级计算机。他说，量子模拟具有重大实用价值，可为人类开发新材料和新能源提供重要指导，孕育和推动物质科学领域新一代技术革命和产业变革，有望在10至15年内取得重大突破。　　作者：吴兰
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谢邀。这次圆桌的第一个问题。现在学界的主流意见是，在可见的未来，不会。无论从现有的理论还是从实际来看，在短期内(50年？）量子计算机都不会完全取代现在的电子计算机。更可能的是两者共同繁荣。学术界目前的主要研究方向也是这样，用量子计算机去运行特定的程序，在传统计算机吃力的领域出力就行了。原因有两方面。1）首先从量子算法理论来看。量子计算机需要特定的量子算法才能发挥出量子计算的强大威力。但是，并不是所有的计算都可以用量子算法加速。虽然量子算法绝不会比传统算法慢，但能像Shor算法和Grover算法那般完全超越传统算法的其实比较少见。不少问题上我们暂时都还没有得到很好的量子算法。（不过，人工智能/机器学习里很核心的优化（optimization）过程却很幸运地与量子计算是天作之合。这个之后再说。）2）再从实践来看。Dwave这家量子计算机公司开发了世界第一款商业量子计算机。但实际上，这款量子计算机不是通用量子计算机，并不能运行所有的量子算法。Dwave实际上是一台量子退火机（quantum annealing machine）。它的主要工作方式是调整伊辛模型的参数来构造满足某优化问题所对应的量子态，再用量子退火算法来求解。（Google愿意花1000万美金买一台Dwave，再建立Quantum AI Lab就是看中了Dwave在人工智能上的强大功能。目前512qubit机所模拟的最复杂的人工智能问题都能在1s左右解决。）通用量子计算机是一个超出目前科技水平太多的技术。以至于大多数科学家更愿意研究具有特定量子结构的量子计算机，用来执行特定的量子计算功能。比如说Google有一项量子计算需求，就为此配一台能专门完成这项量子计算的量子计算机就能运行的很好，搞不定的部分再交给电子计算机处理分工处理就行。想一想量子退火机尚且要在20mk的温度下才能运行。通用量子计算机得多么复杂、精密且昂贵，而且至今没有好的方案。量子点、核磁共振、量子光路、超导环等所有可能的途径都有科学家在研究。为了阐述结论，这个答案主要针对的是量子计算机目前的缺陷。最后也说一点正面的，免得想把做量子计算的小朋友们吓跑了。。因为通用量子计算机困难很多，所以量子计算机是很难全面取代传统计算机。量子算法相比经典算法有天然的优势。量子算法的上限和潜力远高于经典算法。一方面，就是因为0和1可以被一个量子比特同时储存，一个量子比特需要用两个数描述其叠加态。N个量子比特可以储存2^N个数，算一算2^N可以是N的多少倍。如果未来出现一台量子计算机的算力超过地球上所有经典计算机之和请不要觉得奇怪。另外一方面，量子计算机是可逆计算机。这是许多人会忽略的一点。经典计算机则是不可逆计算机。不可逆计算过程每一个比特的操作都会有热损耗。集成度越高，散热越困难。摩尔定律会在7nm左右时停下，最多还有十年，这是业界的普遍观点。摩尔定律失效后，提高计算能力只能靠堆积核。这种靠堆积带来的计算能力上限也很低，能耗又高，又不能小型化。如果像突破经典计算机的极限，我们必须要攻克量子计算机这个难题。量子计算机意味着：无能耗。能做多小做多小。一个计算能力超过经典计算机之和的量子计算机只需要一颗纽扣电池就能驱动也是理论上可行的。一块手表的计算能力甚至可以超过超级计算机，而且只需要一块纽扣电池就能驱动它了。（这是因为，量子逻辑门操作全部是可逆变换。整个过程不产生热量。所以理论上，耗能可以降到极低。）但是，当数据太大时，Google之类的企业会很愿意使用具有特定量子功能的机器。现在需要超级计算机的地方，目测会成为未来量子计算机首先投入使用的地方。虽然有种种困难，但是大家普遍认为量子计算很快（10年）就能在人工智能领域发挥作用了。因为量子退火机Dwave可以在人工智能领域完全地发挥出量子计算功能。这也是Google建立Quantum AI Lab的主要原因。在自然科学领域，量子计算可以很高效地模拟诸多自然过程，会成为相关领域科学家的一大利器。所以用量子计算机模拟自然现象有着巨大的吸引力。还有一点很重要的，2008年我们才知道，基于量子逻辑门的标准量子计算与绝热量子计算（adiabatic quantum computation）是等价的。我们可能不需要按照传统计算机一样做出逻辑门就能进行量子计算。而量子退火就是绝热量子计算过程——制备量子态，等其绝热演化到基态，基态直接就能给出计算结果。想一想这是多么恐怖的计算能力，大自然本身就是绝佳量子计算机。自然演化就是计算结果。这种绝热量子计算方式甚至不需要我们构建量子逻辑门。【Lloyd S. The universe as quantum computer[J]. arXiv preprint arXiv:, 2013.】所以，Dwave也有可能在未来被改进成能顺利执行所有量子计算功能的通用型量子计算机。这给我们带来了新的曙光。【Aharonov D, Van Dam W, Kempe J, et al. Adiabatic quantum computation is equivalent to standard quantum computation[J]. SIAM review, ): 755-787.】量子算法还可以分分钟暴力破解银行密码。这个大家都知道。随着人类的数据量越来越大，大概会有多种类型的量子计算机走入我们的生活。当然，目前来看我们还是始终还是需要一台简单的通用电子计算机。量子计算机虽然短期内不能取代经典计算机，但却是人类科技文明的一个里程碑，是未来科技的引擎。相关答案：ps.这次这篇量子计算机的答案算是最近写得最周全的一篇，能给出一个概貌。之前的答案大多都是只描述了一个方面。最好是综合起来看。欢迎纠错。
首先要有优于常规算法的量子算法能够解决实际问题，这样研发量子计算机才有动力。在上世纪80年代就有一些量子算法出现，例如判断一个函数是常函数，还是平衡函数。但是这样的问题都是人为设计出来，因此也没有引起大家的重视。直到94年，Shor提出多项式时间的量子算法来解决大数分解问题，直击RSA公钥体系，从而带来量子计算研究的一个小高潮。紧随其后的Grove搜索算法，以及进入21世纪后的量子随机行走，都因为问题不够有意义和量子加速不高而只在学术界受到关注。近年来，Lloyd提出使用量子算法来做机器学习，可以在时间和空间上都带来指数加速。这一下，无论学术界和工业界都打了鸡血了，而且经过20年的积累，量子计算机也不再那么虚无缥缈。因此，谷歌，微软等科技公司都开始投入力量来争夺这个技术制高点。实用量子计算机的问世时间将比预测的更加提前。
传统计算机的运行是对bit（位）的操作，从一串二进制数变成另一串二进制数；决定两串二进制数如何转化的是逻辑门。量子计算机的运行是对qubit（量子位）的操作，从一个量子态演化到另一个量子态，决定两个量子态如何演化的是量子门，其实质是一个遵循量子力学的Unitary Operator（幺正算符）。以上特质决定了两种计算机的算法有根本不同。其一，qubit是可叠加态（这意味着量子计算机可以进行真正意义上的并行计算），而bit必须只能取0或1之一；其二，qubit的演化必须是幺正的，而bit之间如何变化没什么具体约束（一个简单的例子：量子态的演化必须是可逆的，而传统计算机里很多逻辑门都是不可逆的，例如与非门）。作为量子算法的两个经典例子，傅里叶变换的Shor算法和最短路径的Grover算法，就应用了量子计算机的独有特性。两者的计算复杂度分别是和，而相应传统计算机算法的计算复杂度分别是和，差距一目了然。简单补充+总结：1. 任意一个传统计算机算法，均有其相应量子计算机算法可模拟；2. 存在不能被传统计算机算法模拟的量子计算机算法（可以称为“真正”的量子计算机算法），如上述两例。因此，只要造出了位数和现有计算机相近的量子计算机，那么传统计算机算法被取代是必然的事情。可惜，这一天还遥遥无期。
想了想 还是写答案吧 关于量子机 可以看我写的答案 虽然赞同数不多先回答问题“量子计算机会不会取代今天的计算机算法技术？”可以看出题主不怎么了解算法，我假设他想表达“量子计算机会不会取代现在的传统计算机” 也就是电子计算机，基于电子线路。会取代，前提是可以实现通用量子计算机，并且定义出图灵等价的量子机语言。问题来了，1。什么是通用计算机？ 根据图灵自己的话讲，“不仅可编程，而且可再编程”（详见《模仿游戏》，至于电影是否还原了他的话，我没考究。）专业版解释：通用计算机就是可以用代码的形式模拟任何计算机的机器。 通俗版解释1：计算器大家都用过，其实这就是一个非通用计算模型，而普通说的电脑就是一个通用机，程序员可以写个计算器程序，用电脑模拟计算器算算数的功能。通用机不仅能模拟非通用机 也能模拟通用机，例如play station就是通用机，而电脑可以装ps模拟器来模拟ps的运行环境。再或者是装虚拟机，来模拟电脑，可以装其他操作系统。通俗版解释2：如果1看不懂，想想我大天朝的印刷术。雕版印刷对应于非通用机，一但刻出来，能印刷的内容就无法改变了。活版印刷对应于通用机，可以通过排版的方式来模拟任何一个雕版印刷。那么对应的通用量子计算机，就意味着可以通过编码的形式模拟任何一台量子计算机的运算。2。什么是图灵等价语言？其实现在基本上所有的计算机语言都是图灵等价。简单的讲就是刚刚所说通用机模拟计算机时候用的编码，而图灵等价意味着任何一台计算机都可以被编码，而且编码唯一。再说对于量子计算人们普遍的误区1. 经常看到媒体说一个量子比特不仅能储存0或者1，还能同时储存0和1.严格的说这样说法错了。一个量子比特表示的是一个|0& 和|1&为基地的希尔伯特空间上的一条单位向量。如果是用这种表达方式来说那么经典比特表示的就是这样一条向量，其中a为0或者1，如果a为0，比特为1·，如果a为1 比特为0。因为a的取值只可能是0或者1，所以经典比特只能表达0或者1两个可能。但到了量子比特，一个比特就是，其中为虚数，并且。 所以一个量子比特的可能性就又取值的数量决定，而他的取值是整个复数空间上的单位向量，所以可能性有无限多种，而且可能的取值有阿列夫1（详见集合论，教你如何进入康德打开的地狱之门。）由此可见，我们其实可以将人类所有的信息写在单独的一个量子比特上。但是！这不代表我们可以从一个量子比特上读取到无限的信息，因为读取这一操作会使量子比特坍塌到本征态上 也就是0或者1，所以，虽然我们能将无限的信息写入，但我们只能读取0或者1。2. 量子计算机可以做经典计算机无法做的事情这种说法是因为不知道什么是“可计算”什么是“计算复杂度”。所谓计算机能解决的问题，是指在不考虑时间和空间的情况下，能够解决，有写问题可能会用很长的时间，但最终能在有限时间内得出答案。而那些不可计算的问题，是指无法在有限时间内解决的问题。在这种情况下，经典机无法计算的问题，对于量子计算机依然无法计算。所以两者计算能力相同。具体证明，参见图灵机停机问题。3. 量子计算机更快这个说法不准确，刚刚说了可计算。这个速度的问题就是复杂度。可惜的是对于经典机来说无法迅速解决的问题，也就是NP-complete，对于量子机依然是NP-complete。至少目前来说如此。所以，量子计算机虽然比经典机更快，但增加的速度无法达到明显效果。4. D-wave是量子计算机他不是通用机，所以意义不大。最后说说量子计算机现在的情况。2012年诺贝尔物理奖，内容就是单个的量子比特控制。去年英国人宣称可以有效的控制单个量子比特了。这确实是一个阶段性的成果，但距离实用的通用机还非常遥远。我们现在的计算机的最小单位就是门电路，简单的说就是开关。现在量子机的情况，仅仅是只做出了第一个开关，想想看如何用你手边台灯的开关来构建一台计算机？挺遥远吧。=============更新============5. 量子计算机是不确定系统量子计算机的计算结果确实是随机的，但这不代表他是一个不确定的系统。因为对于给定的输入，计算过程中整个量子系统任何时间的状态都是确定的，可以用一个张量积来表达。唯一随机的只有最后观测的这一步，会服从系统最后的概率分布坍塌的某一个本征态上。
觉得 的回答已经挺准确的了。我想从量子计算机的应用和具体构建两个方面来回答下这个问题。1. 首先从应用上来说。David Deutsch在他的奠基性论文中提出量子图灵计算机，指出量子计算机具有超越图灵机的计算能力。这种能力主要表现在：一是量子图灵机可以完成任何传统计算机所能完成的任务，二是量子图灵机具有比图灵机以更高的效率完成计算的能力。因此学术界给量子算法作出的约束之一必须比传统最优算法更优。这直接增加了量子算法的设计难度。同时，与传统算法的设计思路不同，量子算法的设计是非常地反常规思维的。这两点导致了有人认为暂时世界上只有有限的量子算法（这里不讨论量子漫步和绝热计算的具体应用，详见Quantum Algorithm Zoo：），如量子傅里叶分解（QFT）、Shor大数分解算法、Groover搜索算法。所以，人们认为利用量子计算机实现在特定应用上的加速比利用量子计算机进行通用计算更有吸引力和实际应用潜力。微软QuArch组的研究人员则认为量子计算机在计算中起的作用更像是一个加速器（类比Inte Xeon Phi和GPU异构计算等）。第二，量子计算机的执行需要给定初始状态，但任意初始状态的获得在量子计算中并不容易，这极大地限制了量子算法的应用。以傅里叶分解为例，传统算法的复杂度是，而QFT的复杂度仅有，见下图。图中左侧n个量子比特保存了要进行傅里叶变换的输入数据：将这n个量子比特通过个量子门之后，得到的量子状态就保存了傅里叶变换的结果的个数：该算法仅以n个量子比特，个量子门就可以完成个数的离散傅里叶变换。当初学习之时，我深深地为其简洁而震撼。傅里叶变换的应用可以说是无处不在，如果能使用QFT代替传统FT，将产生巨大的经济效益。但这只是美好的梦想。为了利用QFT，需要将通过纠缠保存到n个量子比特中。而要获得一个保存了任意数据的量子态的复杂度是。这是不是说QFT就没有用了呢？不是。只要不是任意的数字，而是某些在量子电路中比较好获得的数据——如全0状态、均匀叠加状态等——那QFT就可以方便地使用并产生巨大作用。根据这个思路，人们利用QFT设计了很多优秀的算法解决具体问题，如Shor大数分解算法、Pell等式问题、高斯和问题等。Shor算法（简介见附录）中最核心的步骤是Order finding。Order finding的框图如下。将寄存器1中t个量子比特纠缠在一起之后，t个量子比特是0到共个状态的叠加。经过指数求模运算之后，t 个量子比特再通过反傅里叶变换（图中框，这也就是QFT）得到输出结果。2. 再从量子计算机的架构上来说。附录（Shor大数分解算法简简~介）：RSA算法被认为是传统加密领域中最安全的算法。RSA加密中有公钥和私钥两个密钥，其中公钥是一个很大的数，等于两个大素数的积。所有的公钥都是公开的；每个用户保存自己的私钥，他人无法获知。假设用户A要向用户B发数据，分为如下步骤：1）用户A在公共数据库中读取B的公钥K_public_B；2）用Kb对要发送的数据进行加密，得到M；3）A将M发送给B；4）B利用自己的私钥K_private_B对M进行解密，得到A发送的数据。RSA算法基于一个十分简单的数论事实：将两个大素数相乘十分容易，但是想要对其乘积进行因式分解却极其困难。用计算机的语言来讲，将公钥进行素数分解是一个NP难题，其复杂度为：只要公钥的位数足够长，如位，那么人类的经典计算机就无法在一定的时间（如几十年）内将其分解。如果分解大数的难度降低，RSA加密将不再安全。利用量子计算机，Shor算法将大数分解的复杂度降低到了。相对于传统计算机而言，这是一个指数级的速度提升。下面这个图对比了，在不同密钥长度下，Shor算法与传统算法所需时间比值：的复杂度意味着，给定长度的公钥，只需增加一定量的硬件资源，总是可以在较短的时间内将其分解。（太晚了，要睡了，待续……）
其实量子计算机的计算速度并不一定比普通计算机快，它只适用于特殊情况，需要特殊的算法，即多种运算同时进行时才能彰显其魅力。 可看个简单易懂的视频，六分钟带你走进量子计算机注：以前答的，我只是门外汉。
量子计算的优势在于大规模的并行计算。如果一个问题需要进行大规模的并行计算，并且能够进行大规模的并行计算，那么就可以采用量子计算。所谓计算机，就是承载实现某种计算模式的工具。自古以来，就有很多种工具。现在数字电子计算机是以莱布尼茨二进制、布尔逻辑代数为数学基础，以门电路为硬件基础，以冯.诺依曼为工程体系结构的一种计算工具。由于二进制的运算规则简单、门电路的制造简单、冯.诺依曼工程体系结构的清晰简洁，所以带来了今天的繁荣。现在的工作就是将某种问题映射到这个二进制的代数领域来，并进行求解。人们也在尝试寻找其它的计算模式及其物理载体。自然界存在众多的计算模式，退火过程就是一种，蚁群也是一种。其它的计算模式还有很多，包括曾经存在的模拟电子计算机背后的计算机制。顺便说一下，现在很多研究都是将问题映射到这些计算模式（比如模拟退火算法），再由数字电子计算机来实现这些计算模式。因此，量子计算机有两个问题：找到一种计算模式，并在物理上实现之。以前是利用量子的纠缠态模拟数字电子计算机的二进制和门电路，但是这么多年过去了，受到量子物理理论的限制，对量子纠缠态的观察和控制仍然是巨大的难题。现在人们试图回到过去的模拟电子计算机这条路上。模拟电路，很难搞，因为物理器件的原因。而且，模拟电路一旦固化后，就不象门电路那样好修改或者可以修改。但是量子的模拟状态的变化过程（退火），就好得多。至于问题的求解，这个倒是做得很多，无非就是把一个计算模式映射到另一个计算模式，比如把旅行家问题映射到模拟退火。相信量子退火的映射，不会比现在的映射更难。倒是问题的输入（量子状态的控制）有相当的难度。
简短回答量子计算机最大的问题在于观测，也就是说就算其算法和硬件都没问题，那也只有一定概率其结果是预期那样。这个概率是不可能100%的，因为如果可以100%，那么就是去量子的特性了。
姚期智，图灵奖获得者，量子计算的大牛，上次来我们学校演讲也提到了这个问题。大牛认为，量子计算一定会改变人类，但是并不会完全取代现有的计算机/算法而是应该二者共存。因为量子计算只是在特定的领域体现出其优势。
应该会在AI上面很大的站住脚，硅管非黑即白，没有模糊概念，量子机有，但是别的方面不好说，两者并存可能性最大。
问题提得有错误，技术和算法完全是两码事。估计题主不是CS出身的吧“算法”是数学问题，你可以用一支笔一张纸去实现，也可以用随便什么计算机去实现。举个例子，冒泡排序和快排序就是两种排序算法，和用计算机/纸张没任何关系。量子计算机就算真的大行其道了，那也是在处理一样的数学问题。不管有什么样的计算机，NP问题永远是NP问题，能不能解决要看数学家的。取代技术倒是有点可行性，如果量子计算机能够通用，速度和价格有足够的优势就可以取代
不会。现代程序包括两个部分的逻辑，一部分是人脑逻辑的条理化，一部分是针对机器限制的优化。无论基础技术如何发展，第一部分都不会丢失。您正在使用IE低版浏览器，为了您的雷锋网账号安全和更好的产品体验，强烈建议使用更快更安全的浏览器
量子计算机改变世界的7大方式
建立在量子物理学基础上的超高速计算机即将诞生，它们的到来会改变一切。量子计算公司D-Wave的创始人之一Eric Ladizinsky在伦敦举办的2014&有线大会上就传统计算机和量子计算机的区别作了很好地解释。想象一下，限你在五分钟内找出写在国会图书馆的一本书某一页的“X”（国会图书馆藏书约有五千万册）。这是不可能完成的任务。但如果存在5000万个平行空间，在每个空间你都能浏览不同的书本，你会在其中一个空间发现你要找的“X”。传统的计算机就好比争取在五分钟内尽可能翻阅更多书本的疯子；而量子计算机就能有5000万个分身，每个分身悠闲地查阅需要的信息。如果你不知道上面说的都是什么鬼，无需担心，因为其他人也不是很清楚。物理学家费曼有这么一句名言：当你认为你理解量子物理学的时候，其实你是真的没有理解。本质的区别在于：传统计算机只能一个一个地按次序解决问题，但是量子计算机却可以在同一时间解决多个问题。这样的速度具备颠覆整个行业的潜质。不仅仅是因为其速度，量子计算机可以解决传统计算机不能很好处理的复杂问题。它们在解决问题的时候更像人类，这使得它们更胜任人类的工作。量子计算机未来的应用前景十分令人神往：1、真正精准的天气预报量子计算公司QxBranch表示：即使拥有非常尖端的分析温度和气压的工具，给定天气系统的表现形式也具有很大的不确定性，现如今的天气预报只是对未来天气的一种猜测，只不过这个猜测是建立在一定基础上。量子计算可以在同一时间对所有的数据进行分析，并告诉我们坏天气会在何时何地出现。我们可以提前注意到飓风等极端天气，从而预留足够的时间拯救生命。在量子计算机的帮助下可以建立更好的气候模型，以便人们深入了解人类活动是如何影响环境的。基于这些模型，我们对未来气候的变暖形势进行估计，并帮助我们决定采用什么样的措施来避免灾难的发生。2、更有效的药物发现新药开发是一个复杂的过程，化学家们需要对无数的分子组合进行测试，从而找出有效对抗疾病的分子组合。这个过程可能持续数年，且耗资数百万美元。化学家们还要对这些组合进行后期试验，其中的大部分仍以失败告终。量子计算机能够描绘出数以万亿计的分子组成，并将其中最有可能有效的组合快速识别出，显著降低药物的研发成本和周期。用量子计算对人类基因进行排序和分析比现有方法更快，可以为更多的民众提供个性化药物治疗和医疗保健服务。如今，许多药物不能投入市场，是因为有那么一小部分人对其反应强烈。因此我们经常否定一种药物，尽管它对一些人是有效果的。有了个性化基因分析和更好的药理知识后，我们就可以预见到可能存在的不良反应。3、告别交通拥堵量子计算可以很好地协调飞机航线以及地面交通控制，因为其计算最佳路线的性能卓越。如果你规划了一个含有10个不同站的行程，传统计算机需要单独计算所有可能路线的总长度并挑选出其中最佳的路线。而量子计算机可以同时计算所有线路的长度，计算出最佳路线所需的时间更短。利用量子计算机对空中交通模式进行深度分析，将带来更高效的航线安排，可以有效统筹飞机起飞、降落时的时间从而减少出行时间。同样的技术可以应用于高速公路、各种复杂的城市系统网络（电网等），从而达到高效、避免拥堵的目的。4、加强军事力量和国防建设各式各样的卫星正在不间歇的收集影像数据，其数量之庞大没有谁能够对其进行全面检索，因此很多数据只是被扔在一边。在那部分被我们遗弃的数据中，我们可能会错失一些重要的情报。一台量子计算机对海量数据的处理比传统计算机或个人要快得多，它可以筛选出那些需要进一步仔细分析且往往容易被我们忽视和抛弃的影像。传统计算机不擅长处理“谁在哪？”这类问题。这关乎识别能力，量子计算机能够像人类那样，可以很好地从复杂的背景中找出具体的细节。5、安全、加密通信不管我们是否意识到，我们时刻使用着加密技术。当我们登录电子邮箱或使用信用卡进行网购的时候，我们都需要依赖加密技术。利用量子计算机卓越的性能可以使加密更安全可靠。这种超级安全的通信方式被称为量子密钥分配，当彼此之间传递信息的时候，信息只有经过密钥破解后才能正确显示。如果第三方截获了密钥，但由于量子学的特性，密钥就会失效从而导致信息不能被准确读出。该通信技术的初步版本已经在欧洲的一些地方试用。同样的，正如量子计算可以使通信更加安全，量子计算机可以非常容易地破解我们现有的加密信息。从斯诺登泄露的国家安全局的相关文件中就提出该机构计划开发量子计算机来进行加密信息的破译工作。如果一个黑客（或好管闲事的政府机构）试图染指量子计算机，那么诸如银行、政府机构等利用老式加密技术的部门行业就会深陷危机。6、加快太空探索的步伐天文学家们利用开普勒太空望远镜在我们生活的太阳系之外发现了大约2000颗行星。开普勒搜索需要对准这些所谓的系外行星，并且还要等到他们从其归属的恒星前经过。当这种情况发生的时候，行星会投下阴影，天文学家借此进行分析和预测其大气环境是否适合生命生存。量子计算机可以处理任何望远镜视野中更多的数据，从而发现更多的行星，并迅速识别出最有可能存有生命体的行星。它甚至可以从旧的影响中发现系外行星。7、机器学习和自动化量子计算机可以像人类一样从经验中学习。它们能够自我纠正，量子计算机可以对一个错乱的程序代码进行修正。这个概念被称为机器学习，这就好比你的账号会列出你可能喜欢的内容，但是更复杂。量子计算机的机器学习能力可以帮助我们更快更有效地处理很多事情，利用量子计算机对其自身功能的不断完善，可以引领半自动车辆等更高级别的人工智能。所有的这些应用听起来令人兴奋不已，但在此之前我们还有很长的路要走。如今，量子计算机研制工作的主要参与者包括谷歌和美国航空航天局，当各大公司纷纷致力于高尖端技术的研发时，取得突破也就指日可待了。via
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