内容来源：量子前哨（ID：Qforepost）

编辑丨王珩  编译/排版丨浪味仙 沛贤

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近日，谷歌联合 XPRIZE基金会，发起一项价值 500 万美元、为期 3 年的全球量子应用竞赛，旨在发现可付诸于实践、切实解决现实难题的量子计算 (QC) 算法，推动量子计算实用化进程，使其能够应对大型全球挑战，例如帮助实现联合国制定的可持续发展目标（SDG）。

为此，谷歌组建了一支跨部门专家团队担任顾问和评委，并量身定制了一套评奖标准，例如需明确运行其量子算法所需要的计算机硬件规格、量子算法的社会实际影响力、能否提供证据证明其算法比经典计算机速度更快或结果更准确等。

谷歌量子算法主管 Ryan Babbush 表示，获胜算法必须能够解决实际问题，比如找到一种可以大幅提高电池容量的新电解液。当然，参赛者也可以展示如何将现有量子算法应用于此前从未考虑过的现实问题，也就是所谓的用新技术改良传统场景。

量子计算机利用了量子力学的神奇特性，能够比经典计算机更快解决特定问题，当前已有足够多的案例表明：量子计算在解决社会挑战方面拥有巨大潜力，例如加速药物开发、研发新的电池材料、设计更高效的核聚变反应堆等。

尽管以上案例都能在理论上展示量子计算的实力，但绝大多数量子算法，都是在研究抽象数学问题的基础上开发出的，针对特定真实场景开发量子算法的情况少之又少。

对此，谷歌量子算法主管 Ryan Babbush 认为，很多研究人员并没意识到，数学问题是能够与现实世界特定应用场景进行匹配的，“而且我们可以证明，在许多相当抽象的数学问题上，量子计算机可以提供非常非常大的加速。”

尽管如此，仍然要承认一点：量子计算机发展至今，仍然缺乏超越其前辈——经典计算机的实际应用。阻碍这一发展的主要瓶颈是，量子算法软件需要证明其比经典计算机上运行的软件更具优势，也就是我们常说的“量子优势”。

理论上来说，量子的“叠加”特性，赋予了量子计算机无与伦比的并行处理能力，令其拥有远超经典计算机的性能优势。但事实证明，要将这种优势付诸实践，远比明白理论本身困难得多。

目前，只有极少数值得关注的量子算法，能被证明可在特定任务上优于经典算法。比如 1984 年的 BB84 协议，以及 1994 年的肖尔 (Shor) 算法。

尽管以上两种量子算法优于传统算法，但直到今天，即使研究人员从未停下脚步，至今只有少量的有效的新量子算法被开发出来。目前，量子研究主要有以下几个方向：

1)协助解决复杂的优化任务。

优化，也就是找到解决特定任务的最佳/最有效方案。在日常生活中，这类任务不仅普遍、而且非常重要，例如确保交通流有效运行、提升包裹配送效率、电商社交平台更精准地适配用户喜好等。

2)模拟量子力学行为的系统。

了解和预测量子系统在实践中的工作方式，例如原子组合，能够带来更有效的药物设计和医疗效果。

3)提升电子设备性能。

随着半导体制造工艺的提升，芯片变得越来越小，引发量子效应，反而开始影响设备性能。加深对量子力学的理解，能够帮助半导体从业者避免此种情况。

在听闻这场竞赛后，加拿大蒙特利尔理工学院助理教授Nicolás Quesada表示，这将非常有助于将量子计算研究人员的注意力从研究量子优势的技术定义 (如在某些特定问题上实现量子优越性），转移到探索对现实应用场景。

但与此同时，芝加哥大学计算机科学系助理教授Bill Fefferman，却对这场竞赛心存忧虑。“原则上我非常乐观，我们会找到真正有用的算法。”他说：“但我无法乐观地相信，在未来三年内，我们将能够发现这些算法，并且在现有量子计算机硬件上实现它们。”

总的来说，谷歌重金发起这场全球量子应用竞赛，或多或少能够引起研究人员对量子计算实用化落地的重视和思考，至于最终能收获怎样的成果，这也是 500 万美元超级大奖正在等待的答案。