量子计算的产业化应用也面临工程和材料上的难题 。近年来全球对量子计算的投入持续上涨 ， 据粗略统计 ， 包括美国、英国、中国和德国在内的各国政府合计已投入数十亿美元以推进量子研究 。国外高科技企业如谷歌、IBM、微软、英特尔等在量子计算技术方面投入了大量资源 ， 在推动量子计算技术由基础研究向工程化发展迈进方面取得了显著的成效 ， 但目前量子计算机的研究还处于十分初级的阶段 。耶鲁大学应用物理教授Steven Girvin博士此前曾对集微网指出 ， 量子计算机还处于普通电脑1940年的阶段 ， 相当于“刚刚做出了真空管 ， 或者刚刚发明晶体管这样的阶段” 。
光量子芯片或是通向大规模通用量子计算的最可行路径
如今 ， 随着以神经网络计算为主的AI应用的普及 ， 需要巨大数据计算量以及高计算速度的深度学习、机器学习等相关应用 ， 将最有可能成为光计算以及量子计算的“杀手级应用” 。
但是光与量子各自面临着不同程度的产业化落地困境 。
构建实用的光学计算机需要材料科学、光子学、电子学等领域的研究人员之间的广泛跨学科努力和合作 。此外 ， 尽管研究表明光子处理器具有较高的单位面积计算能力和潜在的可伸缩性 ， 但是全光学计算规模（光学人工神经元的数量）仍然很小 。同时 ， 由于存在固有地吸收光的计算元件 ， 且电信号和光信号经常需要转换 ， 去能量效率也同样会受到限制 。
同样的 ， 量子计算机也还处在早期发展阶段 ， 目前主流的技术路径有超导、半导、离子阱、光学以及量子拓扑这五个方向 。金贤敏指出 ， 而要实现通用的量子计算机有三个前提——百万量子比特的操纵能力、低环境要求、高集成度 。
在这个意义上 ， 光量子计算机与其他技术路线相比具有明显的优势 。而光量子路径也是唯一能够满足这些条件的技术体系 ， 是通向大规模通用量子计算的最可行路径 。金贤敏解释 ， 因为量子计算的实现 ， 不能脱离现有大规模的半导体工艺 。沿用成熟的CMOS半导体制程 ， 光量子芯片可以实现大规模的生产和制备 。基于光量子芯片进行的快速试错和迭代 ， 为构建商用量子计算机提供了坚实的基础 。
“可以说现在的光量子芯片 ， 处于当年电子芯片的仙童半导体时代 。”金贤敏称 ， 当前光量子芯片发展正处于类似当年大规模集成电路发展初期的关键节点 ， 即将爆发的关键前期节点 。而从全球来看 ， 目前各国在量子与光子计算领域均未形成绝对优势 ， 现阶段各国研发基本处于同一起跑线 ， 对于国内产业界来说具备换道超车的重大战略机遇 。金贤敏进一步解释 ， 目前这个领域还处于刚刚起步阶段 ， 还不够大 ， 不像电子芯片那么细化 ， “现在我们一个团队就可以把目前光子芯片设计的EDA软件搞定 。”
集微网了解到 ， 图灵量子团队目前已掌握了自主知识产权的三维和超高速光子芯片核心技术与工艺 ， 从设计、流片到封装测试 ， 再到系统集成和量子算法 ， 可实现光量子计算芯片的全链条研发 。目前 ， 已有大量的量子算法内核在光量子计算芯片上得到了实现 。金贤敏称 ， 基于底层技术的相通性 ， 未来将实现与光有关的技术全覆盖 。其中光子芯片技术 ， 在获得规模化商用后有望可以解决我国芯片“卡脖子”的难题 ， 摆脱受制于关键技术、关键设备的困境 。
超越摩尔之路：未来是“架构为王”的时代
在后摩尔时代的突破算力瓶颈的探寻之路上 ， 金贤敏认为 ， 未来一定是“构架为王”的时代 ， 光量子芯片凭借全新的构架和大算力等特点 ， 有望创造全新的机会 。在他看来 ， 随着量子计算技术和光量子集成能力持续演进 ， 混合光量子计算架构、光子计算 ， 以及人工智能光子处理器会展现出巨大潜能 。

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