著名物理学家在《麻省理工科技评论》发表观点，认为量子计算存在炒作问题，量子计算距离实际应用还有多远？
量子计算的“寒冬”将至？ 著名物理学家的审慎之声
近期，一篇发表在《麻省理工科技评论》上的观点文章引发了科学界和科技界的广泛关注，一位在量子计算领域享有盛誉的物理学家，旗帜鲜明地指出了当前量子计算发展中存在的“炒作”成分，并对其实际应用的前景表达了审慎的看法。这无疑给那些对量子计算充满期待，甚至已经投入巨资的各方泼了一盆冷水，也促使我们不得不重新审视：究竟，我们离真正的量子计算时代还有多远？
这位物理学家并非是出于对量子科学本身的否定，而是基于对技术成熟度和落地性的深刻洞察。他担忧的是，在资本的逐利和媒体的渲染下，量子计算的优势被夸大，而其固有的挑战和漫长的研发周期却被轻描淡写。这种“过度承诺”的氛围，不仅可能导致资源错配，更可能在短期内无法兑现预期时，引发失望和撤资，从而对整个领域的发展造成负面影响。
那么，这位物理学家所指出的“炒作”究竟指向哪些方面？又是什么让量子计算的前景如此扑朔迷离？
1. “量子霸权”的局限性与现实应用的天堑
在过去的几年里，“量子霸权”（Quantum Supremacy）成为了一个极其吸引眼球的词汇。它指的是量子计算机在特定计算任务上，能够远超当时最强大的经典计算机。尽管一些公司和研究机构已经声称实现了“量子优越性”，但真正需要注意的是，这些“优越性”往往体现在高度抽象、人为设计的学术问题上，而非能够解决现实世界复杂难题的实际应用。
设想一下，我们能否用量子计算机来加速新药研发？理论上，模拟分子的相互作用是量子计算机的强项，这有望大大缩短药物筛选的时间。但是，要实现这一点，我们需要的是能够稳定运行、具备大量高质量量子比特（qubits）且容错率极低的量子计算机。目前主流的量子计算机，即使是所谓的“含噪声中等规模量子”（NISQ）设备，其量子比特数量和相干性（coherence time）都远未达到真正模拟复杂分子体系的要求。
2. 量子比特的“脆弱性”与容错的漫漫长路
量子比特，作为量子计算的基本单元，其“量子特性”——叠加态和纠缠态——是其强大算力的源泉。然而，这些特性极其脆弱，极易受到环境噪声（如温度波动、电磁干扰）的影响而发生退相干（decoherence），导致计算错误。
为了解决这个问题，科学家们正在努力发展“量子纠错”（Quantum Error Correction）技术。但这需要引入大量的“逻辑量子比特”（logical qubits）来构成一个更稳定的“物理量子比特”，以抵消错误。更糟的是，量子纠错本身就是一个极其复杂且资源消耗巨大的过程。据估算，要构建一个能够执行容错计算的量子计算机，所需的物理量子比特数量将是逻辑量子比特数量的数千倍甚至更多。
目前，我们看到的量子计算机，其量子比特的数量还在几十到几百的量级。即使这些量子比特能够完美无缺，要达到能够解决实际问题的规模，所需的量子比特数量可能要达到数百万甚至数千万。这是一个巨大的技术鸿沟，其跨越所需的时间和资源的投入，远比一些乐观的预测要长得多。
3. 算法开发的挑战与软件生态的 nascent stage
即便拥有了强大的量子硬件，我们还需要能够驾驭它的量子算法。量子算法的开发本身就是一项极具挑战性的工作。虽然肖尔算法（Shor's algorithm）因其在破解RSA加密方面的潜力而闻名，格罗弗算法（Grover's algorithm）能在搜索问题上带来平方级的加速，但这些算法的应用场景相对有限。
对于许多热门应用领域，比如机器学习、材料科学、金融建模等，我们仍在积极探索和开发能够发挥量子优势的算法。而且，这些算法的开发需要深刻理解量子力学原理，并具备一定的编程能力，这对于绝大多数研究人员和开发者来说，门槛仍然很高。
此外，量子计算的软件生态系统也处于非常初级的阶段。缺乏成熟的开发工具、编程语言和操作系统，使得开发和部署量子应用程序变得困难重重。
4. 资本涌入与“泡沫”的担忧
正是因为量子计算的潜在颠覆性，吸引了巨额的风险投资和国家层面的战略支持。这在一定程度上加速了技术研发的进程，也涌现出了一些令人振奋的实验成果。但与此同时，也滋生了“泡沫”的担忧。
当资本的预期与技术实现的周期不匹配时，容易出现“挤兑”。一些公司为了迎合市场的短期需求，可能会夸大自身技术的成熟度，甚至在尚未有明确的商业模式时就大肆宣传。这种行为不仅误导了投资者，也可能损害整个行业的信誉。
那么，量子计算距离实际应用还有多远？
这是一个没有明确答案的问题，因为“实际应用”的定义本身也在不断演变。
在特定、高度受控的学术或研究领域，例如量子化学模拟的基础研究、某些优化问题的探索，我们可能在未来几年内就能看到量子计算机扮演越来越重要的角色，但这些仍属于“早期探索”。
对于能够对现有行业产生颠覆性影响的应用，比如药物研发、材料设计、金融风险分析、甚至人工智能的突破性进展，实现真正可观的量子优势，可能还需要十年甚至数十年的时间。这取决于量子硬件的工程突破、量子纠错技术的成熟以及量子算法的创新。
这位物理学家的审慎之声，并非是要我们放弃对量子计算的追求，而是提醒我们保持理性，理解其发展的艰辛与漫长。量子计算就像一条波涛汹涌的河流，我们站在岸边，能够看到它蕴藏的巨大能量，但要驾驭它，还需要精湛的技术、持之以恒的努力，以及对河流本质的深刻理解。
与其沉醉于“量子霸权”的光环，不如脚踏实地，解决好量子比特的稳定性和纠错问题，开发出更多切实可用的量子算法，并构建成熟的软件生态。只有这样，我们才能真正等到量子计算改变世界的那个时刻，而不是被“炒作”的浪潮所裹挟，最终迷失在对未来的过分乐观之中。
近期，一篇发表在《麻省理工科技评论》上的观点文章引发了科学界和科技界的广泛关注，一位在量子计算领域享有盛誉的物理学家，旗帜鲜明地指出了当前量子计算发展中存在的“炒作”成分，并对其实际应用的前景表达了审慎的看法。这无疑给那些对量子计算充满期待，甚至已经投入巨资的各方泼了一盆冷水，也促使我们不得不重新审视：究竟，我们离真正的量子计算时代还有多远？
这位物理学家并非是出于对量子科学本身的否定，而是基于对技术成熟度和落地性的深刻洞察。他担忧的是，在资本的逐利和媒体的渲染下，量子计算的优势被夸大，而其固有的挑战和漫长的研发周期却被轻描淡写。这种“过度承诺”的氛围，不仅可能导致资源错配，更可能在短期内无法兑现预期时，引发失望和撤资，从而对整个领域的发展造成负面影响。
那么，这位物理学家所指出的“炒作”究竟指向哪些方面？又是什么让量子计算的前景如此扑朔迷离？
1. “量子霸权”的局限性与现实应用的天堑
在过去的几年里，“量子霸权”（Quantum Supremacy）成为了一个极其吸引眼球的词汇。它指的是量子计算机在特定计算任务上，能够远超当时最强大的经典计算机。尽管一些公司和研究机构已经声称实现了“量子优越性”，但真正需要注意的是，这些“优越性”往往体现在高度抽象、人为设计的学术问题上，而非能够解决现实世界复杂难题的实际应用。
设想一下，我们能否用量子计算机来加速新药研发？理论上，模拟分子的相互作用是量子计算机的强项，这有望大大缩短药物筛选的时间。但是，要实现这一点，我们需要的是能够稳定运行、具备大量高质量量子比特（qubits）且容错率极低的量子计算机。目前主流的量子计算机，即使是所谓的“含噪声中等规模量子”（NISQ）设备，其量子比特数量和相干性（coherence time）都远未达到真正模拟复杂分子体系的要求。
2. 量子比特的“脆弱性”与容错的漫漫长路
量子比特，作为量子计算的基本单元，其“量子特性”——叠加态和纠缠态——是其强大算力的源泉。然而，这些特性极其脆弱，极易受到环境噪声（如温度波动、电磁干扰）的影响而发生退相干（decoherence），导致计算错误。
为了解决这个问题，科学家们正在努力发展“量子纠错”（Quantum Error Correction）技术。但这需要引入大量的“逻辑量子比特”（logical qubits）来构成一个更稳定的“物理量子比特”，以抵消错误。更糟的是，量子纠错本身就是一个极其复杂且资源消耗巨大的过程。据估算，要构建一个能够执行容错计算的量子计算机，所需的物理量子比特数量将是逻辑量子比特数量的数千倍甚至更多。
目前，我们看到的量子计算机，其量子比特的数量还在几十到几百的量级。即使这些量子比特能够完美无缺，要达到能够解决实际问题的规模，所需的量子比特数量可能要达到数百万甚至数千万。这是一个巨大的技术鸿沟，其跨越所需的时间和资源的投入，远比一些乐观的预测要长得多。
3. 算法开发的挑战与软件生态的 nascent stage
即便拥有了强大的量子硬件，我们还需要能够驾驭它的量子算法。量子算法的开发本身就是一项极具挑战性的工作。虽然肖尔算法（Shor's algorithm）因其在破解RSA加密方面的潜力而闻名，格罗弗算法（Grover's algorithm）能在搜索问题上带来平方级的加速，但这些算法的应用场景相对有限。
对于许多热门应用领域，比如机器学习、材料科学、金融建模等，我们仍在积极探索和开发能够发挥量子优势的算法。而且，这些算法的开发需要深刻理解量子力学原理，并具备一定的编程能力，这对于绝大多数研究人员和开发者来说，门槛仍然很高。
此外，量子计算的软件生态系统也处于非常初级的阶段。缺乏成熟的开发工具、编程语言和操作系统，使得开发和部署量子应用程序变得困难重重。
4. 资本涌入与“泡沫”的担忧
正是因为量子计算的潜在颠覆性，吸引了巨额的风险投资和国家层面的战略支持。这在一定程度上加速了技术研发的进程，也涌现出了一些令人振奋的实验成果。但与此同时，也滋生了“泡沫”的担忧。
当资本的预期与技术实现的周期不匹配时，容易出现“挤兑”。一些公司为了迎合市场的短期需求，可能会夸大自身技术的成熟度，甚至在尚未有明确的商业模式时就大肆宣传。这种行为不仅误导了投资者，也可能损害整个行业的信誉。
那么，量子计算距离实际应用还有多远？
这是一个没有明确答案的问题，因为“实际应用”的定义本身也在不断演变。
在特定、高度受控的学术或研究领域，例如量子化学模拟的基础研究、某些优化问题的探索，我们可能在未来几年内就能看到量子计算机扮演越来越重要的角色，但这些仍属于“早期探索”。
对于能够对现有行业产生颠覆性影响的应用，比如药物研发、材料设计、金融风险分析、甚至人工智能的突破性进展，实现真正可观的量子优势，可能还需要十年甚至数十年的时间。这取决于量子硬件的工程突破、量子纠错技术的成熟以及量子算法的创新。
这位物理学家的审慎之声，并非是要我们放弃对量子计算的追求，而是提醒我们保持理性，理解其发展的艰辛与漫长。量子计算就像一条波涛汹涌的河流，我们站在岸边，能够看到它蕴藏的巨大能量，但要驾驭它，还需要精湛的技术、持之以恒的努力，以及对河流本质的深刻理解。
与其沉醉于“量子霸权”的光环，不如脚踏实地，解决好量子比特的稳定性和纠错问题，开发出更多切实可用的量子算法，并构建成熟的软件生态。只有这样，我们才能真正等到量子计算改变世界的那个时刻，而不是被“炒作”的浪潮所裹挟，最终迷失在对未来的过分乐观之中。
网友意见
Well，确实，这篇review提到了量子计算的“商业”炒作，说这个概念的商业炒作仅次于AI，哈哈哈
但同时也没否认量子计算机&量子计算的巨大价值，只是强调纠错是现在科研（&工程）上的重点。
至于距离实际应用嘛，那还早着呢。现在说来说去还在NISQ时代，能开展的工作都是概念上的，科研上都尚且还有许多盲点呢，更何况提应用呢？
PS：说句题外话，无论中国还是美国甚至欧洲日本，正经在QC上做科研的组（高校&院所）和公司就那么几所。仔细看看每天新出的paper，大家是真的很热爱和努力的。
但是，无论是商业还是舆论，总有人要抢先抢占高地以备后续刷存在感。这也就有了华尔街越来越多的金融公司宣布“蹭”量子计算（比如高盛，摩根）热度。但这些也都还好，科研本身就需要钱嘛，投资又需要噱头，这些年来虽然吹爆的噱头很多，但也有踩住的风口，倒也不奇怪。
我反而担心的是舆论… 美国这边还好，普通人不了解也不怎么评价，领域内的讨论也都是有理有据的（比如题主提到这篇评论），讨论和纠错的迭代过程本身就是科研的必要步骤，所以美国现在在量子计算领域属于绝对的第一梯队！
回头看中国，正经做科研的组本身就不多，而且因为中美关系的降温科研交流就已经受挫了，还需要科研人员面对其他各界评论人士的指责谩骂…有必要么？之前有个大V 叫啥啥Lei吧，说是教授但好像也没几篇paper（if还都在1-2左右），张嘴闭嘴就是他比波尔，薛定谔等人都更懂量子力学，然后指着量子计算就义愤填膺，还以为多懂呢结果连一道量子力学教程的课后习题都不会做… 可这样的人有好几个铁杆拥趸，那么我们真的需要这样的人带舆论节奏么？ 这不也是另一种炒作吗？最可悲的是这样的“炒作”其实也跑不掉，忍着吧～
总结一下，量子计算这个概念比较新，近10年来也确实出现了不少推进成果。但是！依然是个科研概念！需要科研人员无论是博士硕士生还是教授都去努力，现在提应用还早。而无论是“商业”还是“舆论”炒作，无论如何其实都躲不掉，普通大众也没必要跟着战队当谁的拥趸，真有兴趣的多学学数学，是真的有用～
这个作者自己骂自己呢？是谁炒作拓扑量子计算的？一百五十篇PRL解决了什么问题？
另外还有个事我一直不太懂。那些最前沿的量子计算实验室连跑个VQA都费着劲呢，怎么与此同时已经有一堆公司在提供基于量子计算技术在能源、金融、医药、交通、AI等领域的解决方案了？如果有哪位网友从事这方面领域的工作，能不能出来介绍一下你们公司里的员工平时每天大概都做些什么？
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