量子计算前沿深度剖析：从核心原理到产业化进程

近日，2025年诺贝尔物理学奖最终结果公布，量子计算领域脱颖而出，成为本届最大亮点。

本期内容，我们将聚焦于量子计算，进行深入细致的探讨。

量子计算是一个规模宏大且充满魅力的主题，我们将通过系列文章逐步展开，内容具备一定深度，建议您保持耐心仔细阅读。

本文作为量子计算专题的上半部分，旨在清晰阐述量子计算的基本原理、最新技术突破以及核心相关标的。

下半部分将详细解析量子计算当前主要的六种技术路线，以及一二级市场中领先企业的最新发展状况。

（1）量子计算发展三阶段：从NISQ迈向FTQC

量子计算产业正处在从“科学构想”迈向实际应用的关键转折点。

推动这一转变的关键在于量子纠错（QEC）技术取得了实质性进展。

现阶段，量子计算处于“含噪声的中尺度量子阶段”（NISQ）。

此时的量子计算机通常包含几十到几千个物理量子比特，但这些比特容易受到环境噪声的影响，导致计算精度受限，难以运行需要高精度的大规模算法。

因此，产业界主要沿着专用计算机商业化与混合算法应用两个方向推进。

以D-Wave的量子退火机为代表的专用量子计算机已在部分商业场景中落地，为金融、物流、制造业等领域带来显著的效率提升，其2025年第一季度营收同比增长超过500%，证实了该路径的商业可行性。

量子-经典混合计算是当前最具实用性的模式，通过结合量子处理器（QPU）与经典高性能计算（如GPU），共同解决特定的复杂问题。

英伟达的CUDA-Q平台、IBM的Qiskit引擎正在加速构建这一混合生态，为量子算力的实际应用提供了重要的基础设施支持。

图：英伟达构建的量子计算生态圈

量子计算的中期目标（大致在2030年前后）是实现“具备纠错能力的实用量子计算”，其核心在于利用量子纠错码（QEC），将多个受噪声影响的物理量子比特编码成一个高保真度的逻辑量子比特，从而极大提升计算的可靠性。

行业领军企业已公布了明确的逻辑量子比特发展蓝图。

Quantinuum计划于2027年实现100个逻辑量子比特。

IBM规划在2029年推出包含200个逻辑比特的Starling系统，并预计在2033年发布拥有2000个逻辑量子比特的Blue Jay系统。

图：IBM的量子计算发展路线图

量子计算的长期愿景是构建完全容错的量子计算机（Fault-Tolerant Quantum Computing, FTQC），其运算错误率将逼近经典计算机，能够运行诸如Shor算法等对算力要求极高的复杂算法，从而攻克经典计算机无法解决的重大科学与商业难题。

FTQC的关键在于拥有足够数量且高质量的逻辑量子比特，能够长时间维持量子相干性并执行深度复杂的量子电路。

这将使得破解现有公钥密码体系（如RSA加密）成为可能，并为新材料设计、创新药物研发等领域带来颠覆性变革。

科技巨头正为此目标进行长期投入，例如谷歌计划在2030年实现百万物理量子比特规模的容错量子计算机。

微软则通过拓扑量子计算这一创新路线，期望从根本上提升量子比特的稳定性，以期在未来几年内将规模扩展至百万量子比特级别。

（2）量子计算的基本原理一：量子叠加

要洞察量子计算的行业趋势，首先需要理解其基本原理。

量子计算是一种基于量子力学独特规律的计算模式，以量子比特作为基本信息单元。

量子计算主要利用了量子力学的三个基本特性，即“量子叠加”、“量子纠缠”与“量子干涉”。

量子叠加是量子力学的核心原理，它允许一个微观粒子同时处于多种可能状态的线性组合之中。

经典比特在任何时刻只能是0或1，如同已经静止的硬币，非正即反。

而量子比特则能够同时处于0和1的叠加态，好比一枚正在旋转的硬币，同时蕴含着“正面”、“反面”以及介于两者之间的所有可能性。

这种状态的不确定性是量子系统内在的物理属性，直到对其进行测量时，其状态才会“坍缩”为一个确定的经典值（0或1）。

量子叠加原理为量子计算赋予了天然的并行处理优势。

由于单个量子比特可以表示0和1的叠加，由n个量子比特构成的系统便能同时表示和存储2^n种不同的状态。

这意味着，对n个量子比特执行一次操作，等效于同时对2^n个经典数值进行运算。

随着量子比特数量的增加，其计算空间呈指数级扩张，远远超越了经典计算机线性的算力增长模式。

这种指数级的并行计算能力，使得量子计算机在处理某些特定复杂问题（如大数分解、量子化学模拟）时，能够同步探索海量的可能性，从而突破经典计算的算力极限，展现出巨大的潜在价值。

注：由AlphaEngine FinGPT生成示意图

（3）量子计算的基本原理二：量子纠缠

量子纠缠描述了两个或多个量子系统之间存在的非局域性强关联，爱因斯坦曾称之为“鬼魅般的超距作用”。

在这种状态下，多个量子比特形成一个不可分割的整体，其整体状态是确定的，但单个比特的状态无法被独立描述。

对其中一个粒子进行测量，会瞬间影响与之纠缠的其他粒子的状态，无论它们之间的距离有多远，这种瞬时关联效应超越了经典物理的局域性限制。

量子纠缠的非局域关联特性，为量子计算提供了强大的全局协同能力，这对于解决复杂系统问题至关重要。

纠缠态使得量子计算机能够高效处理经典计算机难以应对的多体系统问题，例如在量子化学模拟、新材料设计和药物研发等领域，通过模拟分子间复杂的相互作用，实现指数级的计算加速。

量子纠缠也是量子密钥分发（QKD）等安全技术的基石。

任何试图窃听纠缠信道的操作都会破坏其关联性，从而立即被通信双方察觉，确保了信息传输的绝对安全性。

（4）量子计算的基本原理三：量子干涉

量子干涉的物理本质源于量子态的波动性。

每个量子比特的叠加态都可以用一个包含振幅和相位的波函数来描述。

当一个量子系统通过不同的路径演化时，这些路径对应的波函数会发生干涉。

通过精确调控量子态的相位关系，可以实现相长干涉或相消干涉。

当不同路径的波函数相位一致或接近时，它们的概率幅会相互叠加增强，从而显著提高最终测量到该结果的概率。

反之，当波函数相位相反时，它们的概率幅会相互抵消，导致测量到该结果的概率降低甚至为零。

这种通过控制相位来重塑最终结果概率分布的能力，是量子计算操控信息的核心物理机制。

量子算法的核心正是巧妙地利用量子干涉效应，以实现对经典算法的超越。

算法的设计目标是通过一系列精确的量子门操作，系统性地调整计算过程中各个路径的相位，每一个量子门都线性地作用在整个叠加态上。

通过设计特定的量子门序列，使得所有导向正确答案的计算路径产生相长干涉，其概率幅被放大，从而增强正确解的出现几率。

同时，确保所有导向错误答案的计算路径发生相消干涉，使其概率幅被削弱或完全抵消。

通过这种方式，量子系统在演化结束时，其状态会以极高的概率坍缩到期望的答案上。

这正是Shor算法、Grover算法等能够高效求解特定问题的关键所在，它们通过干涉效应将计算资源集中用于寻找正确答案，从而实现指数级或平方级的加速效果。

（5）量子计算的六大步骤

总结而言，量子计算利用了量子力学的三大特性：量子叠加使得2ⁿ条计算路径能在同一硬件中并行演化，极大地节省了计算资源；量子纠缠提供了全局协同；最终通过量子干涉使正确答案凸显出来。

从宏观流程看，量子计算过程可划分为六个步骤，如下图所示。

图：量子计算的6大核心步骤，基于BofA与AlphaEngine资料

首先是构建物理量子比特（Create Qubits），这是量子计算机的硬件基础，量子比特需要能够表现出量子行为，如叠加态和纠缠态。

接着是初始化（Initialization），将量子比特重置到一个“纯净”的起始状态，清除所有先前的叠加和纠缠，确保计算过程的一致性并减少噪声干扰。常见的起始状态是计算基态 |0⟩，也称作“ket zero”。

第三步是应用量子门（Run Gates）。通过量子门操作将量子比特置于叠加和纠缠状态，从而把待解决的问题“编码”进量子系统中。

第四步是执行量子算法（Circuit Execution）。这里的量子电路（Circuit）指的是为完成特定计算任务而精心设计的一系列量子门的组合。

第五步是演化（Evolution）。通过量子电路，以特定顺序应用量子门来处理编码后的量子态，量子门通过引发相长或相消干涉来实现特定的量子逻辑，驱动系统朝着目标状态演化。

第六步是测量（Measurement）。当所有操作完成后，量子比特的状态中应已包含问题的解。

此时进行测量，量子比特会从量子态坍缩为经典的0或1，供后续分析或决策使用。

需要指出的是，测量后的量子比特并不会“永久变成经典比特”或失效，它们可以被重新初始化，回到基态，以便用于后续的量子计算任务。

（6）量子计算的主流技术路径

当前全球量子计算产业主要围绕六条技术路线展开：超导、离子阱、光子、中性原子、拓扑和自旋。每种路径因其底层科学原理不同而各具优缺点，尚未有任何单一技术路线形成绝对主导地位。

从技术成熟度来看，大致呈现如下排序：超导 ≈ 离子阱 > 光子 ≈ 中性原子 > 自旋 > 拓扑。

其中，光子与中性原子技术路径被认为长期扩展性更强，而超导和自旋路径则更适合作为中期过渡方案。

截至目前，超导（如IBM的127量子比特处理器）和离子阱（如IonQ的32量子比特系统）已进入云服务阶段，率先尝试商业化落地。下面分别简要介绍。

超导量子计算的核心在于构建约瑟夫森结（Josephson Junction），利用了超导材料在极低温（约10mK）环境下展现的宏观量子效应。

IBM公司在推出拥有1121个量子比特的“Condor”处理器后，该处理器将错误率降低了3-5倍，并计划在2025年内发布拥有1386个量子比特的“Kookaburra”处理器，持续巩固其在规模化方面的领先优势。

Google公司则通过其新一代“Willow”芯片，将量子比特的有效计算时间提升至100微秒，相比前代产品性能提升了5倍，显著增强了执行复杂量子算法的能力。

离子阱路线以其超高保真度（>99.9%）和长相干时间为核心优势，在需要高精度计算的场景中已初步实现商业化。

其技术核心在于利用精密调控的电磁场，在超高真空环境中囚禁单个带电原子（离子），并将其作为量子比特。

通过高精度激光束对离子的内部电子能级和外部振动模式进行冷却与操控，实现量子比特的初始化、量子逻辑门操作以及最终状态的读取。

截至2025年，离子阱路线在构建高质量、可纠错的量子计算机方面取得关键突破。

Quantinuum实现了包含50个纠缠逻辑量子比特的系统，其双比特逻辑门保真度超过98%，展现了显著的容错计算潜力，是迈向实用化容错量子计算的重要里程碑。

IonQ在商业化部署上保持领先，其Forte Enterprise系统已集成至数据中心，提供36个算法量子比特（#AQ 36）的计算能力。

与需要接近绝对零度环境的超导路线不同，离子阱系统可在室温或接近室温的环境下运行，显著降低了对昂贵制冷设备（如稀释制冷机）的依赖，从而降低了硬件复杂度和运营成本。

关于量子计算各技术路径的详细内容较多，也是理解该行业不可或缺的关键环节，我将放在下一期专题中深入展开，感兴趣的朋友可以关注本公众号，内容将于近期发布。

（7）当前量子计算的主要瓶颈：量子退相干

量子退相干（Quantum Decoherence）是制约量子计算迈向实用化的根本物理瓶颈。

该过程指的是量子比特因与外部环境（如温度波动、电磁辐射、背景噪声）发生不可避免的相互作用，导致其赖以实现并行计算的叠加态与纠缠态信息迅速丢失，最终“退化”为经典比特，严重影响了计算的准确性与可靠性。

通俗地讲，外部环境如同无数只“无形之手”持续不断地窥探量子态，迫使量子信息坍缩成经典信息，从而导致量子算法失效。

例如在超导量子系统中，宇宙射线的撞击就可能引发准粒子浓度急剧增加，显著缩短量子比特的能量弛豫时间，直接导致量子态存储失败。

量子比特的稳定性直接体现在“相干时间”（Coherence Time）这一核心指标上，即量子态能够维持其量子特性的持续时间。

尽管技术进步显著，例如麻省理工学院已将特定量子态的维持时间从微秒级提升至10秒，但这一水平距离运行复杂算法所需的数小时乃至更长时间仍然存在巨大差距，远未达到实用化门槛。

相干时间的数量级限制，是当前所有量子计算硬件平台共同面临的核心性能天花板，直接决定了量子计算机所能执行的运算规模和深度。

（8）量子退相干的应对之策：量子纠错（QEC）

如果说量子退相干是系统“出错”的根源，那么量子纠错便是为之“打补丁”的解决方案，其本质是为了应对量子退相干引发的“量子信息丢失”问题。

量子纠错的核心思路是将量子信息备份到多个物理比特之中，即使部分比特因退相干而丢失信息，也能通过整体关联性恢复出原始信息。

这种“冗余编码”的本质，是利用更多的物理资源来对抗退相干带来的“信息损耗”。

尽管量子纠错在理论层面已取得进展，但其在真实物理系统中的高效实现仍面临挑战。

量子纠错面临的最直接挑战是其惊人的物理资源开销。

以当前主流的表面码（Surface Code）为例，构建一个具备纠错能力的“逻辑量子比特”，预计需要大约1000个物理量子比特进行编码冗余，这严重制约了容错量子计算机的规模化进程。

（9）量子纠错技术的前沿进展

为应对规模化的挑战，量子纠错技术正从传统的表面码向多元化创新路径演进，探索编码效率更高、资源消耗更少的新一代纠错方案。

微软在高效编码领域取得关键突破，其提出的4D拓扑量子纠错码展现出巨大潜力。

该技术通过在四维空间中对纠错码进行几何旋转，实现了物理资源的显著优化，构建逻辑量子比特所需的物理量子比特数量减少了5倍。

更重要的是，该编码方案能将物理错误率从10⁻³的水平大幅降低至10⁻⁶量级，实现了千倍的性能提升。

除了编码理论的革新，动态化和智能化也成为量子纠错的前沿方向。

麻省理工学院（MIT）在2024年研发的“动态纠错网络”是该领域的代表性成果，该技术能够根据实时噪声情况动态调整纠错策略，成功将实现特定纠错任务所需的量子比特数量从百万级（10^6）锐减至千级（10^3），并预计在2026年实现工程化应用。

与此同时，利用机器学习辅助量子纠错的探索也日益深入，通过引入基于深度学习的纠错方案和零噪声外推等算法，系统能够更智能地识别和抑制噪声，显著提升量子计算的稳定性与纠错能力。

（10）量子计算的头部玩家：纯量子企业与科技巨头并存

目前参与量子计算研发、提供量子计算硬件或云服务的头部企业主要分为两类：专注于量子计算的纯量子公司以及大型科技巨头。

前者主要包括四家上市公司：D-Wave、Rigetti、IonQ、Quantum Computing Inc.。

后者则涵盖了IBM、谷歌、微软、英伟达、亚马逊和英特尔等科技巨头。

除上市公司外，多家知名的非上市公司在量子计算研发和部署方面也已取得重要里程碑，并获得了大量一级市场资金的支持。

例如PsiQuantum、Quantinuum、Infleqtion、Pasqal、SEEQC、Atom Computing、Alice & Bob、Quantum Circuits、QuEra、Alpine Quantum Technologies、Xanadu、OQC和Diraq等。

每家公司在量子计算领域所选择的技术路径、商业化策略各有侧重，我将在下篇内容中详细展开分析，此处先提供相关标的清单。

图：量子计算行业主要公司清单，基于BofA与AlphaEngine资料整理