量子计算能延续摩尔定律的神话

1、目录 HYPERLINK l _TOC_250013 什么是量子计算？ 4 HYPERLINK l _TOC_250012 量子计算可能是延续摩尔定律神话的一条发展路径 4 HYPERLINK l _TOC_250011 全球竞争格局：各国政府大力支持，目前美国企业处于领先地位 6 HYPERLINK l _TOC_250010 量子计算有望在 10-15 年内实现商用，并通过云计算形式提供服务 8 HYPERLINK l _TOC_250009 量子计算的技术瓶颈：硬件和算法均仍需努力 11 HYPERLINK l _TOC_250008 量子计算会改变哪些行业 12 HYPERLINK l

2、 _TOC_250007 量子计算如何改变生物医药、化工行业、新材料行业 12 HYPERLINK l _TOC_250006 量子计算能改变现有密码学和互联网吗 14 HYPERLINK l _TOC_250005 量子计算如何加速人工智能发展 15 HYPERLINK l _TOC_250004 主要公司介绍 16 HYPERLINK l _TOC_250003 海外公司：谷歌、IBM、微软、亚马逊 16中国企业：本源量子、量旋科技、阿里巴巴 18 HYPERLINK l _TOC_250002 附录：量子计算机原理与技术路径 21 HYPERLINK l _TOC_250001 量子计算

3、机的基本原理 21 HYPERLINK l _TOC_250000 量子计算机的技术路径 22图表图表 1: 全球人均 GDP 增长 vs 摩尔定律 4图表 2: 量子计算机 5图表 3: CPU、GPU、QPU 概念及原理对比 5图表 4: CPU、GPU、QPU 计算效率对比针对 CPU 算法时间复杂度为 O(N2)的问题 6图表 5: 量子计算机、经典计算机能够解决的问题范围 6图表 6: 全球量子计算发展相关政策 7图表 7: 中国量子计算发展相关政策 7图表 8: 全球量子计算技术发明专利 top20 8图表 9: 过去 20 年量子计算机量子比特数增长 8图表 10: 量子计算机算

4、力随量子比特数的增长而增长，随错误率的减少而增长 9图表 11: 量子比特相干时间（以超导量子计算机为例） 9图表 12: 量子计算机商用预测 9图表 13: 量子计算产业链 10图表 14: 部分量子云服务支持的量子计算机 10图表 15:2035E、2050E 全球量子计算市场规模 10图表 16: 量子元年-量子 5 年全球量子计算各应用占比 10图表 17: CPU、GPU、QPU 算法方面对比 11图表 18: 常规计算能力与实际需求可模拟计算的原子个数对比 12图表 19: 全球生物医药量子计算潜在市场 12图表 20: 医药研发流程与量子计算市场规模 13图表 21: 全球化工行

5、业量子计算潜在市场 13图表 22: 全球光伏行业量子计算潜在市场 13图表 23: 量子计算+生物医药应用探索案例 13图表 24: Shor 量子算法与经典算法复杂度对比 14图表 25: 数字货币应用的核心技术 14图表 26: 量子计算+机器学习应用探索案例 15图表 27: 量子计算布局主要公司 16图表 28: 谷歌 Bristlecone 量子计算芯片 17图表 29: 谷歌 Sycamore 量子计算芯片 17图表 30: IBM Q Experience 量子云平台 17图表 31: IBM Q System One 量子计算机 17图表 32: 微软 Azure Quant

6、um 量子云服务 18图表 33: 亚马逊 AWS Braket 量子云服务 18图表 34: 本源量子股权结构及持股公司 19图表 35: 本源量子量子测控一体机 19图表 36: 本源量子量子计算芯片 19图表 37: 量旋科技股权结构 20图表 38: 量旋科技量子桌面演示型 NMR 量子计算机 20图表 39: 阿里巴巴-量子云平台 20图表 40: 经典比特和量子比特对比 21图表 41: 量子计算机利用量子叠加态原理 21图表 42: 量子算门与经典门对比 22图表 43: 量子计算机测量结果可能有多个 22图表 44: 量子计算机的主流技术路线 23什么是量子计算？量子计算可能是

7、延续摩尔定律神话的一条发展路径1965 年，Intel 联合创始人 Gordon Moore 预测，集成电路上可容纳的元器件数目每隔 12个月便会增加一倍，1975 年，他预测今后每隔 24 个月会增加一倍。摩尔定律在过去 50年，是推动全球劳动生产率提升以及人均 GDP 增长的要素之一。图表 1: 全球人均 GDP 增长 vs 摩尔定律22nm16(千美元)(个/平方毫米)1,000,000,00014121086426m硅晶体管MOSFET45nm32nm90nm(10m-14nm)130nm180nm250nm1.5m500nm350nm800nm1m硅晶体管 FinFET (14nm-

8、3nm)14nm硅晶体管GAA(3nm-1nm)量子芯片超导？ 离子阱？100,000,00010,000,0001,000,000100,00010,0001,000019711973197519771979198119831985198719891991199319951997199920012003200520072009201120132015201720192021202320252027202920312033203510m3m100全球人均GDP晶体管密度（RHS）资料来源：世界银行，Intel 官网， 在以“硅晶体管”为基本器件结构延续摩尔定律的道路上，人们也不断进行着技术创新

9、克服器件物理缺陷，但最终会还是会遇到阻碍。第一阶段（1960s-2015）：早期的平面 MOSFET 器件及对应的 bulk CMOS 工艺创造了近半个世纪的辉煌，晶体管不断微缩，使得功耗-性能-面积（power-performance-area，即 PPA）指标愈来愈趋于优化。但随着摩尔定律的不断迭代，导电沟道长度缩短，栅极开始不能完全控制沟道，亚阈值漏电开始成为困扰人们的问题。第二阶段（2015-2021）为控制漏电，美国伯克利大学的胡正明教授发明了“FinFET”晶体管，三面栅极环绕结构大大增强了栅控能力，进一步降低了晶体管工作电压。目前台积电已经开始试产基于 5nm FinFET 工艺

10、的晶体管，PPA 指标相比 7nm 进一步改善。第三阶段（2021-）在 3nm 左右的技术节点来看，三星提出的四面栅极环绕“GAA”结构有望在 FinFET 基础上近一步控制漏电。不过，若硅基半导体器件继续缩小至 1nm级（原子尺度），量子隧穿效应则不可避免，我们无法再通过 PN 结控制电路通断来实现逻辑。这时，我们就不得不去考虑利用量子特性、以全新的方法去实现更强的算力、更低的功耗。我们认为，量子计算是延续摩尔定律深化提升计算机算力的技术路径之一。量子计算概念提出已久，但在 2019 年谷歌实现“量子优越性”后，我们认为量子计算才真正迎来了“高光时刻”。2019 年 10 月，谷歌宣布实现

11、量子优越性（quantum supremacy）。谷歌使用 53 位量子比特计算机 Sycamore 运行随机电路取样，仅用 20s 时间即完成了结果，而谷歌推算如果使用超级计算机 Summit 需耗时 1 万年。图表 2: 量子计算机资料来源：谷歌官网， 量子计算机是基于量子力学原理构建的计算机。量子态叠加原理使得量子计算机每个量子比特（qubit）能够同时表示二进制中的 0 和 1，从而相较经典计算机算力发生爆发式增长，形成“量子优越性”。在解决实际问题的过程中，CPU 采用“串行”计算，即将一个问题的若干部分按照顺序依次进行运算；GPU 采用“并行”计算，即将一个问题拆成若干个小问题后，

12、同时对每个小问题的一部分进行运算；QPU 则利用量子叠加性快速遍历问题的各种可能性并找到正确答案。形象地说，CPU 算力随比特数 n 的增长呈线性 n增长，GPU 算力随比特数 n 的增长呈平方次 nn 增长，QPU 算力随比特数 n 的增长呈幂指数 2n 增长。图表 3: CPU、GPU、QPU 概念及原理对比计算机0110010101001 CPU GPU QPU DramCacheDramALUALUALUALUControl采用电子、光子等体系同时表示1、0状态10量子计算机采用高、低电平分别表示1、0状态01经典计算机利用量子态叠加原理实现更高效并行计算采用并行方式将大问题拆成小问题

13、计算采用串行方式对问题依次进行计算资料来源：CSDN， 为具体说明量子计算机的高效性，我们假设存在一个同时适用 CPU、GPU、QPU 解决的问题。理想状态下，如果基于 CPU 开发的经典算法时间复杂度为 O(N2)，那么经过 GPU并行计算优化后运行时间就会降为 O(N)，而基于 QPU 开发的全新量子算法时间复杂度仅为 O(1)。实际运行中，CPU 向 GPU 传输数据等操作需要消耗一定时间，QPU 为获得运行结果的概率分布所做的多次观测也需要消耗一定时间。问题规模较小时 CPU 实际运行时间有可能较小，但是随着问题规模的增大，最终运行时间将呈 CPUGPUQPU 排列。图表 4: CPU

14、、GPU、QPU 计算效率对比针对 CPU 算法时间复杂度为 O(N2)的问题CPUGPUQPUO(N2)O(N)O(1)运行时间 T问题规模N资料来源：CSDN， 注：本图仅作概念性说明“量子优越性”科学家6预测，经典计算机未来仍将承担收发邮件、视频音乐、网络游戏等功能，而量子计算机则将用于解决大型分子模拟、寻找大数质因数等经典计算机无法模拟的领域，并在 AI 计算领域对传统算力进行提升。图表 5: 量子计算机、经典计算机能够解决的问题范围经典计算机能够解决的问题量子计算机能够解决的问题理论上计算机能够解决的问题大型分子模拟、寻找大数质因数等加速AI算法等收发邮件、视频音乐、网络游戏等资料来

15、源：CSDN， 目前，用于分解质因数的 Shor 量子算法、用于无序数据库搜索的 Grover 量子算法均已在理论上被证明算法复杂度优于经典算法。随着量子比特数量的增加、量子计算机相干时长的提升、量子算法数量的丰富，量子计算将逐步成熟，专家7认为其有望在以下三个场景较早落地：1）模拟量子现象本身，1980 年代物理学家理查德费恩曼就曾提出使用量子来模拟量子本身的设想，这将为蛋白质结构模拟、药物研发、新型材料研究、新型半导体开发等提供有力工具；2）破解加密密码，RSA 等现有主流加密算法基于大数质因数分解等复杂数学难题，1994 年开发的 Shor 量子算法已经在理论上被证明具有加速破解此类密码

16、的能力，这也可能对现有互联网底层架构产生挑战；3）AI、大数据等领域，量子计算机能够被用于机器学习，比如最优路径等问题。全球竞争格局：各国政府大力支持，目前美国企业处于领先地位美国是量子计算布局里较早也是较积极的玩家之一。2019 年，美国政府发布未来工业发展计划，将量子信息等四大关键技术视为未来科技和产业发展的“基础设施”，认为发展量子信息科学能够保持美国在全球产业变革中的主导地位，政策上持续加码，让美国在6 https:/ HYPERLINK /events/world-economic-forum-annual-meeting-2020/sessions/the-quantum-pote

17、ntial /events/world-economic-forum-annual-meeting-2020/sessions/the-quantum-potential7 https:/ HYPERLINK /events/world-economic-forum-annual-meeting-2020/sessions/the-quantum-potential /events/world-economic-forum-annual-meeting-2020/sessions/the-quantum-potential全球量子计算研发上占据主导地位。美国已于 2018 年 12 月通过国家

18、量子计划法案（National Quantum Initiative Act），旨在推动美国量子计算相关生态协调发展，AT&T、波音、花旗等公司均已加入量子经济发展联盟（QEDC）。台积电也已和一些美国公司开展量子计算相关合作，并着手适用于量子计算机的新型材料研发。此外，德国、英国、日本等国也相继出台了量子计算领域的发展规划。图表 6: 全球量子计算发展相关政策年份国别事项2014美国创设量子信息和计算机科学联合中心（ QuICS)2015美国将量子信息科学列入战略投资领域2015美国提出2015-2030财年量子信息科学研发目标与基础设施建设目标2016美国发布推进量子信息科学发展：美国的挑

19、战与机遇2016美国发布与基础科学、量子信息科学和计算交汇的量子传感器2016美国海陆空三军量子科学与工程制造项目（ QSEP）2018美国编制美国国家量子信息科学战略概述，提出了美国量子信息科学发展的四大目标，六大举措2018美国签署国家量子计划法案，将制定量子信息长期发展战略，未来5年向量子相关研发领域投入12亿美元资金2019美国发布未来工业发展规划，将量子信息科学视为美国未来科技和产业发展的四大“基础设施”2013英国建立了量子计算研究院2014英国制定5年量子技术计划，每年投入2.70亿英镑支付量子技术产学研发展2015英国发布英国量子技术路线图，将量子技术上升为影响未来国家创新力和

20、国际竞争力的重要战略2015荷兰制定了10年期量子计算发展计划2016欧盟发布量子宣言（草案），明确了发展重点2016英国制定量子技术劳动力培训计划，加强人才支撑2016德国宣布QUTEGA计划，将投资6.5亿欧元2017英国发布量子技术：时代机会，提出建立一个政府、产业、学界之间的量子技术共同体2018欧盟启动“量子技术旗舰计划”，将为从基础研究到工业化，为整个欧洲量子价值链提供资助2017日本发布关于量子科学技术的最新推动方向资料来源：各国政府官网， 中国政府也在积极推动量子计算技术，先后启动“自然科学基金”、“863”计划和重大专项等科研项目，多次提及量子计算的战略地位，支持量子计算的技

21、术研发和产业化落地。图表 7: 中国量子计算发展相关政策时间政策内容2016“十三五”国民经济和社会发展规划量子信息技术是体现国家战略意志的重大科技项目之一2016国家创新驱动发展战略将量子信息技术列入发展引领产业变革的技术2017“十三五”国家基础研究专项规划将量子计算机列为“十三五”器件“事关我国未来发展的重大科技战略任务”的首位济南市人民政府关于加速建设量子信息大 明确了打造量子信息大科学、建设量子谷的具体目标和建设任务，从建设量子信息大2019科学中心的若干政策措施科学中心、聚焦量子创新创业人才、培育量子信息产业发展新动能、培育量子信息产业发展新动能五个方面提出了15条具体措施资料来源

22、：各政府官网， 量子计算蕴含较大商业价值，科技公司已纷纷关注该赛道。目前，美国公司在量子计算领域处于领先位置，中国公司也在积极追赶。根据 incoPat 的统计，截至 2019 年 9 月 30日，全球量子计算 top20 企业中美国企业发明专利数占比接近 50%，远超第二名日本 15%。中国企业本源量子在该榜单中上榜位列第 12 名。图表 8: 全球量子计算技术发明专利 top20排名公司名称国家发明专利数排名公司名称国家发明专利数1D-Wave加拿大325111QBit加拿大412IBM美国23512本源量子中国363Microsoft美国21213NTT日本354Intel美国19914

23、Wave Computing美国335Google美国17715Isis Innovation英国296Northrop Grumman美国11416NEC日本277Toshiba日本7517Samsung韩国258HP美国5318Qualcomm美国249NSI澳大利亚5319Element Six英国2410Rigetti美国4220Synopsys美国23资料来源：incoPat， 注：统计截至 2019 年 9 月 30 日量子计算有望在 10-15 年内实现商用，并通过云计算形式提供服务从以往的发展经历来看，大多数专家8都认为，未来 10-15 年内量子计算机有望实现商业应用。关于量

24、子计算机进入商业应用的具体条件现在还难以预测，但我们认为量子比特位数、错误率、相干时间等参数具有较高的参考价值。谷歌的工程师9认为当量子比特位数达到 100-1,000 位后量子计算机有望能够执行一些具有实际意义的算法（谷歌宣称实现“量子优越性”的量子算法其实并没有解决任何实际性问题），量子计算机可以初步进入商用。IBM 的研发人员则提出了“量子体积”（quantum volume）的概念来衡量量子计算机算力。IBM 的工作人员指出，在当前的技术条件下，增加量子比特位数并不能够带来“量子体积”的明显增长，减少错误率则能够带来“量子体积”的明显增长。根据 IBM 技术文档 10中提供的图表来看，

25、错误率由 0.1%减少致 0.01%后，“量子体积”将发生爆发式增长，可能预示着量子计算机能够商用。此外，在 2020 年中国计算机学会青年计算机科技论坛上，相干时间也被专家11所提及，并以超导计算机为例指出量子相干时间近期可以提升至 200-300s，远期可以提升至高于 1ms，我们认为这也是决定量子计算机能否进入商用的关键参数之一。图表 9: 过去 20 年量子计算机量子比特数增长IBM、Oxford、Berkeley、Standford、MIT（1988）2慕尼黑工业大学（2000） 5洛斯阿拉莫斯国家实验室（2000） 7普里美特理论物理研究所、MIT（2006） 12D-Wave（2

26、008） 28IBM、Oxford、Berkeley、Standford、MIT（2017） 50谷歌（2018） 72Rigetti（2019）(个)128020406080100120140资料来源：Statista， 8 HYPERLINK /2020-04-02/200865296.html /2020-04-02/200865296.html9 https:/ HYPERLINK /2020/02/26/916744/quantum-computer-race-ibm-google/ /2020/02/26/916744/quantum-computer-race-ibm-googl

27、e/10 https:/ HYPERLINK /FranciscoJGlvezRamre/des2017-quantum-computingfinal /FranciscoJGlvezRamre/des2017-quantum-computingfinal11 HYPERLINK /2020-04-02/200865296.html /2020-04-02/200865296.html图表 10: 量子计算机算力随量子比特数的增长而增长，随错误率的减少而增长量子体积量子比特数错误率量子比特数增加：100错误率减少：0量子体积增加：0量子比特数增加：0错误率减少：10 x 量子体积增加：24x资

28、料来源：IBM 官网， 注：本图表时间节点为 2019 年图表 11: 量子比特相干时间（以超导量子计算机为例）时间工艺相干时间早期非晶材料电容1s2007采用平面叉指电容1-10s2013desgas工艺20-40s2014原位高温退火50-100s2020钽等新材料200-300s未来超高真空封装、原位衬底熔炼、同位素富集1ms资料来源：中国计算机学会青年计算机科技论坛， 图表 12: 量子计算机商用预测近期（2010-2020）中期（2020-2030）长期（2030-2050） 验证量子优越性 初步商业应用 成熟商业应用50个物理量子比特数百物理量子比特+量子纠错算法数亿物理量子比特+

29、量子纠错算法玻色取样、随机电路取样等量子化学、组合优化、机器学习等大数分解、大数据搜索、人工智能等资料来源：中国计算机学会青年计算机科技论坛， 中短期内，量子计算机在达到商业应用程度后，小型化问题依然难以解决，通过云计算提供服务是其可能的形态。量子计算机体积较大，且需要运行在较低温度环境下，由专门的技术人员进行维护，短期内推出小型商用机可能性较小。量子计算机与现有网络系统相适应，用户通过量子云服务远程调度量子计算机算力。具体来说，下游用户通过客户端操纵云端经典计算机，云端经典计算机通过量子计算机操控程序输入/读取量子计算机数据。图表 13: 量子计算产业链科研机构零部件厂商量子计算机量子云服务

30、政府机构谷歌（GOOG.O）IBM（IBM.N）Intel（INTC.O） IonQ（未上市） Regetti（未上市） 本源量子（未上市）量旋科技（未上市）亚马逊（AMZN.O）谷歌（GOOG.O） IBM（ IBM.N ）微软（MSFT.O）阿里巴巴（BABA.N）公司企业资料来源： 注：本图表时间节点为 2020 年 4 月目前，谷歌、IBM、微软、亚马逊、阿里巴巴等全球科技巨头均已推出量子云服务平台。用户可以通过平台提供的编译器开发量子算法，并通过云服务在云端的量子计算机硬件上进行运行。2017 年，IBM Q Experience 正式上线运行，是全球第一个量子云服务平台。随后，阿里

31、巴巴、谷歌、微软、亚马逊也相继推出了量子云服务平台。图表 14: 部分量子云服务支持的量子计算机（离子阱）(离子阱） （超导） （离子阱）（超导）（超导） （量子退火） D-WaveIonQQuantum CircuitsRegettiAlpine Quantum HoneywellIBMAWS BraketIBM Q ExperienceAzure Quantum资料来源：Moor Insights&Strategy， 注：本图表时间节点为 2020 年 4 月波士顿咨询预测，在不考虑量子纠错算法的情况下，2035 年全球量子计算市场规模为 20亿美元，2050 年将达到 600 亿美元；在

32、考虑量子纠错算法的情况下，2035 年全球量子计算市场规模为 2,600 亿美元，2050 年将达到 2,950 亿美元。前瞻产业研究院认为，对于量子计算元年的到来仍然无法精确预测，但可以想象的是生物医药、化工行业将在量子元年应用市场中占据较大规模。随着时间的推移，搜索、机器学习等市场占比将逐步扩大，成为量子计算应用领域的主流。图表 15:2035E、2050E 全球量子计算市场规模图表 16: 量子元年-量子 5 年全球量子计算各应用占比 (十亿美元)295260602350300250200150100500100%80%60%40%20%量子元年量子1年量子2年量子3年量子4年量子5年0

33、%2035E2050E（不考虑量子纠错算法的进展）量子计算应用市场规模（考虑量子纠错算法的进展）量子计算应用市场规模生物制药化工行业光伏行业搜索行业机器学习数字安全 资料来源：BCG， 资料来源：艾瑞咨询， 注：量子计算迎来商业应用的准确时间无法预计，因此以“量子元年”代表其商业应用的第一年量子计算的技术瓶颈：硬件和算法均仍需努力科学家12认为量子计算机仍然需要在量子比特制备、相干时间长度等方面继续有所突破，才有望最终实现商用：量子比特需要超低温。由于外界环境可以非常轻易地干扰量子计算机中量子的相干叠加态及计算结果的稳定性，量子计算机需要使用超导材料与外界环境隔绝，这些超导材料一般需要在约为

34、0.1 开尔文（即零下 273.05 摄氏度）的环境下工作，比宇宙星际空间的平均温度 2.73 开尔文还要低。相干时间仍然较短。由于量子计算机容易受外界环境的影响而导致退相干，因此所有的运算必须在退相干发生之前完成，才能保证运算结果的可靠性。而目前该时间的上限一般为 100 微秒（10 的负 6 次方），意味着量子计算机必须在 100 微秒内完成全部运算流程。运算操作时间不够短。每一个量子门的运算操作时间需要 50 纳秒（10 的负 9 次方），再加上纠错所需要的时间，为了获得可靠的结果，只能运行不超过 2,000 个运算。除了硬件，量子算法也需要进一步丰富。从 CPU 时代到 GPU 时代再

35、到未来的 QPU 时代，芯片和算法有如下的关系：CPU 的内部结构较为复杂，具有强大的逻辑判断和通用性能，可以处理各种不同类型的数据，并且随时可以中断各种数据处理，因此 CPU 可以执行所有的算法，尤其是擅长串行运算（比如判断较多的算法），但在执行计算密集型算法效率不高。GPU 相比 CPU 具有较多的 ALU和较少的 Control、Cache，理论上 GPU 也能执行所有的算法，但 GPU 的访存延迟较大在执行非计算密集型程序时效率远不及 CPU（所以通常计算机采用 CPU 控制GPU 的架构），而在并行运算（比如矩阵运算，每个单元的计算都不依赖于其他单元的计算结果）方面 GPU 的计算效

36、率则要高于 CPU。而目前的 QPU 需要依赖经典芯片（CPU 或者专门设计的量子比特控制芯片）对其进行操作，目前来看只能执行经过巧妙设计后的量子算法（比如用于分解质因数的 Shor 量子算法、用于无序数据库搜索的 Grover 量子算法）。量子比特本身的量子属性可被用于大分子模拟，Shor 量子算法可被用于破解密码，Grover量子算法可被用于搜索行业，待量子计算硬件成熟后其实用价值可以快速体现。不过，在人工智能领域，科学家13虽然推测量子计算机能够发挥较大作用，目前仍然缺乏有实用价值的算法。图表 17: CPU、GPU、QPU 算法方面对比CPUGPUQPUQPU量子比特控制芯片CPUGP

37、UCPUCPU架构功能执行所有算法理论上所有算法量子算法优势串行运算，比如运行操作系统、判断较多的运算并行运算，比如进行图形渲染、人工智能中的卷积网络运算经过巧妙设计后具有实用价值的量子算法，Shor/Grove等量子算法解决质因数分解/无序库搜索等问题效率远高于经典算法几乎不可能用来执行逻辑复杂的算法具有实用价值的量子算法仍较少计算密集型运算劣势资料来源：Intel 官网，英伟达官网，谷歌官网， 12 HYPERLINK /2020-04-02/200865296.html /2020-04-02/200865296.html13 HYPERLINK /2020-04-02/20086529

38、6.html /2020-04-02/200865296.html量子计算会改变哪些行业科学家14预测量子计算有望在以下三个场景较早落地：模拟量子现象本身，1980 年代物理学家理查德费恩曼就曾提出使用量子来模拟量子本身的设想，这将为蛋白质结构模拟、药物研发、新型材料研究、新型半导体开发等提供有力工具；破解加密密码，RSA 等现有主流加密算法基于大数质因数分解等复杂数学难题，1994年开发的 Shor 量子算法已经在理论上被证明具有加速破解此类密码的能力，这也可能对现有互联网底层架构产生挑战；AI、大数据等领域，量子计算机能够被用于解决最优路径等机器学习问题。量子计算如何改变生物医药、化工行业

39、、新材料行业生物医药、化工行业、光伏材料行业开发环节存在对大量分子进行模拟计算，经典计算压力已经显现，以现有人类的计算能力模拟量子化的原子消耗的时间成本较大，而量子计算机能够以量子比特直接模拟量子化的原子，具有高效性。生物医药和量子计算的结合被社会各界15普遍看好。药企研发药物大致分为三大流程，前期和后期涉及生物学基础理论和临床反馈对计算资源依赖较少，而中期有较大的对大分子模拟的计算，成为量子计算可以切入的市场。图表 18: 常规计算能力与实际需求可模拟计算的原子个数对比图表 19: 全球生物医药量子计算潜在市场120100806040200(个)100以上30左右常规计算能力常规人体蛋白70

40、(亿美元)6050403020100量子计算潜在市场YoY（RHS）30%25%20%15%10%5%0% 资料来源：艾瑞咨询， 资料来源：艾瑞咨询， 注：量子计算迎来商业应用的准确时间无法预计，因此以“量子元年”代表其商业应用的第一年14 https:/ HYPERLINK /events/world-economic-forum-annual-meeting-2020/sessions/the-quantum-potential /events/world-economic-forum-annual-meeting-2020/sessions/the-quantum-potential15

41、 HYPERLINK /report_pdf.aspx?id=3356 /report_pdf.aspx?id=3356图表 20: 医药研发流程与量子计算市场规模研发前期研发中期研发后期2019E2020E2021E2022E2023E2024E研发主要目标在于发现 不同基因组的外在表述，进而精准地掌握病因。 这一阶段对研发帮助最 大的是生物学本身的进 步和机器学习给发现基 因作用带来的辅助。 研发中期和前后期不同，这一阶段的研发目标是药品的化学表现和分子设计。主要聚焦在小分子本身的性质功能、稳定性和与病变生物蛋白的反应，在这个过程中，需要大量的运算模拟，虽然药企本身都设有计部，但部分验证模

42、拟需要同时动用几万台服务器支撑，在这过程中的把控和管理，都不得不交给专业计算机构完成，这便形成了未来量子计算切入的市场。 研发主要目标在于收集 临床反馈，鉴于造成同 一病症的原因多种多样，病人亦不能专业的区分 自己的病情。所以这阶 段的问题在于找到精准 的病人画像，并在合适 的地方找到病情的生物 标志物。所以本身对计 算强度的需求，并没有 那么大。全球药物研发支出（亿美元）1,7551,8161,8801,9452,0132,083用于研发中期的支出（亿美元）527545564584604625资料来源：艾瑞咨询， 注：预测时点为 2019 年科学家16认为在化工行业内，工业设计和催化剂可能较

43、早应用量子计算。在光伏行业内，科学家17预测太阳能电池板的元器件有望使用量子计算机进行计算。此外，科学家18预测光伏行业的宏观环境也有望采用量子计算。图表 21: 全球化工行业量子计算潜在市场图表 22: 全球光伏行业量子计算潜在市场 (亿美元)80706050403020100量子计算潜在市场YoY（RHS）12%10%8%6%4%2%0%50(亿美元)403020100量子计算潜在市场YoY（RHS）30%25%20%15%10%5%0% 资料来源：艾瑞咨询， 注：量子计算迎来商业应用的准确时间无法预计，因此以“量子元年”代表其商业应用的第一年资料来源：艾瑞咨询， 注：量子计算迎来商业应用

44、的准确时间无法预计，因此以“量子元年”代表其商业应用的第一年目前，受限于量子计算机硬件设备的限制，通过量子计算还只能模拟氢分子、水分子等简单分子，未来随着硬件性能的提升，研发人员将逐步实现从小分子到大分子，从无机物到有机物的模拟，ProteinQure、Qu&Co、Riverlane 等公司均已布局量子计算在生物医药方面的应用。图表 23: 量子计算+生物医药应用探索案例具体应用公司名称ProteinQure、Qu&Co、Riverlane量子算法+化学分子模拟、组合优化埃森哲、Biogen+1QBit化学分子比较量子应用华为量子化学应用云服务本源量子量子化学应用软件资料来源：各公司官网， 注

45、：本图表时间节点为 2020 年 4 月16 HYPERLINK /report_pdf.aspx?id=3356 /report_pdf.aspx?id=335617 HYPERLINK /report_pdf.aspx?id=3356 /report_pdf.aspx?id=335618 HYPERLINK /report_pdf.aspx?id=3356 /report_pdf.aspx?id=3356量子计算能改变现有密码学和互联网吗非对称加密算法在目前互联网技术中具有重要地位。RSA 等非对称加密算法实质为大数质因数分解等数学难题，Shor 算法已从理论上证明可以加速大数质因数的分解

46、，科学家19认为其未来有望加速密码破解。虽然目前受限于硬件性能 Shor 算法能够做质因数分解的位数仍十分有限，但长期仍是值得注意的技术问题甚至是社会话题。图表 24: Shor 量子算法与经典算法复杂度对比60算法复杂度5040302010001020304050样本数量（个）经典计算机算法量子计算机算法资料来源：CSDN， 图表 25: 数字货币应用的核心技术资料来源：清华大学国家金融研究院， 注：本图表时间节点为 2019 年19 HYPERLINK /2020-04-02/200865296.html /2020-04-02/200865296.html量子计算如何加速人工智能发展量子

47、计算可能会在以下几个方面对人工智能起到促进作用：处理大量的数据：机器学习和人工智能涉及大量数据。量子计算机利用量子叠加态原理，信息表示能力相较经典计算机呈指数型增长，可以同时处理大量数据；更好的机器学习模型：目前一些医药、生命、金融等领域的机器学习模型复杂程度已经接近经典计算机运行的极限，通过量子逻辑开发出新的量子算法可以构建更好的机器学习模型。更加准确的算法：监督学习在人工智能领域有着较为广泛的应用，比如图像识别、消费量的预测，量子计算机有望加速监督学习的运算。使用更加复杂的数据集：量子计算因为可以同时处理大量数据，使得量子计算可以使用更加复杂的数据集。德国大众、摩根大通等企业均已开始和量子

48、计算公司合作进行有关的开发。图表 26: 量子计算+机器学习应用探索案例公司名称具体应用谷歌+德国大众量子路由算法和交通数据管理系统摩根大通+IBM派生定价二次加速量子算法BMO金融集团&丰业银行+Xanadu量子蒙特卡洛算法西班牙CaixaBank+IBM金融资产风险分析模拟项目澳洲联邦银行+Rigetti C量子运算优化投资组合再平衡实验资料来源：各公司官网， 注：本图表时间节点为 2020 年 4 月主要公司介绍在量子计算研究和商业化上，走在全球前列的公司包括，谷歌、IBM、微软、亚马逊、阿里巴巴等大企业，以及本源量子、量旋科技等初创机构。图表 27: 量子计算布局主要公司Hartmut

49、 Neven超导量子比特72量子比特（超导）量子机器学习平台Dario Gil超导量子比特53量子比特（超导）IBM Q Experience团队核心人物技术路线性能相关应用TensorFlow QuantumChristopher Monroe（马里兰大学教授） Jusang Kim（杜克大学教授）离子阱量子比特 79量子比特（离子阱）/自建量子云平台6量子比特（超导）2量子比特（半导）超导量子比特半导量子比特郭国平（中国科学技术大学教授）郭光灿（中国科学技术大学教授）曾蓓（香港科技大学教授）刘松NMR量子比特4量子比特（NMR）自建量子云平台Leo Kouwenhove（代尔夫特理工大学教

50、授） Charles Marcus（哥本哈根大学教授） Matthias Troyer（苏黎世联邦理工学院教授） David Reill（悉尼大学教授）/Azure QuantumSimone Severini（伦敦大学学院教授）/AWS Braket施尧耕（密西根大学教授）/资料来源：各公司官网， 量子计算云平台（阿里云和中科院量子创新研究院联合发布）海外公司：谷歌、IBM、微软、亚马逊谷歌谷歌量子计算硬件方面代表了目前全球最高水平之一。2006 年，谷歌量子计算项目由 Hartmut Neven 创立，最初专注于算法和软件。2014 年，谷歌招募了加州大学圣塔芭芭拉分校 John Mart

51、inis 团队，谷歌开始在量子计算硬件方面发力。2016 年，谷歌量子计算团队使用 3 个量子比特对氢分子的基态能量进行了模拟，效果已经可以和经典计算机持平。2018 年 3 月，谷歌推出了 72 位量子比特芯片 Bristlecone。2019 年 10 月，谷歌使用其当时最新推出的 53 位量子比特芯片 Sycamore 运行随机电路取样，仅用 20s 时间即完成了结果，而谷歌推算如果使用算力强大的超级计算机 Summit 需耗时 1 万年，实现了“量子优越性”，这也是目前全球量子计算机经过实测的最强算力。2020 年 3 月，谷歌推出了 TensorFlow Quantum 量子机器学习

52、算法开发平台，助力于未来全球量子算法的发展。图表 28: 谷歌 Bristlecone 量子计算芯片图表 29: 谷歌 Sycamore 量子计算芯片 资料来源：谷歌官网， 资料来源：谷歌官网， IBMIBM 是全球最早布局量子计算的公司之一，并且至今技术依然保持全球领先。早在 1999年，IBM 就采用 NMR 量子比特技术开发出 3 位量子计算机。2001 年，IBM 分别在 5 位 NMR 量子计算机、7 位 NMR 量子计算机上成功运行了 Shor 量子算法，成功将 21 分解为 3 和 7，将 15 分解为 3 和 5，这是人类首次在硬件上实现 Shor 量子算法。2016 年，IB

53、M推出量子云计算平台IBM Q Experience，IBM 成为全球第一个推出量子云服务的公司。2017年，IBM 采用超导量子比特技术开发出 17 位量子计算机和 50 位量子计算机。2019 年， IBM 推出 Q System One，这是一台 53 位的量子计算机。图表 30: IBM Q Experience 量子云平台图表 31: IBM Q System One 量子计算机 资料来源：IBM 官网， 资料来源：IBM 官网， IonQ初创公司 IonQ 另辟蹊径，采用离子阱量子比特技术取得一定进展。IonQ 由马里兰大学教授 Christopher 和杜克大学教授 Jungsa

54、ng Kim 于 2015 年创立。成立之初，New Enterprise Associate 对公司进行了 200 万美元投资。2017 年，IonQ 接受了 Google Ventures、New Enterprise Asssociate、亚马逊的 2,000 万美元投资。2018 年 12 月，IonQ 推出 79 位离子阱量子计算机，并对水分子进行了模拟，其结果要好于目前大部分超导量子计算机。2019年 10 月，IonQ 获得了三星 Catalyst 基金、阿拉伯主权财富基金 Mubadala 领投的 5,500万美元资金。微软微软和谷歌、IBM 等科技巨头不同，在量子计算硬件上投

55、入较少，目前仅专注于量子云服务。2019 年，微软发布 Azure Quantum 量子云服务平台，使用者可以通过平台使用 Honeywell、IonQ、Quantum Circuits 等公司的量子计算机。图表 32: 微软 Azure Quantum 量子云服务资料来源：微软官网， 亚马逊2019 年，亚马逊推出 Braket 量子计算云服务，涵盖量子变成和仿真工具，用户可以通过 AWS 平台访问 IonQ、Rigetti、D-Wave 等公司量子计算机硬件。亚马逊也选择了非自建量子计算机的方式，而是与量子计算机合作，更专注于发挥自身在云服务方面的优势。图表 33: 亚马逊 AWS Bra

56、ket 量子云服务资料来源：亚马逊官网， 中国企业：本源量子、量旋科技、阿里巴巴本源量子本源量子成立于 2017 年 9 月，中科大物理系教授郭国平是本源量子创始人兼首席科学家。中国科学技术大学物理系教授郭光灿是本源量子联合创始人兼科学顾问。公司现已推出量子测控一体机、Semi-2Q 2 位量子比特半导体量子芯片、Spcd-6Q 6 位量子比特超导量子芯片等产品。图表 34: 本源量子股权结构及持股公司郭国平中国科学技术大学28.72%17.96%合肥亿斯特立股权投资合伙企业15.22%郭光灿其他11.08%27.02%合肥本源量子计算科技有限公司51%80%51.67%合肥本源物联网 深圳本

57、源量子云计合肥本源精密科科技有限公司算科技有限公司技有限责任公司融资轮次：A轮投资方：合肥高投、磐古创投、中科创星实际控制人资料来源：万得资讯， 注：股权结构及持股公司截至时间 2020 年 2 月 14 日图表 35: 本源量子量子测控一体机图表 36: 本源量子量子计算芯片 Semi-2Q半导体量子芯片Spcd-6Q超导量子芯片资料来源：本源量子官网， 资料来源：本源量子官网， 量旋科技量旋科技成立于 2018 年 8 月，由深圳量子科学与工程研究院孵化。香港科技大学物理系教授曾蓓担任首席科学家。目前已推出 2 量子比特桌面演示型 NMR 量子计算机，主要用于演示量子计算原理及实现各种自定

58、义量子算法等功能。融资轮次：天使轮投资方：明势创投、策源投资图表 37: 量旋科技股权结构图表 38: 量旋科技量子桌面演示型 NMR 量子计算机 项金根刘松李俊辛涛其他40%16%7%7%30%深圳量旋科技有限公司实际控制人 资料来源：万得资讯， 注：股权结构截至时间 2020 年 2 月 14 日资料来源：机器之心， 阿里巴巴我国科技巨头阿里巴巴近年来也在布局量子计算。2015 年，阿里巴巴和中科院进行合作。 2017 年，密西根大学教授施尧耕加入阿里巴巴，加速了阿里在量子计算上的发展；同年，阿里巴巴宣布其与中科院联合打造的量子云平台上线。图表 39: 阿里巴巴-量子云平台资料来源：阿里巴

59、巴官网， 附录：量子计算机原理与技术路径量子计算机的基本原理量子计算机基于量子态叠加等原理制成。量子态叠加原理是量子力学的基本原理之一。量子态叠加原理可以由物理学薛定谔（ Schrdinger） 的思想实验“ 薛定谔的猫”（Schrdingers cat）形象理解，即和镭、氰化物关在一个箱子里的猫在观察者打开箱子之前既不能说是存活也不能说是死亡，而是存活和死亡的叠加态。图表 40: 经典比特和量子比特对比经典计算机量子计算机|11|1+ |00|0资料来源：量子计算与编程入门（郭国平、陈昭昀、郭光灿编著，2019 年出版）， 注：量子力学中一般使用狄拉克（Dirac）符号表示叠加态，使用布洛赫

60、球面（Bloch sphere）表示双态系统经典计算机使用晶体管作为比特（bit），以晶体管的开闭状态分别表示 0 和 1。量子计算机使用两态量子系统比如电子的自旋、光的偏振等作为量子比特（qubit），由于量子态叠加原理能够同时表示 0 和 1。量子比特较经典比特具有信息，且呈幂指数级别增加。我们以 4 位的计算机为例，1 台 4 位经典计算机一次表示 1 种状态，1 台 4 位量子计算机一次表示 16 种状态，我们归纳可以得到，1 台 n 位经典计算机一次表示 1 种状态，1 台 n位量子计算机一次表示2n种状态。理论上，1 台 n 位的量子计算机算力=台 n 位的经典计算机算力。图表 4