摘要
随着信息技术的迅猛发展，传统计算模式在处理大整数分解、机器学习等复杂问题时逐渐显露出局限性。量子计算作为一种全新的计算范式，以其独特的量子力学原理，为解决这些复杂问题提供了全新途径。量子计算的核心优势在于其处理信息的基本单元——量子比特。与经典比特相比，量子比特能够同时表示0和1两种状态，这一独特属性使量子计算机在处理某些极具挑战性的特定任务时，能以指数级的速度超越传统计算机，也有望在材料科学、药物设计、优化问题以及人工智能等关键领域引发变革。量子信息技术对传统技术体系的颠覆性创新，已成为全球科技竞争热点之一，全球各国政府和大型企业都在积极推动量子计算的研究和应用。
鉴于量子计算发展快速且在众多领域应用前景广阔，对其最新研究进展进行全面梳理和总结十分必要。本文旨在从宏观的视角分析量子计算的重要性、发展现状及面临的挑战，通过探讨量子计算的技术进展、应用前景及未来发展趋势，为科研人员、技术开发者及政策制定者提供有价值的参考和指导，促进量子计算领域的健康发展。
量子-经典融合计算
经典计算与量子计算的对比
1981年，Feynman提出使用量子计算机模拟在经典计算机上难以模拟的量子系统的想法，指出量子计算与经典计算在多个核心方面有根本性差异。经典计算与量子计算的技术栈对比情况如图1所示。
图1 经典计算与量子计算技术栈对比
经典计算基于线性代数等数字逻辑操纵比特进行布尔运算。凭借经典比特数字信号处理较高的稳定性和可控性，加之成熟的电子技术和计算机架构，经典计算机在错误率控制方面表现出色，且能够适应广泛的应用场景。量子计算本质上基于量子逻辑，通过量子门和量子电路在高维状态空间操纵量子比特进行信息处理。量子比特叠加和纠缠的独特性质，赋予了量子计算在处理需要大量数据分析的任务时，有超越经典计算串行处理受限的能力。然而，量子系统的敏感性也导致在错误率控制方面自身面临更大的挑战，需要特定的量子硬件和精细的环境控制来维持量子态稳定。值得一提的是，量子计算并不总是在速度上超越经典计算。由于对控制和隔离的精细要求，在很多日常计算任务上，量子计算反而可能需要更长时间。含噪声中等规模量子（Noisy Intermediate-Scale Quantum，NISQ）时代下量子计算只不过是使用量子理论发展计算机技术。
尽管量子计算还面临许多技术挑战，但其独特的优势决定着未来或将在特定领域内展现出巨大应用潜力，而经典计算则将继续在大多数日常计算任务中发挥不可或缺的作用。
量子—经典融合计算模型
在量子—经典融合计算范式下，经典计算机和量子计算机须按照图2所示的计算模型协同工作以解决问题。经典计算机负责融合任务调度、结果解码等操作，量子计算机专门处理那些难以或无法由经典计算机有效解决的问题。在该范式下，任务的分配和协同工作通常按照以下步骤进行。
图2 量子-经典融合计算模型架构
近年来，各地纷纷抢占数据交易发展先机，成立各具特色的数据交易平台。上海数据交易所构建“1+4+4”体系：紧扣建设国家级数据交易所“一个定位”，突出准公共服务、全数字化交易、全链生态构建、制度规则创新“四个功能”，体现规范确权、统一登记、集中清算、灵活交付“四个特征”；2023年数据交易额超11亿元，累计挂牌数据产品2100个。北京国际大数据交易所实现了全国首个新型交易模式、交易系统、交易合约、交易场景、交易生态的落地，截至2023年11月，数据交易备案规模已超过20亿元，交易主体500余家，数据交易合约7901笔，数据产品1624个，已发放27张数据资产登记凭证。
(1) 问题编码：将融合计算问题编码为一个量子算法，例如量子搜索算法等。通常该类工作由经典计算机完成。
(2) 任务分配：基于任务特点和需求分配计算任务。例如，数据分析、决策制定等通常由经典计算机执行，量子算法核心步骤由量子处理器(Quantum Processing Unit，QPU)负责。
(3) 量子计算：量子计算机根据接收的量子操作指令执行算法，并生成结果。
(4) 结果解码：经典计算机解码量子计算结果反馈，并基于这些结果做进一步计算或决策。
在上述工作流程中，量子系统和经典系统之间的接口和通信协议定义是确保数据无缝传输，以及计算任务协同进行的关键。
量子—经典融合计算的机遇与挑战
量子计算的优越性已经得到验证，其发展正通过超导、离子阱、中性原子等多条技术体系并行推进。基础科学研究和工程实验成果层出不穷，推动着量子计算在不同领域应用场景的探索,逐步形成完备的产业生态。量子计算已进入技术攻关、工程研发、应用探索和产业培育一体化推进的关键阶段，量子—经典融合计算范式提供了一种在现阶段充分利用现有资源，并为未来全量子计算奠定基础的灵活方法，为解决现实世界中的复杂问题提供了新的可能性，有望成为推动科技进步和产业创新的重要力量。
虽然量子—经典融合计算展现出巨大的潜力，但在实际发展和应用实践中却面临多方面挑战。首先，在算法应用和编程框架层面，融合算法开发是一项极为复杂的任务，需要跨学科的专业知识素养，而融合系统程序开发与维护的简化也需要开发新的编程编译工具。其次，在资源管理和任务分配层面，如何在融合系统中有效管理量子资源和经典资源是一个亟待解决的难题，一套优秀的资源调度算法和任务分配策略直接决定着系统的最终性能，需要深入研究和优化。再次，在底层硬件集成和标准化层面，通过高效的信号管理实现量子硬件和经典硬件的无缝集成同样存在挑战，由于量子硬件与经典硬件、不同量子硬件与软件之间的兼容性问题涉及电子、机械和光学等多个领域，要求制定标准化的接口协议，以促进不同系统和组件间的互操作性。
除此之外，当前NISQ阶段下，技术成熟度尚不完备，量子比特相干时间较短，对环境噪声较为敏感，经典系统的融合集成可能引入新的不稳定因素。量子计算是一个高度专业化的领域，量子—经典融合计算的发展更需要来自学术界、工业界和政府的共同努力才能促进创新，抓住时代机遇。
分布式量子计算
分布式量子计算原理
许多实际的量子应用需要大规模（数千）高质量量子比特，专注于单个QPU开发和优化的量子计算存在巨大的可扩展性挑战。在此背景下，可缓解单QPU系统的扩展挑战、增强量子计算的潜在范围和影响，利用多个QPU共同处理量子工作负载的分布式量子计算的作用变得越来越重要。分布式量子计算借鉴分布式计算中计算资源整合和任务拆解的思路，通过在模块化、小型化的量子计算芯片间建立纠缠来实现大规模量子计算。
按照量子芯片间通信方式的不同，分布式量子计算可以分为隐形传态通信的分布式量子计算和经典信道通信的分布式量子计算。作为量子信息传输的一种方式，隐形传态允许不同物理位置间传输量子信息，从而实现量子计算任务的分布式执行。首先，构建一个量子网络，包含多个通过纠缠态量子信道相连的QPU。其次，将复杂的量子计算任务分配给不同的QPU，通过隐形传态将需要在远程处理器上执行的量子态传输到相应位置，每个QPU执行其所分配的计算任务，这个过程可能涉及本地量子操作与其他处理器间的量子通信。再次，通过量子通信和隐形传态，合并分布式系统中的结果，以完成整个计算任务。经典信道通信的分布式量子计算则是基于量子线路拆分技术，包含比特拆分和门拆分。线路拆分本质上涉及识别线路内特定切割点，并基于泡利基的数学框架将切割点处复杂量子态分解为一系列基础组件。子线路独立地在分布式QPU上执行，结果以特定的计算密集型方式组合。经典重建的简单实现涉及矩阵乘法，并根据量子比特状态和切割点等因素呈指数级扩展。另外，如果子线路之间存在依赖关系，则须通过量子信道或经典信道传递中间结果。
分布式量子计算算法
当前，量子计算机可操纵的量子比特数量无法满足计算需求，单个芯片也存在集成度限制。分布式量子计算基于分布式计算中计算资源整合和任务拆解的思路，实现大规模量子计算，充分利用量子计算的加速优势解决实际问题。分布式量子计算算法是实现更高效、更稳定、更广泛应用的量子计算的关键。
1998年，Buhrman等就对Grover算法、DJ算法等量子查找算法进行了分布式研究，以充分发挥量子并行计算能力。2004年，Yimsiriwattana进行了Shor算法的分布式研究，分解整数N的通信复杂度为O（log2N）。2013年，TAN等设计的分布式Simon算法解决了前期研究中分布式量子算法不能扩展到两个以上计算节点的问题。2021年，DiAdamo等对分布式VQE算法进行研究，提出一种运行分布式重映射算法的线路设计。2023年，中山大学邱道文团队的Xiao等将Shor算法分解到两台量子计算机上进行求解，比传统使用Shor算法减少了一半量子比特长度，并将Shor算法进一步拓展到多台量子计算机上，采用经典程序提高输出结果准确度。该团队还设计了若干分布式量子算法，包括用分布式精确算法解决DJ问题的分布式DJ算法，解决了无序数据库中只有一个目标项搜索问题的分布式Bernstein-Vazirani算法。2023年，Ying等完成了在12量子比特超导芯片上最高33比特线性Cluster线路的拆分与试验，促进了基于测量的量子计算技术的发展；Guala等通过对大比特数张量网络变分量子线路进行模拟，展示了量子线路拆分在复杂图像处理中的应用，以及在工业相关机器学习任务中的应用前景。
分布式量子计算发展前景
与传统量子计算机相比，分布式量子计算机在完成大规模数据处理和分析任务时展现出更快的速度，不仅提高了决策的准确性，也极大提升了效率。在数据安全和隐私保护日益重要的今天，分布式量子计算优势同样突出。通过将数据分散到多个QPU上进行处理，可以降低数据泄露和被非法窃取的风险，从而提供更坚实的隐私保护能力。
虽然分布式量子计算发展阶段的特点是互连的量子计算资源的增加，但实际部署、演变很大程度上取决于技术进步和构成分布式量子计算生态系统不同实体的实验实现。随着超导、离子阱等量子硬件技术的不断发展，分布式量子计算的物理基础将更加稳固。除此之外，分布式量子计算有望进一步探索量子计算与经典计算的集成、融合，推进实用的分布式融合计算。可以借助并行GPU、专用集成电路等的使用，集成经典高性能计算，缩小当前量子工作负载和最先进的分布式量子计算间的差距。另外，用于量子计算的云计算数据中心的出现为分布式系统设计未来融合计算数据中心开辟了新途径。需要注意的是，这可能涉及解决负载平衡和资源分配方面的挑战，以及混合数据安全挑战。
量子操作系统
量子操作系统概述
基本介绍
量子操作系统（Quantum Operation System，QOS）是针对量子计算机设计的，可以有效管理和控制量子硬件资源，并提供方便的编程接口给用户进行量子程序的编写和执行，即控制和管理量子计算机硬件资源以及提供程序开发和运行环境的系统软件。由于量子计算机与经典计算机在物理特性和计算模型上差异巨大，QOS并不像Windows和Linux那样简单易用，因此需要以全新方式进行设计和实现，考虑与叠加、纠缠等特性相关的复杂问题，如测量会改变量子态等。
发展背景
NISQ阶段，在量子计算资源稀缺的情况下，如何高效稳定地发挥算力，成为量子计算发展必须解决的难题。现有工作试图从不同角度优化量子计算的性能，比如多QPU下对多个量子任务进行自动资源分配和调度；自动校准优化量子比特质量。参考经典计算机的思路，操作系统成为有效管理、利用量子计算资源的关键。
QOS的发展历程与量子计算硬件技术的进步是紧密耦合的。20世纪90年代，美国Los Alamos国家实验室开发出了简单的量子计算控制系统，当时仅对几个量子比特进行基本控制。随着量子计算硬件的快速发展，量子“操作系统”也随之进化，但更多是指代具备类似操作系统功能的综合控制层。2020年底，英国Riverlane量子计算公司发布了世界上第一个量子操作系统Deltaflow.OS的初始版本。2021年，Riverlane公司联合美国Seeqc公司通过在芯片上构建一个集成的量子计算架构，扩展了量子计算机，其特点是QOS运行在独特的芯片级集成量子计算架构上，预示着“大吊灯”式的硬件外形将成为历史，也证明了Deltaflow.OS具备可移植性。2021年,孔伟成等在论文中又强化了QOS概念的定义，结合可用的客户端，向用户轻量级使用量子计算又跨越了一大步。
量子操作系统架构
目前的QOS都是运行在经典计算机上的一套软件。如图3所示，可以将QOS服务分为量子计算服务和经典计算服务，量子计算服务负责处理量子任务并与量子计算后端交互；经典计算服务在处理经典业务逻辑的同时，也承担初始化并监测量子设备的任务。
图3 QOS整体架构
用户使用编程框架编写混合程序,并经编译识别量子计算部分和经典计算部分。随后,混合程序转换为在量子服务器端执行的量子应用程序。量子计算部分被操作系统发送到量子任务调度模块,根据优先级排序,按需分配到目标QPU。QPU会再次进行低阶线路编译,执行量子比特映射和后端编译适配等工作,然后将编译后的计算任务发送到后端算力去执行。计算完成后,获取对应结果并返回到用户程序,同时释放被占用量子比特。
量子操作系统技术发展趋势
任务管理
多任务的管理调度涉及到优先级分配、时间管理和资源分配等，需要考虑量子硬件的可用性和限制、量子计算任务的复杂度和需求，以实现量子计算的高效执行。QOS需要获取量子任务ID、所需比特数、任务类型（进行优先级管理,一般情况下,系统的校准任务拥有最高优先级）等元素，以应用合适的调度策略，并根据系统状态和资源情况分配QPU。
相比经典操作系统，QOS的任务管理更复杂、特殊，尤其是在分布式计算应用中，需要额外考虑量子比特纠缠性、量子比特状态控制、错误校正等复杂技术问题，以及量子算法的特殊需求和约束，这些都需要更加精细和灵活的管理控制。
编译优化
QOS的编译优化技术发展趋势集中在提升量子程序的执行效率和适应性，以及更好地利用量子硬件的独特优势上。随着量子硬件的快速发展，编译器需要不断适应新型QPU的架构和特性，这意味着编译优化技术必须能够智能地识别和利用特定硬件的优化点。其中，一个显著的发展趋势是开发更高效的量子线路解析转换方法。这涉及用户任务中复杂逻辑门到底层特定硬件设备原生支持的基础逻辑门的分解转化，以及基于逻辑门分解和大型计算任务分割映射进行量子线路重构的能力。这将减少逻辑门级联数量和量子线路宽度，提高执行速度和性能。此外,如何将计算任务精准、高效地映射到真实物理量子比特上，关乎系统的容错能力和稳定性，同样需要更加智能化的编译策略。
QOS的编译优化是一个复杂的过程，需要深入理解量子硬件的特性、量子算法的原理以及量子程序的结构，以满足日益增长的量子计算需求，突破量子硬件的物理局限性。
资源管理
区别于经典计算，量子计算中的资源主要包括量子比特、量子门和量子操作等。量子计算的资源管理与分配涉及如何根据量子程序的需求和量子硬件的特性在量子计算机上有效利用和分配资源，以确保量子程序的计算效率和准确性。
量子资源分配是一个复杂的问题，需要考虑资源数量、资源质量和需求等多个因素，根据具体的应用场景和需求选择适合的资源分配方法。除此之外，量子资源分配、任务调度和并行执行之间是相互影响、相互制约的，需要综合考虑和优化，以实现更好的计算性能和精度。
非功能层面
除功能实现层面，QOS的技术发展趋势伴随量子计算机的发展还体现在以下几个方面。
一是量子软件标准化和模块化。量子计算机硬件与应用程序之间的接口和交互将变得越来越规范和简单，用户可以通过标准化接口更方便地调用量子计算机的能力。
二是跨平台和云量子计算的支持。量子计算云服务的兴起促使QOS发展跨平台兼容性，允许用户通过云平台访问量子资源，同时提供更友好的编程环境，包括可视化编程工具、高级量子编程语言的支持和简化的编程模型。
三是与量子硬件的深度集成。随着量子硬件技术的进步，QOS正发展出更紧密的集成方式，以充分利用硬件的特性和能力，包括对新型量子比特技术（如中性原子、光量子等）的支持。
四是安全性和隐私保护。QOS逐步集成量子安全协议，以保护数据和计算过程的安全。
量子计算面临的挑战与未来展望
量子计算当前已经进入一体化推进的关键阶段，然而这一阶段面临着诸多技术挑战。硬件方面，量子比特的稳定性、量子门的精确控制、量子系统的可扩展性是面临的主要难题。量子比特很脆弱，容易导致信息丢失，需要研制更高性能、可支持量子错误校正技术的原型机，同时通过分布式量子计算等技术克服量子系统扩展的巨大工程挑战。量子计算云平台方面，提升后端硬件性能、完善功能与服务模式是关键，需降低量子计算资源访问门槛，同时促进量子计算与超算、智算等经典计算资源在云平台上的融合发展，推动技术创新与应用。此外，量子操作系统、量子程序设计语言、量子编译器及算法库也需不断创新和完善。最后，完善量子计算机性能指标体系和测评方法也至关重要。
展望未来，产业各界应重点关注量子计算的实用性，积极开发能够解决实际问题的量子计算模型和算法，探索多领域应用场景；需综合考量科研支持、应用开发等方面影响因素，建设国家级量子计算云平台，推动量子计算商业化和应用落地，展现量子计算在药物设计、复杂系统模拟、密码学等领域的独特能力。
结语
本文从理论基础到技术实践，再到未来趋势展望，分析了量子计算关键技术的发展与创新。量子计算是涉及几乎所有学科极限水平技术的总集成，需加大政策支持力度和科研投入、促进跨学科多方合作、解决不少技术难题、克服不少理论障碍、实现更多应用创新，未来发展可能道路曲折但必定前途光明。量子计算作为一种颠覆性技术，其发展不仅将推动计算技术进步，也将为更多新兴、关键领域带来深远影响，并有望在未来几十年内实现重大突破，展现出解决现实世界复杂问题的独特能力。
