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量子计算与量子芯片

用量子叠加与纠缠造计算芯片，在搜索空间指数爆炸的特定问题上，做到经典计算机原理上做不到的事。

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这个方向在研究什么

2024 年，谷歌的量子芯片 Willow 用不到 5 分钟完成了一个随机采样任务，同样的任务放在当今最快的超算上要跑 10²⁵ 年。差距来自根本性的不同：经典计算机每次只能处在一个状态，把所有可能的答案逐一试过去；量子计算机在某类特定的问题上，能让所有可能同时参与计算。新药的分子模拟、大整数分解、组合优化，这些问题的搜索空间随规模指数爆炸，对这类问题，经典计算机在原理上便无法高效求解。

① 经典比特 0 OFF 1 ON 或 确定性：每次只能是 0 或 1 之一 n位 = 2ⁿ 种状态之一 ② 量子比特 |0⟩ |1⟩ |ψ⟩ 叠加态 | n量子比特 = 2ⁿ个状态同时 ③ 量子擅长的问题 分子模拟 药物设计·材料发现 大整数分解 Shor 算法·RSA 威胁 组合优化 QAOA·物流·金融 经典计算机难以高效处理

量子比特在被测量之前同时处于 0 和 1 两种状态。不是还没决定是哪个，而是物理上两者同时存在。n 个量子比特纠缠在一起，能同时代表 2ⁿ 种状态。但光有叠加本身并没有用。测量时会随机给出一个答案，等于什么都没算。让量子算法真正有意义的是干涉（interference）。通过一系列精心设计的操作，让错误答案的概率互相抵消，让正确答案的概率越叠越大。这和射频电路里的相消与相长干涉是同一个物理机制，只不过干涉的对象是每个答案出现的概率，而不是电压。测量时，正确答案的概率已经被放大到接近 1，几乎每次都能得到正确结果。

① 初始叠加态 ② 量子门演化 ③ 测量结果 ↑ 概率幅 ↑ 概率幅 ↑ 概率幅 所有答案概率幅相等 尚未进行计算 正确答案 ↑ 错误答案相消（↓）· 正确答案叠加（↑） 干涉作用于概率幅 ✓ 几乎总能测到正确答案 一次测量即得结果

把这些原理变成真实器件，目前主流路线是超导量子比特（superconducting qubit）。量子比特的 0 和 1 不是电压的高低，而是一个超导电路的能量状态：电路待在最低能量状态，这是 0；电路吸收了一个微波光子、跳到了更高的能量状态，这是 1。操控量子比特，就是用微波脉冲往电路里“放”或“取”一个光子。

① 经典比特（CMOS 反相器） ② 量子比特（超导谐振器） bit = 节点电压（0V 或 VDD） bit = 电路能量状态（无光子 或 有光子） VDD PMOS p型 · 源极接 VDD Vout NMOS n型 · 源极接 GND Vin Vin=高 → NMOS 导通 → 接地 Vout ≈ 0V → bit = 0 Vin=低 → PMOS 导通 → 接 VDD Vout ≈ VDD → bit = 1 C 并联电容 JJ 约瑟夫森结 （非线性电感） 微波脉冲 C 与 JJ 并联，构成非线性谐振回路 |0⟩ = 基态 · bit = 0 电路未吸收微波光子 （最低能量状态） |1⟩ = 激发态 · bit = 1 吸收了一个微波光子 （能量升高一档） vs

每个跃迁只吸收与自己能级差精确匹配的光子。能量不对就不响应，就像收音机调台。问题在于，普通 LC 谐振器所有相邻台阶间距完全相同，0→1、1→2、2→3 的共振频率一模一样。你打一个想激励 0→1 的微波脉冲，1→2 和更高的跃迁频率完全相同，会同时被驱动，系统根本停不在最低两个台阶之间，没法当二态系统用。解决办法是把电感换成约瑟夫森结（Josephson junction），两片超导体中间夹一层纳米厚绝缘层构成的非线性电感，它让台阶间距不再均匀：0→1 有自己独特的共振频率 ω₀₁，和 1→2 的频率不同。这样打一个精确调到 ω₀₁ 的脉冲，只有 0→1 这个跃迁能吸收它，更高的台阶频率不匹配、无动于衷。这两个台阶就是量子比特的 0 和 1。

① 普通 LC 谐振器 ② 接入约瑟夫森结 ③ 量子比特 换入 JJ 微波寻址 线性电感 L + 电容 C 构成 LC 谐振回路 Δ Δ 能级均匀 → 微波无法定向寻址 约瑟夫森结（非线性电感） 打破均匀间距 Δ₀₁ Δ₁₂ ≠ Δ₀₁ ≠ Δ₁₂ → 可单独寻址最低两能级 人工"原子" 基态 = |0⟩ 激发态 = |1⟩ 不参与计算 |0⟩ |1⟩ ω₀₁ 特定频率微波单独操控 |0⟩ 和 |1⟩

操控量子比特需要极低温，原因和热噪声一样直接。量子比特两个状态之间的能量差折算成等效温度只有 0.1 到 1 K，室温的 kT 热噪声比这个信号大几千倍，量子状态会被热涨落持续打乱，根本维持不住。把系统冷到 20 mK，热噪声才降到信号以下，量子状态才能稳定。即使在这个温度下，量子状态能维持的时间也只有几百微秒，就像谐振器的 Q 值一样会逐渐衰减；这段时间内能完成的操作次数，直接决定了算法能跑多复杂。

稀释制冷机温度层级 kT 热噪声 vs 量子比特信号 300 K 室温 kT = 25 meV 77 K 液氮预冷 kT = 6.6 meV 4 K 液氦 / 4 K CMOS 层 kT = 0.34 meV 100 mK 预冷级 kT = 8.6 μeV 20 mK 量子芯片工作温度 kT = 1.7 μeV 300 K 室温热噪声 kT = 25 meV ≫ 量子比特信号（约 1500 倍） 4 K 液氦冷却 kT = 0.34 meV 仍超过信号约 17 倍 20 mK 稀释制冷 kT = 1.7 μeV ≈ 量子比特信号 ✓ 参考：量子比特能级间距 ≈ 0.2 K 等效 ≈ 20 μeV

目前最好的超导量子比特，每做一次操作出错的概率也在千分之一左右。跑一个有价值的量子算法要做数百万次操作，错误一路累积，结果彻底失效。解决办法只有一个：量子纠错（quantum error correction），用一批物理量子比特冗余地保护一个逻辑量子比特，定期检测并修正错误。代价是规模急剧膨胀：保护一个逻辑量子比特需要数十到数百个物理比特，造出实用的容错量子计算机意味着百万级的物理量子比特，对芯片制造密度和互连密度的要求已经和经典先进制程处于同一量级。

规模一膨胀，控制线就成了最紧迫的瓶颈。每个量子比特需要好几条微波线来控制和读取，全部要从 20 mK 的冷端引到室温控制系统，每条线都往里传热，几百条线就足以把稀释制冷机压垮。解决思路是把一部分控制电路做在 4 K 温区的 CMOS 芯片上，大幅减少冷端和室温之间的连线数量。难点在于标准 CMOS 在 4 K 下迁移率和阈值电压都会漂移，现有的器件模型和设计方法全部失效，需要从头标定。

量子纠错：物理比特 → 逻辑比特 控制架构：从 20 mK 到室温 P P P P P P P P P P P P L 逻辑 P P P P P P P P 物理比特 L 逻辑比特 示意：20 物理比特保护 1 个逻辑比特 实用容错量子计算机需数百万物理比特 室温 300 K 经典控制系统 · AWG · ADC · FPGA 4 K 低温区 低温 CMOS 控制芯片 ← 微电子切入口 20 mK 量子芯片 · 超导量子比特阵列 ↑ 控制线 >100 条 ↑ ↑ 4K集成后互连大幅减少 ↑

容错量子计算机到来之前，研究者在现有噪声条件下寻找有价值的应用，思路是把量子芯片当协处理器，只承担最难的那部分计算，外层用经典计算机控制和优化。这类应用的编译和调度，本质上是量子版的 EDA：把算法映射到特定量子芯片的连接拓扑上，压缩操作次数、减少错误积累，和经典逻辑综合要解决的问题高度相似。超导不是唯一的技术路线：离子阱（ion trap）把离子悬浮在电磁场里当量子比特，出错率更低但操作速度慢几个数量级；硅量子点和 CMOS 工艺天然兼容，扩展路径最接近经典芯片，但对硅材料纯度极为敏感；光量子不需要制冷，适合量子通信，但让两个光子可靠地相互作用至今是未解难题。量子计算机在可预见的未来将仅作为协处理器，承担特定类别的计算，而经典处理器的主体地位不会改变。最乐观的估计是 2035 年后才会出现第一批有实用价值的容错量子计算机，到那一天还有一大段工程路要走。

核心研究问题

  • 相干时间与门保真度：超导比特相干只有几百微秒、单次操作仍有千分之一出错，要靠高相干量子比特设计和门操控优化把物理错误率往下压。
  • 量子纠错与容错架构：保护一个逻辑比特要数十到数百个物理比特，表面码阈值、纠错码与实时量子反馈怎么落到真实芯片上，工程上才刚起步。
  • 可扩展性与器件工艺：实用容错机是百万比特量级，约瑟夫森结的尺寸一致性、材料纯度、超导器件微纳加工都要对接可量产工艺。
  • 低温 CMOS 测控：上百条微波线从 20 mK 引到室温，每条都往冷端传热，出路是把控制电路下沉到 4 K，但标准 CMOS 一冷迁移率和阈值电压全漂移，器件模型要从头标定。
  • 超导之外的物理路线：离子阱出错率低却操作慢几个数量级，中性原子阵列、硅基量子点、集成光量子各有取舍，都有团队在推。
  • 量子算法与编译：可编程量子模拟、量子机器学习，以及把算法映射到芯片连接拓扑、压缩操作次数的编译问题，在 NISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum，含噪中等规模量子）协处理器范式下既要贴硬件又要有实用价值。

知识路径

量子力学和固体物理是理论基础，电磁场与微波是 IC 背景切入量子控制的关键，模拟/射频做读出电路，工艺和传热学决定芯片能否在极低温下工作。节点对应学习地图里的目录：

graph LR
    分析[分析] --> QM
    分析 --> PHY[大学物理]
    分析 --> SIG[信号处理]
    代数[代数] --> QM
    PHY --> QM[量子力学]
    PHY --> EM[电磁场与微波]
    PHY --> HEAT[传热学]
    QM --> QC[量子计算]
    INF[信息论] --> QC
    QM --> SS[固体物理]
    SS --> Q
    EM --> MAS[模拟与射频]
    SIG --> MAS
    MAS --> Q[量子计算与量子芯片]
    QC --> Q
    PRO[集成电路工艺] --> Q
    MAT[材料] --> Q
    MAT --> PRO
    HEAT --> Q

    classDef math fill:#EBF4FF,stroke:#2C5282
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    class PHY,QM,SS,QC,EM,HEAT phys
    class SIG,MAS,PRO,MAT ckt
    class Q goal

这个方向适合谁

适合愿意做长线的人，容错量子计算机最乐观也要 2035 年以后，迭代周期长。课程上量子力学和固体物理是必修，完全想回避物理的人不适合。微电子出身有一个切口在测控那一侧，做 4 K 低温 CMOS 和微波链路，标准 CMOS 一冷到 4 K 器件模型全部失效，需要从头重新标定。日常主要围绕稀释制冷机，接微波线缆、标定器件、跑测试，降一次温要好几天，实验节奏被制冷机的排期管着，适合被极限条件下的工程吸引、又耐得住的人。

学术界

课题组

境内

  • 陈炜 清华

    超导量子比特 | 低温多路控制芯片 | 量子处理器架构

  • 李铁夫 清华

    超导量子芯片制备 | 微波光学量子转换 | 电路量子电动力学

  • 刘建设 清华

    超导量子比特 | 量子计算模拟 | 约瑟夫森电路设计

  • 刘玉玺 清华

    超导量子比特设计 | 拓扑量子电路 | 参数化量子算法

  • 段路明 清华

    离子阱量子计算 | 量子网络与中继 | 量子模拟

  • 孙麓岩 清华

    超导量子信息处理 | 量子纠错与逻辑比特 | 量子反馈控制

  • 吴宇恺 清华

    离子阱量子门 | 量子纠错码设计 | 超导量子芯片互联

  • 濮云飞 清华

    离子阱量子网络 | 中性原子量子存储 | 量子纠缠远程分发

  • 侯攀宇 清华

    离子阱量子计算 | 大规模离子阵列模拟 | 金刚石色心量子信息

  • 邓东灵 清华

    超导量子处理器 | 量子纠错 | 拓扑量子计算

  • 龙桂鲁 清华

    量子通信协议 | 量子安全直接通信 | 量子精密测量

  • 冯磊 复旦

    陷阱离子量子比特 | 量子模拟与多体实验 | 精密测量

  • 李晓鹏 复旦

    冷原子量子模拟 | 量子多体理论 | 量子算法与优化

  • 朱黄俊 复旦

    量子测量理论 | 量子态验证与层析 | 量子纠缠表征

  • 石磊 复旦

    光子晶体光场调控 | 拓扑光子学 | 微纳光学量测

  • 闫娜 复旦

    超低温集成电路 | 量子计算控制芯片 | 射频与混合信号IC

  • 杜瑞瑞 北大

    拓扑量子态 | 量子霍尔效应 | 低温量子输运

  • 潘建伟 中科大

    超导量子计算 | 光量子计算 | 量子纠错

  • 朱晓波 中科大

    超导量子处理器 | 量子纠错 | 多比特调控

  • 郭国平 中科大

    半导体量子芯片 | 硅基量子比特 | 低温控制电路

  • 陆朝阳 中科大

    光量子计算 | 单光子源 | 多光子纠缠

  • 雒超 中科大

    低温控制芯片 | 量子比特读取电路 | 低温 CMOS 建模

  • 范桁 中科院

    超导量子处理器 | 量子模拟与拓扑物理 | 量子计算云平台

  • 郑东宁 中科院

    超导量子芯片微纳加工 | 可调耦合器与多比特门 | 拓扑量子模拟

  • 金贤敏 交大

    集成光子芯片 | 光量子计算 | 多光子纠缠

  • 郭衍束 交大

    低温量子控制芯片 | 超导量子比特读取 | 规模化量子测控

  • 于扬 南大

    超导量子比特相干操控 | 长程比特耦合与互联 | 量子读出与参量放大

  • 谭新生 南大

    超导量子比特 | 量子门优化 | 3D集成量子芯片

  • 王浩华 浙大

    超导量子处理器 | 多比特纠缠与量子模拟 | 量子计量与精密测量

  • 王震 浙大

    量子模拟与多体纠缠 | 薛定谔猫态制备 | 超导量子比特控制电路

  • 杨超 成电

    超导量子相变 | 超导量子集成芯片 | 新型光电探测器件

  • 邓光伟 成电

    量子器件 | 量子光力学 | 光电集成量子器件

  • 王成 成电

    低温 CMOS 量子测控 | 量子计算控制芯片 | 射频与混合信号 IC

境外

  • 王鑫 港科大

    量子纠错资源理论 | 量子算法分析 | 量子信息容量

  • John Preskill Caltech

    量子纠错理论 | 容错量子计算 | NISQ 到容错跨越

  • Mikhail Lukin Harvard

    中性原子量子比特 | 量子纠错编码 | 量子网络互联

  • William Oliver MIT

    超导量子比特 | 低温控制电路 | 量子处理器可靠性

  • Andrew Houck Princeton

    Transmon 量子比特 | 超导量子多体模拟 | 高相干量子器件

  • Robert Schoelkopf Yale

    电路量子电动力学 | 玻色子编码纠错 | 超导量子存储器

  • Hartmut Neven Google

    逻辑量子比特纠错 | 量子计算优越性 | 量子模拟应用

  • Jay Gambetta IBM

    容错量子计算 | 超导量子芯片 | 量子软件平台

  • Leonardo DiCarlo TU Delft

    超导量子处理器 | 可扩展量子纠错 | 量子控制软硬件栈

学术会议与期刊

会议 QIP IEEE QCE ISSCC / JSSC APS March Meeting
期刊 Nature Science Nature Physics PRX Quantum PRL npj Quantum Information

毕业去向

企业

国内 本源量子（Origin Quantum） 国盾量子（QuantumCTek） 量旋科技（SpinQ） 启科量子（Qudoor） 图灵量子（TuringQ） 玻色量子（QBoson） 华为 腾讯量子实验室
国外 IBM Quantum Google Quantum AI Intel Quantum IonQ Rigetti Computing D-Wave Quantum Xanadu PsiQuantum Quandela Quantinuum QuEra Computing Pasqal Atom Computing Keysight（是德科技） Quantum Machines Qblox

科研院所

国内 中国科学院量子信息与量子科技创新研究院 中国科学技术大学·量子物理与量子信息研究部 之江实验室 北京量子信息科学研究院（BAQIS）
国外 QuTech（代尔夫特理工 + TNO） MIT 量子工程组（EQuS / RLE） Harvard Quantum Initiative（HQI） Bristol QET Labs imec Yale Quantum Institute

相关科普

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待补充

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