量子计算+AI，未来已来 3-5年内

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3-5年内，量子计算可以实用化。

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作者|FounderPark
摩尔定律正在失效，经典计算机的性能也日益捉襟见肘。单靠堆积硬件的方式，已经无法满足当下骤增的算力需求了。
在这其中，量子计算作为最具潜力、也最受关注的新兴技术，吸引了业内不少的关注，也和人工智能一样，成为了科技巨头纷纷投资的领域，谷歌、IBM、微软等都在量子计算领域砸入重金。
【量子计算+AI，未来已来】而当量子计算和人工智能又结合在一起的时候，会带给大家一个怎样的惊喜？以及，这样的结合能带来怎样的商业价值，具体会在哪些领域落地？量子计算的诸多技术路线又该如何选择？
作为国内很早就开始探索AI和量子计算结合、走光量子路线的玻色量子，他们已经在国内进行了量子计算的商业化尝试。我们专门邀请了玻色量子的联合创始人&COO马寅，聊一聊AI和量子计算的结合，以及量子计算的未来。

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硬科技的价值是有所应用，而不是有所实现。
量子计算主要解决问题里的「单点」，而不是将问题整体量子化。
目前的量子计算行业，是处于学术界和产业界叠加的状态。
没有缺点的技术是不存在的，缺点才是技术不断向前演进的动力。
量子通信是加密工具，量子计算可以应用于解密，但是量子计算的解密与量子通信的加密不是矛和盾的关系。
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量子计算+AI
是技术的必然趋势
FounderPark：创立公司时，量子计算处于什么样的发展阶段？你看到了怎样的机会？
马寅：2019年是量子物理界的重大年度。首先，谷歌宣布量子霸权，看到了更多技术的可能性；其次，在学术角度而言，合伙人文凯博士的团队发布了几篇非常重要的顶刊论文，验证了光量子做量子计算的可行性，并在实验室达成一个重要的指标，这一指标在目前已经可以满足我们很多工程化的需求。
我认为硬科技公司有四个阶段。一为科研阶段，即技术原理的突破；二是工程阶段，技术要满足工程级的要求，可以将实验室的科研转换成工程的试验；三是产品化阶段，硬科技结合行业，使其具有行业属性；第四阶段为可复制的商业化，可复制性让整个行业有所不同，此阶段可以达到创业目标。
2019年量子计算的工程阶段已经跨越了，我们已经进入了工程阶段。其次是谷歌发布的TensorFlow ，让大家认识到人工智能除了我们理解的深度学习等，还有更多的可能性，这种可能性是与新的基础、新的方法关联的，而这众多方法中可能会存在量子计算的机会，在软件生态上证明了量子计算达到了可用的状态。
我觉得2019年可以称为量子元年，当时我们的初心和技术都已就位，所以2020年就成立了公司。
FounderPark：为什么会选择AI和量子计算的结合？量子计算和AI结合后的落地场景有哪些？
马寅：在当今时代的大多数场景，基础计算已经能够满足我们的需要，但在部分场景下，如泛人工智能的大数据运算、对大型参数网络的调校与优化，我们对算力是有更高的要求和需求的。比如城市地图里的交通路径规划、交通灯控制等。
目前量子计算应用更多是从组合优化场景开始，包括交通的路径优化、金融的组合性问题等；另外还有量子模拟，即用基础粒子状态去演化其他类似的系统，如对药物系统的模拟，进行新型药物的开发；此外可结合人工智能，无论是各行各业，还是组合优化场景都需要人工智能，这是毋庸置疑的。