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全球最大型的企業都在啟動量子計算項目，政府也在量子研究工作上投入了大量資金。對于尚未得到證明其有效性的系統來說，量子計算機無疑引起了諸多關注。

這是因為，量子計算機雖然還遠未成熟，但預計最終會迎來一個全新的計算時代——在解決復雜問題方面，硬件將不再是一種約束，這就意味著，以前那些可能傳統系統數年甚至數百年才能完成的計算，如今只需要幾分鐘內就可完成了。

從模擬更高效的新材料，到更精確地預測股市如何變化，量子計算技術對于企業的影響可能是巨大的。下面就是目前企業組織正在探索量子計算的八個場景，有可能從根本上改變整個行業的游戲規則。

1、發現新型藥物

新藥物的發現，一部分要依賴于所謂的“分子模擬”科學領域，該領域涵蓋了對粒子在分子內相互作用的方式進行建模，嘗試創建一種能夠抵抗給定疾病的配置。

這種相互作用非常復雜，可以呈現出許多不同的形式，這就意味著，根據分子結構準確預測分子的行為方式需要進行大量的計算。

手動執行計算操作顯然是不可能的，而且這對于當前的傳統計算機來說其規模太過巨大了。事實上，使用一臺傳統計算機對一個只有70個原子的分子進行建模，預計需要長達130億年。

這就是為什么發現新藥物需要這么長時間：科學家們大多會采用試錯法，也就是針對目標疾病測試數千種分子，希望最終能找到成功的匹配選擇。

然而，量子計算機有望在幾分鐘之內就解決分子模擬的問題。量子計算系統能夠同時進行多項計算，可以無縫模擬構成分子的粒子之間所有最復雜的相互作用，讓科學家能夠快速識別成功藥物的候選。

這意味著，目前平均需要10年才能上市的救命藥物可以加快設計速度，而且成本效益更高。

目前制藥企業正在關注這項技術。今年早些時候，醫療巨頭羅氏(Roche)宣布與Cambridge Quantum Computing (CQC)達成合作伙伴關系，以支持解決阿爾茨海默病方面的研究工作。

小型公司也對這項技術很感興趣。例如，合成生物學初創公司Menten AI與量子退火公司D-Wave展開合作，探索量子算法如何推動設計出最終可用作治療藥物的新型蛋白質。

2、創造更好的電池

從驅動汽車到存儲可再生能源，電池技術正在推動向綠色經濟的過渡，而且其應用范圍將會越來越廣泛。但電池技術還不夠完美：電池容量和充電速度仍然是有限的，這就意味著電池并不總是最合適的選擇。

有一種解決方案，是利用有更高性能的新型材料來打造電池。這就是另一種分子模擬的問題了，也就是對新型電池材料潛在候選的分子行為進行建模。

因此與藥物設計類似，電池設計也是一項數據密集型工作，而且更適合使用量子計算機。

這就是為什么德國汽車制造商戴姆勒(Daimler)正在與IBM展開合作，評估如何使用量子計算機模擬硫分子在不同環境中的行為，最終目標是制造性能更好、壽命更長、更耐用的鋰硫電池，并且比當前的鋰離子電池成本更低。

3、預測天氣

盡管當今很多尖端超級計算機提供了強大的計算能力，但天氣預報——尤其是遠程天氣預報——的不準確仍然令人失望，這是因為天氣事件可能充滿變數，而傳統計算機無法獲取精確預測所需的所有數據。

另一方面，正如量子計算機可以同時模擬分子內發生的所有粒子相互作用以預測行為一樣，量子計算機也可以模擬無數環境因素如何共同形成大風暴、颶風或熱浪等天氣事件。

而且由于量子計算機能夠同時分析幾乎所有相關數據，因此會生成比當前天氣預報準確得多的預測，這不僅有利于人們規劃未來的戶外活動，還可以幫助政府更好地為自然災害做好準備，以及為氣候變化研究提供支持。

目前這個領域的研究還在低調進行中，但也有一些致力于發揮量子計算機潛力的新合作伙伴關系，例如去年European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF)與IT廠商Atos建立了合作伙伴關系，使用Atos的量子計算模擬器探索量子計算對未來天氣和氣候預期的影響。

4、挑選股票

摩根大通(JP Morgan)、高盛(Goldman Sachs)和富國銀行(Wells Fargo)都在積極探索量子計算機在提高銀行運營效率方面的潛力——這一用例通常被認為可能會帶來豐厚的經濟回報。

量子計算機可以通過多種方式為銀行活動提供支持，其中已經顯示出一些積極前景的方式是將量子計算應用于稱為“蒙特卡羅”(Monte Carlo)模擬的程序中。

蒙特卡羅模擬包括了根據相關資產價格隨時間的變化對金融資產進行定價，這就意味著，有必要考慮不同期權、股票、貨幣和商品的固有風險，這個程序本質上可歸結為預測市場將如何發展，并且隨著不斷有大量相關數據出現，預測也會變得更加精準。

根據高盛與量子計算公司QC Ware進行的研究顯示，量子計算機前所未有的強大計算能力，可以將蒙特卡羅計算速度提高1000倍。而且，高盛的量子工程師現在已經調整了他們的算法，能夠在量子硬件上運行蒙特卡羅模擬，并且這將有可能在短短五年時間內面世。

5、處理語言

幾十年來，研究人員一直試圖讓經典計算機將意義與單詞進行關聯，嘗試理解整個句子的意思。這是一項巨大的挑戰，特別是考慮到語言的性質，語言是一種交互式網絡：一個句子通常必須作為一個整體來解釋，而不是每個單詞含義的“總和”，在這之后才是試圖解釋諷刺、幽默或內涵等因素。

因此，即使是最先進的自然語言處理(NLP)經典算法仍然難以理解基本句子的含義。但研究人員正在研究量子計算機是否更適合把語言表示為一種網絡，從而以更直觀的方式進行語言處理。

這被成為量子自然語言處理(QNLP)，是Cambridge Quantum Computing (CQC)公司目前的關注重點。該公司已經通過實驗證明，句子可以在量子電路上進行參數化，其中可以根據句子的語法結構嵌入詞義。最近，CQC發布了Lambeq，一個用于量子自然語言處理的軟件工具包，可以將句子轉換為量子電路。

6、解決差旅問題

銷售人員會收到一份他們需要出差的城市列表，以及每個城市之間的距離，找出一條能夠最大限度上節省旅行時間、花費最少的路線。聽起來很簡單，而“差旅問題”是很多公司在嘗試優化供應鏈或交付路線時面臨的一大問題。

隨著銷售員需要出差的城市不斷增加，可能的路線數量也在成倍增加。對于跨國公司來說，可能要處理數百個目的地、數千個車輛和嚴格的截止日期，問題也會變得規模巨大，導致傳統計算機無法在合理時間內解決。

例如，能源巨頭埃克森美孚(ExxonMobil)一直在努力優化跨洋商船的日常航線，涉及到50000多艘船只，每艘載有200000個集裝箱，運送總價值為14萬億美元的貨物。

目前已經有一些經典算法可應對這一挑戰，但考慮到大量潛在可探索的路線，這種模型不可避免地不得不最終被簡化和近似。因此，埃克森美孚與IBM展開合作，研究量子算法是否可以在這方面做得更好。

量子計算機一次可進行多項計算，這就意味著量子計算機可以串聯運行所有不同的路線，使其能夠比傳統計算機更快地發現最佳解決方案，而后者必須按順序評估每個選項。

埃克森美孚的結果似乎很有前景：模擬表明，一旦硬件得到改進，IBM的量子算法可以提供比經典算法更好的結果。

7、減少擁堵

優化城市交通信號的時間，使其能夠適應等待車輛數或者時間，大大有助于順暢車輛流動和避免繁忙路口的擁堵。

這是經典計算機難以解決的另一個問題：變量越多，系統在找到最佳解決方案之前必須計算的可能性就越多。但與差旅問題一樣，量子計算機可以同時評估不同的場景，更快地得出最佳結果。

微軟一直在與Toyoto Tsusho以及量子計算初創公司Jij合作研究這個場景。研究人員已經開始在一種模擬城市環境各種采用基于量子的算法，目的是減少擁堵。根據實驗最新結果顯示，該方法可以將交通等待時間減少多達20%。

8、保護敏感數據

現代密碼學依賴于由算法生成的密鑰來編碼數據，這意味著只有被授予訪問密鑰的各方才能解密信息。因此，風險是雙重的：黑客可以截獲加密密鑰來破譯數據，也可以使用功能強大的計算機來嘗試預測算法生成的密鑰。

這是因為，傳統安全算法是確定性的：給定的輸入將始終產生相同的輸出，這意味著黑客通過適當的計算能力就可以預測出結果。

這種方法需要非常強大的計算機，而且對于密碼學來說并非是一項短期風險。但是硬件正在不斷完善，安全研究人員也越來越多地發出警告，未來某個時候我們將需要更安全的加密密鑰。

有一種增強密鑰的方法，是使密鑰完全隨機且不合邏輯——換句話說，不可能用數學方法進行預測。

事實證明，隨機性是量子行為的基本組成部分：例如，構成量子處理器的粒子行為方式完全是不可預測，因此這可以用于生成一種連最強大的超級計算機也無法進行逆向推測的加密密鑰。

隨機數生成是一種已經接近商業化的量子計算應用。例如，英國初創公司Nu Quantum正在打造一套系統，可測量量子粒子的行為以生成隨機數字流，以打造更強大的加密密鑰。