量子電腦為何比傳統電腦強大？量子運算的發展又有哪些挑戰呢？

本文轉載自中央研究院「研之有物」，為「中研院廣告」

• 採訪撰文／郭雅欣
• 責任編輯／簡克志
• 美術設計／蔡宛潔

臺灣量子科技的未來

量子科技腳步不遠了，臺灣甚至為此成立了「量子國家隊」。我們身處這轉變的時刻，應該先做好準備，了解量子科技究竟包含哪些部分，又會帶來哪些影響。中央研究院應用科學研究中心張文豪特聘研究員長期研究光量子技術，並擔任量子系統推動小組執行長。

在這次中研院「研之有物」的訪談中，張文豪除了帶領我們認識光量子技術裡的關鍵外，也會談談量子國家隊在忙些什麼？能否在這股量子科技發展的浪潮中，帶領臺灣站穩腳步？

量子科技即將走入你我的生活。有一天，我們將打開以量子位元建構的量子電腦，透過量子演算法進行各種計算，並把資訊用量子傳輸的方式傳遞出去。這樣的日子可能不遠了～

為了因應量子科技時代的來臨，行政院去（2022）年 3 月宣布成立「量子國家隊」，由 17 個產學研團隊組成，包含了通用量子電腦硬體技術、光量子技術、量子軟體技術與應用開發這三大領域。同時亦成立「量子系統推動小組」進行跨部會整合，協助國家隊達成目標。

通用量子電腦硬體技術，是指開發以量子位元作為運算位元的量子電腦，在概念上接近一般電腦，有一個 CPU，有控制、讀取的晶片，可以透過程式設計得到你想做的計算。中研院的陳啟東研究員與陳應誠研究員都是此領域的計畫主持人之一。

量子軟體技術與應用開發，顧名思義是軟體及演算法的開發，也包含未來量子電腦裡必須有的量子糾錯設計，以及量子計算的應用開發，如金融、製藥與材料開發等。中研院的鐘楷閔研究員是這領域的計畫主持人之一。

光量子技術，分為「光量子計算」與「量子通訊」。光量子計算是以光作為量子位元而設計的計算系統，而量子通訊則是以光的量子態來傳遞訊息。

中研院應科中心特聘研究員張文豪長期研究光量子技術，並擔任量子系統推動小組執行長。在這次「研之有物」的訪談中，張文豪深入淺出地介紹了光量子技術，也與我們分享了許多量子國家隊的願景。

• 在量子國家隊的三大領域中，您的專長在光量子計算與量子通訊。請問光量子計算與通用量子電腦有何不同？

光量子計算系統是針對特定問題而設計，當一個光量子系統設計好之後，由於光的晶片、路徑等都已經確定下來，無法中途改變，所以，它就只能對同一種問題做計算。光量子計算的困難在於光會跑，而且是用光速在跑，不會回頭。

也就是說，光子不會中途停止，一定會把整個計算做完。所以它跟一般的量子位元不一樣，一般的量子位元做完計算可以恢復原來的狀態。光子跑完就沒了，無法暫存，如果要重啟計算，要再給予新的光子。光量子計算對於一些傳統電腦難以解決問題，例如最佳化以及取樣的問題，有很大的幫助。

• 量子通訊用的也是光量子技術，它和現在以光纖傳輸資訊，有什麼不同？

過往的光通訊是用「有沒有光」來當 0 跟 1 兩種狀態，量子通訊則是用光的量子態來當 0 跟 1，把訊息全部都用量子態編碼，這就是量子通訊的基本概念。而量子通訊的好處是因為竊取的動作會干擾量子態，因此資訊不容易被竊取，或者說外人無法在不被發現的情況下竊取資訊。這種通訊方式可以透過量子的性質本身，來保護資訊安全。

• 意思是說，量子通訊的發展不是為了讓資訊傳輸得更快，而是為了更安全？

對，其實這也牽涉到量子電腦的發展。因為量子電腦的一個重點，就是可以破解現今最常使用的密碼系統 RSA（知名的非對稱加密演算法）。雖然量子電腦可能不會那麼快發展出來，可能還要再等幾十年，但仔細想想，有沒有什麼資料其實必須保密幾十年呢？

有心人士可以現在就先截取訊息，等幾十年後有了量子電腦再來進行破解。基於這個原因，量子通訊的加密技術必須走得比量子電腦更快才行。

• 量子通訊現在發展到什麼程度了？有什麼困難點？

在目前的各種量子技術中，量子通訊應該是發展最快的，它有一些難度，但沒有量子電腦那麼難。很好的量子通訊系統，要有好的單光子光源、高效率的偵測器，以及不會破壞量子態的傳輸通道。

好的單光子光源以及偵測器都不容易製作，但是因為量子通訊很重要，所以大家開始用替代的光源，比如把雷射光降到非常弱，弱到一次只會跑出一顆光子，偵測器的效率可能也只要六七成。這樣的話，儘管不是那麼完美，但還是可以得到量子通訊的好處。

傳輸通道則是另一個困難點。訊息在傳輸過程中會慢慢衰減，所以目前的光纖每隔一段距離都有放大器，但放大器卻會對量子訊號造成干擾。清華大學褚志崧副教授團隊，為量子國家隊光量子研究團隊之一，他們就在進行這方面的研究，透過推動小組協助與中華電信建立合作，接下來就要在新竹、楊梅之間找到一條沒有經過放大器的光纖進行長距離量子通訊測試。

還有一種發展趨勢，就是往天上走，以衛星或低軌衛星來做量子通訊，這也是另一個較不受干擾的做法。

單量子的重要挑戰

量子通訊光源即便有點不盡完美，但仍可接受，不過光量子計算就不行了。光量子計算必須有良好的單光子光源及高效率的偵測器，才能正確地讓光子在系統中進行運算，並準確偵測輸出的結果。因此，「如何製造出好的單光子光源？」是張文豪以及其他光量子研究團隊的重要挑戰。

單光子光源指的是「一個時間點只會放出一個光子」的光源。從原理來說，這樣的光源是一個單一的二能階系統，也就是「基態—激發態」，當一個位於基態的電子獲得能量，躍遷到激發態，然後從激發態掉回基態時，就放出一顆特定波長的光子。

在這樣的二能階系統中，只要有一顆電子躍遷到激發態，在它還沒掉回基態前，我們無法激發另一顆電子到激發態去，張文豪形容：「所以這就像捷運的閘門，前一個沒過去之前，後一個進不來。」也因為這樣的機制，每次就只能放出一顆光子。

那麼，要在哪裡找到這樣的二能階系統呢？科學家最一開始的想法是用「單一原子」，例如鈉原子。但要把單一個原子分離出來太困難了，所以到了公元 2000 年後，科學家轉而從半導體製程上，尋找製造出單光子光源的「人造系統」，而目前有兩種最主要的做法，一個是製造「量子點」，一個是製造「缺陷」。

量子點是利用半導體製程做出的一個小體積物體，通常是將兩種不同材料疊起，因為彼此間的應力而凸起成一個「島狀物」，外面再用另一種材料包覆。這個島狀物裡面會產生類似於原子的能階，所以也被稱為「人造原子」。

除此之外，在晶體中製造出某些特定的缺陷，也能達到單一光子源的效果。這類缺陷中最常見的就是鑽石裡的「NV center」，意思是在鑽石晶體結構中，其中一個碳由氮（N）取代，這個氮的隔壁又有一個碳被拿掉，出現一個空缺（Vacuum）。這樣的缺陷裡也會產生上述的二能階系統，可以如單一原子、量子點一樣，放出單光子。

• 是否可以比較量子點與材料缺陷這兩種做法，各有什麼優缺點？

目前為止做得最好的單光子光源其實是量子點，可以產生幾乎完美的單光子，但是它必須在低溫環境下才能運作。而材料缺陷則大部分可以在室溫下運作。

我們還必須考慮單光子光源所放出的光子，是否處於我們需要的波段。舉例來說，在目前的光纖裡，光波長約在 1310～1550 奈米，因為這是損耗很低的波段。而前述的鑽石 NV center 產生的光，則固定是 600 多奈米的紅光，波長還不夠貼近光纖傳輸波段。

現在有許多團隊，都在嘗試從鑽石裡製造出其他缺陷，以符合光纖傳輸的波段，也有人開始嘗試其他材料，例如被稱為第三代半導體的碳化矽。

• 單光子光源未來還會往哪個方向發展？理想的單光子光源是什麼樣子？

我們也希望單光子光源，可以用脈衝來激發，讓光子出現的時間差都是固定的。脈衝雷射激發是像機關槍一樣，一打開光子就以相同的間隔，源源不絕地出來。更理想的情況是，我們如果能把單光子光源做成電激發的元件，就可以在我想要有光子的時候，就打出一道脈衝，產生一個光子。

以目前的半導體製程，有成功做到過打一道脈衝、換一個光子的過程，但必須在低溫操作，效率也不理想。

• 您的研究團隊最近嘗試以二維材料製造單光子光源，這部分目前有什麼進展？

我們最近使用的二維材料是六方晶格的氮化硼（hBN），用來做室溫的單光子光源。氮化硼蠻有趣的，就像二維的鑽石，寬能隙又是絕緣體，不太和其他東西起作用，裡面的缺陷也會形成單光子。

我們幾年前跟台積電合作，用化學氣相沉積（CVD）做出晶圓尺寸的大面積氮化硼，並發表在《自然》（Nature）期刊上。我們未來可以透過這技術進行「缺陷工程」，也就是控制在哪裡製造出缺陷，產生單光子輻射的陣列。例如用聚焦離子束打掉其中某些位置的原子．再透過熱處理修復。先破壞再建設，才能產生缺陷。這個技術以目前來說，還是很有挑戰性。

• 二維材料最近似乎有愈來愈火紅的趨勢？

在過往的傳統半導體研究中，往往將二維材料當成垃圾，不過現在，垃圾變成黃金了。以前這種材料是被用來當固態潤滑劑，因為層與層之間很容易剝落、滑動，根本沒甚麼用處。

但自從石墨烯出現之後，大家才意識到二維材料的好處，而且何必一定要用石墨烯？有一大堆半導體材料都是這樣一層一層的，把它們拿來做電子元件不是更好？所以現在很多人都在做二維半導體材料。

抓到了！真的是單一光子！

儘管有了製造單光子光源的方法，但該如何確認放射出來的是單一光子呢？

張文豪解釋，單光子的定義是同一時間點只放出一個光子，「所以是同一時間只有一顆，並不是真的只放出一顆。」換句話說，光子其實是像機關槍一樣，源源不絕地一直從光源放射出來的，而且每個光子之間的時間間隔也並不平均。

測量是否為單光子的方法稱為「HBT 實驗裝置」，包含一個分光鏡、兩個偵測器（D1 與 D2），以及一個可以決定要啟動計時或停止計時的計時器。

當每一個光子遇到分光鏡時，會隨機前往 D1 或 D2，如果 D1 偵測到光子，計時器就會開始計時；如果 D2 偵測到光子，則會停止計時。因為光子是隨機前往 D1 或 D2，所以每一次停止計時，可能測到是兩個、三個、或四個……不等的光子出發間隔時間。

如果有兩個光子是同時出發，且它們正好分別通過 D1、D2，那麼就會測到一組間隔時間為 0 的數據。所以相反的，如果測量出的結果中，完全沒有間隔時間為０的數據，就可以確認光源是單光子光源。

張文豪指出，HBT 實驗裝置要準確，也考驗兩個偵測器的敏銳度。「目前效率最好的是用超導體來做偵測器，不過這樣的話，偵測器也得在低溫環境。」

• 除了單光子光源與偵測器外，光量子計算還需要哪些相關的技術配合？

光量子計算還是必須在光量子晶片上運作，用的是積體光學，就像積體電路一樣，只是用波導取代電線、光子取代電子。這其中的製程必須讓光能在晶片裡前進、轉彎，做一些操作。中央大學陳彥宏特聘教授的團隊，是量子國家隊光量子研究團隊之一，主要工作就是開發光量子晶片。

• 臺灣發展量子科技的前瞻性或潛力如何？我們有什麼優勢？

臺灣早期生產很多電腦，當時我們做的事情主要是零組件的開發、組裝，所以我常笑稱是一種「偽高科技組裝業」。可是臺灣現在已經不一樣了，臺灣從這個組裝業，慢慢掌握關鍵的製程，當產業供應鏈整個建構起來之後，現在變成了全世界很重要的製造中心。

如果未來量子電腦量產，臺灣絕不可能缺席，也不能缺席。為此，我們必須知道，從零到有把一臺量子電腦建構起來需要多少技術。這是一個龐大的系統工程，需要各種人才與技術。我們要知道每個技術細節，才會知道國內各研究單位、法人，以致於工研院、經濟部和產業界，各自可以扮演什麼角色。

• 成立國家隊來發展量子科技，是為了整合資源的考量？

因為我們的人力與資源都有限，所以必須透過整合的方式，各團隊做自己擅長的部分，再用系統整合把大系統建構起來。最重要的目的，是在每一個環節把技術與人才建立起來。

我們推動小組還找了中研院天文所的王明杰研究員來當總工程師，他負責連結各團隊的不同技術，橫向整合。為什麼找上天文背景的王明杰博士？這很有趣。

第一個原因在於王明杰是超導材料與偵測器的專家，因為天文觀測裡要偵測很微弱的訊號，他們必須要發展非常靈敏的偵測器。

第二個原因是，天文研究都是國際性的大團隊，例如蓋一座大型天文台，各國不同的單位個別負責開發部分技術且為了同一個目標努力，需要有總工程師來連結各團隊所開發的技術，透過系統工程變成最後的系統。做天文觀測的人比較有這樣跨團隊組大系統的經驗，所以我們就請他來協助。

• 量子科技現在還沒有發展出產業，培養出的人才怎麼辦？

量子科技並不是全新的技術，而是範圍很廣的跨領域技術，所以你學會了這些技術，仍然可以在現有的科技產業發揮所長。等到有一天公司需要投入量子科技的時候，儘管公司老闆可能沒有量子的知識和概念，但公司裡有這些背景知識的人才就可以立即參與。

所以人才是最重要的，我們必須現在就開始把量子的 DNA 植入產業界。如果等需求出現才開始培育人才，就來不及了。

• 中研院預計在南部院區建立量子研發基地，可否談談這部分的規劃？

我們預計在 2023 年下半年進駐南部院區的研究大樓 II，建置一些製程與量測的核心設施。此外，還會蓋一棟「量子實驗大樓」，主要做一些精密的量測，也包含一部分精密製程。

未來，這個量子研發基地將會是一個提供國內產學研單位進行量子科技研究的基地，所建置的核心設施也將開放給其他研究團隊進駐使用進行研發，有點類似國家同步輻射中心，透過建置一個大型的量子科技實驗場域，讓需要的國內外團隊共同使用。

這也是希望能橫向、縱向整合資源，不要重複投資。畢竟我們資源有限，應該集合大家的力量，攜手共同邁向臺灣量子新世代。

延伸閱讀

1. 量子系統推動小組網站。
2. 工程科技推展中心（2023）。〈【多功能量子通訊網路】 褚志崧副教授｜國立清華大學物理學系〉，YouTube。
3. Lodahl P., Ludwig A., & Warburton R.（2022）。〈決定性的單光子源〉（張鳳吟翻譯）， 《物理雙月刊》。
4. 王志洋、陳啟東（2021）。〈量子世代產學佈局〉，《科學人》。
5. 科技魅癮（2022）。〈量子新時代｜全國70位科學家的超強大腦，如何一起推動量子計畫〉，YouTube。
6. 陳彥宏（2021）。〈量子光電晶片將延續臺灣半導體晶片的榮耀〉，《臺灣研究亮點》。
7. 郭雅欣（2019）。〈量子電腦到底有多霸氣？即將引爆終極密碼戰？！〉，《研之有物》。
8. 林婷嫻（2017）。〈量子電子元件 hen 夯，但如何掌握像情人心難測的量子位元？〉，《研之有物》。
9. 張文豪、徐子民（2006）。〈半導體量子光學〉， 《物理雙月刊》。
10. 張文豪、徐子民（2004）。〈單量子點光譜技術的介紹與應用〉，《科儀新知》。
11. Gillis, A. S. (2022, January 28). quantum cryptography. TechTarget.
12. Shaik, A. B. D. a. J. W. I., & Palla, P. (2021). Optical quantum technologies with hexagonal boron nitride single photon sources. Scientific Reports, 11(1).
13. Ishii, S., Saiki, S., Onoda, S., Masuyama, Y., Abe, H., & Ohshima, T. (2021). Ensemble Negatively-Charged Nitrogen-Vacancy Centers in Type-Ib Diamond Created by High Fluence Electron Beam Irradiation. Quantum Beam Science, 6(1), 2.
14. Chen, T. A., Chuu, C. P., Tseng, C. C., … Chang, W. H., & Li, L. J. (2020). Wafer-scale single-crystal hexagonal boron nitride monolayers on Cu (111). Nature, 579(7798), 219–223.

想像我們往水池內丟兩顆石頭，以石頭的落點為中心，會個別產生漣漪，在水面上擴散開來。

而當兩個漣漪互相接觸時，交會之處的水面其實同時反應了兩個漣漪的影響；可以說，兩個漣漪疊加在一起了。漣漪是靠水傳遞的一種波，稱為水波；而「疊加」的現象，就是屬於波的一種特性。

物質的波，也就是物質波，同樣存在疊加的特性。只不過，物質波跟水波不同的地方在於，它不需要依賴「水」這種實際的東西來傳遞，而是一種「機率波」。機率波的數學形式長得像波，而它代表的，是量子系統處於不同狀態的機率分布。

量子系統的狀態：機率波

當我們在描述量子系統的狀態時，就會用到「機率波」的概念。舉例來說，在電玩遊戲中要是打怪成功，死掉的怪物會留下寶物。怪物可能有 50% 的機率掉落寶物 A，也有 50% 的機率掉落寶物 B，但我們不會在事前就知道怪物會留下哪種寶物。

所以，怪物可以說是同時擁有「掉落寶物 A」和「掉落寶物 B」這兩種狀況，直到我們成功打完怪，才能確定牠究竟帶哪一種寶物。類似地，機率波告訴我們的，就是量子系統「有多少機率處於狀態 A、又有多少機率處於狀態 B」的資訊；如同兩個水波在水面上疊加，A 和 B 這兩個狀態同時存在這個量子系統上。所以，我們把量子系統「同時處於不同狀態疊加」的狀況，稱為「疊加態」。

另一方面，也跟打完怪物才知道掉什麼寶物類似，在我們實際觀測量子系統前，並無法知道會看到狀態 A 還是狀態 B，要觀測完才會知道。因為量子疊加的特殊性質，科學家想到，或許可以拿來做一些實際的運用。

例如，在現代的電腦運算中，「位元」是資訊的最小單位，可以用 0 或 1 這兩個數值來表示。那麼，我們也許能夠把「同時存在兩種不同狀態的量子系統」當作位元使用，讓它的兩種狀態分別代表 0 跟 1 來儲存資訊，而這就被稱為量子位元。

由於物理性質的不同，量子位元在某些狀況下，可以運算得比傳統位元更有效率；利用量子位元建構的電腦，就稱為量子電腦。雖然目前已經有少數量子電腦問世，能以最多一百多個量子位元進行運算，但要能大規模運用在日常生活中，除了要再想辦法增加量子位元之外，還有許多難題要克服，所以，現在就先讓漫畫的想像來代替很可能成真的未來吧。

——本文摘自《阿宅聯盟：量子危機》，2022 年 11 月，未來出版，未經同意請勿轉載。

有時候，兩個以上的量子粒子，可能因為某些原因而產生關連，使得彼此的行為互相影響——這種特殊的關係，稱為「量子糾纏」，或稱「量子纏結」。

不妨想像一下：一對跳雙人舞的舞者，正隨著音樂舞動。雖然兩人都有各自的動作，但彼此的動作都與對方有對應關係，也就是當其中一人做某動作，另一人就會做某配合動作；若要針對這場演出打分數，我們必須把兩人的動作與搭配都考慮進來，因為單看一人的表現，並無法詮釋整場表演——這個情形，就非常類似量子糾纏的概念。

一旦一對粒子形成量子糾纏的狀態，它們就必須被視為一個整體，一起看待；單看一個粒子的行為，並無法完全描述整個系統。

無法事先得知的量子態

不過，量子糾纏跟跳雙人舞還是有一點不同：舞者跳的舞，都是事先設計好的——換句話說，雙方要怎麼跳，都是早就知道的；但量子糾纏狀態中的粒子的行為，直到我們進行觀測之前都還無法確定。

就好像之前在量子疊加章節中所介紹過的，量子態在被觀測之前，是處於「同時存在各種可能狀態」的疊加態，只有當我們進行觀測之後，其狀態才會確定；而每一種可能狀態，都有各自的出現機率，我們無法事先得知最後會看到哪一種狀態。

這就像我們在手遊中抽卡，無法知道究竟會抽到最稀有的 SSR 卡、超稀有的 SR 卡，還是最常見的 N 卡，只能由機率來決定。

驚人的是，當我們藉由觀測，使得其中一個粒子轉變成確定狀態時，另一個粒子就算隔得再遠，

只要糾纏狀態還在，它們的行為就仍會有所連動，也就是說，第二個粒子會因為我們對第一個粒子的觀測，而瞬間呈現與第一個粒子對應的確定狀態。

到底，處於量子糾纏狀態的粒子，彼此之間是怎麼知道對方的情況呢？直到現在，科學家都還沒辦法揭開量子糾纏的神秘面紗。

——本文摘自《阿宅聯盟：量子危機》，2022 年 11 月，未來出版，未經同意請勿轉載。

• 文／林明宜 │ 國家實驗研究院科技政策與資訊中心助理研究員，研究領域為神經科學、醫學工程及前瞻技術趨勢分析

量子電腦挾著其強大運算速度和能力的潛能，使得全球科學界和產業界（Google, IBM, Microsoft, Intel 等）競相投入⁷。雖然目前仍在理論實踐和可操作原型發展階段，近年的技術突破似乎使得每年都「即將成功」的量子電腦真正更接近商業化應用。在今日知識經濟和全球化競爭的時代，運算能力即是國家和企業的競爭力，因此量子電腦在近年頻頻被各國視為重點發展技術，許多科技趨勢報告也將其列為年度突破^{11 12 13}。國研院科政中心之前已經對各國的量子技術發展策略和台灣的研發現況撰寫專文討論（編按：參見英國量子技術發展戰略、第二次量子革命啟動）。本文將更新近期技術發展趨勢和討論量子電腦未來對社會可能造成的衝擊。

什麼是「量子運算」？從基本原理談起

量子位元（qubit）是量子電腦最基本的運算單元，為了使量子位元能夠被運用，量子必須達到量子疊加（quantum superposition）和量子糾纏狀態（quantum entanglement）：即單一量子須同時處於兩種物理狀態，且兩個量子間需形成聯結，使得兩個量子即使不處於同一個空間，卻可以即時互相影響，才能做為量子運算基本單元¹⁷。量子可以是電子、離子或光子，只要能夠達到疊加和糾纏狀態就可以做為量子位元，量子位元的讀寫可透過微波、磁脈衝或雷射。目前主流的五種量子運算方式有矽自旋量子、離子阱、超導迴路、鑽石空位和拓樸量子。

量子疊加可以用丟擲硬幣比喻：硬幣可為頭像（1）或反面（0）就如同傳統的位元，將硬幣擲到空中轉動時，硬幣不停在頭像和反面轉換，在空中旋轉時就像是同時為 1 和 0，只有真正落下後才知道最後落在那一面。以電子做為量子為例，電子自旋向下時能量最低為 0，可利用特定頻率的微波脈衝加熱電子，使電子獲得能量後自旋向上，寫為 1，若將量子置於矽晶體電極中，就可以量測到電流獲知量子的狀態。

那麼又如何達成量子糾纏狀態？若以光子為例，科學家可以用雷射產生大量光子射入兩層超薄，相性相反的非線性晶體，當光子通過非線性晶體時，偶爾會產生成對的光子，由於兩層晶體相位相反，產生的光子極性相反，可能為垂直或是水平，又因為晶體極薄，光子的相位是垂直或水平，只有在量測時可以得知，而且這對光子的相位一個若為垂直，另一個就必為水平，反之亦然，此時這對光子的狀態就稱為量子糾纏狀態。

由於量子位元的疊加和糾纏特性，使得量子位元可以不像傳統電腦位元只能為 0 或 1，而是能夠同時為 0 和 1，此特性使量子位元的運算能力增加，量子電腦得以進行大量資料的平行運算。

量子電腦為何比傳統電腦強大？

如前所述，量子電腦不像傳統電腦，運算步驟被位元數限制。如果想找出 4 位元（可為 0 或 1）組合中某一組數字，傳統電腦最多需要嘗試到 16 次，平均需要嘗試 8 次；如果想找出 20 位元組合的其中一組數字，最多需要嘗試到約一百萬次運算步驟。由此可知傳統電腦在解決這類問題時，嘗試的次數和所欲搜尋的數字可能組數呈線性關係，當所運算的可能性呈指數成長時，即使是超級電腦，所需要的運算時間將長到無法實際用來解決問題。量子運算由於其特殊的量子特性，在上述的 4 位元組合數字問題，量子運算可以在 4 次運算後直接得到 16 種可能情形中的解答，在 1000 次運算後即可找出 20 位元組合，一百萬個可能的其中一組特定數字，運算次數只需可能情形總數的平方根，滿足指數型的複雜運算需求。

要發展量子運算，還有哪些技術挑戰？

（一）穩定量子態的維持

細緻的量子態十分容易受到振動或電磁場，甚至一般熱擾動的干擾，所以現在的量子電腦需要在接近絕對零度的超低溫度操作⁸。目前主要的技術瓶頸除了增加量子位元數之外，就是如何維持穩定量子態，使量子維持在某個量子態時間（相干時間，coherence time）夠長，足以完成運算工作並增加運算正確率。

其中微軟的研究團隊正嘗試操縱 2012 年才被發現的「準粒子」，用編辮子糾結方式，使量子位元可以抵抗外界干擾，讓量子位元和繩結一樣穩定，如此一來，量子電腦的運算能力就不用再被大量浪費在更正錯誤上¹⁷。

（二）量子位元的可擴充性

另一個使量子電腦能夠進入實際應用的關鍵，是量子位元的可擴充性，現行主流量子運算技術之一的矽自旋量子，就是由於可以利用已經十分成熟的半導體技術，具有和現行電腦相容性，且被認為未來容易向上擴充，而吸引英特爾和其他研究人員投入研發。普林斯頓大學的實驗室近期在矽量子元件上有關鍵性的技術突破¹⁵，製造出能夠準確控制兩個電子之間量子行為，以矽為材料的元件，且錯誤率極低。這個突破性的量子位元邏輯閘，由高度有序排列的矽晶體構成，晶體上布有數十奈米的氧化鋁線，用來遞送電壓，將兩個被能階隔開的電子困在特定的量子點，再利用短暫的降低能階隔閡，使兩個電子能夠互相交換資訊，達到量子糾纏狀態。這項研究是第一次在矽材料中成功達到量子糾纏。研究人員可以利用磁場控制量子位元行為，目前控制電子量子態穩定度達 99%，而邏輯閘的可靠度達到 75%，這項技術除了具有可擴充性，錯誤率在未來還可能再下降。

（三）量子軟體研發

除此之外，為了使量子電腦真正發揮效能，專家們認為應該同步開發量子軟體²⁰。量子運算程式的複雜度和難度源於量子電腦的本質，運算時將帶有一定程度的雜訊，所以程式設計時必需將量子電腦的物理原理和位元限制納入考量，需要先預建雜訊模擬模型，以處理操作正確性的問題。而早期發展出的量子電腦由於運算硬體設計尚未統一，將具有不同性質的細微差別，軟體需要一定程度的客製化。運算的高複雜度也將帶動新的演算法和開發工具的需求，量子電腦軟體設計人員需具備深厚的物理、數學和軟體工程知識，跨領域、對各領域有深度知識的人才培育將會是軟體研發的關鍵，同時許多量子軟體都有開源式社群開發平台，以群策群力結合資源加速早期軟體開發速度。

量子電腦發展現況

• IBM 官方釋出的量子電腦研究室（ IBM Q computation center）介紹影片

目前最早實際被投入應用的量子電腦由 5 個量子位元構成，由 IBM 研發，採用的是超導迴路技術，IBM 並在 2017 年底開始提供 20 位元的商業化雲端量子運算服務¹⁶。而 50 個量子位元是一個深具意義的里程碑，這代表著超越現有任何超級電腦可以達到的運算能力，象徵量子優越（quantum supremacy）時代的來臨，目前 IBM 已十分接近這個目標，建造出 50 量子位元的原型機⁴，Google 的團隊也緊追在後，2017 年 11 月的自然期刊中，麻省理工學院、哈佛、加州理工學院的合作團隊和馬里蘭大學的量子運算中心也分別用不同的技術達到 50 個量子位元的運算系統¹⁴；大陸在 2017 年底宣布將投資一百億美元成立新的量子電腦中心，預計在 2020 年開始運作⁵，日本也加入國際量子競賽，宣布免費提供量子類神經網路服務，並將投資 2 億 6 千 7 百萬美元，在 2018 年開始十年量子研發計畫¹⁸。

雖然由於量子電腦特性，無法儲存資訊和運算結果，加上體積和所需要的硬體維護人員及費用高昂，在可見的未來都將與傳統電腦結合透過雲端提供運算服務，現在的量子電腦確實已經即將從實驗室步入實際應用，預備顛覆創新材料製造、化學製藥、人工智慧、網路安全和金融科技的領域。

量子電腦未來普及，將對社會帶來哪些改變與衝擊？

（一）量子電腦和人工智慧的結合

量子電腦的強項在於亂數產生、尋找未排序數列的最小值、解決圖論中的節點連結問題、特徴吻合等，科學家已經設計出多種量子演算法，來解決傳統電腦不易解決的問題¹⁶。其中 2008 年由三位科學家 Harrow、 Hassidim 和 Lloyd 發明的量子演算法 HHL，能夠快速解決多自由度，龐大的線性代數問題；而機器學習正好大量倚重這類型的大量線性代數運算，因此專家們很快就開始試圖將量子演算法和機器學習結合，機器學習是少數在量子電腦發展早期就有機會找到利基的領域。

雖然短期內傳統的機器學習仍會較早開始實際應用在交通、醫學和金融市場，量子系統在產生真正亂數和處理非傳統二進位式資料會時將占有較大的優勢，例如傳統常應用於金融市場的蒙地卡羅機器學習演算法，需要產生真正的亂數才能有最佳表現，此時量子電腦的長處就可以被展現¹⁰。許多量子機器學習新創公司已經開始研發如何利用量子系統加速機器學習，其市場潛能也吸引了許多資金投入¹⁹。

（二）量子電腦在化學和製藥的應用

一般專家普遍認為，化學將是量子運算最強且最立即的應用⁹。量子電腦將可以用來幫助設計乾淨能源所需要的催化劑，了解生物體內的酵素，發現新的太陽能電池材料或高溫超導體材料。它的優勢在於超乎現有傳統電腦的強大運算能力，足以真正模擬和創造複雜的電子和分子互動模型。

一般進行化學反應模擬時，由於需了解各分子所含原子彼此間互動情形，需計算各原子的電子互動能量，包含所有電子的位置和能階（即軌域）。現有的傳統電腦在 125 個軌域時，就需要超出宇宙所有原子數量的記億體來儲存所有的資訊，實際上無法處理如此大量複雜的資料和運算，因此現在的量子化學家在建模型時，常必須故意省略某些電子的行為特性，尤其是電子間強烈互動的情形。這種近似算法在模擬有機化學分子時是可以接受的，但是在金屬分子這種大量電子擠在極小空間的例子，電子間的強互動卻正是它的本質，被忽略就無法真正了解實際的化學原理。類似無法被簡化的傳統方式模擬的例子還有高溫超導體材料、含金屬的酵素活性位點等。

然而量子位元的疊加特性使量子電腦能夠輕鬆完成這類運算，對新藥和新材料研發做出極大的貢獻，一旦技術成熟，新藥的研發前期將可透過量子電腦模擬化合物結構和生物體內酵素或受器的交互作用，對療效和副作用做較佳的預測，減少研發時間和成本，熟悉並且了解如何利用量子運算的廠商在新藥設計就會占有先機。

（三）量子電腦對比特幣市場和區塊鏈安全的威脅

虛擬貨幣比特幣和其他使用區塊鏈技術之應用的安全性，在於其加密的強度很高，不容易被傳統電腦破解，當擅長於複雜運算及密碼破解的量子電腦技術漸趨成熟，會不會對這些應用產生威脅？例如現行的比特幣協定，利用生成一個特定的隨機數（nonce）做為新區塊鏈生成的必要條件之一，而生成這個隨機數需要大量的計算能力，礦工挖礦就是提供計算能力，並獲得比特幣做為獎勵。然而偶爾會有兩組礦工同時宣告兩個不同的區塊，此時比特幣協定會以已完成較多運算的區塊為主，抛棄另一個落後的區塊，這會導致網路中擁有多數運算能力的礦工永遠獲得下一個區塊，成為控制比特幣帳簿的主宰。如果量子電腦加入挖礦的行列，並且展現出壓倒性超出其他礦工的計算能力，整個比特幣市場就可能瓦解。新加坡國立大學的研究人員針對這個可能，對未來十年量子電腦運算能力的預測和目前用來挖礦的電路運算能力成長做比較；結果發現，未來十年內現有的硬體還能夠在速度上占有優勢，量子電腦主宰比特幣挖礦的情況應該不至於馬上發生。

然而比特幣的另一個安全協定特徵，橢圓曲線數位簽章（elliptic curve signature）卻可能更快在量子運算下暴露出弱點，比特幣的擁有者會握有一個私有密鑰和發布一個公開密鑰，在不公布私有密鑰的情形下，利用公開密鑰來證明自己是這個比特幣的擁有者，而公開密鑰可以很容易的由私有密鑰生成，反之則不然。雖然傳統電腦很難透過公開密鑰算出私有密鑰，對量子電腦來說卻很容易，研究人員估計在 2027 年這項安全協定就可能會被破解⁶。

雖然比特幣和其他虛擬貨幣還未真正普及，但其交易熱度和市場接受度日漸增加，在金融市場逐漸開始接受和嘗試奠基於密碼保護的數位化交易平台時，量子運算技術對區塊鏈的威脅和未來金融市場的衝擊不可小覷，在可見的未來，這場矛與盾的對決將隨著量子運算漸趨成熟，和區塊鏈技術的普及化越來越激烈。

結語：量子電腦的未來，企業與國家的挑戰

IBM 推出的 20 量子位元的商業化雲端量子運算服務，是量子電腦的重大里程碑，象徵著量子運算時代的曙光乍現，有些分析指出最快 2 到 5 年內，量子運算會開始進入實質企業應用。

如前文所述，也許量子電腦初期的應用是在於特定領域解決特定的問題，同時需搭配傳統電腦作為運算升級之用，但仍然具有極大潛在的商業機會或是風險。如同人工智慧的快速發展，一旦量子電腦起飛，企業和國家如何因應和準備，找到利基，建立差異化優勢，又如何預應風險，例如發展不受量子運算破解的加密方式，維護資料安全等，都需要全方位的整體性思考及規畫。

參考資料：

1. 陳蔚然(2017)。第二次量子革命啟動。
2. 王宣智(2015) 。英國量子技術發展戰略。
3. Ashley Montanaro. (2016). Quantum algorithms: an overview.
4. Associated Press. (2017). IBM says it’s reached milestone in quantum computing.
5. Brian Wang. (2017). China will open a $10 billion quantum computer center and others also investing in quantum computing.
6. Emerging Technology from the arXiv. (2017). Quantum computers pose imminent threat to bitcoin security.
7. Idalia Friedson. (2017). Quantum computing will be a huge advantage to whatever nation gets it to work first.
8. Jennifer ouellete. (2017). Nanofridge could keep quantum computers cool enough to calculate.
9. Katherine Bourzac. (2017). Chemistry is quantum computing’s killer app.
10. Mark Anderson. (2017). A hybrid of quantum computing and machine learning is spawning new ventures.
11. MIT review. (2017). 10 breakthrough technologies 2017.
12. OECD. (2016). OECD Science, Technology and Innovation Outlook 2016.
13. Office of the deputy assistant secretary of the army (research & technology). (2016). Emerging science and technology trends: 2016-2045.
14. Peter Reuell. (2017). Researchers create quantum calculator.
15. Princeton University. (2017). New silicon structure opens the gate to quantum computers.
16. Ron Miller. (2017). IBM makes 20 qubit quantum computing machine available as a cloud service.
17. Russ Juskalian. (2017). Practical quantum computers.
18. Tiffany Trader. (2017). Japan unveils quantum neural network.
19. Will Knight. (2017). A start up uses quantum computing to boost machine learning.
20. Will Zeng, Blake Johnson, Robert Smith, Nick Rubin, Matt Reagor, Colm Ryan& Chad Rigetti. (20173). First quantum computers need smart software.
21. IBM Quantum Computing 

本文轉載自科技政策與資訊中心網站《科技政策觀點》，原文標題《量子電腦─曙光乍現》

延伸閱讀：

• 量子電腦是什麼？｜PanX 每週單字
• 量子電腦要問世了嗎？當前量子電腦的大計劃