英特爾研究院長(zhǎng)Rich Uhlig坐在采訪桌前，露出頗為無(wú)奈的笑容，下一個(gè)問題還是關(guān)于量子計(jì)算，一場(chǎng)本該是英特爾研究院全局的媒體對(duì)話，生生變成了量子計(jì)算專題，對(duì)于谷歌帶火的量子計(jì)算，英特爾毫不留情地給量子計(jì)算滅了滅火，甚至表示量子計(jì)算的商業(yè)化至少還需要十年。

在近日Rich Uhlig對(duì)外的公開信中提到，現(xiàn)在更應(yīng)關(guān)注如何構(gòu)建能夠用于解決棘手挑戰(zhàn)的系統(tǒng)，即“量子實(shí)用性”。為了直觀地了解如何才能實(shí)現(xiàn)量子實(shí)用性，英特爾的研究人員利用高性能量子模擬器，來(lái)預(yù)測(cè)量子計(jì)算機(jī)在解決Max-Cut優(yōu)化問題時(shí)，超過(guò)超級(jí)計(jì)算機(jī)的節(jié)點(diǎn)。Max-Cut是一個(gè)復(fù)雜性隨著變量數(shù)量增加而成倍增加的算法，廣泛用于從交通管理到電子設(shè)計(jì)的各個(gè)領(lǐng)域，因此我們選擇Max-Cut作為測(cè)試案例。

在研究中，針對(duì)一系列規(guī)模不斷增加的Max-Cut問題，我們把容噪量子算法與最先進(jìn)的經(jīng)典算法進(jìn)行對(duì)比。經(jīng)過(guò)大量模擬，研究表明：只有在數(shù)百個(gè)甚至數(shù)千個(gè)量子位可靠運(yùn)行的情況下，量子計(jì)算機(jī)才能比超級(jí)計(jì)算機(jī)更快地解決實(shí)際問題。換句話說(shuō)，業(yè)界要開發(fā)出這種規(guī)模的功能性量子處理器可能還需要數(shù)年時(shí)間，以及很多工作要做。

英特爾公司正在把超導(dǎo)量子計(jì)算測(cè)試芯片擴(kuò)展到更高的量子位數(shù)——從7到17，再到49個(gè)量子位，需要多個(gè)鍍金連接器來(lái)控制和操作每個(gè)量子位。

據(jù)介紹，Intel研發(fā)的硅自旋量子位技術(shù)，相比其他公司在研究的超導(dǎo)量子位技術(shù)，自旋量子位的尺寸比同類量子位小得多，比超導(dǎo)量子位具有更大的微縮優(yōu)勢(shì)，目前Intel正在研究300mm晶圓上使用現(xiàn)有的工藝、設(shè)備制造自旋量子位的技術(shù)。

實(shí)用性比量子霸權(quán)更重要

Rich Uhlig：谷歌對(duì)于量子霸權(quán)的宣布，我們首先必須要認(rèn)可這是在量子計(jì)算領(lǐng)域的一個(gè)進(jìn)步，而且在幾天之前我也發(fā)表了社論，對(duì)于谷歌在這方面所取得的成就給予認(rèn)可，但是我們一定要把這次的成就放在一個(gè)正確的觀點(diǎn)上去進(jìn)行認(rèn)識(shí)，也就是說(shuō)什么樣的條件能夠使它聲稱達(dá)到量子霸權(quán)呢？

首先他要找到一個(gè)非常復(fù)雜的問題；第二要去證明在解決這個(gè)復(fù)雜問題的過(guò)程當(dāng)中，量子計(jì)算的效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)于傳統(tǒng)的計(jì)算方式，這就使得量子霸權(quán)得以成立了。

但這個(gè)選題，選一個(gè)什么樣的題目來(lái)解？這個(gè)題目未見得是有用的，那么它是任何一個(gè)題目都可以，所以谷歌是做到了選擇一個(gè)題目然后做到這個(gè)證明。它確實(shí)是一個(gè)成就。

在我看來(lái)未來(lái)量子計(jì)算的發(fā)展還需要更進(jìn)一步，不能滿足于解決一個(gè)沒有意義的題就可以了，而要是真正在現(xiàn)實(shí)當(dāng)中對(duì)這個(gè)世界，對(duì)我們?nèi)祟悓?shí)際生活有意義這樣的題目上來(lái)推動(dòng)量子計(jì)算的發(fā)展。

這就是為什么我認(rèn)為真正的目標(biāo)不是量子霸權(quán)，而是量子實(shí)用性。

我們所進(jìn)行的研究確實(shí)是分為兩個(gè)方面，既包含超導(dǎo)量子，也包含自旋量子，即基于量子點(diǎn)的，那么我們是和荷蘭的學(xué)術(shù)合作伙伴QuTech共同進(jìn)行這兩方面的研究，在早期時(shí)候我們認(rèn)為進(jìn)行雙管齊下的研究是比較正確的策略，最近英特爾內(nèi)部將這個(gè)研究的范圍更多的聚焦在了硅自旋量子計(jì)算上面，并在這方面取得了相當(dāng)良好的進(jìn)展，無(wú)論是從制造量子位，充分利用英特爾當(dāng)前制造的優(yōu)勢(shì)，還是從控制技術(shù)的角度來(lái)講（自旋量子是要求低溫的控制環(huán)境），我們都取得了非常不錯(cuò)的進(jìn)展，這個(gè)進(jìn)展是非常有意義的。如果我們要解決那些復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)問題，就需要非常多的量子位，隨著量子位數(shù)量的提升，必然是要求在低溫環(huán)境下非常高效的來(lái)進(jìn)行量子位的運(yùn)算。

商業(yè)化至少還需十年

Rich Uhlig：就我們來(lái)看，距離量子計(jì)算商業(yè)化應(yīng)該是還有至少十年的時(shí)間。

隨著越來(lái)越多的問題需要通過(guò)量子計(jì)算來(lái)解決，我們看到量子計(jì)算能解決多少問題和量子位的數(shù)量、規(guī)模是有成比例的關(guān)系的，但我們都知道量子位是非常脆弱的，也就是它可能在毫秒之間就會(huì)發(fā)生分解，所以我們需要開發(fā)一些使得周圍的環(huán)境對(duì)量子位來(lái)講有更大的寬容度、讓它們能夠持續(xù)下去的這樣的技術(shù)。

包括糾錯(cuò)代碼，我們需要物理的量子位和邏輯的量子位，我們就需要有很多的糾錯(cuò)電路去確保在功能上物理的量子位能達(dá)到邏輯量子位的要求，所以它才能夠長(zhǎng)期的存在，這就有點(diǎn)像內(nèi)存和存儲(chǔ)，我們不能依賴于這個(gè)物理級(jí)別的介質(zhì)是百分之百準(zhǔn)確精度的，所以還需要對(duì)其糾錯(cuò)，所以這方面技術(shù)的進(jìn)展是有必要的。

英特爾中國(guó)研究院院長(zhǎng)宋繼強(qiáng)：邏輯和物理之間的關(guān)系是這樣的，一個(gè)物理的量子位，就是拿一個(gè)晶體管做自旋量子位Spin Qubit。但剛才講到物理量子位非常脆弱，而且它們糾纏的時(shí)間非常短，需要檢測(cè)它的狀態(tài)是不是穩(wěn)定，通常來(lái)講多個(gè)物理量子位在上面加一層糾錯(cuò)電路，才能形成一個(gè)邏輯量子位，這個(gè)邏輯量子位才能用來(lái)做算法計(jì)算，所以用多個(gè)物理量子位才能變成在算法層面可用的長(zhǎng)效邏輯量子位。

Rich Uhlig：剛才您也問到在解決問題的過(guò)程當(dāng)中，可能就是說(shuō)會(huì)能夠在近期、遠(yuǎn)期解決什么樣一些問題，除了我剛才所講的一些量子、化學(xué)的應(yīng)用還有材料、建模等等方面的應(yīng)用之外，這兩個(gè)方面可能未見得需要我們?nèi)ラ_發(fā)這種容錯(cuò)的量子位。

但對(duì)于一些優(yōu)化的計(jì)算來(lái)說(shuō)，就是很有必要的。在這種優(yōu)化計(jì)算過(guò)程當(dāng)中你可能需要幾百個(gè)邏輯的可靠的量子位，也就意味著你需要上萬(wàn)個(gè)物理的量子位，還有另一類的問題就例如解密編碼的這樣一些問題。它可能需要幾千個(gè)甚至百萬(wàn)級(jí)別的量子位，所以那些需要更多可靠、穩(wěn)定量子位的那些問題就可能它們的解決就要晚一點(diǎn)到來(lái)。

科研的商業(yè)化研究邏輯

Rich Uhlig：英特爾所選擇去解決的問題，是考慮到我們能夠想見它在得到解決之后非常令人期待和興奮的一個(gè)結(jié)果，也就是說(shuō)無(wú)論對(duì)社會(huì)還是說(shuō)對(duì)個(gè)人生活來(lái)講是一個(gè)非常好的影響，能夠帶來(lái)很大的利益，或者即便有多難它能夠去帶來(lái)很大的飛躍。

我們?nèi)绾螞Q定在什么樣的時(shí)間點(diǎn)會(huì)開始某個(gè)領(lǐng)域的研究，我覺得其實(shí)當(dāng)你心里已經(jīng)確定，已經(jīng)知道用怎樣的方法去解決這個(gè)問題，開始研究這個(gè)問題的時(shí)候，就應(yīng)該盡快的開始。也就是說(shuō)當(dāng)你認(rèn)為你有一種新穎的方式可以去解決這個(gè)問題或者你有一些神秘的配方可以去有助于解決這個(gè)問題，你就應(yīng)該盡快的開始。

但在具體操作時(shí)候我覺得我們一直以來(lái)秉承的原則就是不要去只選擇單一的一種路徑去解決一個(gè)問題，然后就陷在其中不能自拔。也就是我們都是采取多管齊下的方式采取不同手段來(lái)解決這個(gè)問題，并且分別來(lái)對(duì)其進(jìn)行測(cè)試，漸漸的去看到哪一種或者哪幾種更有可能來(lái)取得成功的，如果它更有可能成功我們就會(huì)加大對(duì)它的投入，最終在這方面取得更好的進(jìn)展。

例如我之前講的量子位，開始時(shí)候我們多重手段進(jìn)行研究，在現(xiàn)在也開始收窄和聚焦，因?yàn)樽罱K你是否能夠研究出來(lái)一個(gè)解決方案這是非常難以預(yù)測(cè)的，所以在整個(gè)過(guò)程當(dāng)中你需要保持一種批判精神，也就是說(shuō)你需要有一系列衡量指標(biāo)、參數(shù)來(lái)告訴你現(xiàn)在是正在取得成功還是失敗。

英特爾研究院今年的三大重點(diǎn)突破

Rich Uhlig：首先我對(duì)于神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算方面取得的進(jìn)展感到非常興奮，英特爾正在去建造越來(lái)越大規(guī)模的神經(jīng)擬態(tài)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，即便是現(xiàn)在已經(jīng)接近于年底，在年底之前如果您關(guān)注新聞的話，將會(huì)看到有更多的英特爾制造更大規(guī)模的神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)的消息出現(xiàn)。而且我們也通過(guò)自身的努力給學(xué)術(shù)界的研究注入了更多能量。

第二個(gè)令我感到興奮的是英特爾在硅光子方面的研究取得的進(jìn)展，正如我早前談到的它能夠去集成在CPU封裝里面來(lái)提供光學(xué)鏈路，這方面也會(huì)有消息出來(lái)，我們對(duì)于這方面在技術(shù)上英特爾取得突破是非常有信心的。

第三個(gè)方面就是在編程復(fù)雜性方面的進(jìn)展了，也就是早期時(shí)候我談到的機(jī)器編程，我認(rèn)為人工智能最有趣的應(yīng)用之一就是進(jìn)行編程，也就是我們現(xiàn)在正在教機(jī)器如何進(jìn)行自動(dòng)的編程，這也是長(zhǎng)期以來(lái)計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的一個(gè)難題，但現(xiàn)在我們認(rèn)為已經(jīng)看到很好的希望，一些早期的成果已經(jīng)顯現(xiàn)出來(lái)，但要取得成熟還需要幾年的努力，我們現(xiàn)在正在這方面加大投資，相信未來(lái)一定會(huì)得到良好的回報(bào)。

神經(jīng)擬態(tài)芯片：多LOIHI芯片

Rich Uhlig：有關(guān)于神經(jīng)擬態(tài)在英特爾的研究中進(jìn)展的問題，前一段時(shí)間我們對(duì)外宣布了我們的LOIHI是神經(jīng)擬態(tài)單芯片系統(tǒng)的構(gòu)建，在此基礎(chǔ)上我們又進(jìn)行了更大規(guī)模的基于LOIHI系統(tǒng)的多芯片集成的研發(fā)，也就是說(shuō)多個(gè)LOIHI芯片同時(shí)工作。我們?cè)谶@個(gè)方向上會(huì)繼續(xù)耕耘。

我們已經(jīng)有了這個(gè)LOIHI系統(tǒng)，現(xiàn)在做的事情是去推動(dòng)在LOIHI系統(tǒng)外部建設(shè)開發(fā)社群，以便基于它能夠開發(fā)出來(lái)更多有趣的應(yīng)用，因此我們建立了英特爾神經(jīng)擬態(tài)研究社群，使得加入的各方可以去充分利用我們LOIHI系統(tǒng)的集群，從而開發(fā)出來(lái)更為有用的一些用例的模型，目前已經(jīng)有非常好的和非常有趣的結(jié)果，包括基于此研發(fā)出來(lái)的具有高能效的推理手段以及機(jī)器人控制系統(tǒng)，以及去進(jìn)行稀疏編碼、約束滿足以及優(yōu)化方面的計(jì)算。

神經(jīng)擬態(tài)芯片現(xiàn)在可能主要面臨的、主要遇到的瓶頸這個(gè)問題，涉及到現(xiàn)有的一些常用的人工智能的方式，它的瓶頸是在哪里？實(shí)際現(xiàn)有這些人工智能已經(jīng)存在很多年了，他們的瓶頸也是多年沒有解決的，主要分為三個(gè)方面：

第一就是在內(nèi)存方面瓶頸，第二在I/O方面瓶頸，第三能耗方面的瓶頸，這些需要逐一擊破解決，我們認(rèn)為神經(jīng)擬態(tài)是這方面的一個(gè)解決方案，首先從內(nèi)存角度來(lái)講它將內(nèi)存與計(jì)算相結(jié)合，有時(shí)候是相互混雜在一起的，所以它能夠去解決這個(gè)內(nèi)存的瓶頸問題，從能耗角度來(lái)講神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算是在一個(gè)時(shí)間點(diǎn)內(nèi)只去對(duì)必要的算法模塊進(jìn)行激活，而不是總是激活整個(gè)算法模型，這樣在任何一個(gè)既定時(shí)間點(diǎn)它要比傳統(tǒng)AI方式更為節(jié)省能源。

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