量子计算-自动驾驶汽车

Quantum supremacy成功了……吗？

所谓的Quantum supremacy，可以理解为量子优势，也有人翻译为量子霸权，一般指的是量子计算在某一个问题上，可以解决经典计算机不能解决的问题或者是比经典计算机有显著的加速（一般是指数加速）。

说得再直白点就是它拥有秒杀所有传统计算机的计算能力。

最近有消息称，通过谷歌研究人员的努力，量子霸权已经成为现实。然而，并不是所有人都认为谷歌的成果意味着可以开始挥舞量子至高无上的旗帜。

这并不是说其54量子位的Sycamore处理器不厉害，只是，许多人会觉得为时过早，且极具争议。这可能只是为实现可行的量子计算提供的另一个途径。

我们先来看看关于量子计算机的争论有哪些，然后再来看看霸权的主张如何成立。此外，量子计算机将如何影响真正的自动驾驶汽车的出现，这也是值得思考的重点。

量子计算

直到现在，我们的传统计算机基本上仍采用与该领域出现之初相同的硬件架构。

当然，硬件已经变得更快、更小、成本更低，但是，底层的设计原则和操作方法仍然没变。我们通常称其为经典计算，你也可以把硬件称为图灵机或冯·诺依曼结构。

复习了最基本的计算机知识，现在就该让爱因斯坦登场了。

在宇宙和物质的原子和亚原子层面上，有些方面对人类来说似乎有些神秘，普通物理学很难解释。因此，我们有了一个新研究领域——量子力学。

而量子力学提供的一些理论确实解释了在粒子和亚粒子水平上发生的不寻常行为。

例如，当粒子之间相距较远时，它们似乎可以以某种方式相互连接，但却没有明显的理由说明为什么不同的粒子之间能够相互连接。一般来说，这被称为量子纠缠。

爱因斯坦曾说过这种令人惊讶的纠缠是“鬼魅般的超距作用”，并为如何完美地破解这种奇怪的现象而苦恼。

不论你对上述这种相互矛盾的理论是否感兴趣，现象本身就在那里，因此我们也可以利用它。

对于计算机，人们认为可以利用量子方法来构造比特和字节，即内存组件，并有可能极大地提高计算机的内存能力。又由于这会是一种与传统计算机不同的构造，因此被称为量子计算，单位是“qubit”（量子位，除了处于“ 0” 态或“ 1” 态外，还可处于叠加态）。

量子位有点类似于二进位制信息单位比特，只不过被加速了。因此它们本质上要更快，比传统计算机快得多。

另一个与传统计算机出现早期的相似之处是，现阶段建造一台量子计算机非常昂贵、体积也比较大，还需要大量的冷却，而且它只有少量的量子位。

Homeland Security Research预测：到2024年，北美将成为全球量子计算的最大市场，市场份额占比39%；其次是亚太地区，占比30%

当然，电脑太大、笨重不是问题，曾经占用整个房间的传统计算机如今也变成了可随身携带的移动设备，性能也提高了不知多少倍。因此，量子计算机的全部潜力显然还没开发出来。

我们有理由假设量子计算机最终会变得更小、更强大、成本更低等等。尽管要实现这一目标还需要很多年，甚至几十年的时间（如果它能够实现的话）。

看到这里也许有人会问，量子计算机能做什么经典计算机做不到的事情？

大多数人认为没有密钥加密是不可破解的，只不过当今的大多数加密算法都依赖于这样一种优势，即破解加密需要大量的计算能力，因此用于破解计算的成本太大或几乎难以处理。

如果最快的传统电脑需要1万年才能破解你的加密文件，你当然可以认为所有的加密技术都是不可破解的。

但1万年只是个数字，它并非是无限的。从理论上讲，因为量子计算机在计算方面会比传统计算机快得多，因此，根据使用的加密类型和量子计算机的大小或能力，破解一个加密文件所需要的时间会缩短到几个月、几天，甚至是几分钟。

这在现在就有其危险性。这就意味着有人可以把加密文件一直私自留存着，然后等到量子计算成熟后将其破解，以此来获取早年不为人知的秘密。

另一方面，我们可以利用传统计算机来实现更强的加密，并利用量子计算机来制定更严格的加密方案。

但不可否认，不论最后看到的是硬币的哪一面，量子计算作为最热门的趋势领域之一，必将继续大张旗鼓地发展下去。

速度极快是我们能确定量子计算机能做到的事情，但也许还有很多我们不曾用传统计算机尝试解决的、或者想都想不到的情况是它能办到的。

能帮助人类解决问题这点很好，可同时量子计算也有可能把事情搞砸，让后果更严重，这就引出了量子霸权的话题。

相信量子计算机的人会说，总有一天，这种机器将取代经典计算机，而当那一天来临时，量子计算机将成为至高无上的存在，这就是“量子优势/霸权”口号的由来。

谷歌声称，他们最近的努力达到了量子至上的目标。他们用实验量子计算机完成指定任务只用了3分20秒，而对于一台传统计算机来说，这需要1万年的时间。

其他人不信，他们断言一台传统的计算机可以在2~3天内完成同样的任务。

D-Wave公司号称其生产的D-Wave是世界上第一台量子计算机，但该设备只能用于特定的计算。

可以想象，站在量子阵营的人有着举起量子霸权旗帜的强烈愿望；站在对面的人则认为，做出这样一个大胆的宣言操之过急。

至少在现在，传统的计算机能解决无数问题，而这些问题还不能被仍处于研发模式的量子计算机解决。从这个角度出发，当量子的能力还远远不如日常使用的电子设备时，说它是至高无上的显然不合适。

说了这么多，让我们把注意力转向真正的自动驾驶汽车，以及它们将如何受到量子计算机的影响。

需要注意的一点是，这里所指的自动驾驶汽车是那种完全由AI操控、不需要人类介入的车辆，也就是要达到L4或L5的水平。

自动驾驶汽车和量子计算机

曾经对L5自动驾驶汽车信心满满的苹果公司联合创始人史蒂夫·沃兹尼亚克（Steve Wozniak）有些动摇，他在10月的一次活动上更正了自己的想法，说“这太难实现了，在我有生之年估计是悬了”。

而想要实现完全自动驾驶，量子计算机能起到极大帮助。

不过，我们先不考虑量子计算机变得足够小、足够便宜，然后把它作为车载计算机处理方式应用到汽车上的情况。毕竟，这里我们太遥远。

这并不意味着量子计算机就与自动驾驶汽车扯不上关系。

自动驾驶汽车将拥有OTA（空中下载）技术，从云端获取机载AI系统更新，并将自动驾驶汽车收集的数据传送回去。

正是在云计算中，量子计算机的超高速运转能力就凸显出来，成为协助自动驾驶汽车的有力帮手。更重要的是，这可不是什么遥远的畅想，当下已经有基于云计算的量子计算机资源可用，相关研究人员正在网络环境下进行测试。

只不过，现在的量子计算还处于早期版本，错误率很高。如何处理和减少量子位的系统错误率（通常被称为量子噪声问题）一直是研究的焦点。

总的来说，云量子计算机可以用无数种方式协助自动驾驶汽车。

例如，我们知道自动驾驶汽车上的AI系统可以根据收集的道路数据分析，不时进行更新；接下来，通过机器学习（ML）和深度学习（DL）的形式，AI系统在云计算中得到增强、在模拟道路数据上进行测试；然后当一切准备就绪时，就会将其推送给自动驾驶汽车。

ML/DL在云端的计算工作量可能非常大，对于经典计算机来说，会耗费大量的计算周期，运营成本会很高。从车辆的角度来说，这意味着机载AI系统获得更新需要时间。

换成量子计算机会怎么样？

天下武功，无坚不破，唯快不破。在云端用量子计算机参与AI增强任务的话，其巨大的速度优势或许能够生成一种经过修正的AI，进而更快地推送给整个自动驾驶车队。

话又说回来，好像量子计算机没有做出什么新事情，但不可否认，我们可以利用它的速度作为自动驾驶领域进一步发展的一部分。

在云中使用量子计算机的另一个潜力是让它进行汽车交通调度和交通管理。

一些人认为，一旦自动驾驶汽车流行起来，它们就可以相互配合，以减少交通拥堵。而除了通过V2V（车对车）和V2I（车对基础设施）进行电子通信外，它们还可能与一个“主”交通管理系统进行交互，该系统将试图使成千上万辆汽车的流量保持平衡。

进行流量管理的计算工作量可能相当大，因此云量子计算机就能发挥其作用。量子计算机的车载AI可以在云中咨询，得到一个额外的“意见”。

至于想要单独依靠量子计算机对车辆进行远程操控，这个想法可能不太行。无论是让人类远程驾驶还是量子计算机进行同样的操作，涉及乘客的远程相关风险对自动驾驶汽车的安全来说都不是好兆头。

同时，不要误以为量子计算就是万灵药。专注自动驾驶技术的企业和那些利用量子云能力的公司在使用量子计算机时应该像使用常规计算机一样严谨，有了速度优势就偷工减料，推送大量没必要的信息不可取。 

量子计算机将是计算能力组合的重要补充，但量子计算领域仍处于起步阶段，因此没必要早早叫嚣量子技术的“霸权”。

传统计算机没有被这么宣传过，可它对人类日常生活习惯的改变也起到了举足轻重的作用。