【科技随笔】
在2026年举办的全球科技创新高端智库论坛之上，身为中国科学院院士的人物，同时也是深圳国际量子研究院院长，并且还是北京大学物理学院教授的俞大鹏，展示出了一幅对比图，要是把一块仅仅只有3毫米的金属片进行放大，放大倍数达到5000万倍，那么那些曾经被认定为“虚无缥缈”的量子世界就显现出了真形，呈现出一个个真实的、并非连续的原子斑点。
这不仅堪称对“万物皆可量子”的直观阐释，更在于传达一个清晰的信号，量子力学早就不像百多年前那个让人难以理解的“玄学”，在如今经典算力触碰物理上限的时候，它正从理论的高位迈向产业的领域。
那被我们当作骄傲的集成电路，其晶体管的尺寸正朝着物理极限靠近，引发了不能被忽视的量子隧穿效应。原本恰似水龙头一样能够精准控制电流开关的三极管，开始出现“漏电”情况。摩尔定律这匹曾经承载着人类半个世纪算力快速奔跑的骏马，已然显现出疲态。与此同时，大数据呈现出每两年就翻一番的指数级增长态势，却迫切地渴望着具有颠覆性的算力给予支撑。当经典计算的灯油快要耗尽的时候，量子计算的“那束光”便就成为了穿透迷雾的唯一选择。
然而，要是觉得量子计算机什么都能做到，那这也是个极大的错误认知。复旦大学物理系教授李晓鹏，在接受媒体采访的时候讲，任何计算模型都存在理论界限，量子计算机并非什么都能做到。量子计算不应该被过度神化。它的价值在于，在少数关键问题方面大概可以获得实质性进展物理竞赛自主备考，而非解决全部难题。不存在“全知全能”的计算机。
我国“九章三号”量子计算原型机物业经理人，在高斯玻氏取样这个具体数学问题上，仅需百万分之一秒也就是1微秒就能做好物理竞赛自主备考，超级计算机却要耗去200亿年的时间，这种差距充分显示出量子计算的绝对领先优势。然而，这还只是针对特定场景的演示验证，属于所谓“物理学家的精准演示”，并非通用计算的关键应用。目前的量子计算装置，更像是精密且很是娇贵的实验仪器，要在接近绝对零度的环境里运行，其错误率比经典计算机高出12到13个数量级。要是没有那种能够让人信赖的量子纠错机制，哪怕是速度再快的物理比特，也很难将其转变为可以实际运用的算力。
在全球量子竞赛里，赛道已然出现根本性的切换，产业角力从起初的“物理比特数量军备竞赛”，转变为更具工程挑战的逻辑质量博弈，以及规模化落地攻坚。在业界，不再只是单纯地堆砌比特数量，而是将重点放在量子互联组网、噪声环境下的逻辑比特提纯、硅基工艺兼容等工程化难题上，以此推动量子技术能够从实验室迈向实用场景。
冲着量子革命浪潮，我们更得维持清醒化产业方面的定力。量子科技并非轻而易举就能达成的风口，而是要进行长期投入的系统工程。从原子级别的微观操控，到各行各业的算力供应，量子科技的产业化路途，已经开始了。