量子計算極大地改進了信息的存儲和處理方式，比傳統計算更高效。儘管距離大規模商業化應用還為時尚早，但在量子開啟的未來，量子計算可以從根本上改革企業運營和技術運作的方式。

人們普遍認為，量子計算是能夠實現“第五代”計算機的幾種技術之一。

在量子計算機中，信息量的基本單位為量子比特或量子位，它們可以通過量子力學現象進行大量計算，極大地改進信息存儲和處理方式，更快地解決各種難題。相較於傳統計算機，它兼具信息表達多樣（不侷限於0和1）、信息處理高效（不再是按序處理）和解釋結果準確（多次快速處理，尋求最優答案）的特點。因此，量子計算也被稱為一種“突破1和0思維”的技術。

量子計算的商業化發展

既然量子計算那麼厲害，那平時為什麼少有耳聞呢？實際上，目前不少領先公司已經在運用各種技術，製造可供出售或共享的量子硬件；有的公司則致力於提供基於雲計算的量子計算平臺和軟件應用程序，以獲得量子計算能力。

隨著基礎量子計算研究的持續開展，商業上的突破指日可待：

在硬件方面，D-Wave是目前唯一的商業絕熱量子計算機制造商，自2010年以來已發佈了三種模型。最近，該公司又發佈了擁有2000個量子位的新一代量子計算機。此外，谷歌、微軟麻省理工學院林肯實驗室和情報高級研究計劃署（IARPA）等其他幾家公司和機構也致力於研發量子設備。

在軟件方面，創業公司正逐漸填補實驗研究與企業之間的鴻溝。最值得注意的是，1QBit、QxBranch和QCWare等公司已在軟件解決方案中運用量子思維，對當今最具挑戰性的計算問題展開全新研究。

其中，1Qbit最具創新性。它創建了一個跨硬件的軟件平臺，可用來構建多種不同類型的應用程序。這意味著，即使企業沒有任何量子知識，也可以利用量子計算技術。用戶使用1QBit平臺創建問題之後，該軟件會將問題轉換成可被量子處理器識別的形式，然後發送給處理器，再從處理器中檢索解決方案，並以經典計算機可識別的形式重構解決方案。

量子計算的工作方式

人們都知道量子計算厲害，但更多則是人云亦云，鮮有人知曉它牛在何處。借今天的機會，A博士就來為大家介紹一番量子計算的三種算法：優化、抽樣和機器學習。

1. 優化：優化問題幾乎存在於所有行業，且通常十分難以解決。例如：探尋最為經濟高效的貨運路線、最佳的礦產資源開採方法、最具生產力的資源分配方式、更好的金融投資風控組合……隨問題規模和複雜性的提升，傳統計算機處理優化問題的耗時，往往會呈指數級增長，量子計算則高效得多。這也是量子計算目前重點關注的領域。

2. 抽樣問題：抽樣可以順利隨機生成某些現象的隨機樣例，而經典計算機卻很難做到。但如果可以控制複雜的量子狀態（本身具有概率性），便可更有效地從這些狀態抽樣。

3. 機器學習：由於機器學習的基礎是抽樣和優化方法，所以完善這些技術就可以提高機器學習能力。量子計算機的抽樣技術，可以為機器學習算法提供更多可靠的分佈式輸入數據；而許多機器學習技術歸根結底都是具有挑戰性的優化問題。

雖然量子計算機的硬件和軟件能力已逐步擴展到有形的商業產品中，但要真正取代傳統計算還有很長的路要走。在完全顛覆傳統計算之前，量子計算更可能扮演的是加強傳統算法的子程序角色，使傳統算法可以在量子計算機上高效運行，從而解決特定的業務問題。

例如，尋找最佳零售配送路線的公司可以將問題一分為二，發揮兩種計算機各自的優勢。從理論上來說，量子計算機可用於確定所有高效路線（這是計算成本最高的部分），而高性能的傳統計算機可優中擇優，鎖定最優高效路線。