LTN經濟通》下個世代科技主流 多國重金布局

發表於 2024-02-16 08:00 作者： 區塊鏈情報速遞pro

科技產業開始投入研發量子電腦，希望取得更有效率的計算能力。（路透）

量子電腦可進行更大量資料的平行運算

歐祥義／核稿編輯

〔財經頻道／綜合報導〕量子電腦擁有強大的運算速度及能力的潛力，使得全球科學界及產業界都競相投入，是全球重要的研究趨勢之一，大多先進國家都將量子科技列為國家發展戰略計畫，例如美國2018年簽署的《國家量子計畫法案》（NQI），在未來10年向量子科技研究注資12.75億（約台幣399.96億）美元，確保美國在AI、量子等關鍵技術領先。

量子科技應用於更安全、便利的生活息息相關，如金融、資安、通訊等，除了美國之外，歐盟、中國、加拿大、德國、法國、日本、荷蘭，英國等等主要國家都紛紛祭出量子工程計畫，台灣也正跟上投入研發。

據了解，量子位元（qubit）是量子電腦最基本的運算單元，必須達到單一量子處於「量子疊加狀態」（quantum superposition）及「量子糾纏」（quantum entanglement）這兩種物理狀態同時出現並形成聯結，才能使量子位元能夠被運用，也因為量子位元的疊加和糾纏特性，使得量子位原可以不向傳統電腦位元只能為0或1，而是同時擁有0跟1，使其運算能力增加，因此量子電腦可以進行更大量資料的平行運算。

量子電腦的運算能力遠超於傳統電腦。（法新社）

可在200秒內 完成傳統超級電腦1年工作量

量子電腦不像一般傳統電腦，運算步驟會被「位元數」限制，例如想找出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，也就是說，傳統電腦嘗試的次數和所欲搜尋的數字可能組數呈線性關係。

而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，運算次數只需可能情形總數的平方根，就能滿足指數型的複雜運算需求。

簡單來說，量子電腦與傳統電腦的差異就是資料處理模式不同，有如走迷宮，傳統電腦僅能一條路逐步走完，才能確定哪一條路能抵達出口，但量子電腦可以同時走好幾條路，一次就能找到出口。

而科技巨頭Google於2019年發佈在量子運算的重大突破，凸顯量子電腦的強大力量，稱其利用實驗性量子處理器，可以在短短200秒內完成傳統超級電腦必須耗費1年才能執行完成的運算任務。另外，IBM及Intel等企業近年也陸續發表量子電腦處理器，並探索量子運算是否能結合人工智慧，幫助機器學習。

量子電腦不僅能減少研發、預測時間和成本，科技網站ZDNet也曾報導，這項技術在未來可能會影響8種領域出現重大改變，包含新藥、電池、天氣及交通等，且因為量子運算擁有隨機性，因此有助產出更強大的加密金鑰以保護機敏資料。

量子易受到振動、電磁場或一般熱擾動的幹擾，量子電腦的研發仍具有挑戰性，（歐新社）

量子運算的技術挑戰

據了解，量子態十分容易受到振動或電磁場，甚至一般熱擾動的幹擾，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，而目前主要的技術瓶頸除了增加量子位元數外，就是如何維持量子態，使量子維持在某個量子態時間 （相幹時間, coherence time）夠長，足以完成運算工作並增加運算正確率。

想要量子電腦達到實際應用還有一個關鍵，就是量子位元的「可擴充性」，據了解，目前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，具有和目前電腦相容性，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。

另外，為了使量子電腦真正發揮效能，不少專家認為應該同步開發量子軟體，因為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。

目前生醫、金融風險分析、化學與材料科學、人工智慧與機器學習等相關產業，已開始使用量子電腦技術。（路透）

量子產業恐取代半導體？

隨著AI興起，科技業紛紛希望依靠量子電腦的運算能力，以達到更有效率的創新與公司發展，不過也有專家指出，量子電腦未來並不會取代傳統電腦，就向事飛機與汽車共存的道裡一樣，而現階段量子運算以光學量子、超導量子位元、離子阱這三種技術較為先進，世界各國的動作都愈來愈快，希望能儘快突破傳統電腦的使用範圍。

外界也有人開始思考，台灣半導體產業非常發達，未來量子產業是否會取代半導體產業？對此，專家表示，就如同飛機與汽車，一定會根據需求來選擇使用的工具，不會因為其中一種產業發達，而取代其他產業，科技產業未來一定是多元的，任何公司缺少一塊都會無法與其他公司競爭。

不過，量子技術要真正成熟還需要一段時間，展現量子優勢可能還要十年，至於要打造全面的量子生態圈則要二十年之久，主要原因是量子電腦目前的錯誤率太高，若要達成零錯誤（error-free）仍是長程的目標。

現在開始運用量子電腦的產業，包括生醫、金融風險分析、化學與材料科學、人工智慧與機器學習在內，相較傳統電腦已減省許多運算時間，但這些量子的應用已經有超級電腦在執行案例，只是量子的效能更高而已，屬於連續性的創新，還不是一種超越。

量子電腦運算速度雖然很快，但錯誤率較高是目前需要先解決的問題。（路透）

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