量子计算是一种不断发展的新技术，有望增强一系列业务操作。基于关注自然界最小维度的量子力学（例如分子、原子和亚原子粒子），量子计算机旨在为复杂的业务问题提供更快的解决方案。

量子计算的基础是一个被称为“量子比特”的信息单位。与只有“0”或“1”数值的经典比特不同的是，量子比特可以有介于“0”和“1”之间的任何形式，实现“叠加”。如果结合起来，多个量子比特就可以在同一时间产生许多结果。每增加一个量子比特，其搜索空间将会呈指数级增长。

许多企业都在研究量子如何促进业务发展，并提供新的用例。比如Reply公司正在探索如何利用量子计算为物流、投资组合管理和故障检测等领域提供更优化的解决方案。

量子计算可能带来的业务价值

Reply公司数据科学家、量子计算实践负责人Johannes Oberreuter对于量子计算如何帮助企业实现目标进行了阐述和分析。

首先，该公司发现第一件能带来价值的事情是优化问题。其中一个例子是‘旅行推销员问题’，它在物流领域有很多应用，也需要考虑到复杂性和限制因素，比如在新冠疫情蔓延期间。

在通常情况下，那些被发现过于复杂而无法在传统硬件上优化的问题，会通过一些启发式方法来解决。通常，在该领域有经验的团队或个人可以帮助解决这个问题，但他们还不知道现在是否有更好的解决方案。量子计算允许以一种类似于愿望清单的结构化方式来呈现问题，包含所有的业务复杂性。它们都被编码到一个目标函数中，然后可以用结构化的方式求解。

一些企业已经使用了各种算法和方法试图解决优化问题。寻找具有目标函数的最优解仍然是一个难以解决的问题，但在这里，量子计算机可以解决这个问题。”

不断攀升的量子比特数

Oberrenter表示，一旦量子计算机参与到问题解决过程中，就能真正找到最优解决方案。虽然目前适用于此类问题的量子计算机现在有5000多个量子比特，但许多采用Reply公司服务的用户经常发现，他们所遇到的问题需要16000～20000个变量，这需要在该领域取得更多进展。

他表示，“可以通过近似来解决这个问题，我们一直在编写一个程序来确定这个目标函数的近似解，我们已经在通常所需的量子比特数之外进行了测试。该系统的设置防止运行时间呈指数级增长，从而使业务友好的运行时间缩短了几秒钟。虽然这降低了解决方案的质量，但我们得到的结果比业务启发方式提供的结果要好出10%～15%。”

通过概念验证，Reply公司已经能够帮助客户克服缺乏量子专业知识的挑战。通过利用和积累该领域的经验，采用“齐心协力”的方法有助于阐明如何更有效地开发解决方案。

量子机器学习

在过去的几年，机器学习在帮助数据业务流程自动化方面越来越突出，并帮助企业更快地实现目标。然而，机器学习项目有时会遇到缺乏数据和计算成本的问题。为了解决这个问题，Reply公司一直在关注量子计算带来的解决问题的能力。

Oberreuter解释说:“我们发现，量子机器学习可以找到更好的解决方案，即使目前可用的硬件有限。虽然可能永远不会有端到端的量子机器学习工作流，但将量子计算集成到当前的机器学习工作流中是有用的。

一些云计算供应商现在提供量子处理器（QPU）。在复杂任务的深度学习设置中，如果它改进了当前的模型，可以通过单个调用轻松地从云计算提供商租用它进行试验。

Oberreuter表示，“从我们对宝马公司和AWS公司承担的量子挑战的贡献中，我们发现有趣的是机器学习模型与量子模型的结合。前者非常擅长从图像等非结构化数据中提取属性，然后用量子表示将其结合起来，这为分类提供了优势。”

量子网络安全

此外，人们正在探索量子技术用于网络安全，他们认为量子计算机很快就可以解决当前技术无法解决的问题。Reply公司引用了一种特殊的算法，它可以通过量子计算来解决，这就是RSA密钥加密算法，虽然这种算法目前被认为是安全的，但估计只需要6000个无错误的量子比特能够在两周的时间内破解。

Oberreter说：“用于网络安全的量子技术现在已经上市，我们正在向客户提供这种技术，以抵御这种网络安全方面的威胁。量子力学有一个所谓的‘不克隆定理’，它可以防止用户复制通过通信通道发送的消息。为了实现这一点，关键是需要一个专门的量子通道。我们有专门从事网络安全的专家，他们一直在努力设计这些产品。”