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仪器信息网讯 7月26-28日，2023世界光子大会暨第十四届光电子产业博览会在北京国际会议中心顺利召开！本届大会由中国光学工程学会（CSOE）、国际光学工程学会（SPIE）、俄罗斯工程院、德国工程院、美国工程院等各国学会机构主办。大会以“光领制造，智创未来”为主题，聚焦光电子行业新市场、新产品、新技术，近20余场学术会议，八大主题展览，以及第12届国际应用光学与光子学技术交流大会（AOPC2023）同期举办，近百位大咖专家聚焦光电子领域的学术与技术的创新碰撞。大会期间，仪器信息网特别采访了中国科学技术大学陆朝阳教授。陆朝阳教授表示，如何实现两个、三个光子百分之百的强耦合的逻辑控制门将是下一步国际见证的焦点，需要高精度的微纳加工、光学工程等技术支撑。未来量子计算机的研究将是量子物理和光学工程结合的奇幻之旅。以下为现场采访视频：

如今，量子计算研究已成为全球科技发展的一大热点，各主要国家高度关注量子计算的发展，启动国家级量子战略行动计划，大幅增加研发投入，同时开展顶层规划以及研究应用布局。同时，国际产业界也纷纷投资量子计算，如谷歌、IBM、英特尔、微软等巨头企业更是积极推动量子计算产业的发展，其中以谷歌公司在 2019 年首次实现量子霸权，为产业界在量子计算方面发展的标志。据波士顿咨询公司（Boston Consulting Group）预测，量子计算机将很快开始解决许多今天的计算机无法解决的工业问题。那么量子计算机离我们还有多远呢？从当前硬件、算法和计算机架构上来说，量子计算机还不是很成熟。在 20 多年前，澳大利亚的量子计算机专家 Bruce Kane 在《自然》上发表了名为“A silicon-based nuclear spin quantum computer”论述了搭建硅基量子计算机的问题，并指出之中的关键是要将量子比特放置在间距 10—20nm 时所能够实现的一种两比特门。众所周知，我们的电脑是由很多具有特定功能的复杂电路组成，其中就有很多逻辑门电路。这些逻辑门电路及其有序组合就是电脑中形形色色的功能的基础，进而成就了人类数字社会的今天，而逻辑门操作的稳定性和开关特性决定了电脑的很多关键性能，例如计算速度等。这种特殊的两比特门就像是我们通向通用硅基单原子量子计算机的最后一道门一样，来自南方科技大学的贺煜副研究员也许就是开启这扇通向单原子级别硅基量子计算大门的开门人。他和团队成员一起，利用高精度微纳加工方式，将两个磷原子构成的量子点分别放置在相距 13nm（也就是130）的位置上，实现了第一个适用于量子计算机的高速两比特门。图 | 《麻省理工科技评论》中国区“35 岁以下科技创新 35 人”榜单入选者贺煜贺煜现在是南方科技大学量子科学与工程研究院的副研究员、独立 PI、硅量子器件和量子计算方向团队带头人。多年来，他在量子计算和量子网络方面取得了系列开创性成果，利用前沿量子技术操纵单个原子、电子和光子，在微观世界构建未来信息技术。突破关键量子门，推进量子计算机构建从硬件的角度来说，如果能基于硅制作量子计算机无疑是最方便的，因为从材料上来说，硅在地球上的含量是十分富足的。再者，如今的半导体工艺大都基于硅材料，那么与传统半导体工艺的兼容性也能使得量子计算机的构建变得更加方便。在 2019 年，贺煜带领团队证明了硅基磷原子体系第一个两比特门，是满足通用量子计算判据的最后一条，也正是 Bruce Kane 提出的量子计算方案中关键的一环。来自南方科技大学的俞大鹏院士以此推荐贺煜博士入选“35 岁以下科技创新 35 人”榜单，并表示：“这个工作为大规模量子计算芯片奠定了坚实基础，是一个里程碑式的工作。”该成果以封面文章发表在《自然》上，贺煜为第一作者，且该工作被列为“2019 年量子计算实验十大进展”。图 | 贺煜发表在《自然》的论文贺煜创造性地采用扫描隧道显微镜技术（STM）实现纳米尺度芯片加工，成功地以单原子级别的精度将两个磷原子构成的量子点放置在 13 纳米间距上，在硅基量子芯片上实现了第一个高速两比特门——800 皮秒的根号交换门，并实现了利用全统计计数方法对比特读出保真度的优化、参与构建比特读出保真度分析的理论工作等。这是一种高精度的微纳加工方式，可用于制备单原子、单电子量子器件以及人工量子材料，并能够实现单原子尺度的量子计算，为大规模可扩展的硅基量子计算奠定了坚实基础。师从潘建伟院士和陆朝阳教授多年来，贺煜在量子计算和量子网络方面取得了系列开创性成果，用前沿量子技术操纵单个原子、电子和光子，在微观世界构建未来量子信息技术平台。回顾他的求学之路，用“根正苗红”来形容再合适不过。自本科起，贺煜就在中科大这片量子的土壤中成长，并以优异的成绩保送本校硕博连读。期间在导师潘建伟院士和陆朝阳教授的指导下，贺煜主要研究砷化镓自组装量子点，核心成果包括一系列单光子源方面开创性工作，以及首次观察到自发辐射谱线擦除效应——实现量子光学的实验突破，以及单光子向单电子自旋的量子传态等。谈及选择量子技术作为研究方向的原因，他告诉 DeepTech：“之所以一直选择量子物理、量子计算的方向，首先是兴趣爱好，是自己对于微观世界的好奇心和对量子世界的喜爱所驱动，其次是因为量子计算是一个将改变人类未来的前沿科技，尤其是硅量子计算芯片具有很大的产业潜力，希望通过自己的耕耘为社会贡献一份力量，为科学发展做一份努力。”图 | 贺煜发表在《自然-光子学》的论文2015 年以后，贺煜继续在陆朝阳教授团队做了半年的博后研究，结合博士期间的工作，实现了当时世界最高光子数玻色抽样——证明了量子计算机对于第一台电子管计算机 ENIAC 的超越和第一台晶体管计算机 TRADIC 的超越，研究成果以论文形式发表于 2017 年的《自然-光子学》上，并入选“2017 年中国十大科技进展新闻”。论文指出，为完成高性能玻色抽样实验，研究团队克服的技术难点有两个：一是基于砷化镓量子点，研究团队设计了稳定的高亮度单光子源；二是设计并使用了性能卓越的多光子干涉仪（multiphoton interferometers），其传输效率高达 99%。研究团队完成并实现了 3 光子、4 光子以及 5 光子玻色抽样实验，采样率分别为 4.96kHz、151Hz 和 4Hz，都达到之前实验的 24000 倍以上。图 | 贺煜团队开发的高性能玻色抽样实验平台这是一项十分惊人的突破，是首次量子计算机超越传统计算机的案例。火车刚刚出现时比马车还慢，飞机刚刚问世时只能在空中短暂停留，如今都是改变生活的重要科技成果。量子计算机从理论上来说，会比传统计算机快很多，是基于量子比特运行的计算机。通过量子物理学中的两个奇异的原理——“纠缠（entanglement）”和“叠加（superposition）”，量子计算机能以指数形式扩展计算机的处理速度。着眼未来，布局固态量子网络从根本上来说，量子计算机目前仍处在产业发展的初期阶段，但军工、金融、石油化工、材料科学、生物医疗、航空航天、汽车交通等行业都已注意到其巨大的发展潜力。随着时间的推移，预计 2050 年左右将达到每年 3000 亿美元的营业收入，将成为改变世界的下一代技术革命关键领域之一。回顾计算机的发展历史，世界上的第一台计算机是 ENIAC，它生于第二次世界大战，主要任务是计算弹道，是一台军用计算机。而计算机的全面普及其实与商业计算机的出现和网络的构建息息相关。那么量子计算机会不会也沿着这一条“老路”发展呢？这也是一个值得思考的问题。贺煜认为，量子计算机要走向应用，量子网络和通信是十分关键的技术，必须做以突破。如今他任教于南方科技大学，除了量子计算之外，主要研究方向还有量子网络。2017 年，他和团队实现了单光子到单电子的量子传态，开发了一整套全新的单光子频率比特控制和测量方案，验证了单个光子和电子之间的纠缠，并且把光子的量子信息传递到 5 米远的电子自旋上去，为固态量子网络研究的重要突破。图 | 贺煜及研究团队完成的“单光子-单电子”量子传态而谈及接下来的研究方向，贺煜表示：“根据硅量子计算的发展趋势，在南方科技大学量子科学与工程研究院，我将带领硅量子计算团队，研究硅基量子计算芯片和量子计算，从根本问题入手，解决目前的一些技术瓶颈：进行硅基单原子量子器件的基本物理研究；研究新型的硅基原子比特和研究比特耦合技术；利用低温扫描隧道显微镜直写技术构建新型芯片等。并将研发的新工艺和半导体芯片产业化进行对接，为将来的广阔商业前景奠定基础。”

上图 真菌可能与标准电子设备相连。图片来源：安德鲁阿达马茨基下图 实验室培养的脑细胞可用于计算。图片来源：托马斯哈滕/约翰斯霍普金斯大学细菌和超级计算机有什么区别？区别是细菌更“高级”，因为它有更多的回路和更强的处理能力。所有生命都在“计算”。从响应化学信号的单个细胞，到在特定环境中航行的复杂生物体，信息处理是生命系统的核心。经过数十年的尝试，科学家终于开始收集细胞、分子甚至整个生物体，来为人类自己的目的执行计算任务。从本质上讲，计算机也只是信息处理器，而且人们越来越认识到大自然拥有丰富的这种能力。最明显的例子是复杂生物体的神经系统，它能处理来自环境的大量数据并对各种复杂的行为“下指令”。但即使是最小的细胞，也充满了复杂的生物分子通路，这些通路响应输入信号，打开和关闭基因、产生化学物质或进行自我组织。最终，生命中所有令人难以置信的壮举，都依赖于DNA存储、复制和传递遗传指令的能力。如何构建一台生物计算机？生物系统有自身的独特优势：更紧凑、能源效率更高、可自我维持和自我修复，而且特别擅长处理来自自然界的信号。在过去的20年里，强大的细胞和分子工程工具让人们终于能在构建生物计算机领域迈出一步。美国麻省理工学院生物合成学家克里斯托弗沃伊特说，该方法的核心是“生物电路”，类似于计算机中的电子电路。这些电路涉及各种生物分子相互作用以获取输入，并对其进行处理以产生不同的输出，就像它们的硅对应物一样。通过编辑支撑这些过程的遗传指令，人们现在可以重新连接这些电路以执行自然界从未计划的功能。2019年，瑞士联邦理工学院利用CRISPR技术，构建了相当于计算机中央处理器（CPU）的生物等效物。这个CPU被插入一个细胞，在那里它调节不同基因的活动以响应专门设计的RNA序列，使细胞实现了类似于硅计算机中的逻辑门。印度萨哈核物理研究所在2021年更进一步，诱使一群大肠杆菌计算简单迷宫的解决方案。该电路分布在几个大肠杆菌菌株之间，每个菌株都被设计用来解决部分问题。通过共享信息，该电路成功地实现了如何在多个迷宫中导航。大多数生物系统并不同于经典计算机的二进制逻辑，它们也不会像计算机芯片那样一步步解决问题。它们充满了重复、奇怪的反馈循环和以不同速度并排运行的截然不同的过程。更怪异的是，生物的计算能力还能完全脱离其自然环境。瑞典隆德大学科学家正在试验一种完全不同的生物计算方法，使用由分子马达驱动的微小蛋白质丝围绕迷宫推进。迷宫的结构经过精心设计，而细丝能同时探索所有路线。这意味着解决更大的问题不需要更多的时间，只需要更多的细丝。重新设计生物系统会带来什么？但美国马萨诸塞州塔夫茨大学的迈克尔莱文认为，生命系统已经在生物学的各个层面展示了令人惊叹的计算壮举，人们应该将重点从尝试重新设计生物系统，转移到寻找与现有系统交互的方法。莱文实验室已经证明，他们可以操纵细胞之间的电通信，帮助它们决定如何以及在哪里生长。举个恐怖的例子，这可能让蝌蚪的内脏上长出眼睛，或让青蛙长出额外的腿。它并不等同于计算，但团队认为它代表了如何将自然界预先存在的电路折射为一个“新目标”。类似的方法可用来解决广泛的计算任务。此外，真菌计算的深奥领域也正在显示其应用潜力。英国布里斯托尔西英格兰大学研究显示，真菌在感知pH值、化学物质、光线、重力和机械应力等方面具有的能力令人印象深刻。它们似乎使用电活动的尖峰进行交流，这开辟了将它们与传统电子设备连接的前景。类器官智能有多智能？要探寻生物计算，离不开人们迄今已知的最强大计算设备：大脑。当前组织工程学的进步意味着，科学家们可从干细胞中培育出相当于微型大脑的复杂神经元簇，也就是“大脑类器官”。与此同时，能将信号传输到脑细胞并能解码它们的反应，意味着人们已经开始试验类器官的记忆和学习能力。今年早些时候，美国约翰斯霍普金斯大学团队概述了“类器官智能”这一新领域的愿景。目标与人工智能相反：他们不会让计算机更像大脑，而是试图让脑细胞更像计算机。初创公司Cortical已可训练在硅芯片上培养的人类脑细胞来玩电子乒乓游戏Pong。而在它们的新软件中，任何具有基本编码技能的人都能为“培养皿大脑”编程。不过，所有这些生物计算方法目前都远未成为主流。与设计和制造硅芯片的能力相比，人们操纵生物学的能力仍处于初级阶段。但生物计算的巨大潜力和投入生物技术的数十亿美元，将在未来几年为这个领域带来快速进步。