量子深潜-计算篇：从比特到Qubit的范式转移 | 投研报告

金元证券近日发布电子行业深度报告：根据中国信通院统计，全球量子计算科研论文数量从2015年的1000余篇增长至2024年的5000余篇。其中，2019年进入“加速期”，2020-2021年年增长量约500篇，2024年同比增长42%。从发文量区域划分来看，美国和中国占据前两位，远超其他国家。

以下为研究报告摘要：

摘要

量子计算的四大核心要素包括：叠加态、波粒二象性与干涉、纠缠（Entanglement）、概率性系统与测量坍缩。量子比特凭借叠加与纠缠特性，实现了相对经典比特的指数级算力飞跃。经典比特处理确定性的0和1，而量子比特利用叠加和纠缠实现指数级并行计算。但是当前量子比特需要的工作温度需处于极低温度，以保证相干时间。此外，错误率较高，且计算结果是概率性的，测量会导致坍缩，需要冗余计算及编码（纠错）。

物理量子比特是量子计算的物理基础，即承载量子信息的实际硬件设备，而逻辑量子比特是经过编码和保护处理后的逻辑量子比特，其主要是为了解决物理量子比特的错误问题。物理量子比特是信息的原始载体，但极其脆弱（受外部环境干扰），其核心是物理量子处理器，由格点阵列、物理量子比特以及谐振器等构成。而为了实现可靠计算，一般量子计算需要加入纠错层对多个不可靠的物理量子比特的集体状态进行编码，创造一个更稳定的逻辑量子比特，从而完成计算。

实现量子计算的关键是量子比特的操作与延长相干时间（coherence time，T2）:量子比特在运行过程中会受到环境与操作本身带来的各种噪声与扰动（电磁、机械、邻近器件等），这些效应统称为“退相干”。

量子计算性能的核心四要素：保真度、测量时间、门操作时间以及可扩展性。保真度即实际量子态/量子门与理想目标的相似度，公式表达为错误率≈1-保真度。低保真度（高错误率）需要更大的“资源开销”，即更大数量的物理量子比特进行量子纠错；低测量时间大幅改善运行时间。研究表明，即使将误差率从103优化至10仅能带来一个数量级的加速，而将测量时间从100ns缩短至10ns则能直接线性降低总运行时间;门操作时间直接影响性能，同时保证满足相干时间需求；可扩展性指技术路线能够支持的物理量子比特数。

量子优势是必然的吗？量子优势并非必然，关键掣肘在于测量的保真度（极低的物理误差，含读出错误）与测量时间。只有当保真度显著提升、并将测量时间缩短，量子曲线才在中等规模处超越经典计算机。量子霸权强调经典计算在任何合理资源下都难以在可行时间内完成的任务但能够通过量子计算完成，而由于量子计算机测量时间、保真度以及可扩展性的约束，我们认为未来或更倾向于经典计算机+量子计算机的模式，发挥量子优势，量子与经典计算机并非互斥

当前量子计算机包括量子退火机、量子模拟机、量子仿真机等专用量子计算机过渡至通用NISQ，未来将发展至通用计算领域，技术路线上则包括超导、离子阱、光量子、中性/冷原子等。超导技术路线最为成熟，且具有：量子逻辑门操作时间短、有机会凭借半导体行业现有的知识和制造基础来帮助扩展量子比特数量等优势，但系统需要稀释制冷机来维持极低的温度，并且量子态容易坍缩。代表企业包括IBM、Google、中电信量子集团、北京量子信息科学研究院、本源量子、国盾量子、量旋科技等，其他技术路线中，量子阱、中性原子、光量子空间仍大。

光子学（Photonics）对量子技术的发展至关重要，因为激光和其他光子器件被广泛应用于离子阱、光量子及中性原子等技术领域。具体而言，离子阱、冷原子和金刚石氮空位色心量子比特实现方案必需依赖激光系统尽管激光供应商数量众多，但商业现成的激光器无法直接应用于量子技术领域。低温技术是几乎所有量子比特技术的关键支撑，因为需要依靠它将量子比特稳定在接近绝对零度的环境下，但并非所有量子比特技术都需要稀释制冷机。例如，中性原子仅需在光镊中进行冷却，而不需要稀释制冷机。因此，其能耗要低得多（超导技术需40千瓦，而中性原子仅需3千瓦）

我国量子技术领先，技术路线上仍以超导为主。根据中国信通院统计，全球量子计算科研论文数量从2015年的1000余篇增长至2024年的5000余篇。其中，2019年进入“加速期”，2020-2021年年增长量约500篇，2024年同比增长42%。从发文量区域划分来看，美国和中国占据前两位，远超其他国家。投融资角度，我国量子计算领域融资规模由2020年的13.8亿元增长至29.3亿元，按融资数量来看，2024年的超导量子计算仍然占据主导位置，占比达45.8%。值得关注的是，光量子计算融资规模位居第二名，有望加速落地。

风险提示：1、技术风险：当前量子计算领域技术路线较多，且技术成熟度偏低，导致落地不及预期；2、政策风险：相关政策落地不及预期；3、需求风险：当前量子技术的绝对优势仍然不明显，导致需求不及预期。（金元证券 唐仁杰）