其中，騰訊杰出科學(xué)家、騰訊量子實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人張勝譽(yù)在本次論壇發(fā)出共建“量子+”應(yīng)用生態(tài)的倡議，邀請(qǐng)各領(lǐng)域的合作伙伴與騰訊共同探索量子計(jì)算在對(duì)應(yīng)領(lǐng)域中的應(yīng)用前景，推進(jìn)基礎(chǔ)科技研發(fā)的同時(shí)，賦能產(chǎn)業(yè)的未來。
(圖：騰訊杰出科學(xué)家、騰訊量子實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人張勝譽(yù))
論壇上，騰訊量子實(shí)驗(yàn)室展示了在量子計(jì)算領(lǐng)域的布局思路和相關(guān)進(jìn)展。從中遠(yuǎn)期看，量子實(shí)驗(yàn)室致力于構(gòu)建全棧量子計(jì)算機(jī)技術(shù)，作為騰訊對(duì)外服務(wù)提供的差異化能力底座。從近期看，量子實(shí)驗(yàn)室的工作目標(biāo)為研究探索量子計(jì)算與量子系統(tǒng)模擬的基礎(chǔ)理論、實(shí)現(xiàn)路徑以及在相關(guān)行業(yè)中的應(yīng)用。
2021-2022年，量子實(shí)驗(yàn)室共發(fā)表近50篇文章，其中15+篇影響因子大于10.在全棧量子計(jì)算機(jī)技術(shù)方面，實(shí)驗(yàn)室已形成一定的積累。近期，實(shí)驗(yàn)室提出的一個(gè)多層次高并行量子控制微體系架構(gòu)，以及一種抑制量子計(jì)算機(jī)ZZ串?dāng)_的方案，分別被收錄于計(jì)算機(jī)頂會(huì)MICRO和ASPLOS中;實(shí)驗(yàn)室提出的一個(gè)高效的超導(dǎo)量子比特初始化方案和一個(gè)超導(dǎo)量子比特讀取加速的方案，均發(fā)表于在國(guó)際頂級(jí)期刊Nature Communications。量子實(shí)驗(yàn)室同時(shí)對(duì)量子算法進(jìn)行了持續(xù)的創(chuàng)新，涵蓋了可證明加速的遠(yuǎn)期量子算法，有望中近期實(shí)用化的量子變分算法，以及量子絕熱算法等。
在行業(yè)應(yīng)用探索方面，量子實(shí)驗(yàn)室積極結(jié)合自研的前沿算法和騰訊云的海量算力，開發(fā)了材料研究和新藥研發(fā)等服務(wù)平臺(tái)，以及TensorCircuit量子模擬等開源軟件框架，目前已初步形成應(yīng)用生態(tài)。
以下為演講全文：
大家好，我是騰訊量子實(shí)驗(yàn)室的負(fù)責(zé)人張勝譽(yù)。今天給大家介紹一下騰訊量子實(shí)驗(yàn)室的一些工作。
騰訊量子實(shí)驗(yàn)室是騰訊前沿科技實(shí)驗(yàn)室矩陣中的一員。我們以創(chuàng)造國(guó)際一流的量子計(jì)算科學(xué)及產(chǎn)業(yè)價(jià)值為愿景，以探索量子科技、賦能產(chǎn)業(yè)未來為使命。我們的工作目標(biāo)是構(gòu)建全棧式量子計(jì)算系統(tǒng)以及相關(guān)的科技能力，并以此為基礎(chǔ)對(duì)外提供服務(wù)，探索相關(guān)的行業(yè)應(yīng)用。
在最底層，我們借助騰訊云海量的服務(wù)器，提供強(qiáng)大的算力支持。我們基于經(jīng)典算力實(shí)現(xiàn)量子系統(tǒng)和量子算法的模擬，同時(shí)也在搭建全棧式的量子計(jì)算機(jī)。第二層，我們對(duì)包含量子算法、含參量子電路、AI+科學(xué)和AI制藥等方面的理論和算法進(jìn)行深入的研究，爭(zhēng)取做出世界一流的基礎(chǔ)科技探索工作。第三層，我們通過算法和算力的支撐，對(duì)外提供諸如量子計(jì)算、第一性原理計(jì)算、分子動(dòng)力學(xué)模擬、分子數(shù)據(jù)庫(kù)、藥物虛擬篩選、AIDD工具等方面的平臺(tái)服務(wù)，供學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界相關(guān)的研發(fā)部門來使用，助力科技和行業(yè)的共同發(fā)展。在最上面一層，我們與材料、能源、半導(dǎo)體、醫(yī)藥、金融和信息等行業(yè)的公司共同研究量子計(jì)算在各領(lǐng)域的具體應(yīng)用，努力讓量子科技能夠落地產(chǎn)生實(shí)際價(jià)值。
現(xiàn)在回到最底層。全棧式量子計(jì)算機(jī)本身是一個(gè)很復(fù)雜的系統(tǒng)，全棧式量子計(jì)算機(jī)是我們提供計(jì)算服務(wù)的重要的能力底座。
接下來談一下理論研究和系統(tǒng)研發(fā)方面的一些進(jìn)展。
量子計(jì)算機(jī)方面，我們提出了一個(gè)高效的初始化超導(dǎo)量子比特的方案，也提出了一個(gè)超導(dǎo)量子比特讀取加速的方案，這兩個(gè)工作都發(fā)表在國(guó)際頂級(jí)期刊Nature Communications上面。另外，我們也自研了阻抗匹配參量放大器，在頻率、帶寬和增益等方面，均達(dá)到了國(guó)內(nèi)一流水準(zhǔn)。在中間的數(shù)�？刂坪娃D(zhuǎn)換層，我們自研的測(cè)控的電子學(xué)系統(tǒng)，可以支持多達(dá)90個(gè)量子比特的測(cè)控，而體積和成本大大優(yōu)于同類的商用儀器。我們也提出了一個(gè)高并行性的量子計(jì)算機(jī)的體系結(jié)構(gòu)，性能得到2~4倍的提升，文章發(fā)表在體系結(jié)構(gòu)的頂會(huì)MICRO上面。另外還設(shè)計(jì)了含有反饋回路及AI糾錯(cuò)的編碼器，可供下一步實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)糾錯(cuò)。在PC端這一層，我們對(duì)噪聲的刻畫和抑制都提出了自己的方法，大大的提升了保真度，文章發(fā)表在頂會(huì)ASPLOS上。同時(shí)也創(chuàng)新了量子態(tài)和一般量子電路的壓縮方法，提升了量子電路的效率。
除了量子計(jì)算機(jī)本身的研究，我們還對(duì)量子算法進(jìn)行了持續(xù)的創(chuàng)新。我們發(fā)現(xiàn)了有指數(shù)加速的量子組合算法，有平方加速的量子AI算法，基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的量子組合算法，能夠更高效精準(zhǔn)求解量子系統(tǒng)基態(tài)的變分量子算法，以及用經(jīng)典AI加速的量子絕熱演化路徑的設(shè)計(jì)算法等。這些文章都發(fā)表在量子計(jì)算相關(guān)的頂會(huì)或者頂刊上，內(nèi)容涵蓋了可證明加速的遠(yuǎn)期量子算法，有望中近期實(shí)用化的量子變分算法，以及量子絕熱算法等。
我們不只從數(shù)學(xué)和自然科學(xué)的角度去研究量子算法本身，還基于不同的行業(yè)中出現(xiàn)的真實(shí)問題去研究相應(yīng)的量子理論和算法。我們?cè)O(shè)計(jì)了分子性質(zhì)預(yù)測(cè)的量子算法，分子逆合成預(yù)測(cè)的AI算法，藥物靶點(diǎn)相互作用的知識(shí)圖譜預(yù)測(cè)算法，多目標(biāo)優(yōu)化的分子生成算法，以及分子相互作用自適應(yīng)圖學(xué)習(xí)的AI算法等等。這些結(jié)果均發(fā)表于行業(yè)頂刊或頂會(huì)上，性能顯著的超過前人的結(jié)果，增強(qiáng)了我們對(duì)行業(yè)問題及其背后相關(guān)的科學(xué)機(jī)理的理解，為將來的行業(yè)賦能打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
接下來介紹一下騰訊量子實(shí)驗(yàn)室在應(yīng)用服務(wù)和拓展方面的工作。
新材料研究和生物醫(yī)藥是微觀物理重要的應(yīng)用領(lǐng)域，其中基于量子力學(xué)薛定諤方程的第一性原理計(jì)算和基于分子動(dòng)力學(xué)的模擬計(jì)算都是重要的工具。我們基于騰訊云強(qiáng)大的算力，開發(fā)了一套支持多個(gè)第一性原理及分子動(dòng)力學(xué)計(jì)算軟件的計(jì)算平臺(tái)——TEFS。該平臺(tái)具有彈性的計(jì)算資源，友好的Web界面，靈活的Cloud Shell和高效的論文協(xié)作等優(yōu)勢(shì)功能，為材料和生物醫(yī)藥行業(yè)的用戶提供一站式的平臺(tái)計(jì)算服務(wù)�，F(xiàn)在我們已經(jīng)和多家頭部高校及企業(yè)基于該平臺(tái)形成合作，來助力科研和行業(yè)的發(fā)展。
在新藥研發(fā)方面，我們也推出了一系列的云服務(wù)。我們的藥物虛篩服務(wù)可從海量的小分子庫(kù)中快速篩選出與靶點(diǎn)蛋白緊密結(jié)合的候選藥物。我們推出的成藥性分析服務(wù)，結(jié)合實(shí)驗(yàn)室多種自研算法，可為用戶提供藥物ADMET性質(zhì)預(yù)測(cè)，從而為藥物研發(fā)早期階段化合物的成藥性和安全性評(píng)估提供技術(shù)支持，輔助藥物研發(fā)的管線 。考慮到腫瘤和傳染病的耐藥性問題，我們上線了耐藥性數(shù)據(jù)庫(kù)，在樣本數(shù)量、蛋白類型和突變的復(fù)雜度等方面，都大大擴(kuò)充了之前的相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)。我們同時(shí)也在開發(fā)突變蛋白的結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)，期待從數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備和結(jié)構(gòu)的呈現(xiàn)等方面，來助力耐藥性問題的推進(jìn)和解決。
現(xiàn)在回到量子算法和軟件。量子算法大體上可以分為遠(yuǎn)期大規(guī)模糾錯(cuò)量子計(jì)算機(jī)上運(yùn)行的和中近期中等規(guī)模不糾錯(cuò)的量子計(jì)算機(jī)上運(yùn)行這兩類。后者主要是變分量子算法。當(dāng)前很多量子應(yīng)用的展示，其實(shí)都集中在后面的這一類。由于量子計(jì)算機(jī)現(xiàn)在的規(guī)模和質(zhì)量還有待提升，經(jīng)典模擬就成為現(xiàn)階段變分量子算法研究的重要的方法。
我們推出了開源的軟件 TensorCircuit，基于張量網(wǎng)絡(luò)的縮并引擎，支持Tensorflow、PyTorch和JAX這三個(gè)大的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)。我們可以支持CPU和GPU的異構(gòu)硬件，同時(shí)也支持自動(dòng)微分和即時(shí)編譯等先進(jìn)的工程技術(shù)。該軟件有簡(jiǎn)潔易用的API，適用于變分量子算法，量子機(jī)器學(xué)習(xí)，量子噪聲模擬，以及超大規(guī)模量子線路的模擬等場(chǎng)景，性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于國(guó)內(nèi)外的同類產(chǎn)品。比如在時(shí)間上，我們運(yùn)行標(biāo)準(zhǔn)的變分量子算法任務(wù)，比谷歌的TensorFlow Quantum和IBM的Qiskit都有跨數(shù)量級(jí)的加速;在空間上，對(duì)于一些典型的一維量子模擬的任務(wù)，我們可以模擬到600多個(gè)量子比特?cái)?shù)，是常見的態(tài)模擬器的軟件可模擬系統(tǒng)規(guī)模的20倍以上。我們致力于打造開源生態(tài)，也發(fā)布了相關(guān)白皮書，希望跟合作伙伴共同探索在不同行業(yè)中的應(yīng)用。
我們?cè)诙鄠�(gè)具體行業(yè)與合作伙伴共同探索通過量子+高性能計(jì)算來解決行業(yè)中出現(xiàn)的實(shí)際問題。在生物計(jì)算領(lǐng)域，我們與該領(lǐng)域中某頭部公司就蛋白質(zhì)試劑的開發(fā)和MD計(jì)算測(cè)試進(jìn)行合作。我們?yōu)楹献骰锇樘峁┝苏{(diào)優(yōu)的計(jì)算調(diào)度平臺(tái)和GPU的算力，協(xié)助合作伙伴快速測(cè)試任務(wù)，以完成產(chǎn)品上市。在藥物開發(fā)領(lǐng)域，我們與某頭部公司，就研究適用于抗體H3 loop設(shè)計(jì)的量子計(jì)算算法展開合作。我們使用了量子游走的算法思路，來實(shí)現(xiàn)蒙特卡洛采樣的并行化，證明了提出的算法能夠加速找到穩(wěn)定的抗體結(jié)構(gòu)，并分析了具體需要的時(shí)間。在半導(dǎo)體領(lǐng)域，我們與EDA自研系統(tǒng)某頭部公司合作，就計(jì)算光刻軟件上云和性能優(yōu)化進(jìn)行了共同開發(fā)，并共同探索了商業(yè)模式，完成了SaaS產(chǎn)品的初步驗(yàn)證，與終端用戶達(dá)成了初步的合作意向。
前面闡述了騰訊量子實(shí)驗(yàn)室的整體布局和相關(guān)進(jìn)展，包括底層經(jīng)典高性能計(jì)算和量子計(jì)算的算力，中間層量子相關(guān)理論和算法，提供的平臺(tái)及服務(wù)，以及頂層在材料科學(xué)、生命科學(xué)、金融科技和信息科技這四個(gè)領(lǐng)域中的應(yīng)用。
我們這里發(fā)出共建“量子+”應(yīng)用生態(tài)的倡議，誠(chéng)摯邀請(qǐng)各領(lǐng)域的合作伙伴能與騰訊量子實(shí)驗(yàn)室共同探索量子計(jì)算在對(duì)應(yīng)領(lǐng)域中的應(yīng)用前景，推進(jìn)基礎(chǔ)科技研發(fā)的同時(shí)，賦能產(chǎn)業(yè)的未來。
