“中国科大今年预计可以实现60量子比特、99.5%保真度的超导量子系统，而5年后，希望能将这一数字提高到千个量子比特。”

8月25日，在墨子沙龙上，中国科学技术大学上海研究院教授、潘建伟团队超导量子计算负责人朱晓波透露了中科大研发量子计算机的时间表。

而在10年期目标和谷歌相同，即一百万比特量子计算机，保真度99.8%，和谷歌相同。

虽然各家量子计算机研发力量动辄发布几百、乃至几千量子比特的成果，但朱晓波认为，这些说法都只讲述了“故事的一面”。

原来，把量子计算机的比特数目升上去并不难，但要保证对每个比特实施精准操控。一个极具挑战性的关键难点是：在对单微波光子态（量子比特）高保真调控与读出的情况下，如何实现可扩展？

在他来看，近年来比较实打实的突破，也代表着目前超导量子计算的国际顶尖水准的成果，就是谷歌53量子比特、保真度99.4%的超导量子系统。朱晓波透露，中科大团队即将实现的60比特量子计算机，正是对标这一成绩，且要让处理器在解决同一问题时将难度提高三倍。

根据谷歌在2019年发表的论文，这台名为Sycamore的处理器在200秒内解决了世界最强大超级计算机“顶点”需要跑上1万年的随即线路问题，成功取得所谓的“量子优越性”，即在特定问题的处理上，能力超过目前最强大的超级计算机。2017年，中国科大教授潘建伟、陆朝阳、朱晓波等，联合浙江大学王浩华教授研究组，曾宣布利用高品质量子点单光子源构建了用于玻色取样的多光子可编程量子计算原型机，打破了之前由谷歌、NASA和UCSB公开报道的九个超导量子比特的操纵，首次实现了十个超导量子比特的纠缠，并在此基础上实现了快速求解线性方程组的量子算法。

不过，不管是谷歌的随机线路还是中科大的玻色取样，这些用于演示量子计算机能力的问题并不具备实际应用能力。朱晓波希望，在10-15年间，量子计算机能够在密码学等领域解决“真正的问题“。

他也看好量子计算机在人工智能领域的潜力。“量子机器学习是现在非常热们的方向，在输入和输出方面还有问题，但处理流程非常有优势。”只要量子计算机的比特数达到几百，精度达到99%，就可以压倒经典计算机。

不过，朱晓波相信真正到了实用的那一天，量子计算机也更多会以服务器的形式出现，大家把问题上传到云端，交给服务器计算。