量子计算和人工智能(AI)是当今IT领域最热的两个流行词。无论是大型企业还是中小型公司，如今在企业的工作负载和应用程序中启动AI都可以让他们是想更高的生产力和效率。很多组织还希望通过量子计算在未来的竞争中领先竞争对手。

量子计算机可以以令人难以置信的速度处理复杂的信息，最终甚至应该远超过当今最强的传统计算机。使用量子计算机可以快速训练机器学习模型和创建优化算法。借助由量子计算提供支持的优化且稳定的人工智能，可以将一些问题的分析时间从需要许多年缩短到很短的时间内。量子人工智能解决方案有望为AI硬件生态系统带来革命性的变革。

根据Lazada企业智能高级副总裁兼数据和BI区域主管Muni Vinay Kamisetty的说法，不同类型的量子计算机创造了AI硬件的利基格局。大型或小型组织都可以成为早期使用者，通过集成量子计算解决方案来释放其AI运营的潜在效率。

在麦肯锡的一份报告中，量子计算机被描述为有四个基本功能可以区别于当今经典计算机：量子模拟，用量子计算机模型复杂分子模型; 优化，即以前所未有的速度解决多变量问题；量子人工智能，利用更好的量子算法来改变制药和汽车等行业的机器学习；素数分解，这可能会彻底改变现有加密体系。

Muni解释说：“在理想情况下，深度学习或神经网络中会发生什么，我们将数据传递到不同的层并拆分它们。根据像素的组成，我们教它们哪些点重要哪些不重要。并且会根据重点来理解输出。例如，我们如何标记数据以进行欺诈检测。当您拥有一百万个数据点时，你需要一个大数据架构来执行搜索，例如图形数据库或机器学习模型。”

这就是他为什么建议使用不同方法的原因。Muni指出，数据可以转换为量子比特，量子比特可以用来准备量子数据集。然后，使用量子门来评估模型并计算平均样本。这些平均值可以传递给混合模型以评估输出。这样，数以百万计的数据集在合成之前在运行、推断和训练。这基本减少了深度学习或神经网络正常方法中所有不必要的层，并且只使用到了一两层。

“在AI模型中，这被称为修剪(pruning back)。因此，我们谈论的是平均值，而不是传递完整像素。它将减小模型的大小。因为它是一台量子计算机，所以还可以进行pabulum计算，以及执行它所需的训练。谷歌最近推出了一个量子张量框架，它使用量子计算来更快地运算这些模型。”

话虽如此，但对于大多数组织仍然不容易获得量子计算，这主要存在几个挑战。最大的挑战是量子比特本身的敏感性，量子比特间的纠缠非常敏感，即使大气压或温度的轻微变化也能打破纠缠。这样输出的结果将有很多噪音，并且更多的是概率而不是可能性的答案。

有趣的是，大多数创新都是在应对这些挑战时发生的。亚马逊、微软、阿里巴巴和IBM等公司正在提供量子计算即服务(CqaaS)。虽然这些大多是模拟器，但它允许用户对量子计算模型进行实验，能帮助用户了解如何将量子计算应用于他们的业务中。

事实上，IBM相信“无摩擦(意指无中间环节)的量子计算”将在2025年成为现实。该公司已朝着创建编程环境的愿景迈出了第一步，目的是让量子计算底层技术的“复杂性”不会成为开发人员所应该关心的问题。

Muni说：“我们还没有走到那里，但生态系统正在发展。发展不同类型的量子比特是不错的方式。但噪音还是大问题，另一个问题是如何将量子计算机连接到经典计算机并呈现出数据。它需要编译器、通用编程语言、集成神经网络以及将神经物理数据转换为量子数据。”

由于量子计算几乎可以应用于当今任何行业，因此一些组织已经开始利用量子计算和人工智能在其行业中获得竞争优势。华尔街投资银行高盛透露了一项量子计算应用在金融领域的重大突破，其研发的量子算法性能已优于前几代最先进的算法。量子算法在五年内可以在硬件上使用，这比预期早得多，它将用于应对一些金融市场中最复杂的计算问题。

德国汽车制造商宝马正与霍尼韦尔合作，研究如何借助量子计算最大限度地提高制造效率。这家汽车巨头计划使用霍尼韦尔的机器寻找更好的方法来购买构成其汽车的各种零件，以解决零件会造成生产中断的问题。

德国总理安格拉·默克尔最近在德国启动了由美国IBM公司制造的第一台量子计算机，她称其为这是一个里程碑，德国将利用这项革命性技术与外国竞争对手开展“激烈竞争”。这台“Q System One”位于斯图加特附近的埃宁根，这是在美国以外首次部署尖端的量子系统，将交由德国弗劳恩霍夫研究所运营。

量子计算机还可以通过真正的上下文感知和完全理解及与客户互动的能力来改进基于人工智能的数字助理，因为量子计算机有可能在几分之一秒内整理出大量的可能性，然后出现一个有可能的解决方案。

目前，量子计算的力量是基于纠缠的量子比特得到的。目前拥有的硬件仍然具有局限性，虽然距离实现功能齐全的量子人工智能生态系统还有大约10到15年的时间，但企业可以寻求投资和试验量子计算以获得竞争优势。（编译:Qtech）