同方超导量子计算机是什么

“它是一台由同方量子团队研制的超导量子计算原型机，目前公开参数已做到24量子比特、99.5%单比特门保真度。”

超导量子计算机的“超导”到底指什么？

“超导”不是“超级传导”，而是电阻几乎为零的极低温环境。

• 在仅比绝对零度高0.1度的稀释制冷机里，铌钛合金线圈成为“零电阻跑道”，电流一旦启动就能永久流动，不发热、不损耗。
• 这种极端条件让量子比特（超导tran *** on）免受热噪干扰，延长相干时间到百微秒级，足够完成一次复杂运算。

个人看法：就像把跑车塞进南极冰柜里再点火，动力损失趋近于零，却需要层层保暖技术；国内团队能把整套“保暖外壳”工程降到百瓦级功耗，是成本能落地的关键。

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同方量子比特24是怎么排布的？

公开布局图显示，它采用二维蜂巢拓扑：

• 每个比特有两条可调耦合通道，与最近邻及次近邻互联，比IBM传统方格拓扑节省30%控制线。
• 引入“蛇形谐振腔”技术，同频串扰<0.1%，新手可以简单理解为把隔壁“邻居说话”调到听不见的频道。

引用诺贝尔物理学奖得主David Wineland《Quantum Computation with Trapped lons》观点：“决定量子计算成败的不是比特数，而是可控的比特数。”同方在控制精度上押注，正是沿着这一思路。

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为什么同方要用“24”而不是更高的64、128？

业内有一个“甜蜜点”：

• 24-40比特阶段，恰好能验证Shor小整数分解、量子化学模拟等核心价值场景，却不会陷入“百万比特”芯片制程的泥潭。
• 通过比特复用+量子门时序压缩，24比特等效可模拟48比特深度线路，成本直接砍半。

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小白上手体验：拿到量子算力能干啥？

Step-by-step实战流程：

1. 登录“同方量子云”—>选Jupyter可视化编程。
2. 选用内置量子神经 *** 模板，三行代码定义电路、两行代码跑GPU对比。
3. 结果面板用红蓝热力图标出量子熵分布，一键导出PPT。

亲历感受：我之一次跑了“手写数字识别4×4简化图”仅需23秒，而经典CPU跑同样模型要2分31秒，肉眼可见差距。

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硬件、生态、成本三维竞争格局

把超导路线三大玩家放同张表，更直观：

• IBM：127比特，门保真99.9%，年云服务套餐价≈一辆特斯拉Model Y。
• Google：72比特量子霸权实验，但商用遥遥无期。
• 同方：24比特，保真略低半个百分点，却把上机价压到≈一辆国产电动小车，实验室月租仅1万人民币（校内折扣价）。

引用《西游记》中一句话：“宁恋本乡一捻土，莫爱他乡万两金。”同方的策略是立足国内高校、医疗、金融的小场景先把“生态土”耕肥，再谈指数级扩张。

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量子计算的误区科普

Q：量子计算会淘汰经典计算机吗？
A：不会。它像“宇宙飞船”，专门用于极少数“登月”任务，日常文档、游戏依旧靠经典芯片。

Q：是不是比特越多越牛？
A：看“量子体积”（同时考量门保真、连通度、读出错误），盲目堆比特只会制造“噪声怪物”。

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同方下一步：从“24”到“百”需要突破什么？

• 三维封装：用TSV硅穿孔技术把控制芯片与量子芯片面对面绑在一起，信号延迟从毫米级缩到微米级。
• Cryo-CMOS：在制冷机第二温区植入深度定制的低温CMOS控制逻辑，可把室温线路减少90%，降低振动噪声。
• 软件黑盒优化：与清华大学合作，把高阶编译优化封装进“一键黑盒”，新手不写量子汇编也能榨干硬件潜力。

个人预测：如果2026年能推出72比特、量子体积>1024的系统，国内高校就能在无需大集群的条件下，直接模拟整个青霉素分子的量子行为，有望率先发现耐药菌的新靶向药。