车间量子计算

量子计算机有望解决传统计算机根本无法处理的问题——至少在理论上是这样。然而在实践中，它们却极其脆弱：一辆驶过的卡车、空调突然的嗡鸣，甚至隔壁房间的灯光开关，都可能让系统对环境变化做出敏感反应。正因如此，这些设备至今仍被局限在高度专业化的实验室中，像重症监护病人一样被保护起来。对于希望将量子计算机集成到生产环境中的企业而言，这无疑是一个巨大挑战。

Hila Safi 与她的同事们开创性地解决了这一问题，并因此荣获 2025年"年度发明家"奖"博士"类别奖项。他们的创新成果是一个数字孪生系统，旨在精确模拟量子计算机在典型工业环境中的运行方式及集成效果。"借助这个数字孪生，我们可以在真实环境中安全、稳定、可靠地运行量子计算机，"这位雷根斯堡应用科技大学的博士候选人解释道。

挑战：过于脆弱，难以适应现实世界

量子计算机依赖于量子比特——这是量子力学中最基本的信息单元。量子比特代表物理系统的状态，作为信息载体，利用叠加和纠缠等量子现象进行计算。

这些物理状态极其脆弱。即使是微小的干扰，如电磁场或房间结构的细微变化，都可能导致计算错误。虽然在受控的实验室环境中尚可管理，但在工厂车间里，这些因素构成了巨大挑战。

"量子计算机的可靠运行确实取决于其周围环境，"Safi 解释道。"即使是微小的振动或温度变化也可能引发错误，这就是为什么及早模拟和理解这些影响如此重要。"迄今为止，工业界尚未认可量子系统的可靠性。缺乏稳定且可预测的结果，使得其在商业应用中风险过高。关于安装位置、稳定性以及整体效用的诸多疑问，让企业难以决定是否进行相关投资以及确定投资方向。

解决方案：先仿真，后安装

这正是 Safi 创新性数字孪生的突破所在。在实际安装之前，它能够虚拟复制量子计算机及其预期运行环境。该模型整合了来自环境传感器的数据、错误统计数据、潜在干扰源仿真信息以及已知的硬件特性。

这种主动性方法使得关键问题能够提前得到解答：量子计算机能否在工业环境中有效运行？预计会出现哪些类型的错误？它们会在多大程度上降低计算质量？需要采取哪些措施来稳定系统，例如增强屏蔽、选择替代位置或自适应校准？

例如，在一个使用运输机器人的生产车间，制造设备产生振动，电源线产生电磁干扰场。数字孪生能够精确模拟这些因素对量子比特稳定性的影响，告知哪些区域的错误率是可接受的，更重要的是，哪些区域是不可接受的。此外，这个数字孪生将在运行期间保持激活状态：如果因结构改造或引入新机器而导致环境发生变化，传感器将检测到这些变化并评估其潜在影响。

价值：让量子计算变得可预测

得益于数字孪生技术，企业终于拥有了可靠的数据来指导其工业量子计算的投资决策。他们现在可以在投入大量资金之前充分评估风险，并清楚地了解需要什么条件才能使系统稳定运行。

正如 Safi 所解释的："在我的研究中，我探索量子算法与硬件的协同发展，以应对传统方法难以解决或效率极低的复杂优化和工业挑战。这包括识别特别适合量子计算的问题类别，并开发高效的建模方法。"

她的数字孪生技术有效弥合了理论研究与实际应用之间的关键鸿沟。量子计算机要成功走出专业实验室，进入真实的工业环境，就必须变得像我们日常使用的 IT 系统一样稳定、可扩展和可靠。