量子比特数量多少才算入门

目前业内把拥有50-100个物理量子比特、能够展示量子优势的系统视作入门门槛。

为何新手总把“量子比特数”当成唯一指标？

大多数媒体报道都放大“某某公司又发布了433量子比特芯片”，结果让大家误以为只要数字大就是厉害。我在实验室里跟踪过三个项目，发现量子比特数量只是门票，真正的竞赛在于保真度和相干时间。
自问：那是不是比特数少就一定弱？
自答：未必。2023年一篇Nature论文里，仅有27个高保真比特的系统就在分子模拟任务上胜过了128个低质量比特的对手。

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除了比特数，真正该盯的四大硬指标

1.量子门保真度

这是衡量每次操作有多准的尺子。行业普遍把单比特门保真度≥99.9%、双比特门≥99%视为及格线。低于这个值，误差会像滚雪球一样摧毁后续计算。IBM公开数据显示，当双比特门保真度从98%提升到99.5%，错误率直接下降近7倍。

2.相干时间 T1/T2

T1描述量子信息能“活”多久，T2描述量子叠加能保持多久。主流超导方案的T1目前在50-200微秒之间；而离子阱可轻松突破1秒。相干时间太短就像写字时墨汁瞬间干掉，算法还没执行完量子态就蒸发了。

3.量子体积 QV

IBM提出的综合指标，把比特数、保真度、连通度全部揉成一个分数。2024年最新的超导芯片QV已突破512，而离子阱路线的纪录是QV=1024，真正体现了“质在量先”。

4.纠错后的逻辑比特开销

要把一个逻辑比特保护到实用级，目前surface code需要约1000个物理比特：先别被吓到，这个数字每年都在降。谷歌2025路线图透露，通过“biased noise”方案有望把开销压缩到300以内。

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为什么云服务商给的数据表看着很美好，实际跑任务却很卡？

自问：在AWS Braket上跑一个10量子比特算法，官方写着“99.9%保真”，结果半小时里报了20次错误，原因是什么？
自答：他们把平均值印在首页，但错误分布极度不平均——有0.3%的比特门实际保真度只有97%，只要这些低质量门被抽到，整个程序就炸。
我给出的经验是：先用小规模线路做benchmark，把芯片的“脾气”摸清楚，再放大规模。

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一条新手可执行的“指标体检清单”

1. 先用10-20量子比特测试你的算法，记录真实保真度与相干时间的曲线图。
2. 跑标准基准套件：比如CLOPS、 randomized benchmarking，得出QV和门错误率。
3. 估算逻辑比特成本 ：把surface code的开销换算进去，看看项目预算够不够。
4. 查看云平台的年度公开报告 ：IBM、Amazon每年都会把错误率分布、维护时长写进报告，比任何广告词都靠谱。

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个人观察：三年后哪些指标会爆红？

根据2024全球量子计算专利数据库，我发现“能量分辨带宽”这个词出现频率激增。超导腔的品质因子、芯片功耗，甚至制冷机的稳定时间，都会被封装成新的商业指标。换句话说，“能连续跑多久不出事”会比“峰值指标多少”更受投资者关注。正如《三体》所说：“弱小和无知不是生存的障碍，傲慢才是。”对指标保持谦逊，才能踩准真正的技术节奏。