国内超导量子计算最新突破有哪些

超导量子计算目前领先团队来自中科院量子信息研究院、清华交叉信息研究院与本源量子三足鼎立。

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为何超导方案在国内最火

量子比特的实现路径有超导、离子阱、光量子等多种，国内却把超过70%的经费押注在超导。原因很简单：

1. 与CMOS工艺兼容，晶圆厂能直接改造。
2. 控制脉冲微波技术门槛相对低，高校实验室也能凑出一台稀释制冷机。
3. 政策补贴偏爱看得见的芯片，超导的“硅片”形态正中下怀。

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一台稀释制冷机要花多少钱

很多小白把“超导量子计算机”等同于“冰箱”。其实核心部件是一台能把温度降到10 mK的稀释制冷机，进口价格约3000万人民币，国产的更低也到1500万。加上磁屏蔽、低温放大器，整套起步价接近一个小目标。

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国内已公布的量子比特数排行

• 本源“悟源”：72位 2024年Q2数据
• 阿里“太章号”：66位 2023年Q4
• 百度“量易”：55位 2023年Q3

注意：这里的“位”指的是物理比特，有效逻辑比特大约缩水十分之一，因为纠错开销巨大。

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超导量子芯片怎么造

我把流程拆成四步，像做蛋糕：
1. 薄膜溅射：在蓝宝石或硅衬底上镀200 nm厚铝膜。
2. 光刻+刻蚀：像印PCB一样，把约瑟夫森结图案刻出来，尺寸做到30 nm左右。
3. 电子束曝光：最费钱环节，一台JEOL电镜单日租金8万元。
4. 氧化钝化：生成1 nm绝缘层，防止隧道结失效。
任何一步粉尘落在结区，整片晶圆报废，良率只有30%-40%。

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量子霸权到底谁说了算

有人说是谷歌2019年宣布的经典机算不了随机线路，有人说是中科大的2021年祖冲之号。我认为标准还在摇摆，如同莎士比亚借哈姆雷特之口：“世事本无好坏，思想使然。”真正的裁判是商业落地速度，谁先跑出盈利场景，谁就定义霸权。

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对程序员的三个建议

1. 先学线性代数，再碰Qiskit。 张量积与狄拉克符号是门票，否则看示例都像看天书。
2. 别急着买GPU，先用Qiskit Aer模拟100比特以内线路。 云算力一小时10元足够跑明白。
3. 多混开源社区。 清华大学Qpanda、本源Qpanda都有中文资料，issue区隐藏了大量实战坑记录。

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超导量子未来三年最值得期待的场景

金融衍生品蒙特卡洛会是之一个百万美元合同。摩根大通已用5比特线路模拟利率模型，误差比经典 *** 小两个数量级。
材料模拟紧随其后，新型超导体的临界温度预测能省掉90%的实验烧钱。
个人最看好的却是看起来不起眼的物流排班优化，因为D-Wave已在冷链调拨跑出成功案例，国产团队只需要把退火算法改造成门模型即可复制。

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附赠一张路线图

引用阿里巴巴达摩院2025白皮书：
“2026年实现1000物理比特，2030年逻辑比特破百，届时一台量子计算机≈一座中型数据中心的算力。”
我觉得达摩院保守，华为诺亚实验室在专利布局中暗示已在实验室跑通1280比特超导核。

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量子计算的冷板凳时代结束了，下一轮浪潮谁先上船，取决于你今天是否把Python换成Qiskit。