近日，谷歌公司宣布一項突破性的量子芯片，宣稱5分鐘可以完成現(xiàn)有超級計算機10的25次方才可以實現(xiàn)的運算。這個聽起來像是科幻小說，這個成果實際上今年8月份就發(fā)表在網(wǎng)上，但是當時并沒有引起多大轟動，這次是論文在《自然》雜志登出了，說明經過了同行評議，而且馬斯克和OpenAI的奧特曼第一時間轉發(fā)相關的信息并且表示贊嘆。

谷歌的股票也應聲大漲千億美元。這種芯片一旦成為現(xiàn)實，相當于人類掌控的算力得到天文數(shù)字的增強，可以研究出更強的超級人工智能，對人類的未來產生深遠的影響。

但是目前這種芯片還是處在實驗階段，技術上雖然獲得劃時代的突破，離實踐應用還要很大距離。

不過我們把谷歌的論文內容輸入到Maxipat輔助創(chuàng)新系統(tǒng)，發(fā)現(xiàn)研究這類芯片的公司不只谷歌，微軟、IBM、亞馬遜、騰訊都在研究這類的量子芯片。在這個領域，IBM申請的專利最多，達到30多件，微軟、亞馬遜緊隨其后，此外，哈佛大學、麻省理工、杜克大學、耶魯大學、悉尼大學、芝加哥大學都在這一領域布局專利。

通過Maxipat生成的技術路線可以看到，這些申請人的專利 解決的技術問題主要集中在量子計算中的量子錯誤檢測和糾正、量子比特的編碼與解碼、以及量子處理器的操作控制等方面。

CN110494870A的核心技術方案是通過配置目標量子比特和控制量子比特形成受控非門（CNOT）門，利用目標量子比特和控制量子比特的不同退相干時間和非諧性來實現(xiàn)量子錯誤糾正。US7307275B2的核心技術方案是將邏輯量子比特編碼到多個超導量子比特中，并使用這些邏輯量子比特執(zhí)行編碼量子計算操作，同時提供了一種量子錯誤糾正方法。US11645570B1的核心技術方案是為表面碼實現(xiàn)一種容錯量子錯誤糾正協(xié)議，使用GKP量子比特，并利用模擬信息來確定置信值以動態(tài)確定解碼圖的邊權重。US10972133B2的核心技術方案是披露了使用標志電路的容錯錯誤糾正（EC）協(xié)議，這些協(xié)議在錯誤重量大于υ時發(fā)出信號，并提供了這些電路的一般構造。US10942804B2的核心技術方案是將物理量子比特組合成邏輯量子比特，根據(jù)被動量子錯誤抑制碼進行編碼，并使用主動量子錯誤糾正碼將邏輯量子比特編織成計算或退火的織物。GB2624241A的核心技術方案是使用容錯操作執(zhí)行量子錯誤檢測的方法，其中k個邏輯量子比特被編碼到k+2個物理量子比特中。WO2024151286A2的核心技術方案是量子計算系統(tǒng)，包括經典計算實體、控制器和量子處理器，控制器控制量子處理器的操作并執(zhí)行錯誤糾正。WO2024040107A1的核心技術方案是量子計算系統(tǒng)，包括量子計算資源、經典存儲器、片上解碼控制器和至少一個經典處理器，片上解碼控制器負責測量、生成錯誤簽名、分類錯誤簽名并應用錯誤糾正。WO2023287503A2的核心技術方案是在量子計算機中提供錯誤檢測和糾正，通過檢測輔助量子比特的狀態(tài)來檢測數(shù)據(jù)量子比特的泄露錯誤，并使用光學泵浦來糾正泄露錯誤。 CN110494870A的技術優(yōu)勢在于利用不同量子比特的特性來提高量子錯誤糾正的效率。 US7307275B2的技術優(yōu)勢在于提供了一種新的量子錯誤糾正方法，可以提高量子計算的準確性和可靠性。 US11645570B1的技術優(yōu)勢在于利用模擬信息和置信值來動態(tài)調整解碼圖的邊權重，提高了量子錯誤糾正的準確性。 US10972133B2的技術優(yōu)勢在于使用標志電路來實現(xiàn)容錯錯誤糾正，減少了所需的量子比特數(shù)量，降低了資源消耗。 US10942804B2的技術優(yōu)勢在于將被動和主動量子錯誤糾正碼結合起來，提高了量子計算的穩(wěn)定性和準確性。 GB2624241A的技術優(yōu)勢在于提供了一種使用容錯操作執(zhí)行量子錯誤檢測的方法，提高了量子計算的可靠性。 WO2024151286A2的技術優(yōu)勢在于通過控制器實現(xiàn)量子處理器的操作控制和錯誤糾正，提高了量子計算的效率和準確性。 WO2024040107A1的技術優(yōu)勢在于實現(xiàn)了片上和片外的錯誤糾正，提高了量子計算的靈活性和可靠性。 WO2023287503A2的技術優(yōu)勢在于通過檢測輔助量子比特的狀態(tài)來檢測和糾正泄露錯誤，提高了量子計算的穩(wěn)定性。

量子芯片這個領域距離實際應用還有很大一段距離，但是全世界這么多的大廠、名校都積極在這一領域布局專利，值得我們關注。

Maxipat致力于作為成為科技創(chuàng)新和知識產權工作的AI加速，主要包括輔助創(chuàng)新：提高研發(fā)的科技創(chuàng)新效率，通過problem-solution算法深層關聯(lián)到的真實技術方案，能夠跨領域進行技術方案的深層挖掘和關聯(lián)；智能搜索與分析：將專利搜索和報告制作借助AI實現(xiàn)智能化，包括智能查新、無效、FTO、Landscaping報告，采用GT搜索算法（graph transformer）（），系統(tǒng)真正做到理解概念后再搜索。目前開放注冊中。

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