量子计算|FOMO的量子商用黎明( 五 )
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（1998年到2020年的量子比特进展）
第二重挑战则是人才方面 。
量子的硬件和软件方面都需要更多的人才，目前，专门研究量子算法的师资力量在全球范围内都比较稀缺 。中国某企业量子实验室负责人也曾透露，招人是让他感到最耗费精力的事情，因为理论计算机科学研究人员很少，其中研究量子计算尤其是量子算法及其复杂性的人更少 。
此外，正如AI落地需要学术与产业交叉融合的能力，量子计算的落地应用同样需要既懂技术、又懂产业的综合性人才，很多企业量子实验室团队都具备数学、物理、化学等多学科背景 。而近年来的AI人才焦虑也在提醒我们，从现在开始未雨绸缪，提前培养量子领域的人才，对于未来加速量子计算的发展十分必要 。或许在2022及不远的将来，我们将见证更多中国量子人才的校企联合培养计划、竞赛等不断涌现 。
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第三重挑战，则是产业场景落地 。
量子计算要获得认可，避免泡沫化，需要展现出真正改变组织效率、带来业务价值的能力，这就要求解决方案提供方明确技术与场景的契合度，优先考虑那些商业可行性的方案 。
从目前各行业应用量子计算的需求出发，会发现使用量子辅助优化算法、为AI系统提供支持，能够帮助降低成本、加速组织流程、降低风险，是最具价值的场景之一 。Zapata首席执行官Christopher Savoie也分享到，调研中71%的受访者对使用量子计算来解决机器学习和数据分析问题最感兴趣 。
从这个角度看，量子计算的商用一定不是对经典计算取而代之，而是与AI技术、经典计算相结合，三位一体协同形成更强大的计算能力，再通过集成到云端，为千行百业所用 。
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对于企业来说，数智化转型已经对现有的IT基础设施、组织架构、业务逻辑、商业模式等提出了不小的挑战，再加上一个量子计算，简直是“不可承受之重” 。一方面，企业和组织要开启“量子计算副本”，首先要通关“经典计算副本”，不断加速推进数智化进程，增强对大数据、AI和云的熟练使用，这会为未来引入量子能力打好基本功 。
同时，云服务商也需要考虑三大技术（量子计算、经典计算、人工智能）的融合，打造面向未来的生态系统，为迁移到量子时代培育沃土 。目前，IBM、谷歌、微软、BAT、华为等都建立了自己的量子开放平台，有的还会为企业提供定制的量子解决方案 。
其次是保持开放性，量子程序涉及到经典计算和量子硬件之间的互操作性，混合多云的部署是最可行的方案，要避免将客户锁定在单一云上 。同时通过标杆案例的打造，为各行业提供量子使用的方向和实践引导 。
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第一次世界大战，推动了工业化的进程 。美苏争霸，催生了互联网的前身阿帕网ARPANET 。后疫情时代，世界经济与各个行业都面临着更大的不确定性，对新技术越来越敏感和依赖 。
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