硬件系统多技术路线并行，科研亮点成果涌现。
量子计算硬件保持超导、离子阱、中性原子、光量子、硅半导体等多种技术路线并行发展态势。其中，超导和硅半导体路线利用人造微观结构二能级系统实现量子比特，也称人造粒子，而离子阱、中性原子和光量子路线通过操控天然粒子物理状态构造量子比特。近年来，量子计算硬件科技攻关不断取得新进展，在比特数量、门保真度、退相干时间、量子体积等核心指标方面持续提升。
超导路线基于超导约瑟夫森结形成二能级系统，在系统扩展性、操控速度、集成电路工艺兼容等方面具有优势，近年来物理比特数量、逻辑门保真度等指标持续提升，仍是业界各方重点关注的“种子选手”。2023 年 12 月，IBM 发布 1121 位物理比特超导量子处理器 Condor 和 133 位物理比特超导量子处理器Heron10。2024 年，芬兰 IQM 实现超导量子芯片 99.91%保真度CZ 门，T1 和T2 分别达到0.964ms 和 1.155ms11，成为超导样机新纪录。此外，超导量子比特的新构型设计也在持续探索。瑞士 Terra Quantum 提出原子级薄晶体结构的 Flowermon 超导量子比特12，有望提升相干时间，降低制造复杂度。IQM 与慕尼黑大学联合优化 Transmon 量子比特的参数设计，分析验证了电荷宇称切换效应13。合肥实验室研制504 位物理比特超导量子计算芯片“骁鸿”14。本源量子上线72 位物理比特芯片“悟空”。
离子阱路线利用电荷与磁场间的交互作用力约束带电粒子，构建二能级系统，具有操控精度高、相干时间长、全连接性等优势，囚禁离子数量、逻辑门保真度等关键指标不断提升，保持较强竞争力。2024 年，美国 Quantinuum 离子阱原型机实现99.9979%和99.914%的单/双比特逻辑门保真度，量子体积1,048,57616，进一步提升了样机性能。英国 Oxford Ionics 离子阱量子芯片单/双比特逻辑门保真度分别达到 99.9992%和 99.97%17，成为业界新纪录。清华大学实现 512 离子二维阵列囚禁和 300 量子比特的量子模拟18。幺正量子发布可稳定囚禁和冷却 108 个离子的高通光离子阱量子计算工程样机19。 中性原子路线利用光镊或光晶格捕获并囚禁原子，激光激发原子里德堡态实现逻辑门操作，在可扩展性、相干时间、操控精度等方面具有优势，比特规模扩展迅速，成为业界“黑马”。2023年12月，哈佛大学在 280 位中性原子物理比特系统中，分别制备了1个码距为 7，40 个码距为 3，以及 48 个码距为2 的逻辑量子比特，是提升逻辑门操作精度的重要里程碑20。2024 年，德国达姆施塔特工业大学实现 1305 个单原子量子比特阵列操控21。法国Pasqal 在2080个陷阱位中成功捕获大约 1110 个原子22。美国Infleqtion 基于静止中性原子实现了 99.902%和 99.35%的单/双量子比特门保真度23。中科大成功构建求解费米子哈伯德模型的超冷原子量子模拟器“天元”，实验验证费米子哈伯德模型在含掺杂条件下的反铁磁相变24。
光量子路线可利用多种光子自由度构建光量子比特，可支持室温工作、相干时间长、操控简单，包含逻辑门型光量子计算和专用光量子计算两类，前者朝通用量子计算发展，后者面向组合优化等问题求解应用。2024 年，荷兰 QuiX Quantum 在光量子芯片上演示GHZ 态生成，展示了基于集成光子（PIC）技术实现大规模可扩展光量子计算的前景25，推出基于 Alquor 光量子处理器的Bia 量子计算云服务26。玻色量子发布 550 位光量子相干伊辛机550W27。硅半导体路线控制硅基衬底量子点中束缚电子或原子核的自旋量子态构建量子比特，具有与现代半导体先进制程工艺兼容等优势。2024 年，Intel 研发硅半导体量子芯片新型制造与测试工艺，在自旋量子比特中实现栅极保真度 99.9%28。日本理化研究所基于硅量子点电子自旋间的自旋封锁现象，实现了量子比特的高速高精度读出29。澳大利亚 Diraq 在 SiMOS 量子点平台实现超99%保真度双量子比特逻辑门操作30。中科大在半导体量子点中实现量子干涉与相干俘获，并验证了驱动电场对量子相干俘获的暗态调控和奇偶效应31。总体而言，量子计算硬件技术路线竞争尚无融合收敛趋势。各类原型机的关键性能指标水平距离大规模通用量子计算要求仍有很大差距。未来需要在提升量子比特规模的同时，实现量子纠错和高精度逻辑门操控，仍需学术界和产业界持续开展协同攻关。
量子纠错是保护量子比特免受环境噪声和自身退相干效应影响，提升逻辑门保真度，最终实现大规模可容错通用量子计算的必要环节。量子纠错借鉴了传统信息通信领域纠错编码理念，一般通过使用冗余量子比特构建高维状态空间，检测和纠正其中所含的目标量子比特和逻辑门操作的错误并消除其影响。冗余量子比特也称量子纠错编码，较于传统纠错方案，量子纠错实现难度更大，主要原因包括执行量子纠错的过程还会不可避免地引入新的错误，量子纠错码无法利用简单的复制操作来增加冗余度等。自上世纪九十年来以来，业界已提出和发展了多种量子纠错编码方案，其中表面码和颜色码等量子纠错方案在近年来逐步成为业界开展研究与实验验证的关注热点。 量子计算硬件能力提升为量子纠错研究与实验验证提供了有力支持。谷歌等 13 家机构联合团队提出32由101 个量子比特组成、码距为 7 的表面码，实验实现（0.143±0.003）%的量子比特错误率，越过盈亏平衡点，成为量子纠错实验重要里程碑。微软与Quantinuum合作33在 56 比特 H2 离子阱量子计算机中实现了错误率为0.0011的12 位逻辑量子比特，相较于物理量子比特0.024 错误率，性能提升22 倍。Quantinuum 联合团队34利用 30 个物理量子比特构建4 个逻辑量子比特，逻辑量子比特纠缠错误率降至擈，相较物理量子比特 擈t错误率降低近800倍。马里兰大学报道35基于Quantinuum H2离子阱量子计算机实验验证了四维表面码单次量子纠错的可行性。
新型量子纠错编码方案设计与实验验证取得诸多重要进展。2024 年，IBM 提出基于量子低密度奇偶校验码的纠错方案36，实现了 0.7%误差阈值，当错误率为 0.1%时，可使用288 个物理量子比特保护 12 个逻辑量子比特。此外，IBM 提出基于动态量子电路生成具有高保真度“魔法态”方法37，有望大幅提升量子比特保真度。法国Alice&Bob 公司提出基于玻色子猫态量子比特和量子低密度奇偶校验码的新型纠错编码方案38，基于 1500 个物理量子比特编码实现错误率<擈的 100 个逻辑量子比特。日本理化学研究所提出“多-超立方码”量子纠错方案39，基于复杂几何结构实现30%编码效率和并行处理能力。清华大学等联合团队提出玻色编码纠错方案，实现纠缠逻辑量子比特相干时间提高 45%，首次利用逻辑量子比特实验证明贝尔不等式40。 当前，量子纠错仍处于技术方案开放探索和原理性实验验证阶段。虽然部分量子纠错编码方案和实验演示，已在量子比特相干时间和逻辑门错误率等关键指标方面有很大提升，也宣称实现逻辑量子比特。但需要指出的是，逻辑量子比特目前业界尚无准确定义和表征方式，通常可指能够长时间保持相干性，以极低的逻辑门操作错误率，例如擈以下，支持大规模量子线路操作的能力。如果以此要求衡量，目前各类实验中的逻辑量子比特，大多是实现了相对物理量子比特的错误率降低，或多轮纠错的正向增益，即突破盈亏平衡点，但距离达到长相干时间和极低错误率等实用化要求还相去甚远。
基于量子纠错实现实用化逻辑量子比特将是下一个重大里程碑。增加硬件系统中可参与纠错编码的物理比特规模或可操控维度，同时提升纠错操作过程保真度和实时解码能力与速度，是实现实用化量子纠错过程中面临的主要技术挑战。此外，探索分布式的量子纠错编码技术方案和实现架构，实现多种不同量子纠错编码的协同转换，构建以硬件资源利用率、纠错操作效率等指标为表征的量子纠错性能评价体系等，也是未来量子纠错领域研究和发展的重要方向。
量子计算软件是连接量子计算机与用户的桥梁，通过对应用场景中的计算复杂问题进行建模和抽象，适配并运行量子算法，执行编译优化形成量子计算机的控制与读取信号，与硬件系统协同完成计算任务。此外，面向超导等技术路线的量子芯片电子设计自动化（EDA）软件，以及调度量子计算任务与硬件资源、实现异构/多源算力融合的管理软件，也是量子计算软件的重要组成部分。近年来，随着量子计算原型机研发不断发展迭代，量子计算软件研究也在业界持续开放探索，软件技术体系初步形成。
量子计算应用软件提供构建和操作量子程序的工具集，诸如开发组件、调试优化工具和应用算法包等，支持开发者设计和执行量子计算任务并获得运算结果。2024 年，美国Quantinuum发布量子自然语言处理软件 lambeq 0.4.0 版本，提高可用性以及字符串图处理速度41。微软 Azure Quantum Elements 软件推出生成化学和密度泛函理论加速等功能，用于化学和材料科学研究与应用场景开发42。玻色量子上线开物量子开发者社区43，助力量子计算应用软件开发和商业场景探索。量子计算编译软件在规范量子编程流程同时可用于编译和执行量子程序，同时提供编译规则用以协调和约束编译操作。IBM发布更新版 Qiskit 软件，进一步提高量子硬件电路优化速度和存储资源占用量等性能44。Intel 推出量子软件开发工具包（Quantum SDK）1.1 版本45。量子计算测控软件用于控制和处理硬件，执行运算操作并读取结果，支持测量结果反馈、芯片校准和量子纠错等功能。是德科技已在其量子控制系统中集成了 Q-CTRL 公司Boulder Opal 软件的硬件优化和自动化功能，提供量子处理器表征和优化功能46。QuantrolOx 公司推出量子比特自动化控制软件Quantum Edge，支持量子芯片监测与控制自动化47。量子计算EDA 软件可提供量子计算芯片的电路设计、布局优化、仿真验证、校准测试等功能。是德科技推出面向超导量子处理器设计的 EDA 仿真工具QuantumPro，实现电路原理图设计、布局、分析、仿真以及量子参数提取等功能48。量子计算管理软件用于提供计算资源与任务监控、管理和调度功能，同时实现量子与经典等多源异构算力协同。微软将Azure Quantum资源估算器开源，可用于估算运行量子程序所需的计算资源49。英伟达发布 CUDA-Q 开源平台，提供量子-经典混合编程工具，推动量子计算应用案例研究探索50。
总体而言，量子计算软件仍处于百花齐放、百家争鸣的初级阶段。欧美企业技术迭代快、成果发布多，在开源社区影响力和用户生态等方面占据领先优势。由于量子计算硬件技术成熟度不足，量子编译、测控和管理等软件系统仍需与硬件发展同步探索升级。量子算法研究和应用场景探索也将对应用、编译等软件发展产生影响。未来，推动量子计算编译工具、SDK、中间表示等技术路线无关的通用基础软件持续提升技术成熟度和易用性，将是业界发展重要方向。量子计算云平台已成为融合软硬件能力，支撑应用探索与生态培育的核心汇聚点。通过远程接入方式为用户提供便捷的量子计算硬件资源访问功能与算力服务，云平台有望成为未来量子计算商业化落地重要模式。近年来，国内外科技企业、初创企业、研究机构纷纷推出了量子计算云平台服务。
量子计算领域科技企业、初创企业和研究机构等，通过自研、采购和接入集成等多种方式，构建量子计算云平台，探索量子-经典计算融合架构与服务。2023 年 12 月，IBM Quantum云平台集成Q-CTRL 公司错误抑制技术软件 Q-CTRL Embedded51，将量子算法可执行复杂性和成功率分别提升 10 倍和1000 倍52。2024 年，AmazonBraket 云平台推出 Braket Direct 计划，为开发者提供指定时间段保留特定量子处理器使用权且无需排队功能。奥地利AQT 与德国电信合作提供其量子计算机的云端访问功能53。中科院量子信息与量子科技创新研究院研制并交付 504 比特量子计算芯片“骁鸿”54，支持大规模量子计算测控系统研究和云平台服务。北京量子院联合中科院物理所发布 Quafu 量子云平台，提供百比特规模超导量子计算资源服务55。移动云与量子科技长三角产业创新中心、中科院物理所、玻色量子和启科量子等企业和机构合作，推出了五岳量子计算云平台56。
量子计算云平台实现商业化服务能力需进一步提升软硬件水平。虽然国内外业界已有诸多量子计算云平台建设与服务实践探索，但要指出的是，当前量子计算云平台的各类型硬件资源在物理量子比特规模、逻辑门保真度、可执行量子线路层数等核心指标方面，距离解决实用化计算复杂问题的规模与精度要求还有较大差距，主要面向科普教育、算法研究、应用案例原理验证等场景提供免费服务，商业化模式尚未完全成熟。未来，打造量子计算云平台商业价值的核心在于提升量子计算机硬件能力，在实用化问题中实现问题求解加速或量子优越性，才能形成量子计算云平台和服务的商业逻辑闭环，真正实现量子计算系统的算力输出与服务能力。
基于量子计算样机进行实用化问题应用探索在国内外广泛开展。量子计算研究机构和企业，与金融、能源、化工、医疗、科研等行业领域机构企业合作开展应用问题研究成为重要趋势。量子计算的应用场景探索主要包括量子模拟、量子组合优化、量子人工智能和量子线性代数等领域方向。 量子模拟利用受控量子系统对目标微观粒子体系进行原貌模拟，助力理解和预测目标体系的相互作用和状态演化规律等特性，已成为前沿科研领域研究复杂量子现象的重要工具，有望在制药、材料、化工等行业带来颠覆性变革，被业界认为是量子计算可能率先产生实用价值的重点突破方向。2024 年，中科大构建量子模拟器“天元”成功求解费米子哈伯德模型57。清华大学基于300耦合强度和模式的长程量子伊辛模型量子模拟，实现可单比特分辨的量子态测量58。IBM 和克利夫兰诊所合作利用量子-经典混合方法预测蛋白质结构并有效提升预测精度59。Novonesis 和Kvantify使用混合量子-经典计算方法演示酶促反应，有望助力生物研究和二氧化碳捕获60。微软利用量子计算模拟大幅缩短新型电池材料预筛选时间61。
量子组合优化通过量子技术为大规模复杂组合优化问题提供高效解决方案，主要应用领域包括金融、能源、物流等。2024 年，花旗银行和 Classiq 联合研究投资组合优化的量子解决方案，基于预期回报和风险水平构建了性能更优的风险投资组合62。美国IonQ与德国基础科学研究中心将量子计算应用于航班登机口优化，提升服务效率63。新加坡量子技术中心使用量子计算探索解决交通路径规划问题，有望大幅提高交通系统的整体运行效率64。量子人工智能是两大前沿领域的交叉研究热点，利用量子计算提升机器学习等算法运行效率，有望在金融、交通、气象等领域应用。2024 年，英国石油公司和 ORCA 使用混合量子-经典机器学习方法探索量子计算提升化学领域机器学习算法潜力65。美国Zapata和 Insilico Medicine 合作利用量子人工智能开发具有更高结合亲和力的新型 KRAS 抑制剂分子66。帝国理工学院和谷歌将新型数学方法与费米子神经网络相结合，寻找量子化学领域分子状态建模解决方案67。
量子线性代数涵盖多种量子算法，有望为密码学、交通物流等领域的计算困难问题带来指数级加速。2024 年，麻省理工学院设计了将 Regev 算法与 Shor 算法结合新算法，有望使Shor 算法在小规模量子系统中高效运行68。芝加哥大学与阿贡实验室联合开发可模拟高斯玻色子采样算法，探索量子系统复杂性，促进量子-经典计算协同69。量子计算应用探索仍未实现“杀手级”应用突破，当前应用案例受限于硬件能力不足，在问题规模和求解精度等方面难以体现指数级加速求解的量子优越性，主要属于原理性验证和可行性实验。2024 年 7 月，美国 Gartner 发布的深度技术成熟度曲线70显示，量子计算技术翻越“过高期望”顶点，短期内如果无法在实用化问题中展现应用价值，可能面临“幻灭之谷”的发展低潮。近年来，量子计算企业数量不断增长，上中下游相关企业数量已达 300 余家，产业链和产业生态已初步形成并持续发展，欧美量子计算企业数量众多，产业生态高度活跃。
产业链上游涵盖量子计算机研制所需的核心材料、器件、组件，以及环境支撑与测控系统等，是量子计算产业生态的支撑底座。当前，多种量子计算技术路线并行发展，导致上游供应链存在发展不确定性和碎片化趋势。欧美企业在高端材料、高性能光电器件和加工制造装备等领域具备传统优势，对打造量子计算产业供应链提供有力支持。我国近年来在低温电子学组件、集成化测控系统，以及稀释制冷机、电子束曝光机等重点装备攻关方面取得重要突破，但供应链整体自主保障能力仍有待进一步提升。产业链中游企业包括量子计算原型机制造商和软件供应商，是产业生态的核心环节。原型机方面，投入超导路线的企业数量最多，占比超过三分之一，离子阱、中性原子、光量子和硅半导体等路线也均有国内外企业布局。软件方面，通过开源社区推动软件产品迭代和用户生态培育是主要趋势，科技巨头依托传统软件生态影响力占据先发优势。欧美量子计算企业在技术创新成果、产品性能指标和生态合作能力处于领先。我国量子计算企业数量、规模较小，在技术产品研发成果和应用场景探索等方面，与欧美头部企业相比仍有差距。
产业链下游企业包括云平台供应商和行业应用企业等。IBM、微软、亚马逊等量子计算云平台在硬件水平和用户数量等方面处于领先，支持量子算法研究和应用场景探索成果丰富。欧美金融、化工、交通等领域行业应用企业高度关注量子计算应用探索，研发布局和投入力度均保持较高水平。我国量子计算云平台在软硬件能力和业务模式探索等方面仍需进一步提升和突破，行业领域企业对量子计算应用探索的关注和投入力度也有待加强。
