Q System One是全球首台也是目前唯一一台独立量子计算机，由IBM公司于今年年初的国际消费电子展正式推出，旨在借助其中的核心处理器来解决一些最为复杂的世界性科学难题。通过20个量子比特的强大数据功能，该计算机可以一步实现220的运算速度。
理论上来说，达到“量子比特”级别就已经是相当难得。得益于相对较低的出错率，量子计算机能够有效解决现实生活中的诸多难题。虽然目前整个系统仍集成于九英尺的冷却立方玻璃空间中，但IBM公司已经雇用了一位伦敦设计师来为其研发黑色金属外壳。
有人说，这是一台来自未来的计算机，也有人说这是一头来自科幻世界的庞然大物。IBM公司研发部门负责人Dario Gil介绍说：“这是一项令人兴奋、令人着迷的技术，也是首个能够广泛商用的集成量子计算系统。”但其实，究竟如何定义广泛商用，仍然是一个大难题。待日后该技术逐渐成熟，各家公司或将能借助互联网访问IBM公司的量子平台，通过各项实验来亲身测试系统成效。
现阶段，全世界不少国家和地区的公司，都十分看好量子计算技术的发展潜能，期望该技术能够帮助他们解决困惑已久的难题。同时，各国政府也纷纷斥资数十亿美元研发量子计算技术，以在全球格局中赢得经济和军事优势。当然，量子信息科学领域的投资，目前还处于发展初期，尚未得到充分重视。
根据摩尔定律这一科技行业指导原则，基于微型芯片中晶体管数量的增长，计算能力大约每隔两年增长一倍。但目前，硅芯片中晶体管的运用，几乎已经达到极限。未来，在人工智能技术的帮助下，或许量子计算技术有望帮助摩尔定律走出瓶颈期，给整个行业带来全新变革。
最可能受益于量子计算技术的三大行业
当下，各家公司都希望借助量子计算技术来解决复杂难题。如下三大行业，最是跃跃欲试：
金融
说到底，银行和投资两大块最重要的就是管理风险。摩根大通和高盛这类华尔街金融巨头，都希望利用量子计算技术来降低风险，更好管理投资组合的威胁与机遇。除此之外，量子计算机还能帮助金融专家不断优化蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）模型，更好预测各种复杂情况的可能结果和可行性。
能源
作为全球最为复杂且难以预测的自然现象，气候变化或许也能在很大程度上享受量子计算机带来的好处。今年一月，埃克森美孚公司（Exxon Mobil）与IBM公司达成伙伴合作，共同研发环境预测模型和碳捕获技术。另外，戴姆勒汽车公司（Daimler）也正在积极利用量子计算技术来测试新型化学电池来进一步提高电动汽车性能。而迪拜水电局（Dubai Electricity and Water Authority）也携手微软，努力优化电网管理。
医学
早在2017年，美国生物医药巨头Biogen携手咨询公司埃森哲（Accenture）和初创企业1QBit开启了一项量子计算实验，共同探索医学领域的复杂分子建模，希望能够研发出治疗阿尔兹海默症和帕金森症这类神经退行性疾病的优质候选药物。除此之外，微软也与凯斯西储大学（Case Western Reserve University）达成合作，以提高磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging）机器的检查精准率，通过量子算法帮助检测癌症。
搜索巨头谷歌的相关研究人员也表示，在不久的未来，量子计算机将会以绝对优势胜过传统传统计算机。它不仅是一项拥有巨大发展潜能的“未来技术”，更是一门值得即刻着手研究的强大科学。
无论是IBM公司，还是谷歌、英特尔或微软，只要这些科技巨头和新兴初创企业能够向广大民众和整个行业证明自己拥有正确的研究方法，那无疑将吸引更多优质研发人员和潜在合作客户以及更大市场份额。目前，这些公司或多或少都提供一些软件云服务。如若未来量子研究能够实现关键性突破，那将进一步为他们提供丰富的产品服务，从而获得更大盈利空间。
作为前所未有的超快速计算机，量子计算机并非逐项运算，而是同时分析所有潜在场景和每种可能情形。它能够拯救淹没在数据大潮中的各家公司，通过预测各种变量、分析各种数据，帮助他们解决诸多复杂问题。
以电商巨头亚马逊为例，商品运输永远是它需要不断优化的一大难题。这其中，涉及运输路线、物流体系、商品库存、天气状况、交通状况和律法规定等一系列因素。传统计算机和人工管理，显然会导致一片混乱。或许未来，量子计算机能够有效解决这一难题。再加上有人工智能技术提供支持，机器在实现自我学习之后，着实能够承担更多职责、优化整个流程。
据埃克森美孚公司研发副总裁Vijay Swarup介绍，公司之所以选择与IBM公司合作，就是因为看到了量子计算技术在能源领域的巨大发展潜能，不仅有望进行环境预测，还能优化电网管理，驱动碳捕获技术取得关键性突破，进一步将人类对自然和化学的认识转化为切实可行的创新技术。
推动量子计算进步的七大可行方式
以下总结了促进量子计算领域发展的七大方法：
超导利用流经特殊半导体芯片的电流，来生成计算可用的“量子比特”。目前这是最为先进的方法，也是IBM公司、谷歌和英特尔所采用的方法。
离子阱借助激光束操控真空带中的带电原子，从而降低外部干扰导致的出错率。目前，初创企业IonQ和工业巨头霍尼韦尔，均十分看好这种方法。
中性原子与离子阱较为类似，但所使用的是中性原子。哈佛大学物理学家Mikhail Lukin的实验室，目前正在研究这一方法。
退火方法旨在找到最低能耗和最快速度来进行量子计算，解决各种数学问题。以该方法为业务核心，加拿大公司D-Wave已经向谷歌和美国国家航空航天局卖出了数以百万计的机器设备。虽然这一方法毫无疑问拥有较快速度，但仍然有人表示它可能无法归类为“量子”级别。
硅芯自旋主要利用半导体晶体管中的电子来实现量子计算。现阶段，英特尔也较为看好这一新兴技术。当然，它也同样支持更为成熟的超导量子比特方法。
拓扑方法主要利用“任意子”这种高度稳定的外来准粒子来进行量子计算，其长期发展潜能为微软所看好。
光电方法主要利用穿梭于特殊硅芯片中的光粒子来实现量子计算。其中，优质粒子相互结合，劣质粒子则自行消散。目前尚处于隐形发展阶段的初创企业Psi Quantum，正在努力研发这一方法。
过去三年，已经有超过12万人借助IBM公司的量子云服务平台完成了1000多万次实验，发表了超过190份研究报告。
当然，作为一项新兴技术，量子计算尚未完全证明自己的科学性和成熟性。于某些科学家而言，投资失败风险非常大，产品研发及交付也无法得到保证。
变革性飞跃，总是需要十数年才能出现。就像人类登月一样，量子计算也并非一项小工程，其发展同样需要耐心、需要时间。
