谷歌的“Quantum Echoes” 算法与 Willow 芯片

谷歌的“Quantum Echoes” 算法与 Willow 芯片

      从可验证量子优势到科研态度的理性回归

摘要：本文对谷歌的量子AI研究团队的最新进展作出简单介绍。作者着重指出此次研究成果中有二个亮点：量子优势的可验证性和实事求是的科研态度。
 

一、研究背景
量子计算的“优势”（quantum advantage）一直是量子研究的核心目标。过去的多次演示停留在随机采样层面，缺乏可验证性与现实意义。2025 年 10 月，Google Quantum AI 团队在《Nature》发表论文，宣布在其 105 比特超导量子处理器 Willow 上实现了首个“可验证的量子优势”。这意味着量子计算正逐步从概念验证走向可与现实物理问题对应的科学应用。
 

二、实验系统：Willow 芯片
实验采用 105 比特超导芯片，其中 103 个可用。单比特相干时间 T? 约 106 微秒，双比特门误差 0.15%，随机电路基准在 40 层循环时整体保真度约 0.001，性能较 Sycamore 时代提升约一数量级。团队报告：在 Willow 上运行“Quantum Echoes”算法仅需 2.1 小时，而在世界最快超算 Frontier 上模拟相同电路需 3.2 年，量子速度优势约 13000 倍。这一数字来自明确的计算模型与时间估算，而非夸张的理论推断。

三、算法原理：Quantum Echoes 与 OTOC
“Quantum Echoes” 基于时间反转回波原理，用于测量高阶“时序无序关联函数”（Out-of-Time-Order Correlator, OTOC），可定量描述量子系统中信息传播与多体纠缠。
1. 基本过程：

• 准备量子态并在一组随机门 U 下演化；
• 对特定比特施加局部扰动；
• 执行时间反转 U†；
• 观测目标比特的“回波”信号是否恢复。

   若扰动导致信息扩散，回波信号减弱，其强度正反映系统的量子混沌程度。
2. 算法创新：
   传统 OTOC 通常测二阶相关。Google 引入高阶 OTOC(2) 与非对角 OTOC(4) 测量，使多体干涉效应更显著。此类干涉在经典张量网络或蒙特卡洛近似中极难重现。
3. “可验证性”含义：
   OTOC 是低秩可观测量，信噪比 SNR 可达 1–2 以上。其他量子设备或真实物理实验（如NMR 核磁共振）可以重复该测量，从而实现“量子-量子”或“实验-量子”层面的结果比对。

四、应用与科学意义
论文进一步展示了 Hamiltonian learning （哈密顿量学习）实例：通过拟合 OTOC 数据反推原子-分子系统的相互作用参数。在补充材料中，团队利用“多体自旋回波”推断约 15–28 原子分子的几何结构，证明该算法可用于分子结构解析、药物设计和材料科学的早期建模。
 

五、与以往“量子优势”比较
| 时间 | 团队 / 平台 | 任务类型 | 可验证性 | 实际意义 |
|------|--------------|-----------|-----------|-----------|
| 2019 | Google Sycamore | 随机电路采样 (RCS) | 仅统计验证 | 基准测试 |
| 2020-2024 | 中国 USTC Jiuzhang 光量子 | Boson Sampling | 难以验证 | 基准测试 |
| 2023 | IBM Eagle-127 | Ising 模型期望值 | 部分可复现 | 近似物理模型 |
| 2025 | Google Willow Quantum Echoes | OTOC 与 Hamiltonian learning | 可重复与实验比对 | 与化学/材料相关 |
Google 此次工作相较以往有三点创新：
1. 从随机采样转向物理可解释量（OTOC）；
2. 建立量子计算与实验观测之间的直接验证链路；
3. 明确给出经典超算 Frontier 的对比基准，避免夸大差距。

六、局限与前景
该实验在未使用纠错的条件下完成 65 比特 OTOC(2) 测量，已超出现有经典模拟能力。团队估计，在 100 比特且门保真度进一步提升后，可进入化学精度（chemical accuracy）所需的复杂度区间。
但要实现真正“实用量子计算”，仍需跨越三道门槛：

• 误差纠正集成：目前仍为噪声中型量子（NISQ）水平；
• 算法通用化：OTOC 仍属特定物理问题，尚非通用应用；
• 外部独立验证：其他平台尚未复现实验。

七、可验证性的真正内涵
Google 宣称的“verifiable”更接近“可重复性”而非“可快速验证性”。从严格算法意义看，强可验证性（efficient verifiability）应满足：计算结果能被经典算法在多项式时间内高效验证。
例如 Shor 算法分解质因数后，只需一次乘法即可验证正确性。这类验证复杂度远低于量子计算本身。而 Quantum Echoes 一类采样或模拟任务，其输出是复杂概率分布或相关函数，验证成本与计算成本几乎相同，因此无法在经典计算框架中“快速验证”。
现有量子可验证计算研究（Verifiable Quantum Computation, VQC）正尝试解决这一难题，包括 Mahadev protocol 等交互式证明体系，使经典验证者以低复杂度确认量子结果。但这些方案仍主要停留在理论阶段。
因此，Google 的“verifiable”目前应理解为物理层面的可重复与可比对，而非算法意义上的可检验正确性。

直到目前为止，所有宣称的量子优势都无法实现验证，这是量子优势研究的一个死结。谷歌研究团队能够直面验证这个要害问题，不回避不绕圈子，这是一个进步值得肯定，虽然他们并没有彻底解决这个问题。

八、科研传播的理性态度
值得注意的是，Google 在本次宣布中展现出罕见的科学克制。他们明确比较对象、算法类型和计算基准，并未夸大结果。相较之下，部分光量子实验常以“亿亿倍加速”作为宣传亮点，但这往往基于无法实际完成的全穷举对比，并未说明问题意义或验证方法。
Google 的 13 000 倍虽然听上去“不惊人”，却来自实测数据与可追溯模型。这种透明与谨慎，正是科学研究应有的态度。他们既未宣称“量子计算已实用化”，也未隐瞒系统误差与局限，而是强调“结果可重复、可物理验证”。在当下量子计算动辄宣传“颠覆一切”的语境中，这种务实精神弥足珍贵。

九、结语
“Quantum Echoes” 实验首次将“可验证性”与“现实相关性”结合，实现了结果可重复、速度显著超越经典、并与物理实验直接对应的量子算法。虽然离真正的“强可验证量子计算”仍有距离，但这一成果在科学方法论上更为踏实。它表明量子计算不再只是“算得快”，更在于算得可信。
从这一点看，Google 团队确实值得肯定——他们以理性的科研精神取代了浮夸的口号，让“量子优势”重新回到可检验、可讨论的科学轨道。

徐令予  作于南加州 （2025年 10月24日）