圖靈量子楊林：光量子芯片突破AI算力困境

在“培育‘新質生產力’：科學家與投資人共赴創變之路”閉門研討會上，圖靈量子COO、北京公司總經理楊林以“光子芯片和量子計算驅動算力變革”爲主題進行了演講。

目前的算力主要是由電子芯片提供，電子芯片是基於電子器件的集成電路，通過電子器件內的電子流來實現信號的傳輸和處理。過去幾十年電子芯片的發展一直大體符合摩爾定律預測，即集成電路上可以容納的晶體管數目在大約每經過18個月便會增加一倍，也就是說芯片的性能大概會2年翻一倍。

但隨着人工智能技術的發展，對於算力需求的增長速度已超過摩爾定律的預測，有報告稱，人工智能所需的計算能力每三個月就會翻一番，電子芯片已經難以滿足人工智能發展的算力需求，需要新的架構來提升算力。

楊林介紹，光量子計算是沒有明顯短板的量子計算技術路徑：製造技術上，光量子芯片可以遷移使用成熟的半導體技術進行製造生產；環境要求上，光子產生熱量少，能耗低，對低溫環境的要求相對寬鬆；連通性上可使用傳統光纖實現互聯。

楊林表示，“我們認爲光量子芯片是突破算力困境的顛覆式技術路線。達到通用量子計算也許需要10年或更久，實現專用量子計算的落地應用可能僅僅需要3~5年，而光連接、量子安全的產業爆發可能就在這一兩年出現。”

圖靈量子正處在從科研向產業轉變的重要階段，對於其中的困難感受深刻。楊林指出：“不論是從科研論文數量、科研人員數量、專利數量還是科研經費等各方面來看，中國科技創新的基礎要素居國際前列，科技成果產出顯著。但是科技成果產業轉化效能不足，科技資源優勢未能轉化爲產業發展優勢。當下科技與產業脫節嚴重，使科技創新面臨‘死亡之谷’”。

如何將科研成果完成向產業的跨越，實現原始創新經驗相對欠缺，仍是中國科創企業的短板。科學家們從科研到創業過程中的角色轉變，是制約着科研成果轉化的重要因素。楊林表示：“我們作爲科研工作者，在創業過程中感受到了和產業界的差異，也感受到了和真正創業者之間的差異，同時也在努力完成自己角色的轉變。在這個過程中也希望資本能夠對在前沿技術賽道創業的科研人員們給予多一些指導，多一些理解和耐心，建立起一個更加順暢的溝通方式。”