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CES 2018上，英特尔宣布成功设计、制造和交付49量子比特（量子位）的超导测试芯片Tangle Lake。6月，英特尔称研究人员正在测试一种微小的新型“自旋量子位”芯片，这款芯片比铅笔的怀旧传奇1.85还小，是目前英特尔最小的量子计算芯片。

不过，由于Zeroth在设计之初并不是专为AI手机和移动终端AI芯片的计算方案，在功耗和运算效率上仍然有着自己的瓶颈，因此，针对AI手机和AI终端的AI芯片高通推出了更为契合的AI Engine，Zeroth也没有更多消息。

但实际情况如何？

还是3月，微软宣布发现马约拉纳费米子的存在证据，下一步会将费米子转化为量子，并希望在2018年年底实现，并在5年内向其他企业提供可用的量子计算机。

AI、量子计算、类脑芯片都是很早就被提出，但AI时代对量子计算和类脑芯片的需求更加迫切。原因是传统的冯·诺依曼结构出现了瓶颈，冯·诺依曼结构中计算模块和存储单元分离，CPU在执行命令时必须先从存储单元中读取数据，所以即便CPU处理的速度再快，也要等内存。由此，基于冯·诺依曼结的AI计算面临算力提升以及“内存墙”等挑战。

2018年量子计算备受关注

还是5月，《科学进展》杂志以《A chip that allows for two-dimensional quantum walks》为题报道了上海交通大学金贤敏团队通过“飞秒激光直写”技术制备出节点数达49×49的光量子计算芯片。据悉，这是目前世界上最大规模的三维集成光量子计算芯片。

量子计算机用“量子比特（qubits）”来存储数，相比现在计算机使用的经典比特，传统的二进制存储数据只能是“0”或“1”的某状态，而1个量子位可以同时存储0和1，通过量子力学实现叠加。因此，量子计算能解决目前计算机系统无法解决的问题。

IBM在量子计算的商业化方面走的更远，其在2016年就开发出具有5位量子比特的量子计算机，并向公众免费开放IBM Q量子计算机的云访问权限。

12月，中国科学技术大学郭光灿院士团队宣布成功研制出一套精简、高效的量子计算机控制系统。

在2018年，英特尔神经拟态计算项目主管Mike Davies预测，机器人将是神经拟态计算的杀手级应用。并表示英特尔已经向特定研究合作伙伴提供了首批开发系统，他们正在进行感知、马达控制、信息处理等多种应用的研究。

英特尔称Loihi比当今处理器能耗比提升高达1000倍，并且称该芯片可以适应 Go 语言并使用它学习，Loihi完全不需要依赖大规模数据和大量算力的深度学习，可以自主学习（self-learning）。

同月，百度宣布成立量子计算研究所，开展量子计算软件和信息技术应用业务研究，计划在五年内组建世界一流的量子计算研究所，并逐步将量子计算融入到业务中。

需要指出的是，从神经元数量上看，Loihi 芯片比一个简单的虾脑更复杂一些。而人类大脑由超过 800 亿个神经元构成，也就是说，这个芯片距离模拟人类大脑的内部的复杂行为还很遥远。

高通也在类脑芯片上积极布局，2013年，高通表示正在打造一个全新的计算处理器，这项技术能够模仿人类的大脑和神经系统，让终端更加智能，可以预测需求，高通将其命名为Zeroth。

IBM看好量子计算的未来应用包括寻找新的方法模拟金融数据，隔离关键的风险因素以进行更好的投资，或者找到跨系统的最佳路径，以实现超高效的物流和优化交付的运营。

当然，提到量子计算许多人可能会想到的是量子计算的超强计算能力，比如一台50量子比特的设备运算速度可达每秒1125亿亿次，秒杀目前世界最强超级计算机。当然，还有人期待量子计算实现许多当下的计算机还不能实现的问题，比如密码破解，模拟量子物理系统，模拟材料学、化学和生物学，以及解决人工智能中的很多问题。

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