有人說是量子信息技術，我想提一下量子計算的本質是什么？
世界運轉的一大規律就是物質和能量的相互轉化。但是，人類一直以來都是在相當大的量級上利用這一過程。這個學過初中化學的就知道，1摩爾=6.02*10^23個原子，平時用的量比如發電、化學反應等等都不知道有多少個摩爾了。一個化學反應涉及的原子太多了，我們根本無法描述細節，都是很粗糙的模型。
量子物理至今無法解釋測量是如何導致波函數坍塌的，因為測量就引入了很多相互作用的量。也無法解釋很多多體物理模型比如RKKY相互作用。原子物理能解釋的現象不超過氫原子，固體物理能解釋的現象都是基于很多假設比如能帶理論、絕熱模型等等。如何填補中間這個鴻溝，從一個一個原子的相互作用搭建起宏觀反應的模型幾乎是無法完成的任務。
然而，量子計算很可能填補這個中間的鴻溝。量子計算的一個比特就是一個一個二能級系統，我們可以認為就是一個人工原子。多個比特就是多個原子，一臺能夠進行Shor算法的量子計算機需要包含至少一億個比特，這就是對至少一億個原子進行操控，這里面會遇到的問題和難度難以想象，對人類技術的推動和知識的擴展也必定是難以想象的。
就我所知道的，現在要做出操控一億個原子的量子計算機，需要攻破的難關如下：
1.量子比特層面，進一步降低電荷噪聲的影響，提高保真度?，F在的保真度只有99%左右，還是太低了，支撐的計算深度有限。即使是容錯編碼，需要的輔助比特也太多了。這一層需要人們加深對噪聲的分析，以及人們對芯片加工過程中品質控制的把握。
2.控制線路方面，4K或者更低溫度下的片上微波器件，包括微波源、ADC/DAC、環形器等等。現在的微波器件主要都是更高溫度且不能集成擴展的，帶來的插入損耗和噪聲都非常多，而且難以擴展。這一層需要人們研究超低溫領域的一系列多頻段電子器件，這些成果很快就可以轉移到其他低溫電磁學測量和物理研究中。
3.人機交互方面，快速、準確的自動化比特測量和校準系統。現在的比特都是實驗室人員首先尋找比特頻率然后進行相關測量校準的，聽說潘院士的十比特芯片測了一年左右。未來億萬級別的比特需要的工作量難以想象，所以利用神經網絡等機器學習技術加速這種測量和校準很有必要。
當人們解決以上問題后，低溫凝聚態物理和低溫電磁學的研究都會得到加深，然后利用量子計算機研究化學反應的演化過程、多體物理的相互作用甚至量子場論；提供如旅行商問題的決策優化、商品推薦等商業功能。這些計算力的提升也許會在發現新材料、能源管理方案等方面提供支持。
想象一下，力學的發展為蒸汽革命提供了發展的強勁動力，電磁學的發展為電氣革命提供了廣闊的發展空間，量子力學的發展為半導體技術的發展奠定了堅實的基礎（半導體異質結正是基于量子力學的能帶理論）；那么，量子計算的發展是怎么樣的呢？
不考慮量子比特的來源，量子計算中量子比特的讀出和操控所用到的物理基礎正是量子電動力學（Quantum electrodynamics，QED）的發展。
那么，我們可不可以說量子電動力學的發展會引領第四次工業革命呢？
可能。但是，可能不一定夠。如果跟前面的兩次革命比較起來，我認為量子場論的進一步發展，比如可以包容廣義相對論的結果的出現，有可能會打開未來的大門。這個過程，也許通過量子計算機就可以得到解答，那么這么說也可以說量子計算機是引領第四次工業革命的技術。
這么說，哪個國家想引領第四次工業革命，就必須掌握量子計算機了。可能十幾年之后，每個國家的科研重鎮都會有幾臺量子計算機，像超算一樣解決重大社會需求，也像對撞機一樣解決重大科研問題。最終從中找到第四次工業革命的鑰匙。
