在量子計(jì)算的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用中，量子計(jì)算云平臺無疑將扮演關(guān)鍵角色，不僅能夠提供可擴(kuò)展的量子計(jì)算資源，使企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)能夠在無需購買昂貴硬件的情況下，靈活使用量子計(jì)算能力，同時(shí)還能為用戶提供開發(fā)、測試和優(yōu)化量子算法的環(huán)境，使其能夠快速驗(yàn)證概念、構(gòu)建模型并解決復(fù)雜問題，從而加速量子計(jì)算解決實(shí)際問題的能力。

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在之前的文章中，我們介紹了量旋科技獨(dú)立設(shè)計(jì)研發(fā)的量子軟件開發(fā)框架SpinQit，通過SpinQit，開發(fā)者可以高效地創(chuàng)建、調(diào)試和運(yùn)行量子應(yīng)用程序。通常來說，除了量子SDK之外，開發(fā)者還需要針對不同問題和場景，開發(fā)相應(yīng)的量子算法，進(jìn)而才能解決實(shí)際的問題。

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為了有效降低量子算法的應(yīng)用門檻，量旋科技在推出的金牛座量子計(jì)算云平臺上，上線了文本分類、汽車零件選配、路徑規(guī)劃三類量子算法應(yīng)用的場景案例，分別對應(yīng)不同的問題模型和場景類別，展示了量子計(jì)算在相關(guān)場景下的潛在用途和優(yōu)勢，方便更多企業(yè)和研究者將相關(guān)算法案例與實(shí)際工作場景進(jìn)行關(guān)聯(lián)。

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在平臺上，用戶可以通過交互界面構(gòu)建問題的細(xì)節(jié)，然后運(yùn)行量子算法求解，進(jìn)而看到具體問題的求解過程。

助力文本分類
利用SWAP-test算法指數(shù)加速任務(wù)?

一直以來，自然語言處理都是計(jì)算機(jī)領(lǐng)域一個(gè)棘手的問題，由于自然語言的復(fù)雜性和多義性，常常使得計(jì)算機(jī)難以準(zhǔn)確理解人類的語言。文本分類是自然語言處理領(lǐng)域中最常見，也是最重要的任務(wù)類型之一，其應(yīng)用十分廣泛，如智能問答，情感分析，內(nèi)容推薦等。比如為了對用戶進(jìn)行精準(zhǔn)的個(gè)性化推薦，內(nèi)容服務(wù)商就需要對閱讀內(nèi)容進(jìn)行分類分析，同時(shí)結(jié)合用戶畫像，進(jìn)而完成個(gè)性化的內(nèi)容推薦。

過去，常用的方法是將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為高維的特征向量，再利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行處理。針對這類場景，量旋科技的工程師們，通過深度整合量子算法的方式，以SWAP-test算法對內(nèi)容標(biāo)簽進(jìn)行計(jì)算與分析，這也是一種在處理文本數(shù)據(jù)時(shí)，具有巨大潛力的創(chuàng)新方法。

?相較于經(jīng)典的歐氏距離求解算法（復(fù)雜度為O(N)），SWAP-test量子算法利用量子態(tài)的疊加性，只需要計(jì)算一次，就能得到兩個(gè)高維向量之間的距離（相似度），其復(fù)雜度為O(logN)，因此可以指數(shù)級別加速文本分類的計(jì)算。對于處理大規(guī)模文本數(shù)據(jù)集，這種指數(shù)級別的加速尤其有益，不僅能夠節(jié)省計(jì)算資源，還能夠提高處理速度。

在實(shí)際應(yīng)用中，SWAP-test量子算法可以在各種自然語言處理任務(wù)中發(fā)揮作用。例如，在新聞分類任務(wù)中，可以快速判斷一篇新聞文章與已有分類的相似度，從而迅速將其分類到相應(yīng)的類別。在情感分析中，量子算法能夠更精準(zhǔn)地捕捉文本中的情感傾向，幫助企業(yè)了解用戶對產(chǎn)品和服務(wù)的真實(shí)反饋。

此外，電子商務(wù)網(wǎng)站和流媒體平臺的推薦系統(tǒng)，也可以受益于這類量子算法，基于產(chǎn)品或用戶的相似性，更準(zhǔn)確地推薦用戶感興趣的內(nèi)容和商品。

助力汽車零件選配
利用Grover搜索算法優(yōu)化生產(chǎn)流程

在當(dāng)今主流汽車企業(yè)的開發(fā)生產(chǎn)過程中，汽車功能的升級使得需要的零件數(shù)量大幅增加，不僅每種相同功能的零件，存在多種供貨選擇，而且零件選項(xiàng)之間，也會存在耦合或互斥的關(guān)系，不能隨意搭配。不同車型的不同功能組合方案，又進(jìn)一步增加了零件之間配合的復(fù)雜性，使得汽車零件的選配成本成倍地增加。對于制造商和供應(yīng)商來說，如何選擇最佳的零部件配置，以滿足不同車型的需求，是一個(gè)復(fù)雜的優(yōu)化問題。

以車企B為例，其在生產(chǎn)制造S系列車型時(shí)，車型功能與零件有多種可選的配置組合，比如“四驅(qū)系統(tǒng)”可以配備“雙異步電動(dòng)機(jī)”或“雙直流電動(dòng)機(jī)”，其中“雙直流電動(dòng)機(jī)”必須與小款“空氣彈簧”配套使用。類似可供功能配置使用的零件有692種，配置選項(xiàng)的約束條件多達(dá)952個(gè)。隨著變量的增加，消耗的資源也會指數(shù)級增大，這也促使車企必須為零件選配，找到更有效的方法以保證生產(chǎn)效率。

?實(shí)際上，零件選配的任務(wù)，是一種常見的可滿足性問題（SAT問題）：即有一組變量，以及這些變量所組成的約束條件。求解這類問題，也就是判斷一組變量的取值，是否滿足這些約束條件。量旋科技的工程師們通過運(yùn)用Grover搜索算法，為汽車設(shè)計(jì)裝配分析帶來了新的思路，將汽車零件之間的各種耦合性和互斥性等限制關(guān)系，轉(zhuǎn)化為量子線路中的Oracle（量子黑盒）。

?相比于經(jīng)典算法需要一個(gè)個(gè)搜尋，Grover搜索算法可以利用量子態(tài)的疊加性，同時(shí)檢查不同零件的配置組合是否可以滿足所有的約束條件，然后在所有可能的取值中，快速找到滿足約束條件的解，不僅能實(shí)現(xiàn)平方級別的加速，而且可以消耗較少資源，使車企和供應(yīng)商能夠高效完成零件選配和配置，進(jìn)而優(yōu)化汽車生產(chǎn)制造的效率。

在金牛座量子計(jì)算云平臺上，提供了針對汽車零件選配問題的應(yīng)用解決方案，用戶可以通過界面，在“行駛續(xù)航”、“四驅(qū)系統(tǒng)”、“舒適體驗(yàn)”、“自動(dòng)駕駛”等功能中，構(gòu)建不同車型的組合，然后運(yùn)行量子算法，就能快速得到滿足約束條件的最佳零部件配置方案。?

除了汽車零件選配以外，以Grover搜索算法為代表的量子算法，在許多無序數(shù)據(jù)的搜索問題上，都具有平方級別的加速效果。例如在硬件和軟件設(shè)計(jì)的模型檢查中，通過將設(shè)計(jì)表示為邏輯公式，并使用SAT求解器檢查是否存在違反規(guī)定的情況，就可以在早期發(fā)現(xiàn)潛在的設(shè)計(jì)缺陷；在生物信息學(xué)中，基因網(wǎng)絡(luò)推斷和蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測等問題，都可以轉(zhuǎn)化為SAT問題來解決。?

助力車間巡檢路徑優(yōu)化
使用VQE算法解決復(fù)雜路徑規(guī)劃

在工業(yè)制造行業(yè)中，設(shè)備車間需要定期進(jìn)行巡檢保障設(shè)備運(yùn)維和安全生產(chǎn)。在這種路徑規(guī)劃中，一般需要尋找一個(gè)距離最短效率最高的路徑，以節(jié)省時(shí)間和資源。

比如在A廠的化工車間，有若干個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)需要進(jìn)行每日巡檢，通過設(shè)備巡檢任務(wù)及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備異常情況。而在制定巡檢任務(wù)時(shí)，巡檢位置間的距離、到達(dá)巡檢位置的順序等情況因素，則會影響巡檢任務(wù)的效率。

?從計(jì)算復(fù)雜性的角度來看，隨著路徑上的節(jié)點(diǎn)數(shù)量增加，傳統(tǒng)的枚舉法會導(dǎo)致組合爆炸，難以在合理的時(shí)間內(nèi)找到最優(yōu)解。例如一次30個(gè)定點(diǎn)的巡檢路線規(guī)劃，用某超級計(jì)算機(jī)的峰值速度去計(jì)算，得出最優(yōu)解大概要1.5億年。

?實(shí)際上，這類路線規(guī)劃的任務(wù)問題，可以歸納為“旅行商問題（TSP問題）”。對于經(jīng)典計(jì)算機(jī)而言需要消耗大量的資源。針對這類問題，量旋科技的工程師們采用VQE算法，為車間巡檢路徑優(yōu)化提供了全新的解決思路。

?通過把問題變成一個(gè)量子系統(tǒng)，讓系統(tǒng)演化出不同的路徑，基態(tài)就是最短路徑的結(jié)果。在經(jīng)典計(jì)算機(jī)上消耗指數(shù)級資源的問題，在量子計(jì)算機(jī)上用變分量子算法（VQE）使用多項(xiàng)式級資源便可以解決。

變分量子算法（VQE）是量子計(jì)算中的一種重要算法，用于解決一些組合優(yōu)化問題。尤其可以在使用較少資源的情況下，快速求解TSP問題中的最短路徑。

?在金牛座量子計(jì)算云平臺上，提供了針對車間巡檢路徑優(yōu)化問題的應(yīng)用解決方案：用戶在20個(gè)可選點(diǎn)中，選擇3-5個(gè)必須巡查的關(guān)鍵點(diǎn)，然后運(yùn)行量子算法求解最短路徑，執(zhí)行過程是一個(gè)多次迭代優(yōu)化的過程，用戶可以從界面上看到候選路徑變化和優(yōu)化的過程，最終得到最優(yōu)路徑，有效縮減了資源消耗與時(shí)間成本。

實(shí)際上，所有可建模為“旅行商問題”的場景，都可以使用變分量子算法VQE求解。例如在微電子制造行業(yè)中，PCB電路板鉆孔、集成電路版圖設(shè)計(jì)、微米/納米級別的加工中，都可以利用變分量子算法來尋找最優(yōu)的加工路徑；在物流和供應(yīng)鏈管理中，如配送路徑規(guī)劃、貨運(yùn)航線設(shè)計(jì)等，也可以利用變分量子算法VQE，找到最小化的運(yùn)輸成本。

面向未來
探索更廣闊的潛在應(yīng)用場景?

目前，金牛座量子計(jì)算云平臺所展示的應(yīng)用案例，僅僅是量子算法潛在應(yīng)用領(lǐng)域的冰山一角。除了上述三個(gè)典型應(yīng)用場景，量子計(jì)算在未來還有著更廣闊的應(yīng)用前景。

?隨著量子計(jì)算技術(shù)的不斷進(jìn)步和成熟，更多領(lǐng)域?qū)⑹芤嬗诹孔铀惴ǖ募铀傩Ч?。例如，在金融領(lǐng)域，利用量子算法進(jìn)行投資組合優(yōu)化、風(fēng)險(xiǎn)管理等將成為可能；在醫(yī)療健康領(lǐng)域，量子算法可以應(yīng)用于分子模擬、藥物研發(fā)等領(lǐng)域；在人工智能領(lǐng)域，量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用，將加速機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的發(fā)展。

?未來，通過不斷創(chuàng)新和應(yīng)用，量子計(jì)算云平臺也將持續(xù)為科研創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)升級、解決現(xiàn)實(shí)難題提供強(qiáng)有力的支持。