1、光量子芯片性能强大

　　传统芯片的性能主要取决于芯片集成的晶体管数量多少，如果单个晶体管较小，那么构成芯片所集成的晶体管数量就多，所以芯片的运算能力较相对较强，反之则较弱。

　　光量子芯片概念最早是在2008年由英国提出，光量子芯片与传统芯片相比是一种全新的芯片形态，有着传统芯片无法比拟的优势。其最大的优势就是，该芯片是以光作为载体、取代电的作用，利用微纳工艺加工，从而在芯片上集成更大量的光量子器件，这样的集成属性使此种芯片稳定性更高，性能也更为强大。

　　2、各国对光量子计算芯片研发投资

　　4月7日美国政府拨款2500万美元支持芯片代工厂格芯开发光量子计算机。4月14日英特尔与代尔夫特理工大学 (TU Delft) 在英特尔半导体制造工厂使用替代和先进工艺成功地在28 Si/28 SiO2 界面上制造了量子点。4月19日荷兰政府将通过国家基金并动员其他私营部门机构，向该国光子集成电路（PIC）产业投入11亿欧元，推动本土企业发展。4月26日据外媒报道，由德国初创企业Q.ANT牵头，14家合作伙伴组成“PhoQuant”项目，目前正在开展可在常温下运行的光量子计算芯片研发。

　　3、可绕开卡脖子光刻机

　　制造光量子芯片最引人注意的一点就是可以不借助于光刻机。2022年2月，国防科技大学计算机学院QUANTA团队，联合军事科学院、中山大学等国内外单位，研发出一款新型可编程硅基光量子计算芯片，实现了多种图论问题的量子算法求解，被外界认为是绕开光刻机的办法之一，而美国却眼热要求技术共享。

　　这种新型量子芯片虽然也是采用微纳加工工艺，但是主要是在单个芯片上集成大量光量子器件，由于生产原理的不同，所以可以绕开光刻机的限制。

　　一旦光量子芯片成功商用，诸如7nm、5nm等制程工艺的研究将失去原有的意义，芯片制造领域也将迈进一个新的里程，我们将突破芯片制造被卡脖子的困境。

　　光量子芯片的研发和制作，并不依赖西方的高端光刻机，一旦该技术研制成功，并且走向成熟，我们将彻底打破被西方卡脖子的局面。甚至在该领域，乃至未来全球的芯片市场，我们都能占据优势。

　　4、光量子芯片的未来发展

　　数据处理：从战略安全和发展战略要求的角度来看，光量子芯片可以解决主要应用中的许多重要问题，如数据处理方法耗时长、无法并行处理、功能损失大等。

　　例如，在以激光测距、限速和高分辨成像为总体目标的长距离、高速运动的毫米波雷达中，以及在以生物技术和纳米技术组件内部结构完成的高分辨无损检测技术的新型测量显微镜相关成像武器装备中，光量子芯片可以充分发挥其高速并行处理、低功耗和小型化的优势。

　　激光通信：室内空间激光通信是目前解决室内空间传输速度短的关键途径，是打造综合网络信息的关键途径；水下激光通信是解决水下数据信号传输环境危害的关键途径，也是构建一体化水下通信系统的关键途径。

　　此外，还有具有战略安全和发展战略要求的行业，如星间互联网技术、8G通信、智能遥感技术测绘工程等。所有这些都必须进行互联网大数据的快速、功耗和并行处理。光量子芯片将在这一战略性产业中发挥关键支撑作用。

　　算法优化：AI光量子芯片是一种匹配光学测量框架纵横比和人工智能技术优化算法的芯片设计。

　　具有广泛应用于无人驾驶、安全监控系统、语音识别技术、图像识别技术、诊疗、手机游戏、虚拟现实技术、工业互联网、公司级服务器、大数据中心等重要人工智能技术行业的发展潜力。

　　人工智能：类脑光量子芯片可以模拟和模拟人脑的计算，在模拟人脑的神经网络架构下，根据光量子带的信息内容求解数据信息，使芯片可以实现类似人脑的快速并行处理和功耗计算。

　　将微结构光量子集集成到基础光量子芯片和基于电子光学的神经网络数据处理系统中，对于解决未来功耗、高速运行、宽带网络和大量信息资源管理等问题具有重要意义。

　　互联网：每个人对计算机解决方案系统软件的计算速率和速度都有越来越高的要求。破坏性创新的无效性使电子芯片在处理速度和功能损失方面面临巨大挑战。

　　光量子测量芯片具有并行处理速度快、功耗低的优点，被认为是未来高速、大信息量和人工智能技术最有前途的测量和解决方案。

　　5、结尾

　　量子领域重大突破的消息意味着，未来我国不仅将重点发展新型碳基芯片，还将加大量子芯片技术的研发力度，作为未来中国芯片科技发展的新方向。

　　目前正在研制的可编程光量子芯片是一个全新的领域，各国都在同一个起跑线，这无疑需要面临很大的风险，但国家依旧坚持于此技术的研究。全球都在战略布局，争夺未来量子计算的制高点。

　　                                                                                                                                                                                      （摘编自 AI芯天下）