美國普林斯頓大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)在量子計(jì)算領(lǐng)域取得重大突破，其成果發(fā)表于國際頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊《自然》雜志。該團(tuán)隊(duì)成功將超導(dǎo)量子比特的相干時(shí)間延長至超過1毫秒，較此前實(shí)驗(yàn)室最佳水平提升三倍，達(dá)到行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的近15倍。這一突破為解決量子比特信息保存時(shí)間過短的核心難題提供了關(guān)鍵方案，標(biāo)志著商用量子計(jì)算機(jī)研發(fā)邁出重要一步。

量子比特作為量子計(jì)算機(jī)的基本運(yùn)算單元，具有獨(dú)特的量子疊加特性。與傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)比特僅能表示0或1不同，量子比特可同時(shí)呈現(xiàn)0和1的疊加狀態(tài)，這種特性使量子計(jì)算機(jī)具備指數(shù)級(jí)并行計(jì)算能力。以50個(gè)量子比特為例，理論上可同時(shí)處理約1000萬億種狀態(tài)。然而，量子疊加態(tài)極易受環(huán)境噪聲、材料缺陷等因素干擾，導(dǎo)致信息迅速退相干，進(jìn)而引發(fā)計(jì)算錯(cuò)誤。因此，相干時(shí)間成為衡量量子處理器性能的核心指標(biāo)之一，直接決定量子比特可完成可靠操作的次數(shù)。

研究團(tuán)隊(duì)通過材料創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)技術(shù)突破。傳統(tǒng)超導(dǎo)量子比特多采用藍(lán)寶石基底與鋁電路組合，但金屬鋁表面存在大量微觀缺陷，會(huì)捕獲能量并引發(fā)損耗，嚴(yán)重限制相干時(shí)間。此次研究徹底革新這一"老配方"：以高純度硅基底替代藍(lán)寶石，并采用金屬鉭制作量子電路。鉭的晶體結(jié)構(gòu)更為致密，表面缺陷密度顯著低于鋁，可大幅減少能量損失；硅作為成熟半導(dǎo)體材料，既能提高制造一致性，又便于規(guī)?；a(chǎn)。團(tuán)隊(duì)攻克了"在硅上高質(zhì)量生長鉭薄膜"的技術(shù)難題，實(shí)現(xiàn)材料界面原子級(jí)平整，最終使新型鉭-硅量子比特的相干時(shí)間突破1毫秒。這一時(shí)長雖看似短暫，卻為量子比特在退相干前完成更多關(guān)鍵運(yùn)算提供了可能，為后續(xù)糾錯(cuò)和復(fù)雜算法運(yùn)行爭取到寶貴時(shí)間窗口。

量子計(jì)算機(jī)性能提升需兼顧兩個(gè)核心要素：量子比特總量與單比特運(yùn)算可靠性。2019年，谷歌憑借53個(gè)量子比特的"懸鈴木"芯片首次實(shí)現(xiàn)"量子優(yōu)越性"；2025年3月，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)潘建偉院士團(tuán)隊(duì)發(fā)布"祖沖之三號(hào)"超導(dǎo)量子計(jì)算原型機(jī)，集成105個(gè)量子比特，在特定任務(wù)運(yùn)算速度上超越最強(qiáng)超級(jí)計(jì)算機(jī)千萬億倍。然而，當(dāng)前量子計(jì)算面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)在于，即便擁有數(shù)百個(gè)物理比特，仍需將錯(cuò)誤率降至極低水平才能充分釋放算力潛能。因此，延長量子比特壽命與降低錯(cuò)誤率，與增加比特?cái)?shù)量具有同等重要性。普林斯頓團(tuán)隊(duì)的研究聚焦于單比特壽命提升，而中科大團(tuán)隊(duì)則在量子糾錯(cuò)領(lǐng)域取得里程碑進(jìn)展——2025年12月，基于107比特超導(dǎo)量子處理器"祖沖之3.2號(hào)"的研究成果顯示，該團(tuán)隊(duì)在量子糾錯(cuò)方向?qū)崿F(xiàn)"越糾越對(duì)"的重大突破。

盡管硬件技術(shù)取得顯著進(jìn)展，量子計(jì)算走向廣泛應(yīng)用仍面臨多重障礙。技術(shù)路線分散是首要挑戰(zhàn)，超導(dǎo)、離子阱、光量子、中性原子等路徑各有優(yōu)劣：超導(dǎo)系統(tǒng)易于集成但需極低溫環(huán)境，離子阱相干時(shí)間長但擴(kuò)展困難，光量子適合通信但存儲(chǔ)難度大。如何整合研發(fā)資源、形成最優(yōu)技術(shù)方案，仍需持續(xù)探索。其次，軟件生態(tài)與應(yīng)用場景尚不成熟。除量子化學(xué)模擬、組合優(yōu)化等少數(shù)領(lǐng)域外，目前缺乏能充分發(fā)揮量子優(yōu)勢的"殺手級(jí)應(yīng)用"，多數(shù)企業(yè)仍處于探索量子計(jì)算應(yīng)用潛力的階段?？鐚W(xué)科人才短缺嚴(yán)重制約技術(shù)轉(zhuǎn)化。既精通量子物理又熟悉金融、制藥或人工智能等領(lǐng)域的復(fù)合型人才匱乏，成為量子計(jì)算產(chǎn)業(yè)化的重要瓶頸。

在通用容錯(cuò)量子計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)前，"量子-經(jīng)典混合架構(gòu)"可創(chuàng)造早期價(jià)值。例如藥物研發(fā)領(lǐng)域，可通過經(jīng)典計(jì)算機(jī)處理大部分流程，將分子能級(jí)計(jì)算等核心環(huán)節(jié)交由量子協(xié)處理器完成，實(shí)現(xiàn)算力互補(bǔ)與漸進(jìn)式升級(jí)。量子計(jì)算與人工智能的融合正成為新突破口：人工智能可優(yōu)化量子控制脈沖、提升量子門保真度；量子算法則有望加速機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程。這種雙向賦能模式，或?qū)⒊蔀榱孔蛹夹g(shù)落地的重要途徑。