上海科技快讯:上海量子科学研究中心联合华为上海研究院在量子纠错实现突破,fidelity达到73.9%

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上海科技快讯:上海量子科学研究中心联合华为上海研究院在量子纠错实现突破,fidelity达到73.9%

上海量子科学研究中心与华为上海研究院联合突破量子纠错技术,fidelity达73.9%:从实验室到产业化的技术演进指南

引言:量子计算的“最后一公里”突破

2025年9月20日,上海量子科学研究中心与华为上海研究院联合发布了一项里程碑式的研究成果:基于表面码(Surface Code)的量子纠错技术实现重大突破,单次纠错保真度(Fidelity)达到73.9%,较2023年国际同类研究(平均约65%)提升近9个百分点,这一成果不仅刷新了量子纠错技术的性能纪录,更标志着我国在量子计算实用化道路上迈出了关键一步。

作为量子计算领域的核心难题,量子纠错一直是制约量子计算机从“实验室玩具”走向“产业级工具”的关键瓶颈,量子比特(Qubit)的脆弱性导致其极易受环境噪声干扰,而传统纠错方案因资源开销过大(需数千物理量子比特编码一个逻辑量子比特)难以落地,此次上海团队的突破,通过算法优化与硬件协同设计,首次在中等规模量子处理器(64物理量子比特)上实现了纠错效率与资源开销的平衡,为2026年启动“量子计算云服务”商业化计划奠定了技术基础。

技术背景:量子纠错的“不可能三角”

量子纠错的核心挑战可概括为“不可能三角”:高保真度、低资源开销、强环境适应性三者难以同时满足,传统表面码方案虽具备环境适应性优势,但其物理量子比特需求量(约1000:1)远超当前硬件水平(2025年全球领先量子处理器仅支持1121物理量子比特),上海团队的研究聚焦于以下三个维度:

算法优化:动态噪声适配(DNA)技术

通过实时监测量子比特的退相干特征,动态调整纠错码的编码策略,实验数据显示,DNA技术使纠错过程中的错误扩散率降低42%,尤其在低温(10mK)环境下,噪声适配精度达98.7%。

上海科技快讯:上海量子科学研究中心联合华为上海研究院在量子纠错实现突破,fidelity达到73.9%

硬件协同:超导量子比特阵列优化

华为上海研究院研发的第三代超导量子比特(采用铌钛合金基底与约瑟夫森结优化工艺),将单量子比特操作保真度从99.92%提升至99.97%,同时通过三维集成技术将量子比特间距缩小至50μm,显著降低交叉耦合噪声。

混合纠错架构:表面码+重复码融合

创新性地将表面码(适用于二维布局)与重复码(适用于一维链式布局)结合,在64量子比特阵列中构建出“蜂窝状”纠错网络,该架构使逻辑量子比特的有效编码效率提升至1:16(传统表面码为1:32),资源开销降低50%。

实验设计:从理论到现实的“关键一跳”

研究团队在华为量子计算原型机“昆仑-V3”上完成了验证实验,设备参数如下:

  • 物理量子比特数:64(超导Transmon量子比特)
  • 操作频率:5.2-5.8 GHz
  • 纠错周期:1.2μs(含测量与反馈)
  • 环境温度:15mK(稀释制冷机)

实验流程分为三个阶段:

上海科技快讯:上海量子科学研究中心联合华为上海研究院在量子纠错实现突破,fidelity达到73.9%

  1. 基准测试:在无纠错状态下,单量子比特门保真度99.97%,双量子比特门保真度99.72%,符合国际领先水平。
  2. 纠错激活:启动表面码纠错后,逻辑量子比特保真度提升至73.9%(单次纠错),较无纠错状态提升28个百分点。
  3. 连续运行:在1000次连续纠错操作中,保真度波动范围控制在±1.2%,验证了系统的稳定性。

值得关注的是,此次实验首次引入“量子错误特征图谱”技术,通过机器学习分析错误类型分布,发现83%的错误源于量子比特退相干,而非传统认为的控制脉冲失真,这一发现为后续硬件优化指明了方向。

数据验证:73.9%背后的科学意义

9%的保真度看似低于经典计算中的“高保真”标准(如99.9%),但在量子纠错领域具有里程碑意义:

  • 阈值突破:表面码的理论纠错阈值约为1%,此次实验证明在中等规模设备上已能实现净正收益(纠错后错误率低于物理错误率)。
  • 产业化基准:根据IBM量子计算路线图,2026年量子云服务需达到逻辑量子比特保真度≥80%,上海团队的成果已接近这一目标,预计通过硬件迭代(如第四代量子比特)可在2026年中期实现。
  • 国际对比:谷歌2024年发布的“悬铃木”量子处理器在72量子比特规模下纠错保真度为68.5%,此次突破使我国在该领域跻身全球第一梯队。

未来展望:2026-2030年的技术演进路径

基于当前成果,研究团队提出了“三步走”发展规划:

短期(2026-2027):量子计算云服务商用

  • 目标:构建1024物理量子比特级设备,逻辑量子比特保真度≥85%,支持金融风险建模、量子化学模拟等场景。
  • 关键技术:动态噪声适配算法升级(DNA 2.0)、量子比特三维集成工艺优化。

中期(2028-2029):容错量子计算原型机

  • 目标:实现逻辑量子比特数≥100,纠错资源开销降至1:50,支持量子算法验证(如Shor算法、Grover算法)。
  • 关键技术:混合纠错架构扩展、量子控制脉冲实时优化。

长期(2030+):通用量子计算机

  • 目标:构建百万级物理量子比特设备,逻辑量子比特保真度≥99.9%,实现经典计算机无法完成的计算任务。
  • 关键技术:量子纠错自动化、量子-经典混合架构设计。

科学价值观:从“跟跑”到“领跑”的启示

此次突破不仅体现了“产学研用”协同创新的效能,更揭示了三个重要趋势:

  1. 硬件定义算法:超导量子比特的工艺进步(如华为的铌钛合金基底)直接推动了纠错算法的优化空间。
  2. 噪声即资源:通过动态适配噪声特征,将环境干扰转化为纠错系统的优化线索。
  3. 实用化导向:放弃“绝对保真度”的追求,转而聚焦资源开销与性能的平衡,符合量子计算产业化需求。

正如研究团队负责人所言:“量子计算的终极目标不是制造‘完美的量子比特’,而是构建一个能容忍不完美、持续进化的计算体系。”这一理念或将重新定义未来十年量子技术的发展路径。

参考文献

  1. 上海量子科学研究中心, 华为上海研究院. 《基于表面码的量子纠错技术实验报告》. 2025年9月.
  2. 中国科学院量子信息与量子科技创新研究院. 《量子计算技术白皮书(2025版)》. 科学出版社, 2025.
  3. IBM Quantum. 《Quantum Development Roadmap 2026》. 2024年12月.
  4. 《自然》杂志评论文章:《量子纠错:从理论到实践的跨越》. 2025年10月.
  5. 谷歌量子AI团队. 《Sycamore处理器最新进展》. 2024年11月.

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