6.1　私营实体在量子领域的主导地位

要将量子技术的短期进步予以变现，需要扩大学科聚焦的重点领域，科学家也应与企业家更紧密地合作。需要改进硬件，令设备的可靠性和可控性足以支持其商用。需要开发启发式量子算法以解决当前硬件局限的实际问题。^[202]美国的高科技产业在以下领域表现突出，例如：^[203]

（1）量子仿真。提供量子仿真器的商业模式种类繁多。实验室可能需要为访问量子仿真支付费用。一些企业可能会交换股权，以换取利用量子技术实现的材料发展创新突破。

（2）量子辅助优化。物理和社会科学的各个量化学科及各个行业均要面对一个核心且困难的计算任务，这便是优化。传统计算机难以解决此问题，因为算法只能从数学角度缓慢分析可能的解决方案。

（3）量子采样。概率分布抽样广泛用于统计和机器学习中。从理论上而言，理想的量子电路可以从一组较大的概率分布中采样，而传统电路的采样只能在较小的集合中进行。有人预测，实现获得“量子优势”的实验将在几年内展开。

机器学习中的推理和模式识别是量子采样中具有广阔前景的应用。为促进学术界和业界的实验，谷歌计划通过云计算接口提供对量子硬件的访问。^[204]

主要的技术障碍如下所述。

需将当前并不完美的量子器件进行一些改进才能使之变得实用。浅量子电路需要更高的栅极保真度和更高的稳定性来限制退相干。量子退火硬件需要在连接性、控制精度和相干时间方面加以改进，允许访问替代退火方案。^[205]

但在2018年，之前仅以理论形式存在的大批已实际投入建设。此外，还有更多的企业资金，来自谷歌、IBM、英特尔和微软等公司，可用于研究和开发建造工作设备实际所需的各项技术：微电子、复杂电路和控制软件。

许多学者和企业量子研究人员认为，量子计算机的量子比特——特别是稳定性足以在更长的时间内执行一系列计算的量子比特，达到30至100位时便会开始具有商业价值。从现在开始的两到五年内，此类系统可能问世出售。^[206]最终可能出现10万量子比特的系统，通过准确的分子级模型来发现新材料和药物，颠覆材料、化学和制药行业。也许还可能出现连通用计算应用都令人费解的百万量子比特系统？^[207]