11月15日第二十届高交会中国高新技术论坛以“颠覆性创新技术”为主题，邀请到九位嘉宾围绕量子通信与量子计算，以及人工智能两大颠覆性创新技术展开了一场充分的研讨。“突出颠覆性技术技术”已经成为中国发展的国策，我们应该如何看待颠覆性技术？发展颠覆性技术，面临怎样的困难和挑战？嘉宾们就各自的专长领域发表了精彩演讲，我们在此节选了关于量子计算机发展现状和华为人工智能如何赋能行业的部分内容分享给大家。
量子通信与量子计算机专题：中国科学院院士郭光灿
郭光灿院士主要从事量子信息的理论与实验研究，由他领导的中科院量子信息重点实验室，在量子纠缠研究中取得重大的突破，成功制备出八光子纠缠态，刷新了多光子纠缠制备与操作数目的世界记录。
量子力学诞生100多年，已经为人类创造了像互联网、电脑之类新技术，它们是由量子基本原理产生的，已经影响我们整个人类社会的发展，这是大家感受得到的，但是这些技术都是经典技术，他们服从经典物理的规律。量子信息的诞生将把我们带到量子技术的时代，利用量子特性开辟新的技术，而这些量子技术比经典技术的性能要高得多，可以突破经典物理的极限。比如说量子计算机就比电子计算机要快得多，所以人类从现在开始由经典时代、经典工具迈进量子工具的新时代，这就是量子信息诞生的重大意义。这个时代的前景非常辉煌，但是它的路很漫长。
最近几年量子信息炒作太过分，本来量子技术就非常神秘，量子世界确实很奇怪，但是经媒体炒作，个别学者炒作以后，就把量子信息弄得非常火，好像自然界所有搞不清的都可以归结于量子纠缠，什么灵魂呀、宗教呀都要靠量子纠缠，这是不对的。究竟量子技术可以给人类带来什么？不能做什么？哪些是有可能应用的？哪些非科学的玄学，必须讲清楚。量子技术究竟有哪些真实可用的，随着人们研究的不断深入，会不断开拓出来，而它做不到的也有两点：
第一：纠缠非常奇异，AB两个纠缠粒子分开，对其中一个测量便瞬时引起另一个状态发生变化。这种瞬时变化被认为是超光速的通信，所以叫做幽灵，那么这种幽灵究竟是什么？其实在量子世界没有超光速，两个纠缠粒子之间的瞬时变化无需任何信息的传递，真实的物理原因是它们的量子关联，量子关联是产生这个现象的本质因素，在量子世界和经典世界一样，不存在超光速的信息传输。
第二，最近有人在大力宣传，量子信息可以把人瞬时的从某个地方传送到另外一个星球，我们以后从深圳去纽约不用再买飞机票，用量子技术就可以直接过去了。这肯定做不到，这不是技术的问题，是原理性做不到。量子信息作为科学不允许有这样的现象发生，这是把科学幻想和神话当成科学知识来传播，将量子力学妖魔化造成很大不良影响，所以我要澄清两点，超光速的通信不存在，把人瞬时送到另外一个地方绝对做不到。
（郭光灿院士）
量子计算机是怎么诞生的？这与电子计算机的发展有关，摩尔定律说，电子计算的运算速度每18个月翻一翻，确实如此，摩尔定律带来了人类社会翻天覆地的变化。上个世纪80年代一帮物理学家就提出一个问题，摩尔定律会不会无限地下去？摩尔定律会不会终结？他们的研究结论是摩尔定律肯定会死亡！一旦摩尔定律终结了，什么技术能继续提高计算机的运算速度？就诞生了量子计算机，摩尔定律失败了，量子计算机就是替代者，当时电子计算界根本不理物理学家的这个结论，并嘲笑他们是杞人忧天。现在美国政府前几年宣布摩尔定律失效，目前微电子发展方向不再追求速度，而是专门化和低能耗。以量子计算机的研究又重新引起人们的研究热情，实际上80年代物理学家已经把量子计算机的主要理论框架建立了，90年代便开始了研究如何在物理上实现。
量子计算机与经典计算机不同在哪？经典计算机处理的数据叫比特，比特是0或者1，我们处理的数据就是0，1串，量子计算机就不一样，量子世界的不确定性满足叠加原理，微观粒子是处在0和1叠加的状态，这叫量子态或者叫量子比特，这就是量子跟经典最本质的区别，量子特性体现在这个叠加原理，体现在量子比特上。如果你用到0或者1做信息功能就是经典，量子计算机就以量子比特作为信息处理的单元，量子计算机所有的过程都遵从量子力学的规律。
一个电子计算机存储器要么0或1，只有一个数，量子存储且可同时存储0和1两个数，两个存储器，电子计算机还是存一个数，但是量子计算机可以同时存四个数，如果有N个存储器，电子计算机也是存一个数，但是量子计算机可以同时存2的N次方的数据，所以量子计算机的存储数据能力是电子计算机的的2的N次方倍。计算是什么？就是对存储器的数据实施操作，操作一次就把数据变化为另一个数据，电子计算机不管多大就是存一个数，操作一次就变成另外一个数，整个运算过程就这样一步一步操作，所以电子计算机都是用串性运算的模式，量子计算机就不同，操作一次可以把这个的2的N次方数据变成新的2的N次方数据，这叫并行运算，这可能就要快得多。所以量子计算机不是靠处理数据的速度而是靠并行运算能力来加速运算速度的。而这种并行运算能力是来自于量子世界的量子特性。
Shor在90年代提出一个算法可以求解大数因子分解，这个问题是现在广泛使用的公开密钥的安全基础，如果你把这个大数分为两个素数，这个密码就破了，如果分不了就是安全的。全世界并用1600台工作站并行运算花了8个月将129位的数分成两个素数，虽然分解成功，但是代价是要这么多资源和时间。而采用量子计算机，有并行运算能力，一秒可以分解成功。一旦量子计算机研制成功，现在广泛使用的公开密码体系全部会被破解，最近美国政府已经宣布要把现有的公开密钥分期分批淘汰，这个因为量子计算机的实现已不再是遥遥无期了。总之，量子计算机的运算能力跟电子计算机的运算能力相比，就相当于经典计算机的运算能力与算盘的运算能力的相一样，因此一旦实现了电子计算机时代过渡到量子计算机时代，人类社会将会经历多个天翻地覆的变化。
量子计算机要做的事就是解数字问题，要输入数据，数据是经典的，所不同就是处理数据的方法不同，电子计算机用电子芯片，串行运算，量子计算机用量子芯片，并行计算。除了芯片，还要有量子软件等，所以量子计算机的研制是一个复杂的工程问题。
量子计算机所涉及到的硬件包括量子芯片操控系统和测量系统，软件量子算法、量子编码、量子系统的结构还有用于制备量子芯片的量子材料等。美国从90年代初开始布局了量子计算机研究，逐步聚焦到半导体和超导的固态体系，固体，固态它的好处就是可以扩展，但是固态的量子相关性非常脆弱，很快消失掉，如果一个计算机还来不及解决问题，就被破坏掉，那么运算就失败。所以怎么容错是一个关键问题。多年基础研究，固态的量子相干时间大幅度增长，容错有了可能了，所以人们的研究热情又高涨起来。国际上半导体量子芯片现在已制备出三个比特，芯片里面三个量子比特，我们从2010年起步，目前也已经做到三个量子比特。基本上达到国际的水平。虽然有进展，但是离终点还很远，跟国际上相比我们跟他们差不多。超导国际上比较领先，相干时间已经提到100个微秒，现在他们已经做到10几个比特，我们国内在超导方面远远落后于国际。
国际上的趋势是这样：2016年7月，美国政府已经宣布在五年之内要做到量子计算机可以实际应用，美国几乎所有的公司都成立了量子计算机研发中心。欧洲搞了十亿欧元的量子宣言规划，澳大利亚集中力量硅基半导体芯片，最近跟法国联合起来，共同开发硅基量子计算机。2015年谷歌说已经做了9个超导量子比特，他们拟做到49个，2016年IBM已经做了5个，他们要做50个，他们认为50个量子比特的量子计算机它的运算能力是所有经典超算赶不上的，给它起了个名字叫量子霸权，意思是说我是最牛的，谁也赶不上，后来发现50不够，我们现在用经典计算机就可以模拟65个量子计算机功能，所以定到50个还不行，现在霸权起码要达到100个左右，也就是说做到经典计算机没有办法超越的水平可能要到100个比特左右。
谷歌现在最新成果已经做到超导72位量子比特，相干时间都差不多能达到可应用。IBM做到20位比特，这两家代表了目前在超导方面国际上最高的水平；即使实现了量子霸权其应用也是非常有限，是功能比较低级的应用，而且是专用机不是通用机，通用机就是能够解决所有问题的，专用机是相干时间内能处理特定任务，这叫专用机，IBM有可能在三五年做出第一个产品，但是即便做出来了，仍然是一个专用机，是一个功能很低级的专用机，但是尽管低级，其五脏俱全。就像我们电子计算机普及以前，电子计算器先普及，功能很差但是它是数据运算很全，将来有可能先是量子计算器产品上市，这是大概的状态。
整个量子计算机发展处在从晶体管时代到集成电路时代的过渡阶段。
总的来说，量子计算机的主要困难，量子芯片的物理量子比特数起码是10万以上，还有相干时间要足够长，能采用量子纠错技术跟容错技术，这两个技术都很难实现，理论上可以解决，但是做起来很难。所以要确保量子计算机任务完成，相干时间足够长，每次操作时间足够快。如果专用机先把容错纠错难点放在一边，追求比特数，比特数做到一定程度，就能够比电子计算机更快的解决特定的问题，这个比特数大概是50—100才可以达到量子霸权，这个就是量子计算机的发展情况。
华为云+AI行业变革的智能引擎：华为云中国区总裁洪方明
华为云是由华为公司倾力打造的云服务品牌，为客户提供稳定可靠、安全可信、可持续演进的云服务，目前合作伙伴已经超过6000家。
（洪方明 华为云中国区总裁）
在过去的一年多中，华为如何以普惠的方式帮助这个行业加速智能化的进程实践程度？
任何技术只有准确的定位才会充分地发挥其价值，给AI这样的技术进行合理的定位，是我们理解和应用人工智能的技术的基础。华为认为AI是技术的结合，是一种新的通用技术，就像19世纪的铁路和电力以及20世纪汽车和电脑、互联网一样，并不是一个简单的产品，并不是一个封闭的系统，AI将成为一种基本的生产力，普遍适用于大部分的经济活动。
AI的产业变革已经影响了我们的生产生活的各个方面，过去一年当中我们在人工智能的应用于城市的信号系统，也是大幅度提升了城市的出行效率，在预防性医疗方面，通过人工智能我们是有望实现寿命的延长，真正实现中医说到的治未病的理念，在实时多元的翻译领域，帮助人们跨国旅行，在自动驾驶和电动车方面，很多嘉宾也分享了，也是目前最热的议题。
我们预计到2025年全球的AI市场空间将达到3800亿美金，90%将来自于企业市场。未来的市场是云化和智能化的主场，我们将以全新的模式重构企业和行业。但是我们在过去一年和很多合作伙伴、客户超过200多个项目的AI项目的实践当中，我们发现有三个因素阻碍了AI在各行各业的应用：
第一，慢，开发的效率低，标注、训练、部署整个过程非常耗时。
第二，贵，AI技术资源尤其是算力非常稀缺和昂贵，从我们目前接收到的整个算力的资源不仅仅购买的周期长，而且非常有限。
第三，缺，AI的人才短缺根据我们高盛的统计，2017年全球人工智能的人才储备，中国只有5%左右，差不多500万人。
当前的事实是AI开发需要越来越多的人才更长的时间拥有算力，而AI算力在我们普遍感受到依旧是稀缺，AI的开发人才也是AI发展的瓶颈。刚刚结束的上海举行的华为的全年阶大会华为给出一个解决方案，华为以普惠的方式让企业用得好用得放心，针对贵和慢的方式，全站是指技术的视角，包括芯片使人训练，全场景是公有云、物联网、边缘计算行业终端，针对AI人才缺乏的难题，华为提供丰富的AI功能和API，相当于我们造一辆车没有必要每一台车去重新造轮子，华为开放了开发的平台。客户和我们的伙伴可以利用这样的边界工具开发自己想要的AI能力。我们还会把总结到的AI实践的经验以及行业集成的方式开放给大家，帮助行业客户快速落地AI的应用。华为云是国内唯一的全平台全节点和全服务通口的安全认证的云服务平台，安全性能是值得大家信任的。
除了华为云在AI领域的全站全场景的战略，我们提到华为企业智能也称之为EI，主要是面向各个行业提供智能的解决方案，帮助企业提升生产效率和精细化的运营，商业模式的创新让行业变得更智能。我们提到的华为云的智能提供主要是利用公司在研发上面的优势，提供云、边端全战协同服务，充分利用各行业的优势，最后落地到全行业。华为云EI还提供了一站式的协同开发的平台，管理多种华为云的服务，统一开放入口，实现多种服务作业、编排和调试。突破的就是我们统一了开发云，大家知道2017年工信部中国软件与信息服务产业报告的统计，熟悉SK2标准语言的中国软件工程师有数百万，这也意味着AI能力嵌入到广大软件开发者，可以大大降低AI的开发门槛。
我以一个简单的例子来看一下：比如说深度学习的服务，基于软硬件结合的方案，对于分布式训练的调度算法，可以提供一千多种GPU节点的训练，GPU的训练加速可以达到0.8，意味着我们在一级一级的图片规模下的模型训练，可以从原来的三四天缩短到只有小时级。这个服务就可以快速地自动训练定制化模型，针对不同水平和需求的客户，华为EI也尝试将服务分层，便于客户真正做到方便应用。
接下来一起看一下华为云EI部署一年多来的具体实践成果：
首先看到EI在交通场景的进展，交通智能体也是我们华为EI面向交通行业的综合解决方案，今天正好在深圳，我们在深圳、北京的大城市交通管理中都有这样的应用，大家也有体会，深圳在全国的车辆密集度应该是最高的城市，每公里有510辆车，今年六月份以来，深圳的交警就选择华为云的EI在坂田采用了人工智能的技术，根据交通拥堵的状况实时调整交通灯的时间；以前是人看灯或者车看灯，现在要做到交通路口的灯看车或者看人，通过这样的应用，能够让车的平均速度提升17.7%，车的通勤时间也节约超过10分钟。我们在北京交管局的合作中也有类似的结果，我们在北京的海淀区的商街基于交通管理的实时在线的决策，最新的结果报告车流方向平均延误下降25.2%，平均车速提升到15%，支路的平均延误时间降低到10—20%，这样的应对给广大老百姓在生活出行，整个城市的运营效率带来了极大的提升。
刚刚是双十一过去，在座肯定也有很多垛手党的朋友在焦急等待快递，华为云EI正在缩短大家的等待时间，我们最近跟德邦联合合作当中，目前的结果，我们可以看到对暴力分拣视频的检测可以达到70%，德邦因此会降低赔偿服务达到30%，他们每年在这一块的损失是以亿计的，给他带来整个的成本降低是非常可观的。在这个地方我们作为垛手党来讲，也可以更安心、快捷地收到购买的物件。还有像医疗行业，我们通过路径的规划也取得了同样明显的结果，下面看一下工业领域的落地实践，大家知道工业领域的空气压缩机是非常耗电，据统计工业界5%—6%的电力都是被这个所消耗的，在这个地方由于电气的老化一系列的问题，会带来电力的大量消耗，我们通过人工智能的应用，我们也极大改善了效率，包括在一些管道内的模型应用，可以给我们带来很大的节省，我们统计这一块给客户带来10%的电力节省。
另外一个例子是油气管道的应用，可能搞石油行业的朋友知道，因为它几天的停工可能一年的利润就会被消耗掉，应用我们的模型实现油气故障概率的定位。我在五年前在瑞典的挪威国家石油公司找到我，如何实现这样的需求，当时我们并没有找到很好的方案，但是通过过去一年的尝试，我们现在已经比较好地解决他们的问题。
我们还非常熟悉的场景，当前全国各种类型的园区，不管是生活的小区还是机场、校园的场合，我们在全国的数量应该是超过120多万个，几乎所有的园区由于缺乏智能手段，在运营管理面临巨大的挑战，我们也时不时从新闻上看到园区的不安全因素存在，我们通过华为EI在园区的落地，有效应对这样的挑战，为园区的运营者带来了收益，目前华为云的EI园区的解决方案，提供七类的应用场景，常见的三类：一是安防，通过安防的业务减少30%—40%安保人力，让他们服务于其他的园区。二是访客和门禁管理，在这方面可以实现更快速、快捷的通过，从原来的时间可以缩短到原来的五倍。三是我们也通过视频监控和能耗设备的关联，做到无人区的照明，空调的自动关闭，也给园区的能耗可以降低到10%以上的结果。这也是给我们极大效应。
由于互联网在4G技术的普及，视频与我们的生活息息相关，但是视频内容的监管是全球性的难题，视频内容是不是合法，是不是健康，是不会引发版权的纠纷，传统的做法是需要大量的时间和人力，我们帮助中华图片库实现数千万网络图片的交叉检查，准确率可以达到99%，这个也在很多的互联网公司有应用。在视频的深度分析领域，EI的精准视频拆节的准确率可以达到98%，使效率提升到10倍以上，我们也在社交当中进行应用，我们也可以看到EI的应帮助用户形成了一个青山绿水的互联网环境。
其实人工智能应用我们在与政府的合作当中，包括政府的电子政务场景下有大量的应用，我们相信在未来更多的场景当中，EI的场景改善公共服务，包括体验方面有更多可以覆盖，我就不详细赘述。
上面是我们华为云EI落地的场景当中典型的实践成果，我们看到这些成果背后是合作伙伴大力支持和取长补短互相配合的结果；把生态体系作为企业发展的基石，在云的时代我们认为伙伴的生态的重要性会进一步增加，这是我们的基因，华为云做行业智能化升级的黑土地，携手伙伴，共建繁荣生态。在全球分布的云的资源上与全球合作伙伴和客户进行联合创新，孵化出更多的解决方案。
我们的目标是携手伙伴提供稳定可靠，安全可行和持续的智能云服务，与大家一起应对未来快速变化，最终取得成功。
（资讯来源：高交会官网）
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