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科学家攻克半导体量子计算三大关键挑战，致力于实现全集成硅基量子处理器，推动量子计算规模化落地产业界

1月前

自 1980 年量子计算这一概念被首次提出以来，该领域已经历经了四十余年的发展史。

量子比特，是该领域的一个基本信息单位，与经典计算机中的比特类似。

不过，经典比特只有 0 或 1 两种状态，量子比特还具有包括 0 和 1 的叠加状态在内的其他状态。

这种属性让量子计算机在执行复杂算法和解决某些任务时，拥有比经典计算机高出指数倍的加速能力。

因此，构建大量的量子比特，对于发展量子计算技术而言至关重要。

最初，该领域的研究人员，主要利用光子或原子的量子态来编码量子比特。

该方法在推进基础物理研究方面具有显著优势，但由于在真空环境下操纵光子或原子所需的实验条件较为苛刻，使得未来大规模量子计算机的构建仍面临巨大挑战。

在此背景下，融合当前最尖端的量子计算技术和半导体集成电路技术的硅基量子计算技术，于近十年来获得快速发展，并有望成为量子计算的最佳解决方案。

主要原因在于，与基于光和原子的量子计算相比，硅基量子计算更加具有实用性，能够利用传统的集成电路工艺，在半导体环境下构建量子比特，从而实现量子处理器。

因而，这几年，欧美澳等地已经涌现大量与硅基量子计算相关的公司。不但英特尔、IBM 等科技公司在重点布局该领域，也有相当多的量子计算初创公司出现，例如英国的 Quantum Motion、澳大利亚的 Diraq 等。

与此同时，全球范围内同样存在一些从事该领域研究的科研团队，其中就包括荷兰代尔夫特理工大学博士后薛潇所在的课题组。

目前，薛潇的研究致力于实现分布式可集成量子计算。在计算模块上，他取得 99.65% 的硅基两比特逻辑保真度，首次达到量子纠错所要求的保真度阈值；在集成上，与英特尔公司合作测试并验证了基于 22 纳米制程的低温量子控制芯片，首次实现利用低温芯片对量子芯片的控制；在模块间通信上，利用超导微波光子，在远距离硅基量子模块间实现两比特逻辑。

凭借在硅基半导体系统中攻克了量子计算领域最重要的三大挑战，即高保真度、可集成性和模块化架构，推动硅基量子计算在短短几年间成为被广泛看好的量子计算最佳系统之一，薛潇成为 2023 年度《麻省理工科技评论》“35 岁以下科技创新 35 人”中国入选者之一。

在硅基半导体系统中攻克量子计算领域三大关键挑战，助推硅基量子计算成为量子计算最佳系统之一

如上所说，硅基量子计算拥有巨大的发展潜力。但其相较于离子阱、超导线路等其他起步较早的系统，还存在许多需要解决的基础问题。

其中，最重要的是基于电子自旋的量子比特的保真度。

在量子计算中，保真度是一个非常重要的概念，指的是量子态或量子操作的精确程度，会直接影响量子信息的传输质量、量子计算的准确性和量子通信的安全性。

“保真度直接对应的是非保真度，后者代表的是计算中出现错误的概率。只有将正确率尽可能地提高，才能对量子比特进行大量的逻辑运算。”薛潇解释道。

在硅基量子计算发展的早期，世界各个实验室所使用的硅材料均为自然硅，其中包含 4.7% 的 Si-29 同位素。而 Si-29 带有非零核自旋，由于超精细相互作用，会造成电子自旋退相干非常快。

2019 年，薛潇在代尔夫特理工大学读博期间，首次在自然硅中验证了 92% 的两比特逻辑保真度[1]。但这与容错量子计算所需要的 99% 保真度相比，仍然存在一段距离。

“量子计算总会存在错误率，并会在量子比特数目不断增加的同时，呈现指数级增长。因此，我们需要用冗余的量子比特，对目标量子比特进行错误纠正，而完成纠错所需的保真度阈值就是 99%。”薛潇表示。

也就是说，只有达到这一阈值，纠错大概率才能获得成功。

因此，为冲击这一目标，薛潇与合作者对硅材料进行同位素纯化，去除绝大多数 Si-29 同位素。同时，改进材料的介电层，并对两比特系统的交换相互作用进行精确的哈密顿量调控。

对于薛潇而言，未知才是该研究开展过程中遇到的最大挑战。

“虽然我们在实验之前已经确定了目标，就是达到 99% 以上的保真度，但我们并不知道自己到底能不能成功。这种未知会给我们带来严重的自我怀疑。”他说，“为了克服这种未知，我们只有不断地去寻找实验系统中任何可能进行优化的空间。”

最终，经过不懈的努力，该课题组于 2022 年实现高达 99.65% 的硅基两比特逻辑保真度，在国际上首次跨越了容错量子计算的门槛[2]。该工作被选为当期 Nature 的封面文章。

除了高保真度，硅基量子计算的另一大挑战是实现集成化量子芯片。

在谷歌的“量子霸权”实验中，超过 200 根控制和读取线缆需要从室温进入制冷机。这不仅会带来很大噪音，还不利于集成和扩展。

为解决这个问题，自 2020 年起，薛潇所在的课题组与英特尔合作，探索将量子控制和读取仪器进行小型化和芯片化，并探究与量子处理器本身进行集成的可行性。

在此基础上，他们设计出基于 22 纳米制程的低温控制芯片（代号为“Horse Ridge”）[3]。该芯片的大小和功耗分别为 4 平方毫米和 384 毫瓦，能够替代笨重的传统高频仪器，并实现相同的保真度。

此外，当前关于量子计算的研究还聚焦于实现分布式可集成量子计算，即构建多个小规模计算模块，并使模块间进行量子通信。

这方面，薛潇与合作者利用超导微波光子，于 2023 年在远距离的硅基量子模块间实现两比特逻辑。据了解，目前相关论文正在接受同行评审，薛潇是共同第一作者[4]。

致力于实现真正全集成的模块化硅基量子处理器，推动中国量子、半导体和人工智能三大领域发展

其实，对于量子信息这一新兴领域，薛潇早在高考结束后就已经了解。源于对该领域的兴趣，他决定将中国科学技术大学作为第一志愿填报，并被顺利录取。

本科阶段，他的主要兴趣是基于线性光学的多光子纠缠。

2014 年到清华大学读研以后，则着重于石墨烯量子点的研究。

2017 年，他远赴代尔夫特理工大学攻读物理学博士学位，自此开始研究半导体中的自旋量子比特。

谈到为何选择这一方向，薛潇表示主要基于以下三方面原因。

其一，对量子技术和凝聚态物理都拥有浓厚的兴趣，而半导体计算是唯一能够让他同时探索这两方面的研究方向。

其二，硅基量子计算的量子比特尺寸小于 100 纳米，具有天然的集成优势，并且工业界已经具备成熟的大规模制备工艺，能帮助该系统与现有传统的硅基电路进行集成。

其三，目前中国在量子、半导体和人工智能三大领域的国际竞争日趋激烈，对硅基量子计算进行研究，不仅有助于推进量子和半导体两方面的工业发展，还有望应用于人工智能的发展中。

这里，值得一提的是，量子和人工智能之间的发展是可以相互促进的。

对此，薛潇指出：“当量子计算真正能够带来算力提升时，自然可以促进人工智能的发展；而已有的人工智能算法，也能够用于服务量子芯片的优化和设计。”

而从量子计算的应用来看，其毫无疑问会在不远的未来大规模落地产业界，并在银行系统和数字货币系统中的加密算法、无人驾驶和城市交通中的优化算法、以及新型药物和新型功能材料设计中的量子模拟算法等方向发挥重要价值。

“然而，要想实现这样的应用前景，就必须将数百万甚至数千万个量子比特进行高度集成。我们所研究的硅基量子计算平台，是目前最有希望完成这一突破的系统。”薛潇表示。

由于目前，他已经在高保真度、可集成性和模块化架构三项技术上取得了领域内公认的重大突破，因此下个阶段，他计划打造一个真正全集成的模块化硅基量子处理器。

与此同时，他也计划与国内从事相关领域的同行联合推动硅基量子技术产业化，从而促进我国的量子、半导体和人工智能三大领域的发展。

1. X. Xue, T. F. Watson, et al., Benchmarking Gate Fidelities in a Si/SiGe Two-Qubit Device.Physical Review X 9, 021011 (2019). https://doi.org/10.1103/PhysRevX.9.021011

2. X. Xue, M. Russ, N. Samkharadze, et al., Quantum logic with spin qubits crossing the surface code threshold.Nature 601, 343–347 (2022). https://doi.org/10.1038/s41586-021-04273-w

3. X. Xue, B. Patra, J. P. G. van Dijk, et al., CMOS-based cryogenic control of silicon quantum circuits.Nature 593, 205–210 (2021). https://doi.org/10.1038/s41586-021-03469-4

4. J. Dijkema, X. Xue, et al., Two-qubit logic between distant spins in silicon. arXiv:2310.16805 (2023). https://arxiv.org/abs/2310.16805

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