量子计算：突破1和0的思维
量子计算极大地改进了信息的存储和处理方式，比传统计算更高效。尽管距离大规模商业化应用还为时尚早，但在量子开启的未来，量子计算可以从根本上改革企业运营和技术运作的方式。
人们普遍认为，量子计算是能够实现“第五代”计算机的几种技术之一。
在量子计算机中，信息量的基本单位为量子比特或量子位，它们可以通过量子力学现象进行大量计算，极大地改进信息存储和处理方式，更快地解决各种难题。相较于传统计算机，它兼具信息表达多样（不局限于0和1）、信息处理高效（不再是按序处理）和解释结果准确（多次快速处理，寻求最优答案）的特点。因此，量子计算也被称为一种“突破1和0思维”的技术。
量子计算的商业化发展
既然量子计算那么厉害，那平时为什么少有耳闻呢？实际上，目前不少领先公司已经在运用各种技术，制造可供出售或共享的量子硬件；有的公司则致力于提供基于云计算的量子计算平台和软件应用程序，以获得量子计算能力。
随着基础量子计算研究的持续开展，商业上的突破指日可待：
在硬件方面，D-Wave是目前唯一的商业绝热量子计算机制造商，自2010年以来已发布了三种模型。最近，该公司又发布了拥有2000个量子位的新一代量子计算机。此外，谷歌、微软麻省理工学院林肯实验室和情报高级研究计划署（IARPA）等其他几家公司和机构也致力于研发量子设备。
在软件方面，创业公司正逐渐填补实验研究与企业之间的鸿沟。最值得注意的是，1QBit、QxBranch和QCWare等公司已在软件解决方案中运用量子思维，对当今最具挑战性的计算问题展开全新研究。
其中，1Qbit最具创新性。它创建了一个跨硬件的软件平台，可用来构建多种不同类型的应用程序。这意味着，即使企业没有任何量子知识，也可以利用量子计算技术。用户使用1QBit平台创建问题之后，该软件会将问题转换成可被量子处理器识别的形式，然后发送给处理器，再从处理器中检索解决方案，并以经典计算机可识别的形式重构解决方案。
量子计算的工作方式
人们都知道量子计算厉害，但更多则是人云亦云，鲜有人知晓它牛在何处。借今天的机会，A博士就来为大家介绍一番量子计算的三种算法：优化、抽样和机器学习。
1.优化：优化问题几乎存在于所有行业，且通常十分难以解决。例如：探寻最为经济高效的货运路线、最佳的矿产资源开采方法、最具生产力的资源分配方式、更好的金融投资风控组合……随问题规模和复杂性的提升，传统计算机处理优化问题的耗时，往往会呈指数级增长，量子计算则高效得多。这也是量子计算目前重点关注的领域。
2. 抽样问题：抽样可以顺利随机生成某些现象的随机样例，而经典计算机却很难做到。但如果可以控制复杂的量子状态（本身具有概率性），便可更有效地从这些状态抽样。
3. 机器学习：由于机器学习的基础是抽样和优化方法，所以完善这些技术就可以提高机器学习能力。量子计算机的抽样技术，可以为机器学习算法提供更多可靠的分布式输入数据；而许多机器学习技术归根结底都是具有挑战性的优化问题。
虽然量子计算机的硬件和软件能力已逐步扩展到有形的商业产品中，但要真正取代传统计算还有很长的路要走。在完全颠覆传统计算之前，量子计算更可能扮演的是加强传统算法的子程序角色，使传统算法可以在量子计算机上高效运行，从而解决特定的业务问题。
例如，寻找最佳零售配送路线的公司可以将问题一分为二，发挥两种计算机各自的优势。从理论上来说，量子计算机可用于确定所有高效路线（这是计算成本最高的部分），而高性能的传统计算机可优中择优，锁定最优高效路线。
