4flow在供应链量子计算领域的作为
我们的供应链创新实验室 – 4flow研究部，是ProvideQ项目的合作伙伴。该研究项目为期三年，立足于量子计算背后的抽象理论，致力于寻找机会，让未来的量子计算机高效解决物流问题。
项目期间，4flow提供了有关物流问题、数据和计算启发式算法方面必要的实用知识，为开发基于量子的算法添砖加瓦。在确定哪些物流问题适合“量子升级”方面，我们也出了一份力。这也是该项目的关键挑战所在。
您现在研究的使用案例有哪些？
我们正在研究与物流相关的三个具体量子计算使用案例：装载、车辆路线和生产规划。如果用传统计算机，在合理时间内为这些使用案例寻找最优解决方案场景，需要对问题进行大幅简化。不论采用近似算法还是启发式算法，这些简化都存在缺陷。近似算法无法处理大量变量，而启发式算法则会降低问题的实际准确性。
在解决此类问题方面，量子计算有何优势？
与传统计算机相比，量子计算机能够高效处理更多参数，因此在未来投入使用后，供应链规划人员便能将更多的实际限制条件纳入考量范围，在这些物流使用案例中加以应用，生成更加精确的结果。例如集装箱装载的重心限制：量子计算可以整合各类因素（如重量分布、水平及垂直稳定性和堆垛限制等），找到卡车或集装箱的最优装载方式。这样也会提高资产利用率，从而降低成本和碳排放量。
您刚提到，ProvideQ正在用理论来确定未来量子计算机的用武之地。那么，量子计算研究和量子计算机的现状如何？
处于理论远远领先硬件的状态。自上世纪80年代以来，量子计算的理论一直在稳步发展，为未来科技的功能瞄准了方向。
但一直到最近，量子计算的硬件还是发展不到位，无法满足潜在买家和科学家的需求。即使在当下，量子计算的功能也十分有限。虽然研究人员在利用量子计算机处理物流问题，但机器本身的功能还不够强大，无法解决实际问题。举例而言，现在的大部分量子计算机只能解决6-10个节点左右的旅行商问题。
大规模开发量子硬件利润巨大，投入这方面的研究资金已显著增加。在短期内，我们已经看到了明显的硬件进步。我们对硬件在未来五到十年的发展满怀信心，商用应用程序有望面世。