剛剛，中國科學技術大學潘建偉院士團隊在 Nature 上發表論文，他們展示了一臺叫九章 4.0 的量子計算機，它用光子做計算，在解決高斯玻色取樣這個特定問題時，速度比全世界最強的超級計算機還要快 10 的 54 次方倍。世界上最快的超算 El Capitan 需要算 10 的 42 次方年才能完成的任務，九章 4.0 只用了 25 微秒，比一次眨眼還要短得多。該團隊把 1,024 個高效壓縮態光源塞進了一個 8,176 個模式的混合編碼回路里，最終探測到了最高 3,050 個光子。

（來源：https://www.nature.com/articles/s41586-026-10523-6）

據了解，九章系列從 2020 年第一代開始，已經連續多次刷新世界紀錄。量子計算和普通電腦最大的區別在于計算方式。普通電腦用比特，每個比特要么是 0 要么是 1，就像一列開關只能開或者關。量子計算機用量子比特，它可以同時處于 0 和 1 的疊加態，就像一枚旋轉的硬幣同時是正面和反面。多個量子比特糾纏在一起，計算能力會指數級增長。九章 4.0 走的是光子路線，用光子作為量子比特的載體，通過操控和測量光子來完成計算。

九章 4.0 要解決的高斯玻色取樣問題，這本質上是一個光子經過復雜光路后落到哪個出口的問題。光子數量越多，出口數量越多，所有可能的結果組合就爆炸式增長。普通計算機計算這種問題，隨著光子數量增加，計算量會呈指數級上升，很快就算不動了。九章 4.0 用物理實驗的方式直接模擬這個過程，光路走完結果自然就出來了。

該團隊在九章 4.0 上做了三組不同規模的實驗。最小的一組用了 64 個輸入壓縮態和 4,336 個輸出模式，中間一組用了 256 個輸入和 5,104 個輸出，最大的一組用了 1,024 個輸入和 8,176 個輸出。實驗結果顯示，九章 4.0 產生的復雜數據樣本，平均光子點擊數達到了 2,207 個，最高探測到了 3,050 個光子。這個數字比之前的九章 3.0 高了整整一個數量級，上一代只能做到 255 個光子。

（來源：https://www.nature.com/articles/s41586-026-10523-6）

九章 4.0 能取得這么大的突破，關鍵在于他們攻克了兩大核心技術。第一個是高效率的光學參量振蕩器光源，它產生的壓縮態光場效率達到了 92%。為了讓光子的質量足夠純凈，該團隊設計了三組級聯的非平衡馬赫曾德爾干涉儀來濾除噪聲，搭配 0.4 納米窄帶濾光片，最終實現了超過 40 分貝的噪聲抑制比。三個不同光路長度差分別設為等于腔長、1.5 倍腔長和 1.25 倍腔長，專門用來濾除不同階次的非簡并光譜模式。

第二個核心技術是時空混合編碼回路。傳統的光量子實驗要么只用空間編碼，要么只用時間編碼，都有各自的局限性。九章 4.0 把兩種方式融合在了一起。整個光路由三級 16 模干涉儀組成，中間用兩組光纖延遲環陣列連接。

據了解，第一組短延遲環的延遲時間從 τ 到 15τ，第二組長延遲環從 16τ到 255τ，τ 設為 50 納秒。光子先進入第一級干涉儀被擴散到 16 個空間模式，然后經過短延遲環被填充到 16 個時間片里，接著進入第二級干涉儀再次擴散，再經過長延遲環填充到 256 個時間片里，最后進入第三級干涉儀完成最終的混合。這種設計的巧妙之處在于，連接規模是立方級增長的，而物理資源只線性增長。1,024 個輸入和 8,176 個輸出之間，總共形成了 4,096 種連接關系。

（來源：https://www.nature.com/articles/s41586-026-10523-6）

整套光路需要極其穩定的相位控制，為此他們設計了幾套主動鎖定系統。首先是鎖定泵浦光源到第一級干涉儀的相位，用壓電陶瓷鏡片配合平衡零差探測，精度達到 1 納米。其次是鎖定兩組光纖延遲環的相位，用反向傳播的探測光束做參考，通過壓電陶瓷和熱電制冷雙重反饋，精度分別達到 3 納米和 10 納米。整個系統可以連續穩定運行數十個小時。

為了驗證九章 4.0 真的超越了經典計算機的能力，他們用了一整套驗證工具。貝葉斯檢驗用來區分實驗數據跟經典模擬數據，分數越高說明實驗數據越接近理論真值。他們還做了最多到四階的相關函數分析，發現九章 4.0 在高階關聯上明顯優于任何經典模擬器。論文里特別提到了一個叫樹寬采樣器的經典算法，它的計算復雜度依賴于樹寬參數，該團隊把樹寬設到 161，這是目前超算根本無法實際運行的數值，但即便在這個設定下，它的近似結果依然和九章 4.0 的真實數據差得很遠。

據了解，九章 4.0 的單次采樣只需要 25 微秒，這意味著在最復雜的設定下，該量子處理器產出結果的速度是傳統方法的天文數字倍。他們還用了一種叫矩陣乘積態的經典算法來對比，這種算法是目前模擬有損高斯玻色取樣最強大的工具。不過對于九章 4.0 的 L1024 實驗組，要把矩陣乘積態的截斷誤差降到足夠低，所需要的鍵維度超過了 10 的 21 次方，這已經超出了任何現有超級計算機的存儲能力。即便用世界上最快的超算，算一個樣本也要超過 10 的 42 次年。

在應用潛力上，高斯玻色取樣本身就可以用于解決圖論中的稠密子圖發現問題，這在社交網絡分析、金融風險控制、生物信息學等領域有重要價值。該團隊之前已經用九章系列做過圖像識別的演示。

（來源：https://www.nature.com/articles/s41586-026-10523-6）

同時，九章 4.0 展示的低損耗、可編程、大規模光量子處理能力，為構建萬億量子比特模式的三維團簇態打下了基礎。三維團簇態是實現容錯光量子計算硬件的關鍵資源，該架構還可以用來生成玻色子糾錯碼，這是通往通用容錯量子計算的一條重要路徑。

此外，九章 4.0 還展示了 32 路時間片和 16 路空間模式的混合編碼能力，這種架構很容易擴展到更多路數和更大規模，模塊化的設計也讓未來的拼接和互聯變得可行。

回顧來路，潘建偉團隊的九章系列從 2020 年面世，到 2021 年的九章 2.0，再到 2023 年的九章 3.0，如今九章 4.0 再次刷新了光量子信息技術的世界紀錄。他們把光子數從 76 做到 113、219、255，一直到今天的 3,050。量子計算和經典計算之間的這場賽跑遠未結束，經典算法也在不斷進化，兩邊都在互相追趕互相超越。不過九章 4.0 已經證明，在玻色取樣這個特定問題上，光量子路線的優勢達到了以往難以想象的尺度。

參考資料：

相關論文https://www.nature.com/articles/s41586-026-10523-6

https://english.news.cn/20260514/365a07ee40354bf3a7dcffe671b1afba/c.html

https://www.chinadaily.com.cn/a/202605/13/WS6a049d5aa310d6866eb48721.html