2024年1月3日，美国能源部（DOE）发布报告《量子计算和量子网络的基础研究需求》[1]，确定5个优先研究方向。该报告是能源部科学办公室先进科学计算研究（ASCR）计划2023年7月召开的量子计算和量子网络基础研究需求研讨会的总结报告，该研讨会以发展量子技术实用性为首要目标，并从应用和技术方面进一步理解量子技术的实用性。

一、5个优先研究方向

1、可编程和控制大规模量子系统和量子网络的端到端软件工具链

关键问题：如何设计富有表现力的编程模型和语言来吸引广泛的用户群，并促进量子算法的设计和实现？如何将这些内容整合到端到端的工具链中，以生成高资源利用率的量子程序？

量子计算和量子网络系统的规模和复杂性持续增长，这将使软件堆栈对这些系统进行有效编程、控制和管理的负担增加。需要开发软件工具链，将编程模型与硬件级控制系统进行集成，以最大限度地提高量子系统的性能和保真度，并促进不同技术平台上硬件、控制系统和算法的代码设计。将量子网络系统与量子计算系统进行集成，对于推进分布式量子计算服务的实施至关重要。这种集成将需要一个与量子计算软件堆栈兼容的量子网络堆栈，以确保组合系统能够得到有效的管理、控制和编程。

2、可实现量子优越性的高效算法

关键问题：与传统的经典计算范式相比，现有的和研究尚不充分的科学应用中，哪些类别具有实质性的量子优越性？如何设计新颖的算法和支撑的数学模型来实现这些量子优越性？量子优越性是否存在任何证明上或经验上的障碍？实现这些算法的物理资源要求是什么，包括物理量子比特的数量和量子电路的深度。

量子计算预计不会普遍加速当前的计算任务，因此识别出具有适合量子优越性的特殊结构的问题是首要目标。从互补的角度来看，拓宽对接纳量子优越性的基础计算内核的理解同样重要。虽然目前已有各种量子优越性，但它们也存在不足，如缺乏已知的实际应用、短期实现、优越性的严格可证明性或有效可验证性。此外，量子优越性主要集中在提高执行时间上。其他关键资源的优越性研究还不足，如解决方案的质量/准确性、能源消耗、空间/内存或通信等，尤其是在量子网络的背景下。

3、评估量子优越性的基准、验证和模拟方法

关键问题：随着量子计算和量子网络技术的发展和规模化，如何严格评估相对于经典能力的量子优越性？哪些指标和评估方法能如实反映或能够评估量子计算和量子网络堆栈的量子优越性？

评估量子优越性的进展是一项具有挑战性和多面性的工作。随着量子技术的成熟，量子优越性的经验证据预计将继续依赖于量子系统的大规模经典模拟。一个相当大的障碍是基于从相对较小的近期量子系统和经典模拟中获得的有限结果，来预测可扩展的量子优越性。一方面，虽然渐进量子优越性的严格证明最终是可取的，并可用于指导实证研究，但往往依赖于量子计算的抽象模型或专门模型，或以其他方式施加额外限制。另一方面，随着问题的规模或复杂性的增加，以及更好的经典算法的发展，实证评估所提出的量子优越性可能是不可持续的。弥合理论和实践之间的这一差距，对于建立健全和实用的量子优越性至关重要。需要在量子计算和量子网络堆栈的各个层级上定义和开发严格、信息丰富、可有效验证的性能指标。理想情况下，这些指标应该在整个堆栈中集成，以便可以量化改进，并可以在实践中实现预测性能。

4、通过误差的检测、预防、保护、缓解和纠正实现弹性

关键问题：如何增强量子系统对噪声和误差的弹性，以缓解可扩展性和量子优越性的瓶颈？何种量子算法代码设计技术可以帮助产生弹性量子系统？

国家实验室、学术界和工业界的科学家和工程师持续改进量子计算和量子网络硬件，尽管取得了稳步的进展，但这些系统仍是含噪声和不完美的。近年来，在软件堆栈的各个层级上所进行的大量误差表征和插入误差缓解措施，使研究界能够消除一些噪声，并在小规模量子实验中获得可靠的结果。为了在更大规模和更复杂的量子系统中实现可靠结果，需要在软件堆栈的关键层中集成更高效的方法来表征、缓解、防止或保护动态误差。需要采取步骤来实现容错、代码设计以及量子纠错的早期示范，这些都优于物理纠错。另一种方法是识别量子算法的容错机制，并对导致容错的新硬件感知算法和硬件控制进行代码设计。

5、下一代量子网络的硬件和协议

关键问题：在直接传输实验成功之前，量子中继器硬件能否实现比中继器更高的纠缠分布率？除了中继器，还需要哪些软件和硬件来构建可扩展的量子网络？这些网络将带来哪些应用和优势？什么样的分布式量子计算模型将产生新的量子应用和优势？

到目前为止，已经用多种量子比特技术证明了无纠错量子存储器及其之间的纠缠分布。继续发展并实现可扩展的纠缠分发网络，将需要在多个方向上取得进展。为创建容错量子中继器，有必要在设计和实现过程中通过集成误差检测和纠错功能来增强量子存储器。需要改进光子源、探测器和时间标记硬件，以提高纠缠交换操作的保真度。量子网络软件堆栈将需要实现分布式纠错协议，并对整个堆栈进行优化。需要开发高保真量子信息转导方法和硬件，使纠缠分布网络能够在分布式量子计算应用中得以使用。

二、2024年资助内容

2月7日，DOE发布“加速量子计算研究”资助机会公告（FOA）[2]，将资助4500万美元支持开发端到端软件基础设施来推进量子计算的应用。该FOA将资助《量子计算和量子网络的基础研究需求》确定的优先研究方向中的3个，即可编程和控制大规模量子系统和网络的端到端软件工具链、可实现量子优越性的高效算法，以及通过误差的检测、预防、保护、缓解和纠正实现弹性。这些优先研究方向是开发软件生态系统的关键组成部分。软件生态系统必须做好两方面的准备，一方面是模块化和互操作性，另一方面是专业化和性能。该FOA聚焦两大主题。

1、模块化软件堆栈。集成计算生态系统的开发需要通用的量子软件堆栈，这些堆栈能够适应并利用多种量子硬件。将资助相关的计算机科学和应用数学的基础研究：解决阻碍选定硬件技术之间模块化和潜在协同作用的瓶颈；可能与未来技术相关的通用集成方法；设计将量子处理器嵌入并行和分布式计算模型的方法；跨软件堆栈集成误差管理。

2、量子实用性。旨在通过开发新算法和微调软件堆栈各层级，以实现和示范量子实用性。将资助：可推广的受应用启发的目标问题；为选定的当前（含噪声中等规模量子，NISQ）和未来量子系统开发优化数学内核和数学基元的算法，从而显著提高选定目标问题的最新性能；如有需要，针对特定目标问题调整软件堆栈各层级；通过采用重要的互补指标来估算量子资源。                                                      （黄龙光）