近期,有市場傳言稱由于預(yù)算及盈利等原因,阿里達摩院對旗下量子實驗室進行了大幅裁員,并可能裁撤整個團隊。
對于相關(guān)傳言,阿里達摩院11月26日回應(yīng)表示,為了進一步推動量子科技協(xié)同發(fā)展,達摩院聯(lián)合浙江大學(xué)發(fā)展量子科技,將量子實驗室及可移交的量子實驗儀器設(shè)備捐贈予浙江大學(xué),并向其他高校和科研機構(gòu)進行開放。
據(jù)EDN電子技術(shù)設(shè)計搜索達摩院官網(wǎng),實驗室欄目已無“量子”相關(guān)信息。
達摩院方面表示,對于量子計算這一基礎(chǔ)前沿學(xué)科,達摩院長期投入,配置了國際領(lǐng)先的量子實驗專用儀器設(shè)備,建成Lab-1、Lab-2兩座硬件實驗室,具備量子計算軟硬件全棧開發(fā)能力。在芯片制備、比特相干時長、門操控、量子糾錯,量子計算控制架構(gòu)等領(lǐng)域,達摩院取得了多個重要成果,包括高精度、多比特超導(dǎo)量子芯片,量子電路經(jīng)典模擬器“太章”等。
對于相關(guān)資源如何開放的具體細則,以及實驗室人員是否流動到浙大等問題,目前達摩院方面暫無官方回應(yīng)。但據(jù)知情人士透露,浙大會接受一部分實驗室相關(guān)人員,核心還是遵照“雙向選擇,公開競聘”的原則和流程。
阿里的量子計算探索過程
達摩院成立于2017年10月,是阿里巴巴旗下致力于開展基礎(chǔ)科學(xué)和顛覆式技術(shù)創(chuàng)新研究的企業(yè)驅(qū)動型“新型研發(fā)機構(gòu)”,此前,量子計算是其基礎(chǔ)性研究的一部分,也是科技前沿領(lǐng)域探索的一部分。
阿里巴巴在量子計算領(lǐng)域的研究,最早可以追溯到2013年。
其后2015年,達摩院量子實驗室的前身“量子計算實驗室”正式成立,由阿里云和中國科學(xué)院共建。
成立不久,2017年9月,實驗室就挖來了一位業(yè)界頂級大牛,世界頂級量子計算科學(xué)家、密西根大學(xué)終身教授施堯耘。
至于回國加入阿里的原因,施堯耘當(dāng)時的回答是“這家公司要做的也正是我要做的:讓量子計算落地”。
入職后,施堯耘擔(dān)任阿里云量子技術(shù)首席科學(xué)家,主要工作就是組建并負責(zé)這個量子計算實驗室。
10月,阿里成立了達摩院,宣布3年投資1000億元投入量子計算、機器學(xué)習(xí)、基礎(chǔ)算法等基礎(chǔ)科學(xué)研究。
于是,量子計算實驗室劃歸達摩院門下,并作為其重點部署的前沿技術(shù)方向之一。
到2018年初,達摩院量子實驗室研究團隊基本組建完成。
那時候的施堯耘定下目標(biāo),五年時間內(nèi),實驗室要建立量子計算的體系結(jié)構(gòu),挖掘量子計算機的潛力,要解決經(jīng)典計算無法解決的一部分問題。
2018年5月,施堯耘團隊宣布研發(fā)出當(dāng)時世界最強大的量子電路模擬器“太章”,在世界上率先成功模擬了81(9x9)比特40層的作為基準(zhǔn)的谷歌隨機量子電路(之前達到這個層數(shù)的模擬器只能處理49比特)。
這一成果,超過了谷歌量子硬件當(dāng)時可以實現(xiàn)的規(guī)模。
2019年9月,量子實驗室宣布完成了第一個可控的量子比特的研發(fā)工作。
該比特的設(shè)計、制備和測量全部是自主完成。
2020年年初,太章2.0模擬了谷歌宣稱實現(xiàn)“量子優(yōu)越性”的量子電路。年底,阿里對外發(fā)布阿里云量子開發(fā)平臺(Alibaba Cloud Quantum Development Platform,ACQDP),并開源自研量子計算模擬器“太章2.0”及一系列量子應(yīng)用案例。
2021年,實驗室又進一步展開超導(dǎo)量子硬件項目的建設(shè)。
2022年3月,實驗室成功設(shè)計制造出兩比fluxoniu量子芯片,實現(xiàn)了單比特操控精度99.97%,兩比特iSWAP門操控精度最高達99.72%,操控精度,已達全球同類比特最高水平。
這款芯片在此類比特達全球最佳水平,是fluxonium優(yōu)勢從理論到實踐的重要一步。
并且截至這時候,量子實驗室還建成Lab-1、Lab-2兩座硬件實驗室。
達摩院將更加聚焦AI
目前來看,量子計算將通過協(xié)同方式重構(gòu)發(fā)展路線。
據(jù)悉,目前達摩院官網(wǎng)上“實驗室”一欄暫不能瀏覽達摩院相關(guān)實驗室情況,僅可看到崗位招聘、訪問學(xué)者等內(nèi)容。
對此,達摩院方面回應(yīng)稱,未來,達摩院將更加聚焦數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的AI for Science、AI基礎(chǔ)技術(shù)和新型計算等方向,已形成了醫(yī)療AI、智慧育種、決策智能、語言技術(shù)、視覺技術(shù)、視頻技術(shù)、計算技術(shù)、RISC-V及生態(tài)等研究團隊,希望通過科技解決社會重大問題。
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