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研究种类：Quantum Computing, Urban Mobility
原文作者: Dr Shankar Venugopal
创作者：Heyyawn@DAOrayaki.org
审核者：Hahaho@DAOrayaki.org
原文: How Quantum Computing is shaping the Future of Urban Mobility
我们如何应对污染、交通拥堵和车辆事故等带来的城市交通挑战？基于自主、互联、电动和共享的交通工具，正在构建面向未来的可持续交通解决方案。当我们转向这些新技术时，我们需要解决复杂的问题，而这些问题需要更强的计算能力和更快的处理速度。经典计算的局限性使我们开始探索使用量子计算以处理大量数据、进行高速运算。在本篇文章中，我们将介绍什么是量子计算（QC），它与经典计算有什么不同，它是如何工作的。我们通过三个现实世界的案例研究来说明 QC 的应用潜力：（a）QC 如何协助自主导航；（b）QC 如何协助城市交通管理；（c）QC 如何协助搭车业务的需求与供应管理以及峰值定价。我们展示了汽车原始设备制造商（OEM） 如何与 QC 领导者合作，共同创造未来的创新移动解决方案。最后，我们简要介绍了 QC 的现状：主要参与者和行业适应技术的成熟度。
1. 简介
1.1 城市交通面临的挑战
为了满足行业、社会和法定机构快速变化的需求，当今的汽车技术正在经历范式转变。所面临的挑战包括减少尾气排放（颗粒物和氮氧化物）以满足严格的排放规避免车辆碰撞。这一挑战为汽车行业提供了一个机会，使其能够提出前几代汽车世界所没有的创新解决方案。这些解决方案的提出以期让广大公众能够以负担得起的方式，可持续的出行。
1.2 移动出行的未来
我们今天追求的城市交通解决方案包括：（a）电动汽车，从传统的内置发动机动力系统转向电动动力系统；（b）自动驾驶汽车，我们引入技术来协助驾驶员，并最终转向自动驾驶汽车；（c）互联汽车，与其他车辆协调运动；（d）共享汽车，最大限度地利用车辆。该行业能够以可承受的价格提供这些解决方案，主要基于其能成功适应某些指数级增长的技术，如云计算、人工智能（AI）、机器学习、能源储存、自动驾驶汽车、机器人技术等。这些指数级技术的融合有望从根本上改变城市交通状况。
这些应用涉及不同来源的大量离散数据，这些数据经过优化以提供不同的移动解决方案。数据的海量以及计算所需的高速（想象一下，一辆自动驾驶汽车接收来自道路上所有其他车辆的数据，并动态优化其速度和路线）需要非常强大的计算技术。在本篇文章中，我们将讨论量子计算（QC）技术，在汽车领域应用的巨大潜力。
2. 量子计算
量子计算（QC）是一种强大的计算技术，它基于量子力学定律，以一种与经典计算机截然不同的方式执行复杂计算。量子计算有助于解决经典计算机无法处理的问题（由于经典计算机处理能力和内存的限制）。佛罗里达大学和北卡罗来纳大学开发了 ANAKIN-ME（Accurate NeurAI network engINe for Molecular Energies，或简称为 ANI），以极低的成本高精度地生成能高速计算的量子力学（QM）模拟。ANI 使用英伟达 GPU 进行深度学习来创建这些量子力学模拟。在分子建模方面，量子力学模拟被证明可以预测分子的分子能量表面，与计算成本高出六个数量级的方法一样精确。
根据谷歌量子人工智能实验室的创始人 Hartmut Neven 博士的说法，相对于经典计算机，量子计算机的计算能力正在以“双指数”的速度增长。因此，QC 是任何交通工程师都无法忽视的技术。本文的目的是通过展示 QC 如何解决城市交通空间中的关键问题，并以一种有趣的方式向交通工程师介绍 QC。
2.1 量子比特与比特
量子计算系统相对于经典计算系统的基本区别在于处理数据的方式和硬件要求。量子计算和经典计算的基本区别在于它们利用各自的媒介来处理数据和解决问题。经典计算使用“比特（BITS）”作为单位以处理数据，每个“比特”代表最小的数据单位。量子计算则利用“量子比特（QUBITS）”来存储数据。经典计算中的“比特”只能存储一个值，即 0 或 1，而量子比特可以同时存储多个（多于一个）值。量子比特这种能够同时存储多个值的能力增强了量子计算系统的计算能力。
上表（Fig（1A）和Fig（1B））显示了经典计算和量子计算的构建模块之间的区别。经典计算机一次只接收一个值（比特），而量子计算机同时处理一个以上的值（量子比特），这被称为量子叠加。存储多个值的能力转化为量子计算机同时执行多个计算，这大大减少了进行复杂计算所需的时间。
从上表可以看出，每个量子比特都存储着一个唯一的值或信息，多个量子比特可以通过一种名为量子纠缠的现象进行连接或相互关联。量子比特对期望结果或结果集的测量是通过一种称为量子干涉的现象进行的。通过将量子力学的概念引入计算领域，现在由于量子计算机处理速度的提高，解决复杂的工业问题成为可能。
3. 汽车行业如何利用量子计算？
为了理解量子计算将如何影响汽车行业，让我们看看汽车世界的技术演变。表 1 说明了三代汽车的技术演变：
表1 - 车辆技术的演变
从表 1 中，我们可以看到，车辆已经从独立的机械系统转变为一个网络系统，该系统可以从不同的来源获取输入，处理这些输入，并得出一个合适的决定，这不仅有利于车辆使用者，也有利于广大民众。此外，车辆使用者和车辆本身已经成为不同利益相关者直接和/或间接关注的主题。例如，执法机构会关注车辆的速度监测以及车辆使用者的违规行为。为车辆投保的保险公司也会关注违规行为以及事故或损害（如果有的话），以便计算未来的保险费和达成保险索赔。单一车辆本身就需要收集并分析相当大的数据。如果拓展到对整个车队推断，那么就迫切需要有一个强大的计算系统，能够在短时间内处理并分析大量的数据，从而做出对业务和生命至关重要的决定。
从表 1 还可以清楚地看出，从机械系统到电子控制系统的转变需要汽车系统借助强大的计算机制进行决策。决策的输入基于不同来源的数据，为了在最短的时间内迅速做出决定，必须确保数据是安全的，不受外部影响，并且确保这些数据能够在不同的接收者之间进行通信。正是在这一点上，QC 技术具有解决下一代汽车问题的潜力。我们将说明 QC 在三个现实世界城市交通中的应用：（a）管理城市中密集的交通；（b）在城市道路上自主导航车辆；（c）匹配共享交通提供商的供需。
3.1 城市交通管理
世界各地的城市都面临着许多问题，其中一个问题就是如何管理并调节日益增长的交通。然而，同样的问题也可以借助量子计算的力量来解决。有效管理交通所需的输入可能来自不同的来源，如监管机构、车队管理公司和在特定地点发生的具体活动。例如，为了预测机场或火车站附近在特定时间点的交通密度，需要收集机场的航班或火车站的车次抵达和离开的数据。基于这些输入，可以开发一个量子计算的算法来预测不同地点的交通量。据估计，为了得出准确的交通密度计算，对于一辆汽车来说需要交换的数据量是每小时千兆字节，而对于机场、火车站、办公地点等交换数据的地方来说，数据量将更大。能够处理大量数据的量子计算系统最适合于优化城市和城镇的交通问题，因为与经典计算机相比，量子计算机能够处理的数据量要高得多。
交通管理的另一个重要领域是路线规划。对于从 A 点到 B 点的车辆来说，有多种可能的备选方案可以到达 B 点。如果我们以任何可以提供导航的应用程序为例，这样的应用程序不仅会收到多个到达 B 点的请求，而且还会收到到达其他目的地的请求。这就要求系统在提供前往目的地的最佳路线之前，优化每个请求。需要执行优化算法的频率呈指数级增长，经典计算机不可能同时执行多种算法的优化。这时，量子计算机就可以介入，同时处理多个算法，帮助多个用户进行更好的路线规划。
3.2 自主导航
自主导航使车辆能够通过接受不同来源获取输入来规划从起点到终点的行驶。自主导航不仅限于道路上的车辆，还可以应用于工厂中的机器人或小车，以便将物品从一个地点运到另一个地点。对于具有自主导航系统的汽车（本文所关注的主题），在得到优化的导航算法之前，需要进行一系列的步骤。首先，导航系统需要与路线导航应用程序互动，以了解车辆到达目的地的不同方案。其次，导航算法还需要收集现实世界的数据，这些数据在动态环境中可能会发生变化。这些数据可能包括由于基础设施活动造成的沿途障碍，由于某项事件发生，另一条路线上的交通突然激增，等等。这些活动是动态的，导航系统需要考虑到这些活动。通过将现实世界中的活动作为动态输入，自主导航系统计算出通过不同路线集到达目的地所需的时间。这些复杂的导航算法需要交换大量的数据来进行与导航有关的计算，而量子计算机因其具有同时接受多个数据值的能力，因此能胜任该工作。
最近，在葡萄牙里斯本举行的 WebSummit 会议上，大众汽车公司展示了 QC 在自主导航和交通管理方面的一个使用案例。这些公共交通车辆由量子计算机驱动，借助大众汽车开发的量子路由算法，能计算出从出发地到目的地的最快路线。该算法通过引入交通路线上的计算变量来估计到达目的地的概率，并得出最快路线。由于变量的数量呈指数级增长，经典计算机比不上量子计算机。这些解决方案可以与公共交通组织、车队运营商等方面一起实施。为了使这些量子算法高效工作，它需要一个包括电信公司、云基础设施供应商、提供位置信息的卫星公司等的跨职能团队，与带来 QC 专业知识的公司协同工作。
3.3 共享交通提供商的供需匹配
与几十年前的交通需求相比，如今的交通已经发展成为一个复杂的相互联系的系统。随着移动连接的增加，使用按需平台来获取某种形式的交通正在变得流行。这些平台的用户倾向于根据一天中的不同时间，要求提供从出发地到目的地的车辆，提出这些要求的用户数量呈指数增长。例如，在办公高峰期，从住宅区到科技园（办公地点）的要求会更多，在周末，到购物中心和娱乐中心的要求会提升。预测目的地的供需将涉及处理不同路线和目的地的实时数据，并且需要与需求相匹配。
可以看到，虽然访问按需服务的用户数量往往会突然增加，但满足需求的可用车辆不能同样快速地增加。在这里，在量子计算机上运行的算法将能够处理从供需求双方接收到的动态输入，并高效快速地分配车辆。经典计算机由于其处理速度和内存的限制，无法对来自供需双方的请求并行处理。反之，量子计算机很适合处理生成的多个请求，并根据这些请求进行计算，以匹配供需关系。
需求与供应的管理不力可能导致共享交通市场的分裂。最近，在印度的大城市，出租车和汽车在高峰时段无法使用，自行车在交通繁忙的情况下预计到达时间较短，而且价格更实惠，这些都有利于自行车出租车。移动领域多种模式的激增，如自行车出租车、汽车或自行车租赁、拼车、最后一英里出行等，似乎正在蚕食着 Ola 和 Uber 等公司对单一用户服务或共享服务的份额。Ola 和 Uber 本身在汽车、自行车出租车、拼车和租赁市场非常活跃，除此之外还有Jugnoo、Rapido、Quick Ride、Zoomcar 和 Drivezy 等其细分市场上表现活跃，而Vogo、Bounce、Yulu 等则占据了整个市场中的自行车租赁和微型交通的细分市场。
4. 量子计算技术为工业应用做好准备了吗？
任何新技术的接受程度都取决于其可获得性和可负担性。QC 技术目前正处于萌芽阶段，需要进一步的技术开发和投资来推动发展。典型的量子计算机所需的硬件需要在极低的温度下运行，有时接近于绝对零度。因此，量子计算要广泛使用使这种装置能够在接近绝对温度下工作的技术，在经济上应该是可行的，并且容易获得。科学家们也在探索在不需要低温情况下的其他方法来控制和操纵量子状态进行计算。
量子计算机和经典计算机之间的接口是一个需要进一步发展的领域。在量子计算机完全取代经典计算机之前，量子计算机始终需要与经典计算机进行交互和通信。例如，来自量子计算机的数据可能需要传输给经典计算机进行进一步分析。
量子计算领域是一个多样化的技术领域，需要跨越多个领域的专业知识，如高级物理学，固态器件和纳米电子学，量子编程等。因此，量子计算专业人员需要与许多来自其他领域的专家一起在跨职能的团队中工作。
在量子计算领域投资的一些主要参与者包括 IBM、谷歌、英特尔、微软、D-wave 系统、霍尼韦尔等。由于这些公司在研究和开发方面的大量资本投资，他们可以从量子计算的第一波浪潮中受益。然而，由于实施量子计算系统所需的资金、人力和物理基础设施方面的限制，中小型企业将很难进入量子计算。有很多技术初创公司在探索 QC 技术。
因此，从成本和可扩展性的角度来看，量子计算即服务（QAAS）将有利于在工业和企业中大规模部署 QC 设施。QAAS 将扩大量子计算的覆盖范围，量子计算领域的第一波公司将能够利用其知识、能力和物理基础设施，以满足量子计算广泛接受后可能出现的需求和供应缺口。可以探索建立伙伴关系并共同创造，以利用量子计算的好处。
5. 前进之路
电动、自动、互联和共享汽车等呈指数级增长的技术正在塑造城市交通的未来。随着这四种技术的融合，数据量和数据处理的速度也有望呈指数级增长。量子计算（QC）技术的出现解决了快速处理大量数据的需求。几家大公司已经投资了 QC 技术，主要参与者之间正在积极争夺量子的霸权地位。QC 的双指数增长潜力使其成为高速计算的热门。我们看到汽车 OEM 和 QC 领导者之间展开了积极的合作，比如大众汽车、谷歌和D-Wave、戴姆勒和谷歌、福特和 NASA 、电装和 D-Wave 都是很好的合作例子。因此，对于所有汽车 OEM 来说，开始探索 QC，与领先的 QC 参与者建立合作关系，非常重要。如果数据是新的石油，那么我们需要 QC 来建立炼油厂，以从原油中创造价值。
6. 拓展阅读
介绍量子计算
http://innovationflow.blogspot.com/2019/10/quantum-computing-nevens-law-of-double.html
https://www.ibm.com/quantum-computing/learn/what-is-quantum-computing/
https://www.wired.co.uk/article/quantum-computing-explained
https://uwaterloo.ca/institute-for-quantum-computing/quantum-computing-101
https://www.technologyreview.com/2019/01/29/66141/what-is-quantum-computing/
汽车 OEM 与 QC 公司的合作
https://www.futurebridge.com/industry/perspectives-mobility/quantum-computing-a-key-to-autonomous-vehicle-industry-success/
https://www.volkswagenag.com/en/news/2017/11/quantum-computing.html
https://www.futurecar.com/2713/Ford-NASA-Partnership-Applies-Quantum-Computing-to-Autonomous-Vehicle-Research
https://europe.autonews.com/automakers/how-vw-bosch-ford-daimler-aim-gain-quantum-computing
https://www.automotivetestingtechnologyinternational.com/news/rd/volkswagen-demonstrates-quantum-computing-in-traffic-routing.html
http://newsroom.vw.com/company/science-fiction-becomes-real-as-volkswagen-puts-quantum-computing-to-work/
https://www.forbes.com/sites/lanceeliot/2019/11/14/heres-how-quantum-supremacy-will-impact-self-driving-cars/#6c9a59ad72f3
https://www.financialexpress.com/industry/sme/ola-uber-market-share-drops-amid-competition-from-rapido-zoomcar-drivezy-quick-ride/1895891/
https://www.nvidia.com/en-in/high-performance-computing/
QC 公司和初创企业
https://www.cbinsights.com/research/quantum-computing-corporations-list/
https://quantumcomputingreport.com/players/privatestartup/
接下来会发生什么？
https://blogs.scientificamerican.com/observations/are-we-ready-for-quantum-computers/
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