被业界誉为“量子计算圣杯”的突破性进展终于实现：研究人员在真实量子硬件上取得了无条件的指数级加速，首次明确证明量子计算机能够在没有理论假设前提下超越传统计算机。
这项开创性研究于2025年6月5日发表在《Physical Review X》期刊上，由南加州大学工程学院教授、量子纠错领域专家Daniel Lidar带领。Lidar与南加州大学及约翰斯·霍普金斯大学的同事合作，利用IBM两台127量子比特Eagle量子处理器，并通过云端远程操作，展示了量子计算的指数级优势。
此次成果的最大意义在于其“无条件性”——即不依赖任何未经证实的理论假设。Lidar解释道：“此前的加速成果都需要假设不存在更优的经典算法与量子算法对比。而我们这次展示的指数级加速首次做到了无条件，经典算法无法逆转这种性能差距。”
团队将著名的Simon问题——一个涉及函数隐藏模式的数学难题——进行了改造，使其能够在真实量子硬件上实现。Simon问题被认为是Shor分解算法的前身，正是后者引发了量子计算领域的兴起。为克服量子系统中常见的噪声与误差，研究人员采用了包括动态解耦和测量误差缓解等先进的误差抑制技术。
Lidar也指出，“这一成果目前在实际应用上仅限于‘猜谜游戏’类问题”，但其对人工智能领域的影响深远。随着量子计算机持续进步，它们有望极大加速机器学习流程，尤其是在优化问题和复杂计算方面，这些任务目前需要极其庞大的算力。
量子增强型AI算法已在部分应用中展现出前景。近期研究表明，量子技术能够提升基于核函数的机器学习，使其在速度、准确性和能效方面均优于传统方法。随着量子硬件规模的扩大，这些优势有望解锁此前因算力受限而难以实现的新一代AI能力。
这一突破性成果坚定地证明了量子计算长期以来承诺的指数级加速能力，为实现实际应用中的量子优势迈出了关键一步。