最近的看到两段YouTube 1. 量子计算中借助AI 算法来辅助2000个原子的定向操控和排列。 2. 普林斯顿数学教授罗博深日常工作与生活中使用AI. - 使用Ai Claude 快速编程与仿真某同事的数学题解法 - 使用ChatGPT 来规划自己的旅程 - 使用Claude 来写程序. AI对于高生产力个人与团队的辅助远远高于普通人，象牙塔的教授不用再求助于人就能自己处理一些很利基的杂事，也能在凌晨把claude的额度用到限制使用。 ai加速一切，包括强者恒强的马太效应。 在这么多的宏观逆风，例如通胀、衰退、 TGA账户、俄乌、关税，在AI面前只是个笑话。 最有生产力的一部分已经无法离开AI,而且深具信心。 一切市场，不就是个信心问题？

《IonQ和哈佛大学的量子技术突破，开启可量产量子计算时代》 2025年8月18日，量子计算公司IonQ与哈佛大学联合宣布在硅基碳化物悬浮膜平台上取得关键突破，显著提升量子比特相干性和控制能力，关键是——兼容现有半导体工艺。 此项突破的核心，不仅在于选择了一种性能卓越的材料，更在于开创了一种颠覆性的制造流程。这一流程从根本上解决了长期困扰纳米加工领域的物理限制，为量子硬件从实验室中的“手工艺品”向量产化的“工业制品”转变铺平了道路。 具体来说，此突破所赋能的，是在单一芯片上实现对量子比特进行精确操控所需的所有关键组件的单片集成（monolithic integration）。这一能力直接解决了囚禁离子量子计算机在走向大规模扩展过程中最核心、最棘手的工程瓶颈：如何将精确的控制信号传递给成千上万乃至数百万个量子比特。通过在SiC平台上共存集成光子学和声学器件，该技术为构建一个真正意义上的、完全集成的量子处理器铺平了道路，其影响堪比经典计算领域中从分立晶体管到集成电路的革命性飞跃。 1. SiC集成光子学：解决量子控制瓶颈 当前，ionQ的囚禁离子量子模式在保真度和相干时间等关键指标上处于领先地位，但其可扩展性受到一个根本性物理限制的严重制约：控制系统的规模。 现有的系统依赖于一个庞大而复杂的外部光学平台：由大量的透镜、反射镜、声光调制器等分立元件组成，其体积、复杂性和稳定性都使其无法扩展到控制成千上万个量子比特的规模。每增加一个量子比特，都意味着需要增加一套相应的复杂光路，这使得整个系统的体积和成本呈指数级增长，成为扩展瓶颈 。 集成光子学（Integrated photonics）为解决这一难题提供了根本性的方案。其核心思想是将所有必需的光学元件，从光源接口到最终的光束聚焦，全部微缩并制造在与离子阱本身相同的芯片上 。 这相当于将一个占据整张光学平台（甚至整个房间）的庞大系统，压缩到一个毫米尺寸的集成电路中。通过这种方式，可以构建出复杂的二维光路网络，将控制激光精确地路由到大规模二维离子阵列中的任意一个量子比特，从而实现对数百万量子比特的独立寻址和操控 。 IonQ与哈佛大学合作开发选用的SiC（suspended thin-film membranes）材料的本身及其新型制造工艺在实现这一愿景中扮演了核心角色。SiC的高折射率使得光可以被紧密地束缚在微小的波导结构中，支持高密度的光路布线，从而在有限的芯片面积内容纳更多的控制通道 。 同时，IonQ与哈佛大学采用的“先悬浮，后刻蚀”工艺带来的高制造保真度，是制造出低损耗、高性能光子元件的先决条件 。只有当光在片上传播时的损耗足够低，开关的消光比足够高时，才能确保传递到离子上的激光脉冲具有足够的精度和强度，以实现高保真度的量子门操作。 2. SiC集成声学：一种全新的量子比特操控模式 除了对光子学的革命性支持外，该SiC平台更具前瞻性的突破在于其实现了声学（phononic）控制系统的集成。这为量子比特的操控引入了一种全新的、强大的物理模式，可以作为纯光子控制的补充甚至替代方案，为量子处理器的设计开辟了新的维度。 量子声学（Quantum acoustics）的核心技术是利用表面声波（Surface Acoustic Waves, SAWs）。 与传统的光学或微波控制相比，基于SAW的声学控制具有几项显著优势。最突出的一点是其波长极短。 这意味着用于构建SAW谐振器、波导和滤波器的结构尺寸可以做到非常小，从而实现极其紧凑和高密度的片上控制架构。 此外，一个SAW谐振器可以支持多个寿命很长的声子模式，相当于一个多通道的量子信息总线，能够同时与多个量子比特相互作用，或者介导远距离量子比特之间的耦合，这对于执行复杂的量子算法和错误纠正码至关重要。 实现高性能声学控制的关键在于异质集成，即将具有优异压电性质的材料与承载量子比特的基底材料完美结合。这正是IonQ-哈佛平台的强大之处。研究中明确展示了在悬浮的4H-SiC薄膜上成功地集成了薄膜铌酸锂（TFLN）。TFLN是一种性能极佳的压电材料，而SiC本身则提供了稳定承载离子阱和光子线路的平台。 这种将不同功能材料在芯片级别进行无缝集成的能力，是其他单一材料平台难以企及的，它使得在同一芯片上同时制造出最高性能的离子阱、光子网络和声学控制系统成为可能。 3. 更进一步，这种硬件能力的根本性变革，将直接反作用于量子软件和理论的发展。 当前的许多量子算法和量子纠错码（Quantum Error Correction, QEC）的设计，都深受现有硬件物理限制的影响，例如许多超导量子芯片只支持近邻量子比特之间的相互作用。而一个基于SiC QSoC平台的量子处理器，凭借其密集的光子互连和高效的声学总线，有潜力在大型逻辑量子比特模块内部实现“全连接”（all-to-all connectivity）。这种高连通性是囚禁离子架构的核心优势之一，它将极大地简化许多量子算法的编译和实现过程，降低执行算法所需的门操作数量。更重要的是，它使得一些最高效的、需要长程相互作用的量子纠错码变得实用可行。 因此，这项制造技术的进步，其影响将远远超出硬件本身。它通过移除长期存在的硬件物理约束，将直接催生和赋能新一代更强大、更高效的量子软件，从而实质性地加速实现有实用价值的量子优势的进程。 4. IonQ与哈佛大学的SiC平台，其最深远的战略意义或许就在于，它为量子计算机的规模化制造提供了一条前所未有的、清晰且低风险的路径。 通过与全球最成熟、最庞大的半导体产业生态系统进行深度绑定，该技术有望将量子处理器的生产从当前缓慢、昂贵的定制化模式，转变为高效、可重复的晶圆级制造模式，从而根本性地加速量子计算的商业化进程。 超过90%的SiC器件加工步骤，如光刻、薄膜沉积、刻蚀等，都可以与标准硅CMOS生产线上的设备和工艺兼容 。这意味着量子芯片的制造，可以充分利用半导体工厂中已经存在的、经过数十年优化的高度自动化的设备、精密的过程控制系统、严格的质量管理体系以及成熟的供应链网络 。这种“借力”模式，相比于为一种全新的量子技术（如某些超导或拓扑量子比特）从零开始建设专用的、投资巨大的生产设施，具有无可比拟的经济和时间优势 。它极大地降低了量子硬件制造的资本支出（CapEx），并使得IonQ能够直接受益于半导体产业的规模经济效应。 这种规模化生产能力，使得构建一个由大量完美无瑕的组件构成的大规模量子计算机，从理论上的可能变为了工程上的现实。 综上所述，IonQ与哈佛大学在SiC集成量子器件制造技术上的突破，并非量子计算发展道路上一个普通的、渐进式的步骤，而是一块奠定未来产业格局的基石性技术（cornerstone technology）。 回顾技术史，经典计算的革命性爆发，并非源于第一只晶体管的发明，而是源于德州仪器的杰克·基尔比和仙童半导体的罗伯特·诺伊斯发明的集成电路以及与之配套的平面工艺（planar process）。这项制造技术的突破，使得在单一硅片上集成大量晶体管成为可能，从而开启了整个数字时代。 同样地，IonQ与哈佛大学的SiC集成平台，有望在量子时代扮演类似的角色。它提供了一种方法论，一种将实验室中的量子物理奇迹，转化为可被大规模制造、稳定可靠的工业产品的“配方”。这项工作将量子计算从“能否实现”的科学问题，更进一步地推向了“如何以可扩展方式实现”的工程问题。因此，可以合理地认为，这项技术突破是量子计算从科学探索走向一场深刻的工业革命的、一个至关重要的转折点。它为即将到来的量子时代，奠定了坚实的制造基础。