《下一个10年,3D打印面临的机遇与挑战》

  • 来源专题:数控机床与工业机器人
  • 编译者: icad
  • 发布时间:2023-02-07
  • 3D打印 的未来是什么?2022年,意味着3D打印行业的第一个十年已宣告结束,我们期待着第二个十年。
    图片来源:unsplash
    与任何前沿技术一样,3D打印也曾遭受过“泡沫”化的质疑,但现在这项技术用行动证明了它的价值。而未来的3D打印又会有哪些机遇与挑战?让我们一起来看看。
    发展趋势:
    1,走向规模化生产
    下一个十年,3D打印不再只是用于定制产品或高附加值产品,而是将涵盖从概念模型到批量生产及售后备件的整个产品生命周期。尤其是实现最终部件的量产,这将帮助3D打印在未来10年确立其在制造技术中的地位。
    如果说目前3D打印在支持和加强供应链上有明显的帮助,那么未来它将在总制造量中占据越来越大的份额,成为制造业中主要的大规模制造技术。无论是在航空航天、工业装备、交通运输、消费级电子产品、医疗等领域,3D打印都将被更加广泛的应用,而当下各种潜在应用都将成为实际应用。
    2,自身的迭代更新
    3D打印研发将加速,更好地满足实际生产需求。其中,机器将变得更加多样化,实现自由形式的制造;同时能够在最少甚至没有人工参与的情况下进行打印。材料组合将得到扩展,会不断出现新的3D打印合金、聚合物和混合材料/超材料。
    3,加速迈向数字化
    除了设备和材料的进步外,3D打印将依赖于改进的软件,真正实现数字化生产。同时结合人工智能,机器学习将实现自主制造,提高整个3D打印工作的流程化,并且更智能,生产力也将得到提高。
    4,资本将改变格局
    展望下一个十年,3D打印行业将迎来一段整合期,格局肯定会发生彻底的转变。大量资本涌入该行业,会出现系列并购活动,将引发一波收购、投资和IPO浪潮。同时,一些“传统”制造公司将“借壳”进入3D打印领域并发挥作用,类似于尼康对SLM Solutions收购的案例还会有很多。
    未来十年,资本也可能会从技术押注转变为高度关注植根于现实生产场景的应用端。
    5,可持续分布式制造
    3D打印将通过轻量化、本地化减少碳足迹、降低能源消耗和减少废物以及向植物基材料过渡,在扭转全球变暖方面发挥关键作用,真正帮助实现可持续性和循环经济。此外,3D打印将能通过本地化、分布式制造,形成一种全新的供应链解决方案。未来更多的行业将借助3D打印转向数字仓储和备件的按需生产。
    面临挑战:
    3D打印的未来是走向批量化生产,这需要解决三大关键问题:“价格” “速度”  “质量”。
    价格。
    一个很大的挑战在于成本方面。面临的挑战是在保持质量承诺的同时降低整个价值链的每个零件成本。如果无法降低成本,也就没有竞争优势,无法真正走向可持续规模化生产。
    3D打印材料 是发展3D打印技术 的重要基础,实现材料的突破是首要任务。不只是材料单向的成本控制,有效回收对于降低生产规模打印的成本同样至关重要。
    速度。
    大规模生产需要讲究效率,也就是需要克服3D打印速度的限制。这可能是各大厂商不得不解决的最大困境,不只是需要解决设备本身的运行速度,还需要思考如何实现自动化和可靠地生产,也可以理解为生产需要过程自动化。
    这里就需要将3D打印硬件与软件进行有效衔接,通过软件以智能方式控制3D打印的不同阶段,通过人工智能启动运行并监控打印,然后是自动过滤和清洁系统,以获得最终部件。将3D打印的生产过程实现数字化、自动化,这是解决当下速度慢的有效途径。
    质量。
    想要3D打印零件符合规模生产的质量,还缺乏生产流程的标准化。这主要是因为与大多数传统制造技术不同,3D打印有很多工艺变量,工艺、材料和几何结构之间存在高度耦合关系;传统的工艺开发和优化范式已经不能适应3D打印高度复杂的工艺特点。这也导致了3D打印行业目前仍面临的一系列挑战:工艺开发和优化耗时长、打印过程控制困难、质量一致性低、性能不可预测等。
    可参考的解决方案一方面是开发一种语义,提供通用算法工具,使我们能够获取语义输入并定义生产流程、参数和设计。另一个是利用人工智能 (AI) 软件,收集设备的关键过程数据并利用人工智能来分析这些数据。
    批量生产,生产的质量和可靠性是关键。如何在平衡打印质量和保证成功率的同时,提高打印速度,降低生产成本是行业参与者需要共同努力解决的问题。为实现这一目标,我们还需要在接下来的10年付出数倍的努力,才能早日实现3D打印在制造业中的C位梦。
           原文标题 : 下一个10年,3D打印面临的机遇与挑战 .
  • 原文来源:https://3dprint.ofweek.com/2023-02/ART-132101-8420-30586626.html
相关报告
  • 《透视金属3D打印的现状、挑战与下一步市场格局》

    • 来源专题:中国科学院文献情报制造与材料知识资源中心 | 领域情报网
    • 编译者:冯瑞华
    • 发布时间:2020-07-29
    • 根据MarketsandMarkets的最新研究报告,2019年全球3D打印金属市场估计为7.74亿美元。这家研究公司预测,到2024年,市场规模将超过31亿美元,从2019年到2024年,年均复合增长率为32.5%。推动这一增长的原因是航空航天、国防和汽车终端对3D打印金属的需求不断增长。 虽然目前增材制造系统供应商仍然在市场上面临技术局限以及进入到量产方面的各种挑战,不过值得欣慰的是2020年金属3D打印各方面将取得重大市场进展。本期3D科学谷与谷友结合国际与国内的发展来共同领略金属3D打印的现状、挑战与下一步市场格局。 ▲保时捷3D打印发动机活塞,来源:保时捷 金属3D打印的破与立 理解金属3D打印的现状与下一步发展,就需要先理解金属增材制造在生产中可行性的要求是什么? ▲走向产业化的金属3D打印,来源:SAE - 必须是可预测的:您无法花费数小时或数天的时间来通过反复试验为了制作第一个合格的零部件。 - 必须更快:优先考虑减少构建时间,这就是多激光3D打印设备越来越多地用于生产的原因。 - 必须准确:在更高的速度和更复杂的零件上,需要更好的过程控制来始终如一地生产高质量的零件,同时减少后处理或返工。 - 必须稳定:在生产环境中,激光器几乎一直处于开启状态,以提供必要的通量,这些激光器需要可靠且易于维修。 质量监控与保证 金属3D打印加工过程中质量监控和保证必须成为解决方案提供商的重点。检测表面缺陷和孔隙度对于零件质量至关重要,影响金属3D打印增长的一个关键因素是质量保证:金属增材制造(AM)3D打印设备必须能够始终如一地生产出高质量的可重复零件。在这方面,Velo3D认为谁能为关键任务组件做到这一点,谁就会赢。 质量控制方面,行业呼唤强大的软件,Sigma Labs一直希望通过从金属性能的变化角度来标准化金属3D打印的质量控制,最终受益的不只是小企业,更是整个3D打印行业。 ▲PrintRite3D的热能量密度算法 来源:Sigma Labs 金属3D打印在逐层铺粉的过程中由于在熔融过程中有超过50种不同的因素在发挥着作用,像材料尺寸和形状误差、熔融层中的空隙、最终部件的高残余应力,以及对材料性能——包括硬度和强度等各种变量相互关系的研究不足导致了3D打印工艺难以量化控制,这极大的制约了金属3D打印技术的应用范围。” 质量挑战是基于粉末床的金属3D打印技术发展的“主要障碍”,Sigma Labs的PrintRite3D 5.1这样的软件与硬件结合的技术将帮助金属3D打印最终改变制造格局。Sigma Labs目前有六家用户-三家3D打印设备制造商和三家最终用户在使用其解决方案,预计将在2020年初完成测试和评估阶段。Sigma Labs的技术提供实时、逐层分析,以确保符合生产规格的要求。 ▲PrintRite3D 来源:Sigma Labs 根据3D科学谷的市场观察,除了Sigma Labs,来自德国亚琛的科学家们正在研究监视金属3D打印的新方法,以提高过程的鲁棒性。在构建平台中使用结构传感器时,将来会检测到关键错误,例如支撑结构撕裂的时间。此外,通过超声波传感器可以用于分析空气传播中的声音,以确定组件的质量。基于激光的超声测量的研究将在未来走得更远:脉冲激光将在部件中感应出结构传播的噪声,然后由激光测振仪检测到。这使得在构建过程中发现微小的毛孔,以便能够立即进行干预。而原位测量过程可以通过另一个曝光顺序对问题区域进行返工。 技术突破与重新确立 根据MarketsandMarkets的预测,预计PBF粉末床选区金属熔化3D打印将成为3D打印金属市场中最大的部分。MarketsandMarkets还预测,在未来四年中,钛合金的3D打印占3D打印金属的最大份额。 当然,技术层面还有很多急需提升的空间,尽管近年来在材料和加工技术方面取得了重大进步,但仍需要更多的改进。市场期待增加更多的非焊接材料,例如Stellite 6和Inconel738;LPBF(粉末床选区激光熔化)工艺需要在表面光洁度、变形控制和后期加工成本方面取得更多进步;电子束熔化(EBM)技术的加工精度还需要得到进一步提高;定向能量沉积(DED)3D打印技术还需要可以应用到更大的零件制造而不会发生弯曲;Binder Jet粘结剂喷射金属3D打印技术还需要更好地控制收缩。 LPBF(粉末床选区激光熔化)工艺方面,根据Velo3D的说法,随着软件与硬件的结合,市场上需要考虑的是意识到原来的不可能正在被突破,将需要取消某些3D打印限制。这些设计软件与打印准备等软件之间实现紧密集成, .stl文件格式的使用范围将继续下降。 LPBF(粉末床选区激光熔化)工艺的另一个发展方向是必须要提高诸如产量与效率。LPBF系统将需要具有更高的3D打印速度和更大的制造范围,以开辟更多的金属增材制造可能性。另外,嵌套零件的能力(即将零件相互堆叠以提高构建密度)对于提高制造速度和提高制造效率至关重要,但这需要合理设计支撑结构并在设计时考虑这些因素。 当前3D打印要进入到产业化领域的一大瓶颈是效率与成本,当前3D打印的产品价格中高达70%的成本来自设备成本,而材料也占据了30%的成本。而在传统制造工艺中,材料成本不超过产品成本的3%。而在效率提升方面,市场的需求在呼唤带来加工效率飞跃性质的突破。 金属3D打印正在突破原来的自身边界,国际上,根据3D科学谷的市场观察,德国Fraunhofer的增材制造未来-futureAM项目正在以全面开花的方式推进3D打印成为一种更稳定、更经济可行的加工技术,在科技巨擎Fraunhofer的推动下,目前亚琛Fraunhofer ILT已经开发出用于LPBF(基于粉末床的金属熔化3D打印技术)的新型加工解决方案,该解决方案还可以产生比传统LPBF系统快十倍加工速度的大型金属部件。LPBF系统提供了非常大的,有效可用的构建体积(1000毫米x 800毫米x 500毫米)。 软件助力刷新竞争格局 行业整合是不可避免的,只有清楚地向市场表达价值主张和与之对应的清晰的市场定位,这些企业才能成功。在金属3D打印这个市场上,一个引人注目的价值主张将是克服围绕成本、材料灵活性和制造限制的挑战。最终,将看到金属3D打印行业的更多整合,但是现在这是一场静观其变的游戏。 拿Velo 3D举例,不难看到,国际的企业大多在成立初期就确立了鲜明的市场定位,包括立足于设备稳定性的,包括开辟提升加工效率的,再到VELO3D这样的后起之秀,在3D科学谷看来,无支撑仅仅是VELO3D与用户沟通的话术,VELO3D的市场定位相当清晰:设计自由,敏捷生产和质量保证,这些是VELO3D通过技术打造的独特的市场定位。 差异化将是公司生存的关键,根据3D科学谷的市场观察,目前LPBF(粉末床选区激光熔化)市场上挤满了太多没有特色的公司。几乎所有的公司都在证明他们可以降低成本并提高质量,并获得一致的结果。所有的努力都在进行细微的调整,差异并不大,这些公司中的一部分将在2020年开始耗尽资金。 更多的材料、更可持续的发展 l 回收金属 金属粉末的发展方面,诸如6K(以前称为Amastan Technologies)之类的公司正在开发用于增材制造的新型先进材料。6K公司的UniMelt微波等离子体制造技术以回收的金属废料来制造AM增材制造用金属粉末。6K的工艺主要将经过认证的通过铣削、车削和其他再生原料来源的金属废品转换为可用于AM增材制造用的优质金属粉末。 ▲6K针对增材制造工艺提供粉末粒径尺寸 来源:6K 6K的合金回收技术可以从减材制造和其他加工技术中回收金属和合金。6K已经在为航空航天、医疗和汽车行业回收铝合金和钛合金。6K声称可以针对所需的AM增材制造工艺来提供不同的粉末尺寸:MIM(金属注射成型),LPBF,EBM,DED或粘结剂喷射等。 l 不锈钢 不锈钢方面,国际上最显着的进步之一是GKN对金属粉末材料的鉴定,在IDAM联合项目成员亚琛工业大学数字制造DAP学院、Fraunhofer ILT弗劳恩霍夫激光技术研究所、慕尼黑工业大学金属成型和铸造学院、GKN粉末冶金,宝马集团等共同努力下,证明了DP 600双相钢在汽车市场上工业化的巨大潜力。这是一种双相钢,可以使用热处理方法调节其机械性能。 DP 600双相钢气体雾化材料目前已在EOS M300-4系统上进行了验证,其伸长率达到13%(原样),达到22%(经热处理),拉伸强度达到700 MPA(经过热处理)。这些特性使得双相钢材料成为汽车及其他工业市场结构性件应用的理想选择。而通过将水雾化粉末用于未来应用,可以进一步降低零件成本。 l 铜 粉末床熔融(PBF)增材制造技术为制造使得紧凑、高效的新一代热交换器成为可能,如果将金属3D打印技术与具有出色导热性能的铜相结合,为电动汽车热交换器技术的提升带来巨大的想象空间。 ▲3D打印电动机定子绕组 来源:Additive Drives 纯铜具有出色的导热性,是极佳的散热组件制造材料,铜合金3D打印技术的应用已在火箭发动机制造领域得到了发展。此外,其应用涵盖从电动汽车定子绕组、铜线圈、微电子产品再到注塑模具镶件的广泛领域。基于粉末床熔融工艺的金属3D打印技术能够实现复杂设计,释放设计的自由度,这一技术在热交换器制造中的应用,使得设计师能够使用高级设计策略,例如使用渐变、可变密度的点阵结构,在有限空间内增加热交换器的表面积,提升热交换性能。简而言之,面向增材制造的设计,能够实现在热负荷高的位置用密度较高的结构材料,从而实现轻量化与冷却性能的平衡。 l 铝合金 航空航天领域,铝合金的应用一直存在着一些弊端。铝合金虽然很轻,但在暴露于高于160°C的温度的应用中往往表现不佳。它们会随着时间的流逝而软化和老化,因此航空航天领域会选择相对较重的金属,例如钢或钛。如何在提升铝合金的性能,这是一个值得研究和突破的地方。 半个多世纪以来,科研人员已经完成了大量工作,以改善铝合金的耐热性,使铝合金能够承受更高的工作温度而不会降低机械性能。今天,在世界范围内,通过3D打印技术,新型的铝合金材料在呈现出快速上升的开发态势,更高的强度,替代中温钛合金的可能性,在这方面国内上海交通大学与安徽相邦复合材料共同研发生产的陶铝粉末,能够改善粉末流动性,提高激光吸收率,细化晶粒组织,尤其适用于3D打印。 ▲安徽相邦复合材料的陶铝复合材料 来源:3D科学谷将要发布的《铝金属3D打印白皮书》 高强高韧增材制造专用铝合金材料方面,澳大利亚Amaero开发了HOT Al、苏州倍丰开发了Al250C, 英国Aeromet开发了A20X,美国HRL开发了7A77.60L,开发和商业化新型高强度铝合金以及适合各种铝合金3D打印的设备,已经成为一条明显的国际与国内发展趋势。 小荷才露尖尖角的国内产业化趋势 国内在金属3D打印进入到量产的产业化前景方面,安世亚太增材制造联合深圳意动航空科技有限公司成功开发了国内首创的两款全部通过3D打印制造的微型涡喷发动机,10kg级推力的NK-10和50kg级推力的NK-50。2018年已完成1200℃以上超温试验,各项指标满足设计要求,试验中最高转速高于14万rpm,为全3D打印旋转涡轮高温点火实验。 NK10和NK50 两款微型涡喷发动机在多处关键零部件结构设计方面融入了增材设计的概念,减少了发动机零件数量,降低了发动机的整体重量,增加了部分结构件的强度,实现更低成本、更优性能、更长寿命的目标,是满足先进低成本微小型空中武器系统推进动力和车船混合动力以及增程动力需求的先进动力装置。NK10和NK50 微型涡喷发动机的所有零件均由安世亚太增材制造旗下德迪新一代选区激光熔化3D打印设备DLM-280 制造,安世亚太增材制造已围绕着基于正向设计的研制的市场定位,推出了一系列单构、混构金属3D打印设备,并通过不断的更新迭代,从精度、效率、成型尺寸、控制系统、软件等多个维度进行优化,使其能够更好地满足用户需求。 根据3D科学谷的市场研究,中航商用航空发动机开发了空心风扇叶片。空心风扇叶片包括空心的叶片本体,空心区域内沿径向设置有至少一根树形筋条,树形筋条中靠近叶尖区域的筋条数量大于靠近叶片根部区域的筋条数量。中航商用航空发动机有限公司通过在叶片本的空心区域内设置树形筋条,能够适用于叶片的中下部弦长较小,工作时应力大,叶片中上部弦长较长,叶片薄,工作时变形大的特征,因此,通过设置树形筋条,能够进一步提高叶片空心率,保证抗冲击性能。空心风扇叶片采用金属材料,且通过3D打印-增材制造工艺加工制成 。 国内在航空航天领域的3D打印技术正在走向更多细分领域的应用,2019年8月17日,由航天五院总体部机械系统事业部负责研制的千乘一号小卫星随捷龙一号遥一火箭送入预定轨道,千乘一号整星结构采用面向增材制造的轻量化三维点阵结构设计方法进行设计,整星结构通过铝合金增材制造技术一体化制备。传统微小卫星结构重量占比为20%左右,整星频率一般为70Hz左右。千乘一号微小卫星的整星结构重量占比降低至15%以内,整星频率提高至110Hz,整星结构零部件数量缩减为5件,设计及制备周期缩短至1个月。整星结构尺寸超过500mm×500mm×500mm包络尺寸,也是目前最大的增材制造一体成形卫星结构。整星增材制造工作委托西安铂力特增材技术股份有限公司完成,该卫星所有结构由铂力特四光束3D打印设备BLT-S600一炉内完成打印制造。 国内通过3D打印制造微纳卫星方面也取得了商业化进展,星众空间科技有限公司在3D打印立方星部署器的设计方面获得了相对于传统加工部署器在设计上所实现的优化,2020年5月5日,星众空间自主研发的世界首个基于金属3D打印的部署器COSPOD-3D搭载我国新一代飞船试验船成功发射。在轨飞行3天后,于5月8日随载人飞船试验船顺利返回地面,任务取得圆满成功,验证了星众立方星部署器的功能、结构强度与实用性。 国内成立航空2015年开始用增材制造技术进行航空发动机燃烧室零部件研发制造。成立航空的增材制造研究内容包括:使用3D打印的产品设计,材料、设备及工艺参数对产品、组织、性能、精度影响,后处理对内应力、缺陷、精度、性能影响,SLM+CNC工艺零件一体化的影响。在增材制造应用方面开展了燃烧室喷嘴、燃烧室旋流器、燃烧室火焰筒、电机壳体等部件的研发工作。在金属3D打印进入到量产的产业化前景方面,成立航空正在推进发动机电机壳体的量产。 其他方面,国内零壹空间、深蓝航天、星际荣耀等新一代航天企业在应用3D打印方面获得了不断的突破。拿星际荣耀来说,通过3D打印,实现了用于火箭发动机的总装结构的一体打印成型,机体内部保护若干条流道,总装结构以内部成型流道的方式替代传统的管路件,减少了总装结构上的零件数量,同时节省了管路组装的步骤以及节省了管路购买的成本,实现了对总装结构组装难度的降低以及成本的减少。
  • 《量子计算的下一个超级大挑战》

    • 来源专题:光电情报网信息监测服务平台
    • 编译者:husisi
    • 发布时间:2020-08-10
    • Science的这篇科普稿发表于一个月前,事实上国内媒体早已经将其翻译过来介绍给国内的同行和爱好者。我一时兴起决定再译一遍,一方面是希望加深一下自己的印象,另一方面也希望将某些略显晦涩的地方讲的更清晰一些。不过译完之后,我感觉大概我的第二个希望会落空。量子纠错基于量子纠缠,而纠缠的确是一个极难讲清的概念,稍有不慎往往让读者更为迷惑,抑或浮想翩翩,这都是量子方面的科普人所不愿见的。 我们的确生活在一个伟大的时代,前人穷尽思虑也想不到的事物,如今像泉涌般喷薄而出。量子计算显然是其中之一。Peter Shor设计他的量子算法时,恐怕只是作为一个数学玩具而已,如今却眼看要在我辈有生之年内成为现实。就在去年,Google发布了轰动一时的“Sycamore”芯片并演示了“量子霸权”,为量子计算发展史留下浓重一笔,一时间褒贬齐飞,这个事件甚至让我有幸登上一次直播台,真真是件极有意思的事情。本文对于“量子霸权”这件事,感觉是有点“颇不以为然”的。倒不是说量子霸权这个实验演示本身有何问题,或者重要性不够,而是相比本文围绕的量子纠错这一挑战而言,有点不足为道。然而量子纠错这个词汇,却远不如量子霸权来得霸道,有冲击力,所以作者耐心地讲解了开发切实的量子纠错方案有多难,其用心可谓良苦。 几个月前我还译了《福布斯》杂志对Google量子技术核心人物Martinis的专访,有一个地方我印象很深:Martinis教授对他解决了量子芯片设计中的连线问题感到很自豪,但另一位理论物理学家也提出了一个连线方案,Martinis凭实验者的视角认为不可行,但Google却最终支持了那个方案,令他大为失望。我当时内心苦笑道:“连线问题的重要性,似乎只有真正做的人才有所体会。但“解决了连线问题”的话题性与“量子霸权”相比不啻霄壤。 联系到这里,量子纠错的话题性同样远不如“量子霸权”,但对于实用化量子计算而言,量子纠错的重要性比之量子霸权确实如泰山之于土丘。我们确实有必要向关注量子计算的人们传递这一概念,加深这一概念,以免哪天科学家们克尽艰难征服了量子纠错,对外界发出呐喊的时候,吃瓜群众却个个摆出萌懵脸。当然,我更希望科技战略制定者能体会到其重要性,能够准确把握国内量子计算推进的方向,使我国量子计算事业立于世界之巅,为国家、为人类做出不世之贡献! 2019年10月,Google的研究人员高调地对外发布了其量子计算原型机,并以压倒性优势解决了一个目前最好的超级计算机难以解决的问题。很多人认为这是一个里程碑,即所谓“量子霸权”,它标志着量子计算时代黎明的到来。对这件事,一位来自加州大学戴维斯分校的数学家Greg Kuperberg,却颇不以为然。他是一位量子计算的专家,按照他的说法,Google本应该将目标设定在一件尽管不那么耀眼,但却远为重要的事情上。 量子纠错:比量子霸权远为重要的事情 不管是计算你该交多少税,还是玩超级马里奥,我们的计算机总是在长长的0、1比特串上施展魔法。而量子计算却是在量子比特,或者叫qubit上展示魔力。量子比特可以同时处于0和1,就像你同时坐在长沙发的两头那样。它们可以在离子、光子或者微小的超导电路中实现,这种两能级系统赋予了量子计算超强的能力。不过,量子比特同时也是很脆弱的,与周围环境发生哪怕极微弱的相互作用也会导致它们发生改变。所以,科学家们必须学会如何去纠正这些错误,而这正是Kuperberg寄望于Google之所在——Google应该朝这一目标迈出关键一步。“这是一个更有意义的基准”,他这样说道。 当专家们质疑Google的量子霸权实验的重要性时,他们都会强调量子纠错的重要性。Chad Rigetti是一位物理学家,同时也是Rigetti公司的联合创始人,他说:“这差别真的非常大,就像你花了一亿美元,是建了一台10000个量子比特组成的随机噪声发生器,还是一台世界上威力最大的计算机。”在这关键的第一步上,大家都同意Kuperberg的观点:将通常编码在躁动不安的单一量子比特上的信息,以某种形式分散到一群量子比特里去,从而能够在噪声纷扰下依然保持信息的完整性。德州大学奥斯汀分校的计算机科学家Scott Aaronson解释说:“你要建的船还是那艘船,尽管上面的每块木板都已朽烂,到了必须要更换的地步。” 如果一艘船的木板随着时间流逝逐渐腐烂并被替换,直到所有的部件都不是最开始的那些,它依旧是原来的船吗?这是一个古老的思想实验,被称为“特修斯之船”,哲学家们对此有着不同的答案。量子纠错的机制与此类似,一个逻辑量子比特的信息分散在众多物理量子比特中,不过问题的答案却是肯定的,即使物理量子比特受到扰动,逻辑比特中的信息完整性仍得以保持。 量子计算的早期领头羊——Google、Rigetti和IBM——都已经将视角转到了这一目标上。Google量子人工智能实验室的负责人Hartmut Neven说道:“这(量子纠错)非常确定是下一个重要的里程碑”。而IBM量子计算事业的领导人Jay Gambetta则说:“接下来几年内,你们会看到我们在解决量子纠错问题上的一系列成果。” 物理学家们已经开始在小规模实验他们的量子纠错方案了,但是面临的挑战仍极艰巨。为了演示量子霸权,Google的科学家已经与53个量子比特大战三百回合;然而,要想将数据以足够高的保真度编码到一个量子比特中(即实现量子纠错的逻辑量子比特),他们或许需要征服1000个这样的比特。 追寻量子计算机 量子计算机的追寻之路启于1994年。当时麻省理工学院的一位数学家Peter Shor展示了一种尚处于假想中的机器,它可以快速地对一个大数进行因式分解。得益于量子比特的两能级系统,Shor算法用量子波函数来表示一个大数可能的分解方式。这些量子波可以同时在量子计算机所有的量子比特中波动,它们相互干涉,导致错误的分解形式相互抵消,最终正确的形式鹤立鸡群。现在保护着互联网通信的密码系统正是建立在一个基本事实之上,即搜索大数分解形式是常规计算机几乎不可完成的,因此运行Shor算法的量子计算机可以破解这一密码系统。当然,这只是量子计算机能做的很多事情之一。 但是,Shor假设每个量子比特都能够完好地保持其状态,这样量子波只要有必要就可以左右荡漾。真实的量子比特则远没有这么稳定。Google、IBM和Rigetti采用的量子比特都由超导金属刻蚀而成的微纳谐振电路构成。目前已经证明,这种比特比其他类型的量子比特更易于操控和电路集成。每个电路有两个确定的能态,我们可以分别记为0和1。通过在这个电路上施加微波,研究者就能使它处于其中一个状态,或者两个状态的任意组合——比如说30%的0和70%的1。但是,这些“中间态”会在极短的时间内弥散,或者说“退相干”。甚至在退相干发生之前,噪声就可能会“冲撞”并改变这些量子态,让计算结果“出轨”,朝不想要的方向演化。 操纵一个量子比特 不同于常规比特必须处于0或1,量子比特可以同时处于0和1的任意组合状态。量子态的这种组合可以通过一个抽象的角度,或者叫相位来描述。这样,量子比特的状态就像地球仪上的一个点,它的纬度表示量子比特有多少在0,多少在1,它的经度则表示相位。噪声会以两种基本的方式“冲撞” 量子比特,并让这个点在球面上的位置发生改变。其中比特翻转对应0和1发生交换,而相位翻转对应于相位变化180度。 这些噪声几乎淹没了Google量子霸权实验中的信号。研究人员一开始设置53个量子比特以编码所有可能的输出,从0到253。然后在量子比特上执行一组随机选择的两比特门操作,重复很多次,使某些输出结果的概率高于其他结果。研究者说,考虑到相互作用(两比特门)的复杂性,超级计算机需要数千年才能计算出最终的输出模式。于是,通过这一测量,量子计算机就做了一件任何经典计算机都难以匹敌的事情。不过,这一结果仅仅非常勉强地与噪声引起的量子比特随机翻转结果有所区分。“他们的演示中99%是噪声,仅1%是信号”,Kuperberg说。 为了实现最终梦想,开发者希望量子比特能够像常规计算机中的比特那样可靠,正如Neven所说:“我们想要拥有一个保持相干性直到你关机为止的这么一个量子比特。” 从经典纠错到量子纠错 科学家们将一个量子比特——一个“逻辑量子比特”的信息分散到很多物理比特中去的方法,可以追溯到上世纪五十年代开发早期经典计算机的时代。早期计算机中的比特由真空管或者机械继电器(开关)组成,他们有时候会毫无征兆地发生反转。为了克服这个问题,著名数学家冯·诺伊曼(John von Neumann)开了纠错之先河。 冯·诺伊曼的方法利用了冗余。假设一个计算机对每个比特做了三份拷贝,那么即便其中一个翻转了,多数比特仍然保持着正确值。计算机可以通过对这几个比特做两两比对来找到并修正错误比特,这种方法被称为奇偶校验。比如说,如果第一个和第三个比特相同,但第一个和第二个、第二个和第三个都不同,那么最有可能第二个比特翻转了,于是计算机就把它再翻回来。更大的冗余意味着更大的纠错能力。有意思的是,刻在微芯片上的晶体管,也就是现代计算机用来编码其比特的器件竟是如此的可靠,以至于纠错还真用得不多。 但是量子计算机不得不依赖于此,至少对超导量子比特构成的量子计算机而言如此。(由单个离子构成的量子比特受噪声影响更小,但更难集成。)量子力学原理本身又让这一工作变得更为艰难,因为它剥夺了最简单的纠错工具——复制。在量子力学中,不可克隆定理告诉我们,不可能在不改变量子比特原始状态的情况下将其状态复制到其他量子比特上。谢菲尔德大学的一位理论物理学家Joschka Roffe说:“这就意味着我们不可能直接将经典的纠错码转换成量子纠错码。” 简单的纠错 在传统计算机中,一个比特就是一个可以被设置为0或1的开关。为了保护一个比特,计算机可以将它复制到其他比特上。如果噪声引起某个拷贝发生了翻转,通过做奇偶校验,计算机就能定位到错误:将一对比特进行对比,看它们状态相同还是不同。 更糟糕的是,量子力学还要求研究者蒙眼找错误。尽管量子比特可以处在0和1的叠加态上,但根据量子力学,实验者不可能在不引起塌缩的情况下测量这一叠加态,测量总导致量子态向0或1中的某个状态塌缩:测量一个态就会消灭一个态!Kuperberg说:“最简单的纠错方法(经典纠错)就是把所有比特检查一遍,看看哪里出错了。但如果是量子比特,你就必须在不看它的情况下找出错误来。” 这些障碍可能听起来难以逾越,但量子力学又指出了可能的解决方案。研究者虽然不能复制一个量子比特的态,但他们可以将其扩展到其他比特上去,利用一种难以理解的量子关联——量子纠缠。 量子纠错如何实现? 如何实现纠缠,正显示了量子计算有多微妙。在微波的激励下,一个初始量子比特与另一个处于0态的比特通过一个“控制非”(CNOT)门操作发生相互作用。当第一个量子比特处在1态时,CNOT门改变第二个比特的状态,而当第一个比特处于0态时,则保持第二个比特不变。尽管有相互作用,但这个过程并没有对第二个量子比特做测量,因此不会迫使它的量子态塌缩。相反,这个过程保持了第一个量子比特的双向态,并同时处在改变和不改变第二个量子比特的状态,总之,它让两个量子比特处在了同时为0和同时为1的叠加态。 举例来说,如果初始的量子比特处于30%的0和70%的1的叠加态,我们可以将它与其他比特连成一个链,比如三个量子比特共享一个纠缠态,其中30%为全0,70%为全1。这个态与初始比特的三个拷贝构成的态是不同的。实际上,这三个纠缠的量子比特串中的任何一个比特独自来看都没有一个确切的态,但它们完全关联起来了:如果你测量第一个比特而它塌缩到了1,那么另外两个比特一定也同时塌缩到了1;反之亦然,如果第一个塌缩到了0,其他两个也同时塌缩到了0。这种关联是纠缠的本质所在。 在这样一个更大的纠缠态中,科学家们现在就可以留心错误的发生了。为了做到这点,他们继续将更多的“辅助”量子比特与这个三比特链纠缠起来,一个与第一、第二比特纠缠,另一个则与第二和第三比特纠缠。之后再对辅助量子比特进行测量,就像经典比特中的奇偶校验那样。比如说,噪声可能将原先的三个编码比特中的一个翻转了,于是它的0和1部分调换了,改变了它们之间潜在的关联性。如果研究者把事情做好,他们可以在辅助量子比特上做“稳定器”测量以探测这些关联。 尽管测量辅助量子比特导致了它们状态的塌缩,但并没有对编码比特造成影响。“这是经过特别设计的奇偶校验测量,它不会导致编码在逻辑态中的信息塌缩”,Roffe说。举例来说,假如第一个辅助比特的测量结果为0,它只说明了第一和第二编码比特的状态一定相同,但并没告诉我们它们到底处在哪个态,而如果辅助比特测量结果为1,则表明编码比特肯定处于相反的态,仅此而已。如果能在量子比特态趋于弥散之前迅速找到发生翻转的比特,那就可以用微波将它再翻回原来的态并恢复其相干性。 量子修正更困难 量子力学原理使得直接通过复制并测量量子比特(上)并检测错误不可行。物理学家想到的替代办法是将量子比特的态通过纠缠(中)分散到其他量子比特中去,然后监测这些量子比特来探测错误,发现错误后再通过操控让错误比特回到正确的态(下)。 越大越好 物理学家通过将量子比特与其他量子比特纠缠来放大量子比特态,而不是复制。其结果是得到一个纠缠态,对应各个量子比特处于球面上同一个点。 温和校正 如果噪声导致一个量子比特发生了翻转,物理学家可以探测这一变化而不真正测量这个态。他们将一对主量子比特与其他辅助量子比特纠缠起来并测量这些辅助比特,如果主量子比特之间的关联保持不变,结果就应为0,而如果发生了翻转,测量结果就应为1。接下来就可以通过微波将量子比特再翻回去以恢复最初的纠缠态。 这只是最基本的概念。一个量子比特态要比只是0和1的组合更为复杂。它同时还取决于这两部分是如何交织的,换句话说,它还依赖于一个抽象的角度,也就是相位。这个相位角度可以从0°到360°之间变化,它是波动干涉效应的关键,而正是这种量子干涉赋予了量子计算机超强的能力。原理上,任何量子比特态的错误可以被认为是比特翻转和相位翻转的某种组合,比特翻转对应0和1发生交换,而相位翻转对应于相位变化180度。 要修正这两种错误,研究人员可以将上述的纠错方案扩展到另一个维度。既然一个三纠缠的比特串,加上两个辅助比特交织其间,是探测和纠正一个比特翻转错误的最小结构,那么一个3x3的量子比特网格,加上8个分布其中的辅助比特,就是可以同时探测和修正比特翻转和相位翻转错误的最小结构。现在逻辑比特就存在于这样一个9比特的纠缠态中——谢天谢地你不用写出它的数学公式来!在这样一个网格上的其中一个维度上进行稳定器测量可以检测比特翻转错误,而在另一个维度上进行略微变化的稳定器测量则检测相位翻转错误。 将量子比特态放到一个二维网格中进行纠错的方案会随着量子比特的几何排布及稳定器测量的细节而改变,但研究人员进行量子纠错的路线已经清晰了:将单个逻辑量子比特编码到一个物理比特组成的网格阵列中,并展示逻辑比特的保真度随着阵列的尺度增加而增加。 实验物理学家的挑战 实验物理学家已经起了个头。举例来说,6月8号发表的一篇《自然·物理》论文中的研究结果中,苏黎世联邦理工学院(ETH Zurich)的Andreas Wallraff教授及其合作者演示了,他们可以通过三个辅助比特来探测——但不纠正——一个4比特正方网格编码的逻辑量子比特中的错误。 但是实验物理学家面临的挑战令人生畏。“操控各个独立的量子比特都会引入一定的错误,除非这个错误能够低于某个特定的阈值,否则将初始比特与更多的比特纠缠只会增加更多的噪声”,IBM的一位物理学家Maika Takita说,“在演示任何事情之前你必须先设法做到那个阈值以下。”辅助比特以及其他纠错装置会引入更多的噪声,一旦计入这些效应,要求的错误阈值将进一步大幅下降。想要让上述的纠错方案可行,物理学家必须将他们的错误率降到1%以下。Takita说:“当我听到我们达到了3%的错误率时,我觉得那太棒了。现在,我知道它(错误率)还需要大幅降低。” 量子纠错还要求反复地测量量子比特态,这让整个过程的技术要求更强于量子霸权。Google的一位物理学家Marissa Giustina说,在量子霸权中,所有量子比特只需要测量一次,而量子纠错“要求你在一个周期内反复地测呀测呀测呀,而且还要做得又快又准确”。 尽管有那么几个量子比特就足以演示量子纠错的原理,但要建造实用量子计算机,物理学家必须能够控制大量的量子比特。要想运行Shor算法并足以进行大数分解,比如说分解1000位的一个数——这大致上是目前互联网加密方案中常用的大小——需要保持逻辑量子比特的错误率低于十亿分之一。这可能需要上千个量子比特组成的网格来守护一个逻辑量子比特。研究人员说,要想达到这个预期,将需要经过好几代开发来制备出更大、更好的量子芯片。 颇为讽刺的是,一旦完成这一挑战,研究者将一夜回到解放前。20年前,他们集中于研究如何让物理量子比特耦合起来,以实现各种计算所需的逻辑操作,也就是“量子逻辑门”。当科学家掌握了怎么做量子纠错之后,他们又必须重复目前为止量子计算领域所做的几乎所有开发。不过这次是在更稳健、但更复杂的逻辑量子比特上。Giustina打趣地说:“有人说量子纠错是量子计算的下一步,其实它是下25步”。 折回到这些研发步骤上去不容易。不止是现在需要两个量子比特来实现的逻辑门将来需要数千个这么简单,更糟糕的是,另一个量子力学定理告诉我们,不管研究人员用什么样的方案,不是所有的逻辑门都可以很容易地从单个物理比特转换到由分散的大量物理比特组成的逻辑比特上去的。 研究人员认为他们可以设法避开这个问题,如果他们可以将所有量子比特制备到特定的“魔法态”上去的话。这至少能使得那些有问题的逻辑门实现起来事半功倍。不幸的是,要制备这些魔法态,我们又需要提供更多的量子比特。“如果你想运行类似Shor算法这样的东西,可能有90%的量子比特将不得不用于制备这些魔法态”,Roffe说。所以,一个完全成熟的、拥有上千个逻辑量子比特的量子计算机,最终将需要好几百万个物理比特。 Google计划在十年内建造一台这样的机器。乍看上去这显得很荒谬。超导量子比特需要冷却到接近绝对零度的温度,被置于一个房间大小的所谓恒温器中。百万量子比特的量子计算机需要一个有上千个恒温器的超级工厂。不过Google的研究人员认为他们可以让设备更紧凑。Neven说:“我不想剧透,不过我们相信我们已经想到办法了。” 其他的研究者在研究不同的方案。Google的方案需要1000个物理比特来编码一个逻辑比特,因为他们的芯片只允许量子比特之间有近邻相互作用。如果更远距离的量子比特也能发生相互作用,需要的物理比特数量将会少得多,IBM的Gambetta说,“如果我能做到这点,量子纠错所要的这些荒谬恐怖的比特数开销就会急剧下降”。所以IBM的研究者们正在探索量子比特之间有更长程相互作用的纠错方案。 没人愿意预言还需要多长时间能掌握量子纠错。但是时候把这个问题提到最紧迫的日程上了,Rigetti说。“迄今为止,实质上所有自认为是量子纠错专家的都是理论家。我们必须把这个领域变成实证的,在真实的机器上产生的真实的数据基础上做真实的量子反馈。” 量子霸权定格在了2019,而量子纠错将是下一个热点。