CB Insights：量子計算將改變的9大行業_區塊鏈

量子計算仍然是一項新興技術，但它的潛力已經在許多行業中得到體現。從醫療到金融再到人工智能，我們來看看那些準備被量子計算機重塑的行業。

量子計算機很快就能比任何傳統計算機更快地解決一些問題。這些能力尤其會影響企業如何應對涉及大量變量和潛在結果的挑戰，比如模擬化學反應、優化物流或整理大規模數據集。

CBInsights總結了量子計算將要改變的9大行業：

1.醫療保健

量子計算機可以通過多種方式影響醫療保健。

例如，Google最近宣布，它已經使用量子計算機來模擬化學反應，這是這項新興技術的一個里程碑。盡管這種特殊的相互作用相對簡單ーー目前的經典計算機也可以模擬它ーー未來的量子計算機應該能夠比經典計算機更精確地模擬復雜的分子相互作用。在醫療保健領域，這可能有助于加快藥物發現的工作，更容易預測候選藥物的效果。

量子計算可能推動藥物發現的另一個領域是蛋白質折疊。初創公司ProteinQure已經利用現有的量子計算機來幫助預測蛋白質在體內的折疊方式。該公司被CBInsights列入2020年AI100強和DigitalHealth150強中。對于常規計算機而言，這是一個非常困難的任務。但利用量子計算來解決這個問題，最終可以讓設計強大的蛋白質藥物變得更容易。

數字借貸平臺SCB Abacus完成2000萬美元B輪融資:7月23日消息，泰國暹羅銀行旗下衍生另類數字借貸平臺 SCB Abacus 宣布完成 2000 萬美元 B 輪融資，其他具體融資信息暫未透露。截至目前該公司的融資總金額已達到 4100 萬美元（約合 15 億泰銖），其早期投資者包括 Openspace Ventures、Vertex Ventures Southeast Asia 和 CAI Partners。SCB Abacus 隸屬于 SCB 10X 旗下，主要為一些無法獲得銀行貸款的客戶提供融資渠道，目前已與泰國郵政、Lazada、Foodpanda 等企業達成合作。

SCB 10X 是泰國暹羅銀行的金融科技投資部門，在加密、金融科技等領域從事風投活動。[2022/7/23 2:32:48]

最終，量子計算還可以通過更快的基因組分析為每個患者提供量身定制的治療方案，從而為個性化醫療提供更好的方法。

基因組測序會產生大量數據，這意味著分析一個人的DNA需要大量的計算能力。企業已經在迅速減少人類基因組測序所需的成本和資源，但強大的量子計算機可以更快地篩選這些數據，使基因組測序更有效，更容易進行規模化。

許多制藥業巨頭對量子計算表現出了興趣。例如，默克的風險投資部門參與了2020年9月Zapata的3800萬美元B輪融資。與此同時，Biogen與量子計算軟件初創公司1QBit和Accenture合作，建立了一個比較分子的平臺，以幫助加快藥物開發的早期階段。

2.金融

金融分析師經常依賴計算模型，這些模型建立了關于市場和投資組合表現方式的概率和假設。量子計算機可以通過更快速地解析數據、運行更好的預測模型以及更準確地權衡沖突的可能性來幫助改善這些模型。它們還可以幫助解決與投資組合風險優化和欺詐檢測等任務相關的復雜優化問題。

CB Insights報告：一季度全球區塊鏈行業融資超90億美元，創歷史新高:5月19日消息，據CB Insights發布的2022年一季度區塊鏈報告顯示，今年一季度區塊鏈行業融資規模達到92億美元，創下歷史新高，其中美國區塊鏈市場融資規模達到58億美元，占比最高。此外，區塊鏈投融資交易數量達到461筆，同樣創下歷史新高，較去年同期增長84%，其中融資規模超過1億美元以上的交易數量達到28筆，區塊鏈獨角獸公司現在達到62家。

投融資交易最多的風投公司是Animoca Brands（34筆），其次是Coinbase Ventures（30筆）和Pantera Capital（16筆）。四分之一的投資資金流入NFT行業，DeFi行業融資規模達到21億美元，年增長率為425%。另外，亞洲區塊鏈行業融資規模達到15億美元，年增長率為275%。[2022/5/19 3:27:29]

金融量子計算機的另一個可能改變的領域是蒙特卡羅模擬ーー一種用于了解金融預測模型中風險和不確定性影響的概率模擬。去年，IBM公布了一項研究，該研究使用量子算法在評估金融風險方面勝過傳統的蒙特卡洛模擬。

包括蘇格蘭皇家銀行、澳大利亞聯邦銀行、高盛、花旗集團等在內的多家金融機構都投資了量子計算初創公司。

一些人已經開始看到有希望的結果。蘇格蘭皇家銀行全球創新偵察和研究主管JohnStewart向《泰晤士報》表示，該行能夠利用1QBit開發的量子算法，將評估不良貸款抵消所需資金的時間從數周縮短至幾秒鐘。

CB Insights公布Q1投資機構CVC排行，OKX Blockdream Venures位居第三:5月13日消息，近期，數據分析公司CB Insights發布《2022年Q1區塊鏈報告》，并在其中公布了2022年Q1區塊鏈/加密領域CVC投資機構排行。OKX Blockdream Ventures在“投資數量排名”及“Mosaic評分排名”兩份榜單中，分別位居前三。 據悉，OKX Blockdream Ventures是加密資產平臺歐易OKX旗下的投資機構，專注于在全球范圍內探索最佳區塊鏈項目，支持前沿區塊鏈創新，推動全球區塊鏈產業及加密生態的持續發展。[2022/5/13 3:13:34]

3.網絡安全

量子計算可能會顛覆網絡安全。

強大的量子計算機威脅著可輕松破解RSA加密等加密技術，這些技術目前被廣泛用于保護敏感數據和電子通信的安全。

這一前景源于舒爾算法，一種在20世紀90年代建立理論的量子算法。這項技術描述了一臺功能相當強大的量子計算機如何能夠非常迅速地找到大數的質因數，而傳統計算機認為這是一項極其困難的任務。有人預計，這種計算機可能在2030年左右出現。RSA加密正是依靠這一挑戰來保護在線傳輸的數據。

一些公司正在通過開發新的加密方法來應對這種威脅，這些方法被統稱為“后量子密碼學”。這些方法被設計成對量子計算機更有彈性——通常是通過創造一個即使是強大的量子計算機在試圖解決時也不會有很多優勢的問題。該領域的公司包括Isara和PostQuantum等。美國國家標準與技術研究所也在支持這種方法，并計劃在2022年之前推薦一種后量子密碼學標準。

加密貨幣支付應用MoonPay已與BCB Group建立合作:加密貨幣支付應用 MoonPay 已與 BCB Group 建立戰略合作伙伴關系。BCB Group 是一家為加密公司提供銀行服務的司，為 Bitstamp、Coinbase、Galaxy、Gemini、Huobi 和 Kraken 等公司提供賬戶和支付處理。（CoinDesk）[2021/6/22 23:56:42]

另一種名為量子密鑰分發的新生量子信息技術也可以為量子計算機的密碼破解能力提供喘息之機。QKD的工作原理是利用糾纏的量子比特來傳輸加密密鑰。由于量子系統在測量時發生了改變，因此可以檢查竊聽者是否截獲了QKD的傳輸。做得好的話，這意味著即使是裝備了量子計算機的黑客也很難竊取信息。

雖然QKD目前面臨著實際的挑戰，比如它的有效距離，但很多人都期待它能很快成為一個大產業。例如，東芝在2020年10月表示，預計到2020年代末期，QKD應用將帶來30億美元的收入。

4.區塊鏈和加密貨幣

量子計算對加密的威脅延伸到了區塊鏈技術和加密貨幣，它們依賴于量子可感知的加密協議來完成交易。

盡管對基于區塊鏈項目的具體量子威脅各不相同，但在最壞的情況下，潛在的后果可能非常嚴重。

例如，根據德勤的一項分析，大約25％的比特幣的存儲方式很容易被配備量子計算機的“小偷”偷走。另一個擔心是，量子計算機最終可能會變得足夠強大，在一次交易被網絡上的其他參與者驗證之前就對交易進行解密和干擾，從而破壞去中心化系統的完整性。

CB Insights：2019年最活躍的區塊鏈投資機構為NGC:CB Insights 《2020年區塊鏈報告》指出，2019年，最活躍的區塊鏈/加密貨幣領域投資機構為Neo Global Capital Ventures（NGC），其次為Coinbase Ventures，Galaxy Digital、分布式資本緊隨其后，而此前連續三年最為活躍的投資機構Digital Currency Group已降至第五位。[2020/4/6]

這還只是比特幣。區塊鏈技術正在被越來越多的應用于資產交易、供應鏈、身份管理等領域內。

在量子計算機帶來的深刻風險沖擊下，一些玩家正在采取行動，讓區塊鏈技術更加安全。像比特幣和以太坊等成熟區塊鏈網絡正在為未來版本的迭代，試驗抗量子方法。一個名為"抗量子賬本”的新區塊鏈協議已經建立，專門用于對抗量子計算機，包括QuSecure和Qaisec在內的初創公司都表示他們正在為企業開發抗量子區塊鏈技術。

除非在未來幾年中更加牢固地建立后量子密碼標準，否則抗量子區塊鏈可能不會完全出現。與此同時，那些運行區塊鏈項目的人可能會緊張地關注量子計算的進展。

5.人工智能

量子計算機解析海量數據集、模擬復雜模型、快速解決優化問題的能力已經引起了人工智能應用的關注。

例如，Google表示，它正在開發結合經典計算和量子計算的機器學習工具，并表示預計這些工具甚至可以與近期的量子計算機一起工作。

同樣，量子軟件初創公司Zapata最近表示，它認為量子機器學習是量子計算機短期內最具潛力的商業應用之一。

盡管量子機器學習可能很快就會在廣泛的領域——包括自動駕駛車輛和天氣預測——提供一些商業優勢，但未來的量子計算機可能會讓人工智能更進一步。

利用量子計算的人工智能可以推進諸如計算機視覺、模式識別、語音識別、機器翻譯等工具的發展。

最終，量子計算甚至可能幫助創造出更像人類的人工智能系統。例如，使機器人能夠實時做出優化的決策，并更快地適應不斷變化的環境或新的情況。

6.物流

量子計算機擅長優化。理論上，一個復雜的優化問題，需要超級計算機花費數千年才能解決，但量子計算機可以在幾分鐘內處理。

鑒于國際運輸路線和協調供應鏈所涉及的極端復雜性和變數，量子計算可以很好地幫助解決艱巨的物流挑戰。

DHL已經在關注量子計算機，以幫助其更高效地包裝和優化全球運送路線。該公司希望在提高服務速度的同時，更容易地適應變化——比如取消訂單或重新安排送貨時間。

另一些公司則希望利用量子計算機改善交通流量，這種能力可以幫助送貨車輛在更短的時間內進行更多的停靠。

例如，大眾汽車與D-WaveSystems合作，去年在葡萄牙里斯本進行了一項試點，以優化公交線路。該公司表示，每輛參與的公交車都被分配了一條單獨的路線，并根據交通狀況的變化實時更新。大眾汽車表示，它打算在未來將這項技術商業化。

7.制造和工業設計

量子計算也引起了大型制造商對制造和工業設計的關注。

例如，全球航空航天公司空中客車公司于2015年成立了量子計算部門，還投資了量子軟件初創公司QCWare和量子計算機制造商IonQ。

該公司正在關注的一個領域是用于數字建模和材料科學的量子退火。例如，一臺像樣的量子計算機可以快速過濾無數變量，幫助確定飛機最有效的機翼設計。

其它公司，包括戴姆勒和三星，已經在使用量子計算機幫助研究新材料，以制造更好的電池。

IBM還將制造業作為量子計算機的目標市場，該公司重點關注材料科學、控制過程的先進分析和風險建模等領域，作為量子計算機的關鍵應用。

盡管在未來幾年，隨著更強大的機器的出現，量子計算可能在制造業中只會逐漸得到應用，但包括機器學習初創公司SolidStateAI在內的一些公司已經在為制造業提供量子支持服務。

8.農業

量子計算機可以通過幫助更有效地生產化肥來促進農業的發展。

世界各地農業中使用的幾乎所有肥料都依賴于氨。更有效地生產氨的能力將意味著更便宜和更少的能源密集型肥料。反過來，更容易獲得更好的化肥，可以幫助養活地球上不斷增長的人口。

氨的需求量很大，根據CBInsights的行業分析師共識，估計到2025年，氨將成為一個價值770億美元的全球市場。

最近在改進制造或替代氨的工藝方面進展甚微，因為能夠幫助做到這一點的可能的催化劑組合的數量非常大——這意味著我們基本上仍然依賴于20世紀的一種被稱為Haber-Bosch工藝的能源密集型技術。

使用今天的超級計算機來確定制造氨的最佳催化組合，需要幾個世紀才能解決。

但是，可以使用功能強大的量子計算機來更有效地分析不同的催化劑組合，并幫助找到更好的產生氨的方法。

此外，我們知道植物根部的細菌每天用一種叫做固氮酶的分子，以非常低的能量消耗制造氨。這種分子超出了最好的超級計算機模擬的能力，因此也就無法更好地理解這種機制，但未來的量子計算機可以實現對這種機制的解釋。

9.國家安全

世界各地政府都在大舉投資量子計算研究項目，部分原因是為了加強國家安全。

量子計算機的國防應用可以包括，為間諜活動破譯代碼，運行戰場模擬，以及為軍用車輛設計更好的材料等。

去年，美國政府宣布對由能源部運營的量子技術研究機構投資近6.25億美元，包括微軟、IBM和洛克希德·馬丁在內的公司也為該計劃合計出資3.4億美元。

同樣，中國也向眾多量子技術項目投入了數十億美元，一個總部設在中國的團隊最近聲稱已經實現了量子計算的突破。

盡管不確定量子計算何時能在國家安全中發揮積極作用，但毫無疑問，沒有哪個國家愿意落后于其競爭對手的能力。新的“軍備競賽”已經開始。

量子計算與經典計算的區別

量子計算機發展迅速，有可能顛覆無數行業。讓我們來看看是什么使它們有別于傳統的計算機。

量子計算機將很快能夠解決某些類型的問題，尤其是那些涉及大量變量和潛在結果的問題，比如模擬藥物相互作用或優化供應鏈物流，速度將遠遠快于任何傳統計算機。

下面，來看看是什么使量子計算不同于今天常見的“經典”計算。

量子計算機與經典計算機之間的一些關鍵區別包括：

量子計算機處理信息的方式與經典計算機完全不同。與晶體管不同，量子計算機使用量子位，它可以同時表示0和1，而晶體管只能在一個時間內表示二進制信息的“1”或“0”。量子計算機的能力與連接在一起的量子位的數量成指數增長。這與傳統計算機不同，傳統計算機的算力增長與晶體管的數量成正比。這就是為什么量子計算機最終能比傳統計算機更好地處理某些類型的計算的原因之一。盡管量子計算機在某些任務上可能會大幅超越經典計算機，但它們卻很難被制造出來，而且有很多類型的計算并不能指望它們能提供很多優勢。因此，即使在強大的量子計算機開始出現時，大多數日常處理都可由傳統計算機進行更好地處理。

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