以下关于Google最先进量子芯片Willow的报告由ChatGPT Deep Research分析得出，耗时17分钟，综合检索了27个信息源。以下具体信息只作了初步核对，仅供参考。
一、技术细节：芯片架构与创新设计
Willow是谷歌量子AI团队于2024年底推出的新一代超导量子处理器，拥有 105个量子比特，采用平面二维网格架构nature.com。这些量子比特是改进型的超导transmon量子比特，排列成接近方形的阵列，每个比特平均连接约34个邻居（平均连接度3.47）以实现所需的纠缠耦合blog.google blog.google。与前代Sycamore芯片相比，Willow在工艺和设计上有所突破：谷歌在加州圣巴巴拉自建了专门的超导量子芯片制造设施，从芯片架构、材料到器件集成均进行了优化blog.google。在该最先进工厂的一系列改进制造技术和器件工程支持下，Willow量子比特的性能大幅提升——相干寿命（T1驰豫时间）接近100微秒，实现了约5倍于前代芯片的提升blog.google。这意味着量子比特保持其量子态的时间更长，支持执行更深的量子电路而不丢失量子信息。
Willow芯片特别注重系统级工程设计。其制造和设计理念是“质量优先于数量”，在扩大量子比特数量的同时确保每个比特的高性能blog.google。芯片上所有关键组件（包括单比特门、电容耦合的双比特门、量子比特复位和读出电路等）都经过精心设计与集成，使其能够协同工作blog.google。任何单一组件性能的拖累都会影响整体表现，因此团队在架构设计、制造工艺、门操作开发、校准等各方面都以提升整体系统性能为导向blog.google。这一代芯片还集成了实时误差校正控制所需的电子学接口，能够将量子比特测量结果迅速反馈给经典处理器进行纠错运算。这种量子-经典协同设计使Willow成为首批支持实时量子误差更正的超导量子处理器之一blog.google。
综上，Willow的核心技术特点包括：更大的比特数与改进的二维耦合布局、提升数量级的相干时间和门保真度、专用尖端工艺制造、以及在芯片与控制系统层面的高度集成创新。这些技术细节为后续的性能突破奠定了基础nature.com blog.google。
二、性能评估：误差校正突破与RCS基准表现
1. 量子误差校正的突破（“低于门槛”）
量子计算面临的最大挑战之一是错误率：量子比特极其敏感，容易与环境交换信息导致退相干，从而引入错误blog.google。传统观点认为，简单增加量子比特数量往往会累积更多错误，使系统行为趋于经典计算blog.google。然而，Willow实现了量子计算领域期待近30年的里程碑：随着比特数增加，系统总错误率反而在指数级下降blog.google！具体来说，谷歌团队在Nature论文中报告，他们采用表面码量子误差校正方案，将物理量子比特组成3X3、5X5、7X7的编码比特网格（对应距离3、5、7的表面码）进行测试。每当编码规模从3X3提升到5X5再到7X7时，逻辑错误率都约减半，呈现出指数级的误差抑制blog.google。这证明Willow系统已经进入所谓“低于门槛”的运行区域：即物理层面的错误率低于纠错码的阈值，增加更多比特有助于进一步降低逻辑错误概率blog.google。这是量子误差校正自1995年Peter Shor提出理论以来首次在大规模上得到验证的重大突破blog.google。
在这一实验中，团队构建了一个包含101个物理比特的距离7表面码量子存储器，实现的逻辑错误率仅约为0.143%每循环（每轮纠错周期出错约千分之一强）nature.com。更令人瞩目的是，编码后的逻辑量子比特寿命超过了该芯片上最佳物理量子比特寿命的2.4倍nature.com。换言之，通过纠错编码，量子信息保持的时间比任何单个物理比特都长——这是一个无可造假的信号，表明误差校正确实在整体上改善了系统blog.google。这被称为“超越盈亏平衡（beyond breakeven）”，意味着纠错带来的增益大于其开销。值得注意的还有，Willow实现了实时误差校正：在超导量子芯片上快速执行测量并即时纠正错误。这在以前是很难实现的，如今成为现实对于执行有用量子算法至关重要，因为若纠错不够快，错误会在计算完成前累积破坏计算blog.google。总结而言，Willow是首个低于误差校正门槛运行的量子处理器，被研究者誉为迄今“最有说服力的可扩展逻辑量子比特原型”blog.google。这一成果强有力地证明了构建大型容错量子计算机在工程上是可行的，也使我们离运行实际实用的量子算法更近了一步blog.google。
2. 随机电路取样（RCS）基准测试的表现及意义
为了评估Willow的整体计算能力，谷歌团队使用了随机电路取样（Random Circuit Sampling, RCS）作为标准基准blog.google。RCS基准由谷歌团队开创，现已成为业内衡量量子处理器性能的常用标准之一blog.google。其基本思路是在量子机上运行随机生成的量子电路并采样输出分布，然后验证这一任务对经典计算机来说是否变得“困难无比”。RCS被认为是当前量子计算机可执行且对经典计算最具挑战性的任务——如果一台量子设备在RCS上无法超越经典计算机，人们有理由怀疑它难以在更复杂的任务上取得量子优势blog.google。因此，RCS常被视为量子计算机实现“量子优势”的入门测试blog.google。谷歌团队一直以RCS来纵向比较不同代芯片的进展：例如，他们在2019年10月公布了Sycamore处理器的RCS结果，首次宣称量子计算在特定问题上超越经典（即“量子优越性”）blog.google；随后又在2024年10月发表新结果展示性能提升blog.google。
在Willow芯片上，RCS测试取得了令人震惊的成绩：它在不到5分钟内完成了一项计算任务，而当今最快的经典超级计算机需要约1025（十秭，一后面25个零）年才能完成同等任务blog.google！用数字直观描述就是1后面25个零的年份，这个时间尺度远远超过已知的宇宙年龄blog.google。相比之下，谷歌2019年的Sycamore芯片（53个量子比特）用约200秒完成的任务被估计需经典超级计算机一万年计算spinquanta.com。而Willow的表现将量子相对于经典的领先优势推到了一个全新的数量级：1025 年相对于5分钟，优势比率达到了此前演示的十几亿亿倍之多blog.googlespinquanta.com！如此巨大的性能鸿沟几乎排除了任何经典计算机在此任务上追平的可能，再次验证了量子计算在某些随机采样任务上的压倒性计算能力。
RCS基准的意义不仅在于展示量子硬件的速度纪录，更在于证明量子处理器确实在执行某种“经典计算无法有效模拟”的过程blog.google。这为量子计算的正确性和优势提供了信心。如果一台量子机连RCS都无法超越经典，那么人们会对其解决实际问题的能力产生质疑blog.google。相反，Willow通过RCS展示的惊人成绩表明，它具备在Hilbert空间中利用量子并行性的强大能力。这甚至引发了一些对量子计算物理本质的讨论（例如多世界诠释），因为这种计算加速实在难以用单一宇宙中的经典过程解释blog.google。
综合而言，在量子误差校正和随机电路取样这两个关键指标上，Willow均达到了业界领先水平blog.google。前者证明了它在稳定保持量子信息方面的能力（为实现容错计算奠基），后者证明了它在计算能力上大幅超越经典的潜力。这样的性能评估使Willow成为目前综合表现最先进的量子芯片之一blog.google。
三、与前代芯片和其他平台的比较
1. Willow vs. 谷歌前代Sycamore芯片
Sycamore是谷歌在2019年公布的上一代超导量子芯片，拥有53个有效量子比特（标称54个，其中1个未用）spinquanta.com。Sycamore率先实现了“量子优越性”实验：在约200秒内完成了一项特定随机电路采样任务，而当时最强经典超级计算机Summit预计需要一万年才能模拟该任务spinquanta.com。相比之下，Willow在各方面都有显著提升：
- 量子比特数量：Willow拥有105个比特，接近Sycamore的两倍。在量子纠缠资源上更为充裕blog.googlespinquanta.com。
- 相干时间：Willow比特的平均T1寿命接近100µs，而Sycamore比特约为20µs左右（5倍差距）blog.google。更长的相干时间意味着Willow可执行更多门操作而不丢失量子信息。
- 门保真度：虽博客未直接给出数值，但通过改进制造和校准，Willow的单/双比特门操作错误率显著降低、保真度更高，达到或超过99%以上级别（Sycamore的CZ门保真度约99.0%，Willow接近纠错阈值~99.5%以上）nature.com。高保真度是实现纠错的前提。
- 纠错能力：Sycamore主要用于NISQ（无纠错）演示，未实现大规模纠错编码。而Willow引入了量子误差校正技术，成功演示距离7的表面码，逻辑比特寿命超过物理比特blog.google。这是Sycamore所不具备的关键能力。
- 计算能力：在RCS基准上，Sycamore实现了104年 vs 200秒的量子领先spinquanta.com；Willow将这一差距扩大到1025年 vs 5分钟blog.google。后者在计算复杂度上远远超出前者几个数量级。
- 架构改进：两者均为二维平面超导比特阵列，但Willow进一步优化了器件一致性和耦合设计，拥有更好的平均连接和更少的频率碰撞问题。它还加入了实时纠错所需的控制能力，而Sycamore时代这些尚在研发。
小结：Willow在量子比特规模、相干和保真度、以及纠错和计算性能上全面超越Sycamore，标志着从“证明量子优越性”迈向“构建容错量子计算”的转折spinquanta.com spinquanta.com。Sycamore展示了量子计算的潜力，而Willow则解决了实现这一潜力道路上的关键技术障碍（纠错门槛），为进一步扩展奠定了基础。
2. Willow vs. 其他主流量子计算平台 (IBM、IonQ 等)
当前量子计算领域有多种技术路线。与谷歌的超导量子芯片相比，IBM和IonQ是另外两大代表，它们各自采用了不同的物理实现和战略重点：
- IBM超导量子芯片：IBM同样专注于超导量子比特技术，但战略上更强调扩大物理比特数量和提供云服务访问。IBM自2021年以来相继发布了127比特的Eagle处理器和433比特的Osprey处理器，在物理比特数量上领先业界spinquanta.com spinquanta.com。IBM计划于2025年推出更庞大的1386比特“Kookaburra”多芯片处理器，通过量子通讯链接把3个芯片连接成一个系统，实现模块化扩展spinquanta.com。并远景规划在2033年达到10万量子比特规模的量子中心超级计算机spinquanta.com。然而，IBM的大规模芯片目前仍处于“裸机”状态（NISQ），尚未在公开文献中展示类似Willow的纠错“低于门槛”成果。尽管IBM的工艺改进也提升了比特相干时间和门保真度，但在容错编码上还停留在较小距离的实验阶段。IBM采取了错误缓解(error mitigation)等方法提高运算精度，并提供了诸如Quantum System One这样的整机系统让企业用户体验spinquanta.com。总体而言，IBM的平台拥有更多的比特，但每个比特的噪声可能也相对较高。相比之下，谷歌Willow选择在比特数适中的同时，实现每个比特的高质量和纠错能力，从科研指标看已领先一步。
- IonQ离子阱量子计算机：IonQ采用截然不同的囚禁离子(trapped-ion)技术路线。其量子比特是困在真空电磁阱中的单个原子离子，通过激光操作实现量子门spinquanta.com。这一技术的主要优点是比特连接完全互联（任意两离子之间都可直接施加双比特门），以及天然长相干时间（离子的量子态在高真空中可稳定保持较长时间）spinquanta.com。IonQ的门操作往往具有极高的保真度（单比特门错误率0.01%，双比特门1%以内），这有利于减少错误积累。但其短板是门操作速度较慢，激光操控通常在微秒乃至毫秒量级，而超导比特门操作在纳秒量级即可完成marketbrew.in medium.com。因此在相同时间内，超导量子芯片可以执行更多门操作，不过离子阱的每一步往往更精确。这代表了量子计算中速度 vs 精度的一种取舍。 就规模而言，IonQ当前公开的系统规模仍偏小。其商业系统Harmony（2020年）和Aria（2021年）分别提供了11和23个可用离子比特，最新一代Forte（2023年）也在几十比特量级spinquanta.com spinquanta.com。IonQ宣布计划在2025年推出代号Tempo的新型离子量子计算机，目标是实现64个离子比特，并引入使用元素钡离子以改进性能spinquanta.com。这一规模虽然仍远低于Willow的105比特，但IonQ强调其“量子体积”或“算法量子比特”指标更具有意义，声称通过高保真度可以实现与上百比特超导机相当的有效计算能力。值得一提的是，IonQ也在研发模块化扩展方案，例如通过光纤将多个离子阱链接，以突破单一陷阱容纳比特数的限制。
综合比较：谷歌Willow（超导）、IBM超导平台、IonQ离子阱分别代表了不同的技术路径和策略。谷歌Willow注重在中等规模上突破纠错能力和提升每个比特品质，实现了历史性“低于门槛”纠错和前所未有的RCS性能blog.google blog.google。IBM则倾向于堆高比特数量并改进体系结构（如封装、连接拓扑），其长远目标是通过海量物理比特及多芯片连接最终实现容错，不过近期还未展示与Willow等价的纠错里程碑spinquanta.com spinquanta.com。IonQ走高保真度全连通的道路，在小规模时每个比特性能极佳，但扩展性和运算速度受到一定制约spinquanta.com medium.com。不同平台各有所长：在当前阶段，Willow在综合性能上处于领先（特别是在纠错和算力两方面同时领先blog.google），IBM拥有规模优势和完善的云生态，而IonQ在精确度和连通性上出色并积极探索规模扩张。未来，这些技术路线或许会逐渐收敛：例如超导平台努力提升保真度和实现模块化扩展，离子阱平台提高并行操作速度和规模。总的来说，Willow的出现提高了业界标杆，推动其他竞争者加速改进各自的技术。
四、潜在应用场景：迈向现实世界问题
Willow芯片的研制初衷是为了最终解决现实世界中的难题。谷歌Quantum AI实验室创立时的愿景，就是打造一台可用的大规模量子计算机，利用量子力学这一“自然的操作系统”来造福社会，攻克重大科学和工程挑战blog.google。虽然当前的量子基准测试（如RCS）本身没有直接实用价值，但它证明了量子算力的潜能。接下来，量子计算将逐步应用于一些经典计算难以企及的领域，例如：
- 新药物和材料发现：量子计算机可以高精度模拟分子和化学反应。这将有助于设计新型药物分子以及更高效的材料/电池配方blog.google。例如，模拟复杂蛋白质的相互作用、优化电动汽车电池的化学组成等，这些任务用传统计算可能需天文时间，而量子计算有望显著加速blog.google。
- 清洁能源与气候：在核聚变能、光合作用机理、新型催化剂等能源相关领域，许多关键问题涉及量子多体系统的模拟。blog.google提到，量子计算可以帮助加速核聚变研究和开发新型能源替代方案。通过模拟原子核或材料的量子行为，我们有望找到更可行的聚变反应条件或更高效的能源转化材料。
- 人工智能与机器学习：高级AI也将从量子计算中获益。量子计算可以用于生成经典计算无法获取的训练数据，训练和优化某些全新架构的学习模型，以及模拟量子效应主导的系统以供AI研究blog.google。例如，量子计算可能用于改进组合优化问题的求解（有助于机器学习模型调优），或者实现量子版的神经网络。谷歌团队特别指出，未来量子计算将对AI的突破形成重要支撑blog.google。
- 其他潜在领域：量子计算还有望在密码学（如破解某些公钥加密或开发抗量子加密）、金融优化、供应链物流、基础科学研究（如宇宙学模拟、高能物理模拟）等方面发挥作用nature.com。许多这样的应用涉及极其庞大的状态空间或复杂的量子行为，是经典超级计算机难以高效处理的。
需要强调的是，这些未来的革命性应用目前很多在经典计算机上不可行或效率极低，可以说“在等待量子计算的钥匙来解锁”blog.google。例如，一个复杂分子的精确模拟，经典计算可能永远无法完成；但一个足够强大的量子计算机却可能在可用时间内给出结果。一旦量子硬件达到所需规模和可靠性，我们预计在医药、新能源、材料科学、人工智能等领域会出现质的飞跃blog.googleblog.google。总之，Willow芯片的进步让这些现实应用前景更加 ملم。
(注：当前Willow芯片本身尚未直接用于上述应用研究，但它作为技术原型证明了计算能力和纠错能力的提升，为今后在这些领域实现“实用性量子优势”打下基础。)
五、商业和战略意义：迈向实用量子优势
Willow的发布是谷歌量子计算长期战略中的一个关键里程碑。自2012年起步以来，谷歌Quantum AI团队制定了一条长期路线图，目标是最终建成实用的、大规模误差容忍的量子计算机blog.google。在这条道路上，先后需要突破“量子优越性”、实现基本的纠错、扩展系统规模并寻找实用算法等多个阶段。Willow芯片的两大成就——纠错“低于门槛”和超越经典的算力展示——使谷歌在这条道路上前进了一大步blog.google。
从商业角度看，Willow证明了谷歌押注的“质量优先”技术路线的可行性，为建设可用的量子计算机增添了信心。许多业内人士认为，实现容错纠错是迈向商用量子计算的必由之路，而谷歌率先解决了这一“30年悬而未决的问题”无疑巩固了其行业领导地位blog.google。这将有助于谷歌在量子计算领域吸引更多投资和人才，并强化与学术和产业合作伙伴的信任。此外，谷歌也在积极构建量子生态系统：提供开源软件工具和教育资源，培养开发者社区blog.google。这表明谷歌不仅专注于硬件本身，也在为未来的量子应用和用户群做准备。
在竞争格局上，Willow的进展对同行形成了压力和激励。IBM、微软、亚马逊等科技巨头以及诸多初创公司（如IonQ、Quantinuum等）都在竞相实现实用化量子计算。就在谷歌发布Willow的同期，IonQ公布了新的量子操作系统和混合服务计划，AWS宣布了量子顾问计划并加强与NVIDIA合作的量子经典混合平台等constellationr.com。可以说，量子计算正进入一个快速进化的阶段，各方都在加紧布局。Willow的成果使谷歌在这场竞赛中取得技术领先优势，也向公众和投资者展示了清晰的进步路径：从学术壮举逐步走向商业可行性。
一个重要的问题是：Willow是否意味着我们已接近“实用性量子优势”？ 这里的“实用性量子优势”指的是在某个有现实意义的问题上，量子计算机性能超越一切经典手段，达到实用价值的里程碑。虽然Willow在RCS上远超经典，但RCS并非直接有用的任务。因此严格来说，我们尚未触及真正的“实用量子优势”。然而，Willow让这一目标触手可及：团队表示“下一个挑战就是在当今量子芯片上展示首个‘有用且超越经典’的计算”，并对Willow这一代芯片能实现这一目标持乐观态度blog.google。换言之，Willow具备了实现实用量子优势所需的关键能力（较低错误率和足够的比特规模），剩下需要攻克的就是找到一个匹配这些能力的实用算法并成功执行。谷歌研究人员认为，一旦选择合适的问题领域（如化学分子模拟等），就有望利用Willow实现首次在商业相关问题上的量子优势blog.google。
从战略高度来看，谁能率先实现“实用性量子优势”，谁就将在量子计算的产业化中占据先机。谷歌通过Willow展示的技术实力，使其在这一竞赛中的位置更加稳固。可以预见，随着纠错能力的成熟，谷歌可能会考虑部署更大型的量子演示系统，并与Google Cloud等部门合作将量子计算服务于特定客户需求。一旦某个实用任务上证明了量子优势，量子计算就从科研迈入了实用阶段。因此，Willow的意义不仅是科研突破，更预示着距离商用价值的实现已不遥远quantumzeitgeist.com。正如Hartmut Neven所说，Willow让他们“看到了构建有用的大型量子计算机的确凿迹象”blog.google。总的来说，Willow巩固了谷歌在量子领域的领先地位，为实现实用量子计算奠定了决定性的基础。
六、未来发展路线：展望目标与挑战
Willow的成功打开了迈向实用容错量子计算的新篇章。接下来，谷歌Quantum AI团队以及整个业界将沿着几条主线继续努力：
- 实用算法的演示：短期最重要的目标是利用Willow这一代芯片，实现第一个对现实问题有用且超越经典的量子算法blog.google。这可能是在量子化学、材料科学或优化领域选取一个精心挑选的问题，让量子计算机给出经典计算无法在合理时间得到的解答。如果成功，这将成为“实用量子优势”的正式标志。谷歌已经表示，他们相信Willow有能力帮助达成这一壮举blog.google。我们可能会看到谷歌与学术/商业伙伴合作，在如药物分子模拟、新材料设计等具体课题上尝试运行量子算法，验证量子加速的实际效果。
- 扩展逻辑比特与纠错：Willow展示了一个逻辑量子比特的存储可靠性超过物理比特。但是，要执行通用计算，我们需要不止一个逻辑比特并对它们施加门操作。下一步研究方向将包括：增大纠错码距（例如尝试距离9、11的表面码，以进一步指数级降低逻辑错误率）以及实现逻辑比特间的容错逻辑门。这需要更多的物理比特和更复杂的控制。例如，可以预期谷歌未来的芯片会集成数百乃至上千个物理比特，用于构建多个纠错逻辑比特并演示它们之间的纠缠和运算。这将朝着真正的容错量子计算架构迈进一步。目前Willow的纠错主要验证了存储，如果能在此基础上实现逻辑门（如受控非门）的纠错执行，就证明可以用多个逻辑比特构建量子电路，离实际算法更近了。
- 提高硬件规模与质量：长远来看，实现大规模容错量子计算需要大幅扩展物理比特数量，可能达到数百万比特级别，同时保持足够低的错误率。为此在工程上还有许多瓶颈需突破。谷歌很可能继续改进芯片制造工艺和材料，进一步延长量子比特相干时间并降低门错误率。例如，通过新的三维封装、降低介质耗散（参加因子工程）等手段，努力将平均门错误率降至0.1%以下甚至0.01%以下（越低越好，可以降低纠错开销）nature.com。硬件规模扩大会带来控制和读取上的挑战，因此量子控制电子学也需同步发展（提升并行控制通道数、读取速率等）。谷歌已建设专用工厂，这将有助于按需设计制造更大规模的芯片。同时，不排除谷歌未来探索模块化扩展，例如通过将多块芯片用量子互联方式拼接成更大的处理器（类似IBM的多芯片方案spinquanta.com）。这可能需要发展高速高保真的量子总线或光子互联技术。
- 应对环境与稀有错误：随着量子比特数量增加，一个新挑战是相关错误。实验中已观察到一些罕见的同源错误事件（如疑似宇宙射线击中了芯片），会同时影响多个比特，从而给纠错带来麻烦nature.com。在Willow上，研究者发现重复码性能受每小时约一次的相关错误限制，逻辑错误率存在$10^{-10}$左右的“地板”nature.com。未来需要在降低环境干扰上下功夫，例如改进屏蔽设计、选用低放射性材料、调整芯片布局减少单一粒子击穿多个比特的概率等。这是迈向超高可靠度系统（逻辑错误率<10-15甚至10-20）必须解决的问题。
- 软件与算法进展：硬件之上，未来路线还包括发展更加成熟的量子编译和控制软件，以充分利用硬件性能；以及量子算法研究，发掘更多能够发挥容错量子计算机优势的应用。谷歌已开源了量子编程框架（如Cirq）并发布了量子误差校正教学课程blog.google。他们也鼓励开发者参与进来，共同开发“面向未来的问题的算法”blog.google。可以预见，随着硬件接近实用门槛，软件栈的优化和新算法的创制将变得日益重要。
- 里程碑规划：根据谷歌先前透露的路线图，他们设想了一系列六大里程碑，从“超越经典”（已由Sycamore实现）到“在有用任务上超越经典”（Willow一代的目标），再到“基本容错量子原型”、“扩展容错量子计算集群”，直至最终的“大型误差校正量子计算机”blog.google。Willow目前处于这条时间线的中段——它实现了“纠错阈值下”这一关鍵节点，并有望实现“有用的超越经典”节点。接下来几年，我们可能会看到谷歌发布新一代芯片（或Willow的改进型）来逐步跨越后续里程碑。例如，实现数个纠错逻辑比特的量子逻辑演示系统，然后再扩展到数十个逻辑比特的通用量子处理器。
总而言之，Willow的问世标志着量子计算从“证明它可以工作”向“使它变得有用”转变的起点。未来的发展路线清晰但艰巨：在硬件上扩大规模、提高质量，在软件上优化控制、创新算法，并在应用上寻找杀手级的用例。每一项都是巨大的挑战，但Willow的成果让人们看到了光明的前景——那些曾被认为遥不可及的实用量子计算目标，如今已在望。正如谷歌团队在论文中所述，他们的设备性能如果继续按指数扩展，完全有希望满足执行大型容错量子算法的要求nature.com。可以预见，在未来的5-10年内，我们将见证更多令人激动的突破，将量子计算一步步推向实用化的彼岸。随着这些里程碑的实现，诸如药物设计、材料发现等领域的难题终将被量子计算所攻克，人类也将正式跨入量子计算机实用时代。blog.google blog.google