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量子计算潜在的革命性业务影响和通过量子计算获得业务优势的五步

作者:环亚娱乐ag88时间:2019-04-04 15:27浏览:

  量子计算已接近商业化阶段,有很大的潜力改变我们的世界。利用量子计算的独特能力来解决特定类型问题的早期采用者,有可能在建立新型业务模式方面实现突破。富有远见卓识的企业已经开始调整战略方向,为新兴的量子计算生态系统做好准备,成为“量子就绪型企业”。这些具有前瞻性思维的企业正在探索用于解决复杂业务问题的用例和相关算法。

  量子计算利用了自然科学中发现的量子力学定律,有潜力从根本上改变传统的信息处理方式。量子行为的两个特性,也就是叠加和纠缠,使量子计算机有能力解决目前的常规或传统机器无能为力的问题:

  1、叠加。传统计算机使用的是只包含“1”或“0”的二进制位。而量子计算机则使用量子位,可以描述“1”、 “0”或者量子位的可能状态的任意组合(称为“叠加”)。因此,具有 n 个量子位的量子计算机通过这些量子位彼此叠加,形成了 2n 种可能性。这使量子计算机具有指数级数量的状态,因此能够比传统计算机更有效地解决一些特定类型的问题。

  量子的叠加和纠缠特性使量子计算机能够快速研究一系列可能性,以确定有助于推动业务价值的最佳答案。由于未来的量子计算机在计算某些问题时,速度要比传统计算机快上几个指数级(见下图),因此有望解决极为复杂的业务难题。尽管传统计算机存在局限性,但在可以预见的未来,量子计算机并不会完全取代它们的作用。相反,结合了量子与传统架构的混合型计算机有望浮出水面,将一部分难题“外包”给量子计算机。

  比如说,要使传统计算机的理论计算能力翻一番, 需要将晶体管数量增加一倍。要使量子计算机的理论计算能力翻倍,只需为某些应用额外添加一个量子位即可。未来的量子处理器可模拟咖啡因分子 传统计算机要想做到这一点,个头要比地球大上 10% 才行。近期内,量子计算机也许可以帮助设计一些新材料, 用于在将来创建更强大的量子计算机。

  量子计算有潜力彻底转变某些行业。例如,鉴于传统计算机无法精确求解方程,导致当前的计算化学方法严重依赖于近似值。而量子算法有望在更长的时间范围内进行准确的分子模拟,从而实现目前无法做到的精确建模。这有助于更快发现能够挽救生命的药物,并显著缩短药物开发周期。

  此外,量子计算还有望解决当前令人束手无策的复杂的物流优化问题,从而实现可观的成本节省,显著减少碳排放。我们以量子计算帮助价值数万亿美元的航运业改善全球航线为例。即使量子计算只能将集装箱利用率和运输量提高哪怕一点点,也能为运输企业节省数亿美元的成本。为了利用量子计算的优势获得更多利润,领先竞争对手,前瞻性的企业已开始培养专业能力,探索能给自己的行业带来好处的用例。

  量子计算机能够解决传统计算机无能为力的一些业务问题 我们通常将这种能力称之为“量子优势”,而实现这一优势的时刻离我们越来越近了。例如, “恒定深度”的量子电路已展现出远超传统电路的优势。下图说明了面向特定业务用例的量子优势。确切地说,由于面向特定用例的量子优势尚不明确,因此,有关未来五年内量子计算市场价值的预测也天差地别 从大约 5 亿美元到 290 亿美元不等。

  由于人们对这项新技术所能创造的商机充满期待,导致量子计算生态系统呈现出加速发展态势。初创企业不断涌现,研究机构与技术提供商之间的合作层出不穷,大家都在希望将量子研究成果转化为商用能力。开发量子计算机的科技公司已经开始与企业合作,以确定潜在用例,开发量子算法,并在真正的量子计算机上测试解决方案。随着量子技术的商业合作如雨后春笋般不断涌现,第一批量子商业应用指日可待。

  量子计算机具有转变行业价值链的潜力。量子计算机有潜力解决传统计算机无能为力的超级复杂的问题,因此有望转变整个行业的面貌。未来的量子计算机有能力在化学、生物、医疗保健、金融、人工智能和材料科学等领域实现产品突破,帮助富有战略眼光、采用量子计算的企业快速抢占市场份额,提高盈利能力。因此,量子计算的问题解决能力能够彻底重新定义竞争优势,转变企业运营模式和价值链,最终彻底颠覆整个行业。

  例如,物流系统的优化通常基于“中心辐射”型网络模型。要在大规模物流网络中,设计一条能够满足各种不同需求的点到点最优路线,是非常复杂的问题,完全超出传统超级计算机的能力范围。即使对于只有几百个集散地的物流网络,要逐一探索所有的可能性,传统计算机也要花上数十亿年的时间。而量子计算有能力显著缩短这种探索所需的时间。

  再例如,为了优化航空公司的调度工作,量子计算可以创建专为在特定日期飞往数百个目的地的数千名乘客而量身定制的每日航班时刻表,从而帮助旅客缩短旅行时间、避免空中交通拥堵并降低航空燃油成本。如果企业能为物流网络设计优化工作开发量子解决方案,那么,在物流作为关键成功因素的所有行业,这样的企业都能够迅速成为市场领导者。

  借助量子技术成功上位的新晋市场领导者以既有知识为基础,学习难度相对较低,因此能够更上一层楼,进一步优化其突破性的材料,以及发现专为其他应用领域量身定制的新材料,不断扩大与竞争对手的差距。虽然只是假设,但这个示例却生动说明了由于存在巨大的学习难度,使得所谓的“快速追随者”极难赶上先行企业,从而可能导致某些行业出现“赢者通吃”的情景。即便对于特定用例,快速追随者有可能追上先行企业,也需为此付出高昂的代价,例如,培养内部专业知识,采购最合适的基础设施,投资与实力派企业建立合作关系和/或收购具有相关能力的企业等。

  即使招聘到了合适的人才,也可能需要数年时间才能深入了解量子计算对特定业务的潜在影响。 最近发生的技术转变,例如,为加速处理大数据工作负载而迁移到图形处理器 (GPU) 的过程花了近十年时间,使得我们深深了解到,为采用新技术而培养专业能力是一个漫长的过程。鉴于量子计算有潜力彻底转变行业, 能够以指数级提升解决问题的速度,再加上量子领域的专业人才难以获得,因此,领先的企业应考虑立即采取行动。

  量子优化。解决优化问题需要从可能存在的诸多答案中找到最佳或“最优”的解决方案。我们以制定包裹投递时间表为例。从数学上讲,在相邻时段安排10 次包裹投递可能有超过 360 万种选项。 9但是,根据收件人的时间要求、可能产生的延误以及所运货物的保质期等变量,哪个时间表才是最佳解决方案呢?即使应用近似值技术,可能的选项对传统计算机而言仍然太多而无法处理。

  因此,目前的传统计算机采用大量的快捷方式来解决大规模的优化问题。遗憾的是,这些解决方案往往并不理想。可受益于量子优化的企业包括:希望升级网络基础设施的电信公司;希望优化患者治疗效果的医疗服务提供方;希望改善空中交通管制的政府机构;希望定制营销推荐的消费品和零售企业;希望加强风险优化的金融服务公司;希望制定员工工作时间表的企业;希望安排课程的大学院校。

  贵公司可能需要进一步了解量子计算的预期收益。以下是入门方法:1、将企业内的一些领军专业人才指定为“量子精英”。2、为这些“量子精英”充电,帮助他们了解何为量子计算、对行业的潜在影响、竞争对手的应对方式以及贵公司的业务如何从中受益。3、要求“量子精英”定期向高层领导汇报工作,以便在整个企业中开展量子计算教育,确保该计划始终与战略目标保持一致。

  在信息时代,量子计算技术一旦突破,掌握这种能力的国家,会在经济、军事、科研、安全等领域迅速建立全方位优势。所以,世界各国都在启动巨资积极投入研发量子计算技术。随着技术的快速发展,现在我们已经处在了量子计算机即将商业化的时间节点,量子计算不仅是国家战略,相关企业若能提早布局规划量子计算技术,未来注定能在“量子霸权”时代赢得先机,脱颖而出。

  随着5G时代的日益临近,实时、智能、安全、隐私这四大趋势催生了边缘计算与端智能的崛起。5G通信的超低时延与超高可靠要求,使得边缘计算成为必然选择。

  据预测,全球物联网终端设备安装数量有望在2019年达到256亿台,2020年将有超过500亿的终端与设备联网,边缘计算市场规模将超万亿,成为与云计算平分秋色的新兴市场。

  从边缘计算联盟(ECC)提出的模型架构来看,边缘计算主要由基础计算能力与相应的数据通信单元两大部分所构成。

  随着底层技术的进步以及应用的不断丰富,近年来全球物联网产业实现爆发式的增长,这也为边缘计算提供了更多的场景。

  参考数据,全球物联网终端设备安装数量有望在2019年达到256亿台,年复合增速高达21%。

  国内物联网市场的增速更高,据预测,2020年我国物联网市场规模有望达到18300亿元,年复合增速高达25%。

  与此同时,5G通信的超低时延与超高可靠要求,使得边缘计算成为必然选择。在5G移动领域,移动边缘计算是ICT融合的大势所趋,是5G网络重构的重要一环。

  据表示,到2020年,将有超过500亿的终端与设备联网,而有50%的物联网网络将面临网络带宽的限制,40%的数据需要在网络边缘分析、处理与储存。

  因此,在有了云计算的同时,边缘计算市场潜力依旧巨大。5G时代,将会是一个“边+云”的“边云协同”时代,边缘计算与云计算各有所长、协调配合。

  作为5G商用的元年,国内的三大运营商无疑都在加紧部署5G基础设施,这其中就包括大量的基站设备。

  但由于5G基站的密度大于传统的4G基站,这也就意味着更大量的基础设施投入。

  与此同时,相对于4G,5G定义了eMMB(更高数据速率)、URLLC(更低延迟和更可靠的链接)和mMTC(超大规模设备链接)等三大应用场景。而这些场景化概念的引入无一不对基站的计算性能提出了更高的要求。

  因此,5G基站背后的服务器市场不仅将迎来爆发性需求增长,其产品升级也是势在必行的。

  这一潜在的巨大市场需求也正是浪潮、曙光、华为等一系列设备制造商不遗余力推动OTII标准迅速落地。

  OTII,Open Telecom IT Infrastructure,开放电信IT基础设施,是ODCC组织下发展的一个针对通讯类企业的服务器规格。它不仅与交换机等设备规格相同,并且很容易部署在基站附近的设备机架上,而且具备更好的耐热、耐腐蚀、抗潮湿特性。

  与通用服务器相比,边缘计算服务器面向5G和边缘计算等场景进行针对性定制,能耗更低、温度适应性更宽、运维管理更加方便。

  2017年6月,中国移动与中国电信、中国联通、英特尔、浪潮等公司共同发布《OITT定制服务器参考设计和行动计划书》,形成运营商行业面向电信应用的深度定制、开放标准、统一规范的服务器技术方案及原型产品。

  在2018年,3GPP的第一个5G标准R-15已经冻结。3GPP SA2在R15中定义了5G系统架构和边缘计算应用,其中核心网部分功能下沉部署到网络边缘,RAN架构也将发生较大改变。

  预计2020年5G商用以后,MEC边缘云的应用将进入百花齐放、百家争鸣的开放阶段。

  2000年初,2G、2.5G基站从铜缆向光纤光缆切换,光模块从1.25GSFP向2.5GSFP模块发展。2008~2009年3G基站光模块速率跃升至6G。

  标准组织3GPP提出新的5G接口标准eCPRI,如果采用eCPRI接口,前传接口带宽至少需要25G光模块,但前传25G和100G都会并存,以应对5G三大应用场景的需求。

  另外,5G光芯片也将从6G/10G升级到25G的芯片模组,光模块产业链市场规模显著变大。随着速率的提高,光模块制造工艺门口大幅提升,产品附加值将较4G有所提高,有利于具有深厚储备的光模块公司。

  目前,中国联通是三大运营商中规划最明确的,中国联通提出MEC边缘云演进路标主要分四个阶段,计划在2025年实现100%云化部署。

  而从2014年ETSI成立MECISG开始,中国移动就积极跟踪并加入。2017年中国移动发布MEC白皮书。目前,中国移动已经在10省20多个地市现网开展多种MEC应用试点。同时中国移动要将MEC预制到5G中,为此将从标准、技术、产业等方面发力。

  中国电信认为工业互联网是MEC的重要场景,5G MEC是运营商切入工业互联网的重要技术手段。目前,中国电信进行了一些MEC的探索,例如打造边缘计算开放平台ECOP,构建边缘云网融合的网络服务平台及应用使能环境,推进边缘业务应用创新发展。

  传统大型云数据中心网络架构为三层网络,主要采用纵向的传输方式。伴随着虚拟化、云计算、超融合系统等应用,使得东西向数据流成为主要流量。环亚娱乐ag88真人版大数据在宏观经

  原有的结构难以应对日益增长的需求,因而“叶脊”拓扑结构开始成为主流,这种结构在传统纵向传输的基础上增加对横向传输的支撑。

  叶脊网络结构使得网络规模变大、网络扁平化、光纤覆盖率提升,使得网络需要更多的交换机、叶/脊交换机之间更快的传输速率,更需要更多横向的流量接口实现(光模块)。

  同时,数通100G光模块市场规模也将从2017年34亿美元增长到2020年75亿美元,复合增速达到30%。

  据测算,假设一辆自动驾驶汽车配臵了GPS、摄像头、雷达和激光雷达等传感器,则上述一辆自动驾驶汽车每天将产生约4000GB待处理的传感器数据。不夸张的讲,自动驾驶就是“四个轮子上的数据中心”。

  从最终实现功能来看,边缘计算平台在自动驾驶中主要负责解决两个主要的问题。

  从产业调研结果来看,2018年以来,主流深度学习摄像头芯片开始成熟量产,有效解决目前限制前端智能摄像头放量的计算芯片瓶颈。

  按照2021年智能摄像头渗透率达到45%测算,预计国内智能安防前端硬件产品空间在2021年预计将超过1500亿元。

  工业高精度控制对时延和可靠性的敏感度极高,无论是中国、韩国和日本的运营商,都非常关注5G新业务中工业级客户(2B)的价值。

  1)机器人控制:同步实时协作机器人要求小于1毫秒的网络延迟。到2025年,预计全球状态监测连接将上升到8800万,全球工业机器人的出货量也将从36万台增加到105万台。

  2)馈线自动化:当通信网络的延迟小于10ms时,馈线ms内隔离故障区域,这将大幅度降低发电厂的能源浪费。参考华为5G白皮书,从2022年到2026年,预计5GIIoT的平均年复合增长率(CAGR)将达到464%。

  3)视频监控和无人机巡检:配备无人机进行基础设施、电力线和环境的密集巡检是一项新兴业务,LiDAR扫描所产生巨大的实时数据量将需要>

  3)视频监控和无人机巡检:配备无人机进行基础设施、电力线和环境的密集巡检是一项新兴业务,LiDAR扫描所产生巨大的实时数据量将需要200Mbps的传输带宽。ABI Research的估计,小型无人机市场将从2016年的53亿美元迅速增长到2026年的339亿美元,包括来自软件、硬件、服务和应用服务的收入。

  云VR/AR将大大降低设备成本,从而提供人人都能负担得起的价格。5G将显著改善这些云服务的访问速度云市场以18%的速度快速增长。

  远程医疗依赖5G网络的低延迟和高QoS保障特性,例如无线内窥镜和超声波这样的远程诊断依赖于设备终端和患者之间的交互。力反馈的敏感性决定低延迟网络才能满足要求。

  ABI Research预测,智慧医疗市场的投资预计将在2025年将超过2300亿美元,智慧医疗市场将在2025年超过2300亿美元。

  同时,5G的高速率特性将是用户不仅能观看当下各类视频内容,还将随时随地体验4K以上的超高清视频。

  参考英特尔的《5G娱乐经济报告》,预计未来10年内5G用户的月平均流量将有望增长7倍,而其中90%将被视频消耗,预计到2028年,仅凭消费者在视频、音乐和游戏上的支出就会增加近一倍,全球总体量将达到近1500亿美元。

  数据挖掘(Data Mining)是一门跨学科的计算机科学分支,它用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法,在大规模数据中发现隐含模式,在零售、物流、旅游等行业有着广泛应用场景。

  在数据爆炸的时代里,如何利用手中数据资源提高行业效率、提高行业质量,成为了众多企业决策者所关注的问题,数据挖掘也逐渐成为当下的热门研究领域之一,受到了谷歌、亚马逊、阿里、百度等科技巨头的追捧。

  数据挖掘(Data Mining),是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的数据和信息,并将其转化为计算机可处理的结构化表示。

  目前数据挖掘的主要功能包括概念描述、关联分析、分类、聚类和偏差检测等,用于描述对象内涵、概括对象特征、发现数据规律、检测异常数据等。

  认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步。挖掘的最后结果是不可预测的,但要探索的问题应是有预见的。

  如上图所示,数据挖掘有多种分类方式,可以按照挖掘的数据库类型、挖掘的知识类型、挖掘所用的技术类型进行分类。

  同时,数据挖掘也可以按照行业应用来进行分类,比如生物医学、交通、金融等行业都有其独特的数据挖掘方法,不能做到用同一个数据挖掘技术应用到各个行业领域。

  KDD涉及数据库、机器学习、统计学、模式识别、数据可视化、高性能计算、知识获取、神经网络、信息检索等众多学科和技术的集成,再后来的30年间KDD逐渐形成了一个独立、蓬勃发展的交叉研究领域。

  早期比较有影响力的发现算法有:IBM的Rakesh Agrawal的关联算法、UIUC大学韩家炜(Jiawei Han)教授等人的FP Tree算法、澳大利亚的John Ross Quinlan教授的分类算法、密西根州立大学Erick Goodman的遗传算法等等。

  国际知识发现与数据挖掘大会(ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining,简称SIGKDD)是数据挖掘领域的顶级国际会议,由ACM的数据挖掘及知识发现专委会负责协调筹办,会议内容涵盖数据挖掘的基础理论、算法和实际应用。

  数据挖掘技术从一开始就是面向应用的,源于商业的直接需求。目前数据挖掘在零售、旅游、物流、医学等领域都有所应用,可以大大提高行业效率和行业质量。

  微博上每个用户的言论、转发内容等都蕴藏着用户个人的兴趣、话题等信息,文字内容本身的智能分析理解也是数据分析领域长久以来孜孜不倦追求的目标。

  社会网络中的聚类被称为社区发现,许多精心设计的高效算法可以很好地处理上亿用户的大规模网络。

  非监督学习是建立在所有数据的标签,即所属的类别都是未知的情况下使用的分类方法。对于特定的一组数据,不知道这些数据应该分为哪几类,也不知道这些类别本来应该有怎样的特征,只知道每个数据的特征向量。若按它们的相关程度分成很多类,最先想到的想法就是认为特征空间中距离较近的向量之间也较为相关,倘若一个元素只和其中某些元素比较接近,和另一些元素则相距较远。

  这时候,我们就希望每一个类有一个“中心”,“中心”也是特征向量空间中的向量,是所有那一类的元素在向量空间上的重心,即他的每一维为所有包含在这一类中的元素的那一维的平均值。如果每一类都有这么一个“中心”,那么我们在分类数据时,只需要看他离哪个“中心”的距离最近,就将他分到该类即可,这也就是K-means算法的思路。

  上图是以随机生成的数据点为例,k=3的K-means算法的迭代过程,其中五角星为聚类中心,点的颜色是其类别。在实际应用中,为了获得一个比较好的特征空间,使得“数据之间的相似性与他们在特征空间上的距离有关,距离越近越相似”这句话尽可能成立,我们往往会构建模型来把原数据变换到这么一个特征空间,然后使用K-means算法来进行分类。

  不同于非监督学习,若已知一些数据上的真实分类情况,现在要对新的未知的数据进行分类。这时候利用已知的分类信息,可以得到一些更精确的分类方法,这些就是监督学习方法。

  假设我们已经有了很多既知道特征向量也知道具体标签的数据对于新的只知道特征向量却不知道具体标签的数据,我们可以选取离这个特征向量最近的k个已经知道标签的数据,然后选取他们中间最多的元素所属于的那个标签,作为新数据的预测标签。也可以根据他们与新数据的特征向量之间的距离加权(如最近得5分,第二近得4分等),取权重总和最大的标签作为预测标签。

  从技术架构角度,大数据处理平台可划分为4个层次:数据采集层、数据存储层、数据处理层和服务封装层。

  除此之外,大数据处理平台一般还包括数据安全和隐式保护模块,这一模块贯穿大数据处理平台的各个层次。

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