信息来源：
https://phys.org/news/2025-09-proven-quantum-advantage-task-million.html
丹麦技术大学研究团队在《科学》杂志发表的突破性研究中，首次在光子系统中实现了经过验证的量子优势。通过利用纠缠光子的独特性质，研究人员成功将复杂量子系统的学习时间从理论上的2000万年压缩至仅15分钟，实现了超过百万倍的效率提升。这一成果不仅为量子技术的实用化提供了有力证据，也为传感技术和机器学习领域开辟了全新的应用前景。
长期以来，量子计算和量子技术的理论优势备受瞩目，但在实际应用中展现真正优势的例证却寥寥无几。此次研究通过精巧的实验设计，在光学平台上实现了量子系统对经典方法的压倒性优势，标志着量子技术从理论走向实践的重要里程碑。
研究的核心挑战源自量子系统表征中的一个根本性问题：当科学家需要了解或表征一个物理系统的性质时，通常需要进行大量重复测量来获得系统的"噪声指纹"。然而，在量子设备中，这一过程面临两大障碍：量子噪声本身就是测量过程的组成部分，同时复杂系统所需的实验数量会随着系统规模呈指数级增长，很快就变得不现实甚至不可能。
挤压器——一种光学参量振荡器 （OPO），它使用光腔内的非线性晶体来纵光的量子涨落——负责纠缠。图片来源：照片：Jonas Schou Neergaard-Nielsen
纠缠光子的革命性作用机制
解决这一难题的关键在于量子纠缠现象的巧妙应用。量子纠缠是量子力学中最神秘且最强大的现象之一，当两个粒子或光束发生纠缠时，它们会形成一个不可分割的整体，对其中一个的测量会立即影响另一个的状态，无论它们相距多远。
研究团队设计了一个创新的实验系统，其中多个光脉冲共享相同的噪声模式。通过一种称为"压缩"的技术，两束光被制备成纠缠状态。在这个巧妙的设置中，一束光用于探测目标系统，另一束光作为参考。关键的突破在于联合测量技术：通过同时比较两束纠缠光，研究人员能够消除大部分测量模糊性，每次试验都能提取比单独测量探测光束更多的信息。
丹麦技术大学物理学教授乌尔里克·隆德·安德森解释了这一机制的重要性："我们证明了纠缠光可以将学习复杂、嘈杂量子系统行为所需的测量次数减少一个巨大的因子。这种方法的效果令人震惊——我们在15分钟内完成了传统经典方法需要约2000万年才能完成的学习任务。"
零差探测器——量子光学中使用的一种测量装置，用于读出光场中非常小的波动。图片来源：Jonas Schou Neergaard-Nielsen。
实验设置位于丹麦技术大学物理系的地下实验室中，使用电信波长范围内的标准光学组件。这一选择具有重要的实际意义，因为它表明即使在存在普通光学损耗的现实条件下，量子优势依然能够实现。这证明了收益来自测量方法本身的改进，而不是依赖于理想化的完美测量设备。
理论基础与实验验证的完美结合
这项实验成果建立在扎实的理论基础之上。2024年，相关研究团队发表了题为"学习玻色子随机位移通道的纠缠优势"的理论论文，为后续实验提供了重要的理论指导。理论分析预测了纠缠光在特定学习任务中可能展现的优势，而此次实验则将这一理论预测转化为了可观察的现实。
实验系统的核心组件包括一个光学参量振荡器，它利用光腔内的非线性晶体来操控光的量子涨落，从而产生纠缠。零差探测器作为量子光学中的精密测量装置，能够读出光场中极其微小的波动。这些技术的结合使得研究人员能够精确控制和测量纠缠光子的量子状态。
图片来源：Jonas Schou Neergaard-Nielsen
项目的联合首席研究员约纳斯·肖·尼加德-尼尔森副教授强调了这一成果的根本意义："尽管很多人都在谈论量子技术以及它们如何可能超越经典计算机，但事实是，今天大多数量子系统并没有展现出这种优势。因此，最让我们满意的是，我们终于找到了一个量子力学系统，它能够完成任何经典系统都无法做到的事情。"
广阔的应用前景与技术影响
这项研究的意义远超实验室演示的范畴。在传感技术领域，基于纠缠光子的量子传感器有望实现前所未有的精度和速度。传统传感器需要长时间积累数据才能达到足够的信噪比，而量子纠缠机制可能将这一过程大幅缩短，为实时高精度传感应用开辟新的可能性。
机器学习是另一个极具潜力的应用领域。当前机器学习算法在处理复杂数据时往往需要大量的训练数据和计算时间，而纠缠光子系统展示的学习效率提升为开发新型量子机器学习算法提供了重要启发。虽然目前的实验还处于概念验证阶段，但其展现的巨大加速潜力预示着量子增强机器学习的光明前景。
在量子计算领域，这一成果为量子算法的实际优势提供了新的证据。长期以来，量子计算的理论优势主要体现在特定的数学问题上，如大数分解和数据库搜索。而此次研究证明的学习任务量子优势为量子计算在更广泛领域的应用提供了信心。
医学成像和生物传感也可能从这一技术中受益。在需要快速准确表征生物系统噪声特性的应用中，基于纠缠光子的方法可能显著提高诊断效率和准确性。例如，在光学相干断层扫描或其他基于光学的医学成像技术中，这种方法可能实现更快速、更精确的组织特性分析。
此外，这项技术在量子网络和量子通信中也具有重要价值。量子网络的建设需要对各种量子器件和信道进行精确表征，传统方法的时间成本往往是制约因素。纠缠光子的高效学习能力为量子网络的快速部署和优化提供了新的工具。
目前，研究团队正在探索将这一技术扩展到更复杂系统和更大规模应用的可能性。虽然当前实验主要集中在概念验证上，但研究人员相信随着技术的进一步发展和优化，基于纠缠光子的量子学习方法将在多个实际应用领域展现出变革性的影响。
