汽车制造商宝马(BMW)和量子计算(quantum computing)技术开发商Pasqal宣布已进入新的合作阶段，双方将携手研究量子计算算法对金属成形应用建模的适用性。
汽车行业是对于工业环境要求最严格的行业之一，而量子计算则有助于解决一些关键的设计和制造问题。根据市场咨询公司麦肯锡(McKinsey)的一份报告，汽车将成为量子计算的主要价值应用领域，到2025年左右将产生显著影响。McKinsey并预计，到2030年，量子技术将为汽车产业相关技术带来重大经济影响，创造20-30亿美元营收的市场规模。
早在2016年，大众汽车集团(Volkswagen Group；VW)就率先成立了专门的量子计算研究团队。BMW则自2019年以来一直与Pasqal密切合作。据Pasqal的CCO Benno Broer表示，双方持续多年合作，共同为电池研发领域的化学和材料科学开发量子方案。
继2021年底BMW量子计算挑战赛(Quantum Computing Challenge)后，双方近期的一项合作竞赛重点是量子计算优于经典计算方法的优势及其带来的特定挑战。其中，欧洲量子计算软件开发商Qu&Co在“生产过程中材料变形的仿真”(Simulation of material deformation in the production process)类别中获胜。随后，Pasqal和Qu&Co两家公司的业务进一步合并，结合Qu&Co强大的算法组合以及Pasqal的全栈中性原子系统，共同加速量子的商业化。合并后的新公司名称沿用Pasqal，公司总部设于巴黎。
BMW和Pasqal合作，将量子计算/仿真用于汽车设计和制造。
Broer说：“BMW选择与我们合作的原因在于Pasqal针对复杂微分方程的专有解决方案是目前唯一较实际的方法，足以解决近期量子处理器这一类问题。我们目前与BMW集团合作解决的材料变形问题可望通过几种不同的方程来解答。”
Pascal的研究团队基于其中性原子量子处理器，开发出一种数字模拟实现量子的方法，相较于竞争的超导处理器，该方法有助于让应用的效率高30倍。
针对这种数字模拟方法的更多细节，Broer解释：“为完全实现数字化方法，我们采用2量子位门运算(2个量子位纠缠)，在量子位之间创建了大量的量子纠缠。一般来说，创建得纠缠越多，这种方法就更强大、更准确。而采用数字模拟算法，我们将这种纠缠运算替换为模拟运算，即多量子位运算。采用这种模拟多量子位运算取代2量子位门，能够让这种方法更加高效，同时也更具有抗噪能力。”
“因此，Pascal就能在量子处理器退相干(由于当前所有量子处理器的固有噪声而失去量子性)之前的时间，产生更多的纠缠。同样地，更多的纠缠意味着更强大的求解器。”Pasqal将在未来半年内运行此项仿真。
那么何时才能看到首款采用Pasqal量子仿真优化的新车上路呢？Borer认为目前要预测还太早。“我们只能说，Pasqal预计能在2024年时通过微分方程求解器，展示第一个与产业相关的量子优势。但我们还无法确定首批具备量子优势的展示是否与材料变形应用有关。”
该公司表示，有关这些量子仿真的实际应用包括碰撞测试，以及加速开发新的、更轻、更坚固的零件和材料，以确保乘客安全，同时降低排放和开发成本。
Broer说：“Pasqal的量子仿真方法有助于BMW大幅降低开发成本。一般来说，目前的一种趋势是采用数字研究(创建汽车或汽车零件的‘数字孪生’)，以取代汽车研发中昂贵且耗时的构建方法和测试周期。与此相关的经济利益可量化为实际构建和测试过程中所节省的成本、节省的材料成本(既能保持相同结构强度，又能使用更少的金属)等。最重要的是，显著缩短了新一代汽车的上市时间。”
Broer补充说：“我们的量子方法提供所需的额外计算能力，以实现对汽车更大且更复杂的部件或整车等设计研发环节进行精确的‘数字孪生’仿真。”
Pasqal的量子计算仿真方法现已应用于汽车制造，未来将扩展到更多领域。Broer指出，针对每一类新的微分方程问题，Pasqal将进一步使其量子算法参数化，从而解决特定问题。“一旦能够解决材料变形的问题，就可以使用这些求解器来克服该领域之外(其微分方程具有相似结构)的其他问题。”
(本文编译自EDN姐妹网站EE Times欧洲版，参考原文：BMW, Pasqal Apply Quantum Computing to Car Design, Manufacturing)
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