作為連續(xù)25年獲得美國(guó)專利最多的科技公司，IBM始終在尖端科研和信息技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域不斷突破，并正在讓量子計(jì)算、IBM Watson人工智能和云計(jì)算、智能物聯(lián)網(wǎng)等前沿技術(shù)成為推進(jìn)科幻夢(mèng)想成為現(xiàn)實(shí)的重要力量。

合作視頻揭秘的星戰(zhàn)元素

智能機(jī)器人：

可愛的BB8，機(jī)警的R2，還有多愁善感的C3PO，星戰(zhàn)中每個(gè)機(jī)器人都個(gè)性獨(dú)特又各有所長(zhǎng)。其實(shí)， “AI伙伴”離人們生活并不遙遠(yuǎn)、已經(jīng)開始在生活中幫助人類——不僅開始助力人們作詩(shī)、作曲、設(shè)計(jì)，還能幫助教師實(shí)現(xiàn)個(gè)性化教育、幫助律師征服法律文獻(xiàn)的海洋、甚至充當(dāng)酒店的“有理有節(jié)的禮賓員”——為顧客服務(wù)。

盡管人類離造出星戰(zhàn)里的描繪的一些“高智商、高情商”機(jī)器人的目標(biāo)還有一定距離，但是科學(xué)家其實(shí)正在造出越來(lái)越聰明的AI大腦——具有越來(lái)越強(qiáng)的URLI（理解、推理、學(xué)習(xí)和互動(dòng)）的能力，比如，IBM科學(xué)家正在提升人工智能的“Social Intelligence”——社交智商，它們能與人們進(jìn)行更深入的情感交流。

【案例1】2-5歲是孩子智力發(fā)展最為迅速的時(shí)期。為了充分開發(fā)孩子的潛能，家長(zhǎng)們奔波于各種培訓(xùn)班。不同的孩子，卻是相同的成長(zhǎng)套路，這樣的學(xué)習(xí)效果會(huì)好嗎？美國(guó)知名教育機(jī)構(gòu)芝麻街，正借助Watson，為孩子們定制個(gè)性化的課程和學(xué)習(xí)方案。Watson快速學(xué)習(xí)了芝麻工作室45年來(lái)積累的教育知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，以及1,000多項(xiàng)有關(guān)幼兒學(xué)習(xí)的研究成果，理解并推理出不同階段、不同類型孩子的獨(dú)特需求，從而設(shè)計(jì)能達(dá)到最佳學(xué)習(xí)效果的游戲和節(jié)目。 此外，這個(gè)教育平臺(tái)還能在與孩子們的每一次互動(dòng)中不斷進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，以匹配孩子個(gè)性化的學(xué)習(xí)風(fēng)格。 IBM與芝麻街工作室的合作將能夠滿足每個(gè)孩子在學(xué)習(xí)上的獨(dú)特需求，讓孩子告別千篇一律的教育，讓他們站在一條最合適的起跑線上個(gè)性化成長(zhǎng)，做最好的自己

【案例2】對(duì)于技術(shù)復(fù)雜嚴(yán)謹(jǐn)?shù)挠蜌忾_采公司，新手秒變專家是一個(gè)迫在眉睫的需求。油氣開采作業(yè)需要對(duì)設(shè)備、天氣、地理?xiàng)l件等多方面建立可持續(xù)的項(xiàng)目體系，每位輪流到現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)的員工需要具備嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹R(shí)體系——相當(dāng)于30年工作經(jīng)驗(yàn)?！靶禄锇椤盜BM Watson學(xué)習(xí)了積累了30年的 38,000份文件，可以分析各種關(guān)鍵數(shù)據(jù)，通過(guò)自然語(yǔ)言為工程師提供專業(yè)建議，讓工程師節(jié)省了75%搜索專業(yè)知識(shí)的時(shí)間。

【案例3】Olli是利用IBM Watson物聯(lián)網(wǎng)的基于云的認(rèn)知計(jì)算能力，對(duì)嵌入在整輛車中的30多個(gè)傳感器所提供的交通數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與學(xué)習(xí)的首款車輛。Local Motors開放式的汽車開發(fā)流程將允許公司基于乘客需求和當(dāng)?shù)亓?xí)慣相應(yīng)地添加并調(diào)整傳感器。此外，該平臺(tái)還利用4個(gè)Watson APIs（Watson developer API）– 語(yǔ)音到文本(Speech to Text)、自然語(yǔ)言分類(Natural Language Classifier)、物體識(shí)別(Entity Extraction)以及文本到語(yǔ)音(Text to Speech) – 實(shí)現(xiàn)車輛與乘客之間的平順的交流。

【案例4】IBM杰出工程師、盲人科學(xué)家淺川智惠子博士開發(fā)出一款NavCog（視覺障礙導(dǎo)航系統(tǒng)）App，基于人工智能定位、識(shí)別、知識(shí)、地圖四個(gè)技術(shù)領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)讓有認(rèn)知障礙人士可以同正常人一樣行走，購(gòu)物、知曉對(duì)面走過(guò)來(lái)的人是誰(shuí)，聊天對(duì)象表情等。這一應(yīng)用不僅適用于，同樣適用于老年人。

巴克塔液體：

星戰(zhàn)電影里就有一個(gè)神奇的“巴克塔箱”，里面裝滿了能讓細(xì)胞再生的“巴克塔液體”，它能“愈合、修復(fù)”世界上最嚴(yán)重的傷口，而且不留一點(diǎn)疤痕。電影角色盧克?天行者在一場(chǎng)暴風(fēng)雪中凍傷身體，也是在“巴克塔液體”中恢復(fù)的。類似的一幕，已經(jīng)逐漸在醫(yī)療行業(yè)變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。例如，美容手術(shù)中常見的“皮膚修復(fù)術(shù)”，就是通過(guò)重新植入人造皮膚，讓已經(jīng)壞死的皮膚重新煥發(fā)新活力。

更進(jìn)一步，人類還正在努力對(duì)疾病進(jìn)行“預(yù)測(cè)”。 “納米級(jí)疾病跟蹤”能讓人們高速、及時(shí)、便捷地從一滴血、一滴淚、一滴汗中發(fā)現(xiàn)疾病隱患。

IBM正在開發(fā)”芯片上的醫(yī)療實(shí)驗(yàn)室”技術(shù)（“l(fā)ab-on-a-chip”）。根據(jù)IBM 年公布的“未來(lái)五年五大創(chuàng)新趨勢(shì)”年度報(bào)告（“IBM 5 in 5”）預(yù)測(cè)：今后五年，它就像健康偵探，實(shí)現(xiàn)納米級(jí)疾病跟蹤，追蹤體液里無(wú)法看到的信號(hào)。而且，“芯片上的醫(yī)療實(shí)驗(yàn)室”技術(shù)將被整合到便攜式的手持設(shè)備中，讓人們可以便捷地通過(guò)一滴血、一滴淚、一滴汗分析生物指標(biāo)，可以被迅速地將信息從家里傳送到云端。這樣便可以與睡眠監(jiān)測(cè)儀和智能手表等其他物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，然后交由AI分析，并返回結(jié)果。一旦實(shí)現(xiàn)，人們可以每周、甚至每天監(jiān)測(cè)自己的健康，“永遠(yuǎn)走在疾病前面”——實(shí)現(xiàn)針對(duì)疾病的“早發(fā)現(xiàn)、早治療”。

【案例】機(jī)器“相面”輔助診療，準(zhǔn)確率超出人類專家

皮膚癌是一種高發(fā)疾病，其中黑色毒瘤致死率最高。專業(yè)的皮膚科醫(yī)生可以利用 “皮膚鏡”的影像技術(shù)，提早發(fā)現(xiàn)黑色素瘤，但面臨兩大挑戰(zhàn)：一是掌握這類技術(shù)的醫(yī)生數(shù)量嚴(yán)重不足，二是人非圣賢，孰能無(wú)過(guò)，經(jīng)常出現(xiàn)誤診。IBM借助人工智能的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，只靠圖片就能準(zhǔn)確診斷患者是否患有黑色素瘤。醫(yī)護(hù)人員只需利用皮膚鏡拍攝一張病變患處的圖片，并上傳到云端分析服務(wù)中心，就能獲得詳細(xì)的檢測(cè)報(bào)告。隨后，醫(yī)生只需詳細(xì)分析報(bào)告中的數(shù)據(jù)，就能判斷病人是否患了黑色素瘤。目前，IBM對(duì)皮膚癌診斷的正確率高達(dá)97%，已經(jīng)超出了專家的平均診斷水平（85%）。除了檢測(cè)皮膚癌，醫(yī)生還能根據(jù)報(bào)告數(shù)據(jù)，及時(shí)判定患者是否還有患其他疾病的可能。

高成像頭盔：

《星球大戰(zhàn)》中Boba的頭盔的設(shè)計(jì)裝有運(yùn)動(dòng)與聲音傳感器、紅外線裝置和通訊器于一體的可穿戴設(shè)備，以便Boba比敵人看得更清楚、視野更廣?，F(xiàn)實(shí)中，超過(guò)99.9%的電磁波譜無(wú)法被肉眼看到。

過(guò)去 100 年里，科學(xué)家發(fā)明了許多儀器，可以釋放并感知不同波長(zhǎng)的能量，而這些技術(shù)在當(dāng)下被應(yīng)用在醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域，以檢查牙齒中的空洞、檢查機(jī)場(chǎng)行李、幫助飛機(jī)在濃霧天氣降落。但這些設(shè)備都非常專業(yè)，且價(jià)格昂貴，且在技術(shù)上只能看見某些特定波長(zhǎng)的電磁波譜。

IBM在2017年初發(fā)布的“Next 5 in 5”中預(yù)測(cè)，未來(lái)五年內(nèi)，基于超級(jí)成像與人工智能，人類將擁有“超人”視覺?；诔?jí)成像和人工智能技術(shù)的新型成像設(shè)備，能夠集成眾多波長(zhǎng)的電磁波譜帶，從而極大地拓展人類的視野范圍，觀測(cè)更為廣泛的世界，揭露出有價(jià)值的或蘊(yùn)含潛在危險(xiǎn)的信號(hào)。最重要的是，這些設(shè)備都便于攜帶、價(jià)格低廉、易于使用，因此超人視覺可以成為我們?nèi)粘ｓw驗(yàn)的一部分。

如果能夠看到周圍所有無(wú)法看到或有些模糊的物理現(xiàn)象，便可幫助駕駛員和無(wú)人駕駛汽車更好地了解路況。例如，借助毫米波成像、攝像頭和其他傳感器，超級(jí)成像技術(shù)便可幫助汽車看透迷霧或暴雨，探測(cè)黑冰等難以看清的危險(xiǎn)路況，或者幫助我們了解前方物體的距離和尺寸。認(rèn)知計(jì)算技術(shù)能夠分析這些數(shù)據(jù)，然后找出導(dǎo)致爆胎的原因：可能是由于橫穿馬路的動(dòng)物或十字路口傾翻的垃圾桶，或者路上的坑洼地段。將這些技術(shù)運(yùn)用到手機(jī)后，便可通過(guò)拍攝照片來(lái)分析食物的營(yíng)養(yǎng)價(jià)值、判斷食物是否安全可食用。在醫(yī)藥和銀行領(lǐng)域使用超級(jí)成像技術(shù)則可以幫助用戶識(shí)別欺詐行為。原本無(wú)法被人類看到的信息都將一一呈現(xiàn)在我們面前。

目前，IBM 科學(xué)家正在開發(fā)一套緊湊型超級(jí)成像平臺(tái)，可以在該平臺(tái)“看到”電磁波譜的特定部分，從而催生一系列實(shí)用且價(jià)格親民的設(shè)備和應(yīng)用模式。

光劍

光劍是《星球大戰(zhàn)》中最具代表性的裝備，同時(shí)也是眾多科學(xué)家希望最先實(shí)現(xiàn)的技術(shù)。然而、多數(shù)人認(rèn)為光劍的原理是釋放激光，而光束是無(wú)法發(fā)生碰撞的，所以光劍技術(shù)也是絕大多數(shù)人認(rèn)為星戰(zhàn)科技中最無(wú)法實(shí)現(xiàn)的。

在現(xiàn)實(shí)中，基于激光的武器存在類似應(yīng)用。如美軍將為無(wú)人機(jī)配備的激光武器，發(fā)射出的激光可擊落敵方無(wú)人機(jī)。此外，現(xiàn)實(shí)中也有好似光劍一樣無(wú)堅(jiān)不摧的應(yīng)用，如可以用于搶先救援的高溫?zé)釃姌?，同樣可以通過(guò)瞬間噴發(fā)的超高溫火焰，輕易據(jù)開障礙物，用于緊急施救領(lǐng)域。

在《科學(xué)與星球大戰(zhàn)》系列視頻里， IBM 的研究人員展示了，用離子體幫人們把一根金屬瞬間達(dá)到極高溫，實(shí)現(xiàn)類似光劍的“披荊斬棘”切割力。

太空旅行

《星球大戰(zhàn)》中，最快的飛船“千年隼號(hào)”、超空間“星際跳躍”，是兩個(gè)最吸引人的太空旅行科幻場(chǎng)景。然而，星戰(zhàn)中飛船的超空間跳躍技術(shù)，需要難以想象的巨量數(shù)據(jù)運(yùn)算。電影中的一個(gè)經(jīng)典場(chǎng)景是：男主人公之一漢索羅駕駛飛船誤闖小行星帶，成功導(dǎo)航通過(guò)的幾率僅有約3720：1。因此，星際探索的重要挑戰(zhàn)之一是：針對(duì)海量數(shù)據(jù)計(jì)算，進(jìn)行路徑選擇和優(yōu)化，即以最快的速度、找到最安全路徑，這對(duì)于傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)是極具挑戰(zhàn)的任務(wù)。

IBM在量子計(jì)算上的研究為突破計(jì)算力的局限帶來(lái)曙光。2017年11月，IBM公布了50量子比特位的量子處理器原型，這是人類在計(jì)算力上取得的一個(gè)重要進(jìn)展。相比傳統(tǒng)計(jì)算，量子計(jì)算可以實(shí)現(xiàn)基于量子疊加態(tài)的重疊計(jì)算。它可處理海量數(shù)據(jù)、海量因素、海量維度。其遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的運(yùn)算速度，而且其使用范圍不局限于航空領(lǐng)域，還能為化工、新藥、新材料研發(fā)、金融安全等領(lǐng)域帶來(lái)突破式創(chuàng)新。

原力：

作為星戰(zhàn)中最為重要的科幻元素之一，“原力”的存在可以讓影片中擁有它的人隨意控制物體移動(dòng)，控制物體、武器防御外來(lái)攻擊。而在生活中，人們通過(guò)“全副武裝”的可穿戴設(shè)備，可以遠(yuǎn)程開啟智能音箱、打開空調(diào)、燒好熱水。人們心跳的頻率、眼睛的疲勞度也可直接與電腦開關(guān)相關(guān)。

IBM也有類似技術(shù)。IBM Watson IoT技術(shù)與智能頭盔Emotiv Insight相結(jié)合，能讓腦電波控制技術(shù)成為現(xiàn)實(shí)。而根據(jù)埃森哲的報(bào)告，在萬(wàn)物互聯(lián)的時(shí)代，以智能互聯(lián)設(shè)備和機(jī)器為基礎(chǔ)的產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)能夠幫助企業(yè)拓展新的數(shù)字化服務(wù)和商業(yè)模式，到2030年有望為全球貢獻(xiàn)14.2萬(wàn)億美元的新產(chǎn)值。

【案例1】電梯如果頻繁故障、停機(jī)，不僅會(huì)威脅乘客安全，還會(huì)讓樓宇價(jià)值和業(yè)主體驗(yàn)大打折扣。世界最大的電梯公司之一KONE（通力），同時(shí)運(yùn)維百萬(wàn)部電梯和扶梯，每天承載10億人，怎樣萬(wàn)無(wú)一失地保證電梯安全運(yùn)行不罷工？KONE電梯為其維修員“雇傭”了一個(gè)新搭檔IBM Watson。通過(guò)每臺(tái)電梯中的IoT傳感器，Watson實(shí)時(shí)監(jiān)控電梯的運(yùn)行狀況，不放過(guò)任何一個(gè)安全隱患，給電梯維修員賦予了提前預(yù)知電梯故障的“超能力” 。在電梯還沒有發(fā)生故障之前，維修員就能趕到現(xiàn)場(chǎng)，消除安全隱患。

【案例2】本田研發(fā)部門采用IBM Watson物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 技術(shù)監(jiān)控并分析來(lái)自一級(jí)方程式 (F1) 賽車中160多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)。車手和工作人員可以實(shí)時(shí)采用數(shù)據(jù)和分析而幫助優(yōu)化性能并提高燃油效率，使車手能夠做出實(shí)時(shí)比賽決策。

懸浮飛行器：

星戰(zhàn)中有多達(dá)十余種飛行器，如雪上飛行器，飛行摩托等，可隨意在天際穿梭。生活中，類似的技術(shù)正在映射在交通、低溫超導(dǎo)、電力等行業(yè)與領(lǐng)域。在交通行業(yè)，磁懸浮列車目前已經(jīng)實(shí)現(xiàn)；在低溫超導(dǎo)領(lǐng)域，人們可以將電腦、手機(jī)永遠(yuǎn)在低功率狀態(tài)下，實(shí)現(xiàn)超長(zhǎng)待機(jī)；而電力領(lǐng)域也正在研發(fā)如何讓電力傳輸?shù)臏y(cè)試成本降低。

IBM的超導(dǎo)和磁電研究處于領(lǐng)先，包括將超導(dǎo)技術(shù)應(yīng)用于IBM Q系統(tǒng)和量子生態(tài)的開發(fā)。近期，IBM宣布帶有20 個(gè)量子比特的客戶端系統(tǒng)已經(jīng)可以使用；下一代的 IBM Q 系統(tǒng)正在開發(fā)之中，該系統(tǒng)將配備首個(gè) 50 量子比特處理器；IBM 還擴(kuò)展了開源量子軟件包QISKit；推出了全球最高級(jí)的量子計(jì)算生態(tài)系統(tǒng)。

IBM前沿技術(shù)在各行業(yè)專業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用案例

營(yíng)銷與數(shù)據(jù)分析

1.每個(gè)營(yíng)銷人都能洞察客戶需求

Watson Analytics的認(rèn)知技術(shù)賦予歐唯特公司咨詢師分析能力，更重要的是賦予他們從新的角度進(jìn)行探索分析的能力，能幫助品牌更精準(zhǔn)地了解客戶需求。。原來(lái)咨詢師們?cè)谘芯慨a(chǎn)品維度時(shí)，已經(jīng)形成固化的思維方式，會(huì)從性別，年齡，區(qū)域等角度進(jìn)行拆解分析。當(dāng)他們將某快消時(shí)尚品牌的數(shù)據(jù)導(dǎo)入Watson Analytics，進(jìn)行引導(dǎo)式的數(shù)據(jù)探索與交互，在Watson的“探索模塊”，驚喜的發(fā)現(xiàn)支付方式與產(chǎn)品之間有一定的關(guān)聯(lián)，歐唯特公司立刻建議客戶針對(duì)不同支付方式的人做精準(zhǔn)的產(chǎn)品溝通。微信和支付寶合作，使用這兩個(gè)方式支付的客人，支付之后會(huì)出現(xiàn)“一鍵注冊(cè)會(huì)員”的界面，這種迎合客戶需求，并且簡(jiǎn)單操作的活動(dòng)，大大的促進(jìn)了品牌會(huì)員轉(zhuǎn)化率和用戶體驗(yàn)滿意度。

2.起亞利用IBM Watson提高營(yíng)銷效果

在2016年超級(jí)碗活動(dòng)中，韓國(guó)汽車公司起亞和數(shù)字營(yíng)銷公司Influential合作，用IBM Watson分析了Twitter, Facebook、Instagram等社交媒體上”網(wǎng)紅”們發(fā)布的內(nèi)容，將他們分成了不同類，貼上了不同的標(biāo)簽，穩(wěn)健、深刻、樂(lè)觀、求變等等。起亞公司從中挑選了那些擁有”勇于改變、對(duì)藝術(shù)感興趣、渴望成功”的上百個(gè)“網(wǎng)紅”。接下來(lái)他們做了一件有意思的事：起亞公司給這些“網(wǎng)紅”每人寄送了一款起亞汽車廣告中的“彩色襪子”——在廣告中，美國(guó)演員克里斯托弗?沃肯，在無(wú)聊、以灰色為主調(diào)色的衣柜中，選擇了一雙彩色襪子，用來(lái)彰顯起亞汽車是如此的與眾不同，充滿生氣與歡樂(lè)。很多人都看了這個(gè)廣告，記住了那款獨(dú)特的彩色襪子?！熬W(wǎng)紅”們收到這些彩色襪子后非常興奮，于是主動(dòng)在社交媒體上進(jìn)行各種“炫耀”，很多人還編了有趣的關(guān)于彩色襪子的故事。這些“網(wǎng)紅”在社交媒體上的一系列行為傳遞了起亞的樂(lè)觀、歡樂(lè)的價(jià)值觀?！熬W(wǎng)紅”們的行為得到粉絲的極大認(rèn)可，在社交媒體上產(chǎn)生了互動(dòng)與共鳴，有90%以上的粉絲還轉(zhuǎn)發(fā)了“網(wǎng)紅”的分享。這堪稱一次絕妙的成功營(yíng)銷的活動(dòng)，起亞所期望塑造的品牌形象通過(guò)這次活動(dòng)在 “網(wǎng)紅”粉絲心目中成功樹立起來(lái)了。

3.家樂(lè)利用Watson給客戶帶來(lái)新奇體驗(yàn)

“家樂(lè)”是聯(lián)合利華旗下的食品品牌，主要產(chǎn)品為湯料和調(diào)味品。作為大眾品牌，其產(chǎn)品銷往世界各地。他們與IBM合作，在全球引領(lǐng)了一場(chǎng)運(yùn)動(dòng)。借助IBM Watson增強(qiáng)智能，家樂(lè)設(shè)計(jì)了一項(xiàng)趣味測(cè)試，對(duì)人們?cè)趷矍樯系南埠眠M(jìn)行分析（即自己的心儀對(duì)象是什么類型的人），再研究心儀對(duì)象鐘愛的食物味道。如果根據(jù)味道的喜好對(duì)人進(jìn)行配對(duì)，他們?cè)趷矍樯弦矔?huì)匹配。IBM幫助家樂(lè)研發(fā)了一個(gè)基于認(rèn)知的味道分析工具。這個(gè)味道測(cè)試工具可以向參與者提問(wèn)，了解并分析他們的信息，然后將參與者的專屬味道資料創(chuàng)建出來(lái)。人們可以通過(guò)在線訪問(wèn)使用這個(gè)工具?！凹覙?lè)”原本只是一個(gè)固體湯料和調(diào)味品品牌，它的產(chǎn)品通常只會(huì)被放在廚房的櫥柜里，從沒給人以炫酷的印象。但與IBM合作的這項(xiàng)趣味測(cè)試，卻讓“家樂(lè)”這一品牌變得很酷很潮。消費(fèi)者很快就通過(guò)社交媒體了解到這個(gè)測(cè)試工具，并且將自己的測(cè)試結(jié)果分享到社交平臺(tái)上，讓 “家樂(lè)”的名氣瘋狂傳播開來(lái)。這是一場(chǎng)非常巧妙的營(yíng)銷，策劃者借助IBM增強(qiáng)智能，創(chuàng)造了一個(gè)非常巧妙的互動(dòng)模式，再利用這個(gè)模式實(shí)現(xiàn)了巨大的廣告效應(yīng)。 “家樂(lè)”也因此拿到了聯(lián)合利華當(dāng)年所有的獎(jiǎng)項(xiàng)，最終其銷售額直線上升。

4.IBM認(rèn)知型廣告競(jìng)價(jià)優(yōu)化工具提升營(yíng)銷效果

IBM正在研發(fā) “認(rèn)知型廣告競(jìng)價(jià)優(yōu)化工具”，將人工智能應(yīng)用到程序化媒體購(gòu)買中。與傳統(tǒng)算法和普通程序化算法相比，這種AI算法更精細(xì)。比如，普通的廣告投放方式無(wú)法區(qū)分用戶當(dāng)時(shí)所處的使用環(huán)境，但認(rèn)知型投標(biāo)優(yōu)化工具就可以。在試驗(yàn)項(xiàng)目中使用這個(gè)工具，投放轉(zhuǎn)化率有了大幅提升，提高了30%~40%。在一項(xiàng)特定的測(cè)試中，轉(zhuǎn)化率提高了72%。結(jié)果十分驚人。試驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，該工具對(duì)提高營(yíng)銷資金的使用效率意義重大。

5.認(rèn)知營(yíng)銷讓馬姆莫斯度假村(Mammoth Resorts) 游客數(shù)量屢創(chuàng)新高

IBM宣布，美國(guó)加利福尼亞州領(lǐng)先的四季山地度假區(qū)企業(yè)馬姆莫斯度假村(Mammoth Resorts) 正在使用 IBM 云上的 Watson 客戶互動(dòng)解決方案(Watson Customer Engagement)創(chuàng)建個(gè)性化的優(yōu)惠信息，使每年前往該度假區(qū)的游客數(shù)量屢創(chuàng)新高。

借助基于云的 Watson客戶互動(dòng)解決方案，馬姆莫斯度假村能夠密切觀察客戶在網(wǎng)站上的活動(dòng)，包括他們?cè)诤翁幓ǖ臅r(shí)間最多，他們查看了哪些信息，他們購(gòu)物車是否是空的等等。根據(jù)這些細(xì)節(jié)，馬姆莫斯度假村發(fā)起響應(yīng)式電子郵件營(yíng)銷活動(dòng)，客戶查看每款商品時(shí)都可以收到優(yōu)惠交易信息，比如下次訪問(wèn)時(shí)免費(fèi)住宿一晚。馬姆莫斯度假村營(yíng)銷團(tuán)隊(duì)隨后會(huì)跟蹤哪些促銷活動(dòng)最成功地吸引客戶回訪其網(wǎng)站。

除了吸引新的旅客，IBM Watson客戶互動(dòng)解決方案還基于旅客過(guò)去的停留信息，根據(jù)每個(gè)人的偏好，開展及時(shí)、個(gè)性化的營(yíng)銷活動(dòng)，幫助馬姆莫斯度假村建立起了客戶忠誠(chéng)度。目前，IBM 正在幫助公司根據(jù)馬姆莫斯度假村的要求，按他們需要的時(shí)間和方式將認(rèn)知技術(shù)融入其營(yíng)銷、商務(wù)和供應(yīng)鏈能力中。IBM 目前正與全球 17,000 多家公司合作，包括Amadori Group、American Eagle Outfitters、Boots、Ermes、Luxottica、Moosejaw Mountaineering、Office Brands、Performance Bicycle 和 REI。

6.利用Watson開啟認(rèn)知商業(yè)模式，印度Titan公司定制個(gè)性化營(yíng)銷方案

IBM公司日前宣布，印度手表及其他精美個(gè)人配飾的領(lǐng)先制造商Titan Company Limited正在使用客戶互動(dòng)解決方案和基于云的解決方案，幫助公司通過(guò)1,100萬(wàn)的忠誠(chéng)客戶提高年銷量，同時(shí)利用Titan的獨(dú)特產(chǎn)品吸引新客戶。

作為總部位于印度班加羅爾的多類別、多品牌全球時(shí)尚生活產(chǎn)品制造商，Titan目前正在利用IBM Watson客戶互動(dòng)解決方案作為其電商平臺(tái)的支柱，使公司能為其客戶量身定制在線營(yíng)銷活動(dòng), 考慮客戶的偏好和過(guò)去的購(gòu)買情況（客戶以前將錢花在何處，哪些交易會(huì)刺激購(gòu)買行為）的同時(shí)，還會(huì)利用分析來(lái)研究客戶的實(shí)時(shí)行為，以便隨時(shí)調(diào)整營(yíng)銷活動(dòng)，促使客戶購(gòu)買商品。

通過(guò)與IBM合作，Titan希望激勵(lì)老客戶，增加購(gòu)買次數(shù)，并且增加3倍的購(gòu)物品種，無(wú)論是在電腦端、手機(jī)端還是在實(shí)體店。Titan旨在利用IBM的平臺(tái)將訪問(wèn)者引至其品牌網(wǎng)站，并引導(dǎo)逛街的人進(jìn)入其遍布全印度的1,500家零售店和10,000個(gè)多品牌直銷購(gòu)物中心。目前，IBM是唯一一家?guī)椭黝惞緦⒄J(rèn)知技術(shù)無(wú)縫融入其營(yíng)銷、商務(wù)和供應(yīng)鏈功能中的供應(yīng)商。

7.North Face

IBM的一個(gè)美國(guó)合作伙伴，利用 Watson為著名的戶外品牌 North Face 開發(fā)了一個(gè)個(gè)人購(gòu)物助手。這個(gè)網(wǎng)購(gòu)助手能夠在背后調(diào)動(dòng) Watson 去閱讀幾百萬(wàn)產(chǎn)品頁(yè)面、雜志文章、旅游攻略、博客文章，迅速理解用戶問(wèn)題，并馬上推薦一系列的產(chǎn)品。你可以進(jìn)一步提問(wèn)，這些技術(shù)特征有什么意義或是用戶評(píng)價(jià)，網(wǎng)購(gòu)助手都會(huì)給你詳細(xì)的解釋。

藝術(shù)創(chuàng)意

1.機(jī)器讓每個(gè)人都可以成為創(chuàng)作型歌手

亞力山大?格蘭特（Alex Da Kid）是一個(gè)非常優(yōu)秀而且搶手的音樂(lè)制作人，曾在2014年獲得格萊美獎(jiǎng)。但最早認(rèn)識(shí)他的人，只知道他是一名專業(yè)足球運(yùn)動(dòng)員。隨后他在朋友們的印象中轉(zhuǎn)型成為了音樂(lè)制作人，但他最新的愿望是成為創(chuàng)作型歌手。他找到了Watson幫忙，Watson在以下三個(gè)方面參與了歌曲制作：首先，Watson分析了近五年的文化數(shù)據(jù)，包括諾貝爾和平獎(jiǎng)演講內(nèi)容，紐約時(shí)報(bào)頭版，最高法院的裁定，Getty博物館的聲明，維基百科文章，熱門電影概要等等，并找到每一年的“情感溫度”。同時(shí)Watson分析了相關(guān)社交內(nèi)容如博客和推特，找出人們?cè)谏缃幻襟w上展示最多的情感。其次，Watson從過(guò)去5年來(lái)每一周的歌曲排行榜中，選取Top100進(jìn)行歌詞解讀，也就是說(shuō)，它大概分析了26000首歌的歌詞（有些是持續(xù)上榜歌曲），找出這些歌詞背后的情感。綜合這些分析，Watson發(fā)現(xiàn)“心碎”是一種普遍的情感，能夠與公眾產(chǎn)生共鳴。最后，Alex用Watson解讀流行歌曲的作曲結(jié)構(gòu)、節(jié)奏、音符、樂(lè)器等，重新組合創(chuàng)作歌曲，并演唱。Alex發(fā)表了第一支個(gè)人單曲《Not Easy》，表達(dá)“心碎”的感情。《Not Easy》在北美廣受好評(píng)，而且在QQ音樂(lè)上也深受聽眾喜歡，聽眾表示“好聽的想哭”，“好聽到爆炸”。

2.《Morgan》預(yù)告片

一部電影的預(yù)告片，需要足夠吸引人，電影剪輯師需要將影片看上數(shù)十遍，反復(fù)篩選最能表達(dá)電影主題、調(diào)動(dòng)觀眾情緒的片段。通常，10天-1個(gè)月，才能完成一支預(yù)告片的剪輯?，F(xiàn)在，Watson幫助21世紀(jì)?？怂构镜募糨嫀熡?天時(shí)間，就將《Morgan》預(yù)告片完成了。它對(duì)100部恐怖電影預(yù)告片的視覺、音頻和場(chǎng)景構(gòu)成進(jìn)行深度分析和理解，理解了人類世界的恐怖、懸疑和驚悚這些感受和情緒。在這部影片中，Watson讀懂了什么是“懸疑、恐怖和驚悚”，提煉出電影中代表這些情緒的鏡頭，進(jìn)行組合拼接，給觀眾緊張刺激的體驗(yàn)。

3.服裝設(shè)計(jì)：從Marchesa Dress到VOGUE李宇春

2016年，在美國(guó)的“時(shí)尚界奧斯卡”Met Gala上，捷克超模 KK (Karolina Kurkova)身著一條閃閃發(fā)光的“會(huì)思考”的裙子，婀娜多姿，驚艷了整個(gè)時(shí)尚界。Marchesa由兩個(gè)年輕設(shè)計(jì)師共同創(chuàng)立，自2004年誕生以來(lái)就以昂貴的材質(zhì)、特殊的剪裁和精細(xì)的手工贏得歐美女星名媛的追捧，這次，設(shè)計(jì)師在準(zhǔn)備Met Gala的禮服時(shí)，希望展現(xiàn)浪漫、夢(mèng)幻、永恒的氣質(zhì)。IBM Watson圍繞這個(gè)目標(biāo)干了這么幾件事，輔助Machesha設(shè)計(jì)師打造了這一條“會(huì)思考”的認(rèn)知裙子：

1.幫助設(shè)計(jì)師找出最合適的面料和顏色

其實(shí)是裙子上的花朵，它能發(fā)光。這對(duì)面料要求非常高，它必須質(zhì)地輕薄通透、透光性極佳、氣質(zhì)優(yōu)雅。Watson(Inno360)閱讀了超過(guò)百萬(wàn)份面料材質(zhì)的使用報(bào)告，從超過(guò)4萬(wàn)種面料中快速鎖定了35種面料，并建議了35種既適合MetGala場(chǎng)合，也符合Marchesa一貫風(fēng)格的顏色與之相配。最后設(shè)計(jì)師從Watson推薦的面料中選擇了一種。

2.讓裙子讀懂社交媒體上的粉絲情緒，并且實(shí)時(shí)展示在禮服的花朵上

這條禮服不僅剪裁獨(dú)特、氣質(zhì)夢(mèng)幻，還能夠根據(jù)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)發(fā)亮變色——禮服繡的150朵花里內(nèi)置有LED燈，LED燈由Watson Tone Analyzer API實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)Twitter上的發(fā)言，分析背后的情緒來(lái)改變顏色。例如用五種顏色分別代表了歡樂(lè)、忍耐、興奮、鼓勵(lì)和好奇，當(dāng)社交平臺(tái)的發(fā)言“歡樂(lè)”值較高，那么Tone Analyzer會(huì)讓LED燈亮起明亮的玫瑰色；如果“興奮”值偏高，那么燈花則會(huì)增加一層陰影。所以我們稱它為“會(huì)思考的裙子”。

醫(yī)療

一名研究人員一年可以閱讀200-300份醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)。IBM Watson可以在10分鐘內(nèi)閱讀和剖析20,000,000份醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)、論文和病理。

在中國(guó),頂級(jí)醫(yī)療資源難以全面覆蓋每年300萬(wàn)-400萬(wàn)的新增癌癥患者。IBM Watson正在肺癌，乳腺癌，胃癌，結(jié)、直腸癌，子宮頸癌等高發(fā)癌癥專業(yè)治療領(lǐng)域，協(xié)助醫(yī)生為病人提供個(gè)性化專業(yè)治療建議，普惠大眾。

中國(guó)有290,000,000心血管病人,IBM中國(guó)實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合知名藥廠及著名?？漆t(yī)院,運(yùn)用認(rèn)知風(fēng)險(xiǎn)分析模型發(fā)現(xiàn)27個(gè)新的風(fēng)險(xiǎn)因素，將預(yù)測(cè)中風(fēng)發(fā)生的準(zhǔn)確率顯著提高60%，幫助每年至少1,200,000人躲避中風(fēng)的危害,同時(shí)也減少了過(guò)度治療。

2020年，我國(guó)65歲以上老齡人口將達(dá)1.67億，認(rèn)知IoT養(yǎng)老解決方案能通過(guò)各類IoT設(shè)備收集老人健康數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)交由核心引擎完成認(rèn)知學(xué)習(xí)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)老人身體狀況，及時(shí)預(yù)警健康風(fēng)險(xiǎn)，便于子女照護(hù)老人，實(shí)現(xiàn)居家養(yǎng)老。

其他

1.【教育】每一個(gè)老師都能激發(fā)孩子的潛力

在美國(guó)德州的一所學(xué)校，人工智能正在幫助老師，讓他們更全面、更及時(shí)的了解學(xué)生，并實(shí)時(shí)反饋。以代數(shù)課程為例,系統(tǒng)對(duì)每個(gè)學(xué)生每一個(gè)知識(shí)點(diǎn)的掌握情況給出評(píng)價(jià)。以顏色分類，綠色表示這個(gè)學(xué)生已掌握的知識(shí)點(diǎn)，紅色表示這個(gè)學(xué)生沒有完全掌握的知識(shí)點(diǎn)。系統(tǒng)給出具體的分析，讓老師簡(jiǎn)潔明了地了解這個(gè)學(xué)生對(duì)各個(gè)知識(shí)點(diǎn)的掌握情況，從而根據(jù)這個(gè)學(xué)生的知識(shí)水平再結(jié)合他的興趣愛好，幫助這個(gè)學(xué)生提升。

2.【律師】機(jī)器也能對(duì)答如流

由IBM研發(fā)的世界第一個(gè)人工智能律師Ross已經(jīng)誕生。Ross基于Watson，目前就職于紐約 Baker &Hostetler律師事務(wù)所，處理公司破產(chǎn)等事物。它利用機(jī)器學(xué)習(xí)研讀大量的法律案例與文書，并能對(duì)一個(gè)使用者的法律提問(wèn)進(jìn)行自然語(yǔ)意分析，從中找出最適合的法律意見的人工智慧服務(wù)。它可以理解語(yǔ)言、回答問(wèn)題、提出假設(shè)并記錄法律系統(tǒng)的變化發(fā)展。

3.【旅游】Ivy導(dǎo)游服務(wù)生

美國(guó)一家公司叫做WayBlazer，基于Watson開發(fā)了一個(gè)名叫Ivy 的 “導(dǎo)游服務(wù)生”，在拉斯維加斯的酒店已經(jīng)用起來(lái)了?，F(xiàn)在去拉斯維加斯，可以用自然語(yǔ)言直接去問(wèn) Ivy，它會(huì)用自然語(yǔ)言直接告訴你，有什么適合你的項(xiàng)目，幫忙安排行程、訂餐、訂票等。此外基于 Watson，有人還開發(fā)了一個(gè)導(dǎo)游應(yīng)用。這個(gè)應(yīng)用可以根據(jù)你的需要，一步到位的給你定制旅游攻略，美國(guó)城市Austin就使用了這個(gè)應(yīng)用來(lái)服務(wù)游客。它可以向你推薦酒店，介紹本地的景點(diǎn)，幫你制定攻略。

4.【廚師】IBM Watson大廚

在諸多食材面前，如何為每一位挑剔的食客烹出恰到心頭的美食，對(duì)于廚師而言，不僅需要熟悉各種食材的搭配和屬性，還需要讀懂食客的心。IBM與頂級(jí)美食雜志Bon Appétit，基于認(rèn)知計(jì)算，開發(fā)出一款烹飪網(wǎng)頁(yè)應(yīng)用。這款基于Watson的免費(fèi)應(yīng)用能提取Bon Appétit數(shù)據(jù)庫(kù)中超過(guò)一萬(wàn)道食譜，可能生成的食材搭配方案以數(shù)百億億計(jì)，從而更好地了解如何在不同菜肴與菜系中使用它們。為幫助每個(gè)愛好者成為最佳家庭大廚，IBM Watson的聰明之處還在于將現(xiàn)有食譜、食品化學(xué)及個(gè)人偏好等數(shù)據(jù)結(jié)合，并融入測(cè)試參與人員的寶貴意見。

5.【保險(xiǎn)】保險(xiǎn)理賠員

遭遇損失后，誰(shuí)都不愿再為了應(yīng)得的理賠金勞心傷神地與保險(xiǎn)公司打“持久戰(zhàn)”。因此，快速理賠是保險(xiǎn)公司贏取客戶的關(guān)鍵。由于保險(xiǎn)業(yè)務(wù)涉及眾多專業(yè)領(lǐng)域，如醫(yī)療、交通、金融等，保險(xiǎn)理賠員需要對(duì)每個(gè)專業(yè)領(lǐng)域的法規(guī)了如指掌，花費(fèi)大量時(shí)間去閱讀相關(guān)文獻(xiàn)和資料，再對(duì)理賠資料進(jìn)行審核、定損?！靶禄锇椤盜BM Watson 能夠?qū)W習(xí)各種保險(xiǎn)條款、理賠流程、評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)等相關(guān)專業(yè)知識(shí)，幫助保險(xiǎn)理賠員員快速地對(duì)理賠做出合理評(píng)估，使保險(xiǎn)公司的理賠效率提高了25%。

6.【制造】飛機(jī)機(jī)械師：周末也能多出3小時(shí)的旅行計(jì)劃

每每工作忙碌的時(shí)候，都希望即便是周末也能來(lái)一次說(shuō)走就走的旅行。短短兩日的行程，火車太慢，可飛機(jī)如果延誤，耗時(shí)甚至比火車還長(zhǎng)，哪里還有時(shí)間游覽異地風(fēng)光。所以無(wú)奈都擠在小長(zhǎng)假和7天長(zhǎng)假去和全國(guó)人民大合影，周末旅行想想都不現(xiàn)實(shí)。那么如果飛機(jī)每次都準(zhǔn)時(shí)起飛和到達(dá)呢？很多航班延誤都是飛機(jī)檢修時(shí)間過(guò)長(zhǎng)引起的。就像大韓航空的工程師們，除了日常檢修，每年要面對(duì)20多萬(wàn)個(gè)維修任務(wù)，需要花大量時(shí)間去找到問(wèn)題癥結(jié)。而現(xiàn)在，工程師們迎來(lái)了一位“新伙伴”IBM Watson。它能夠和飛機(jī)“對(duì)話”，從以往累積的維修記錄、飛行數(shù)據(jù)等中，發(fā)現(xiàn)故障隱患，幫助工程師的維修效率提高了90%。甚至在飛行過(guò)程中，如果乘務(wù)組發(fā)現(xiàn)異常情況，也可以向地面維修人員匯報(bào)，并得到最及時(shí)的反饋，確保飛行安全。

7.【零售】哪個(gè)年份都能喝到最好的紅酒

一杯紅酒可以浸潤(rùn)一個(gè)浪漫片刻，可以微醺一席暢談，但其中每一滴甘甜與酸澀，都有三天三夜也說(shuō)不完的酒莊故事和釀造學(xué)問(wèn)。如果紅酒釀造于風(fēng)調(diào)雨順，氣候適宜的年份，除了價(jià)格不菲以外，紅酒發(fā)燒友更是恨不得從一絲轉(zhuǎn)瞬即逝的微妙口感中，撲捉到一株葡萄“天時(shí)地利”的生長(zhǎng)過(guò)程——恰當(dāng)?shù)乃?，精確的日照時(shí)間，苛刻的土壤成分，不禁對(duì)大自然的完美饋贈(zèng)感慨一番。天時(shí)地利可遇不可求，更何況再好的自然條件，也要講求可持續(xù)種植，才能讓佳釀繼續(xù)傳承。作為世界頂級(jí)酒莊之一，美國(guó)嘉露酒莊面靠這片土地釀造了80多年紅酒，希望能最大限度地保持這片土地的生命力，用最少的灌溉水量，種出最好的葡萄。嘉露酒莊在葡萄種植的過(guò)程中加強(qiáng)了“人和”，為葡萄園的種植者請(qǐng)來(lái)了一位“新伙伴”IBM Watson，給每株葡萄提供最佳的生長(zhǎng)環(huán)境。根據(jù)IoT傳感器對(duì)土地濕度和氣候的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，Watson可以給每300平方米的葡萄園，提供精準(zhǔn)的灌溉計(jì)劃；相當(dāng)于每半畝地就有一個(gè)專職種植者24小時(shí)精心呵護(hù)這里的葡萄。這不僅讓葡萄的生長(zhǎng)環(huán)境最優(yōu)化，更是讓酒莊節(jié)省25%的灌溉水量，從而建立起一套可持續(xù)的葡萄種植體系。

8.【零售】IBM區(qū)塊鏈與連鎖零售商共塑“食品安全”信任黃金鏈

很多人都可能遇到，保質(zhì)期內(nèi)的食品也有可能是變質(zhì)的。超市產(chǎn)品經(jīng)理遇到投訴時(shí)也常撓頭。食品信息系統(tǒng)非常復(fù)雜，如果要追查哪個(gè)環(huán)節(jié)出問(wèn)題了，往往要數(shù)天到數(shù)周時(shí)間。不僅把消費(fèi)者的信任磨沒了，對(duì)于豬肉養(yǎng)殖方、物流方和銷售方（超市）也可能造成巨大的損失。

今年開始，有大型超市零售商與IBM聯(lián)合起來(lái)，用區(qū)塊鏈技術(shù)為消費(fèi)者吃上“放心豬肉”盡一份力。這個(gè)可追溯、不可篡改的區(qū)塊鏈體系（“食品全流程數(shù)字化追蹤體系”）把食品的原產(chǎn)地、加工包裝、有效期、存儲(chǔ)溫度、物流配送等海量數(shù)據(jù)都記錄下來(lái)，并取得商業(yè)網(wǎng)絡(luò)中的所有參與方認(rèn)可，一旦達(dá)成共識(shí)，就永久記錄，無(wú)法更改，讓整個(gè)供應(yīng)鏈變的透明化、可信任。

對(duì)于超市質(zhì)檢員來(lái)說(shuō)，只需幾分鐘就能把全流程信息查清楚。零售商能提升品牌價(jià)值，銷售業(yè)績(jī)更佳。對(duì)于消費(fèi)者而言，未來(lái)買豬肉、水果等美食，掃一下碼能追溯它的一生，但更重要的是，能真正放心！

9.【體育】籃球教練：開啟伯樂(lè)“天眼”

跟每個(gè)NBA球隊(duì)一樣，多倫多猛龍隊(duì)求賢若渴，希望發(fā)掘潛力球星，讓球隊(duì)擁有持續(xù)不斷的實(shí)力。運(yùn)動(dòng)員精湛的球技不可或缺，然而對(duì)于一支成功的籃球隊(duì)而言，運(yùn)動(dòng)員的性格和團(tuán)隊(duì)合作精神也一樣至關(guān)重要。現(xiàn)在有了Watson，它可以通過(guò)認(rèn)知API分析球員球技的長(zhǎng)短板，讓球員之間形成有效互補(bǔ)。同時(shí)，它還通過(guò)分析球員社交媒體賬號(hào)、采訪等信息得出候選人球員的性格特征，為教練提供更全面、深入的洞察，幫助球隊(duì)甄選最佳的人選。

量子突破：突破49個(gè)量子比特模擬大關(guān)

IBM 帶有 20 個(gè)量子比特的客戶端系統(tǒng)已經(jīng)可以使用；下一代IBM Q系統(tǒng)還會(huì)遠(yuǎn)嗎？

IBM全球副總裁、IBM 大中華區(qū)首席技術(shù)官沈曉衛(wèi)

如今，量子計(jì)算的發(fā)展來(lái)到了一個(gè)臨界點(diǎn)，開始解決其他更傳統(tǒng)的方式無(wú)法高效計(jì)算甚至無(wú)法計(jì)算的重要問(wèn)題。

想要跨過(guò)這個(gè)臨界點(diǎn)，需要構(gòu)建、測(cè)試和運(yùn)行能夠容納至少 50 個(gè)量子比特的可靠量子計(jì)算機(jī)。

然而在約 50 個(gè)量子比特級(jí)別，現(xiàn)有的量子振幅計(jì)算方法要么需要的實(shí)際計(jì)算過(guò)多，要么對(duì)內(nèi)存有著極高的要求（即使現(xiàn)有的超級(jí)計(jì)算機(jī)也無(wú)法做到），甚至有時(shí)同時(shí)對(duì)計(jì)算和內(nèi)存有著很高的要求。

目前，IBM 研究院的一支團(tuán)隊(duì)專門研究這個(gè)問(wèn)題，目的在于建造擁有 49 個(gè)量子比特及以上規(guī)模的短型系統(tǒng)電路（short-depth）。

作為該團(tuán)隊(duì)的成員之一，IBM 研究院杰出研究員 Edwin Pednault談到，他在一個(gè)看似毫不相關(guān)的情況下受到了重要啟發(fā)。

將量子門看成硬毛刷

量子比特是量子計(jì)算中基本的信息單位，就像傳統(tǒng)計(jì)算領(lǐng)域中的比特一樣。一個(gè)量子比特可以同時(shí)代表 0 和 1 兩種不同的狀態(tài)，而且，事實(shí)上它們是以一種加權(quán)組合的形式呈現(xiàn)（比如 37% 代表 0，63% 代表 1）。二個(gè)量子比特可以同時(shí)代表四個(gè)值：00、01、10 和 11，還是采用加權(quán)組合的形式。同理，三個(gè)量子比特可以同時(shí)代表 2^3 種狀態(tài)，即 8 個(gè)值：000、001、010、011、100、101、110 和 111。五十個(gè)量子比特能同時(shí)代表超過(guò)千萬(wàn)億個(gè)值，而 100 個(gè)量子比特代表的值超過(guò)千萬(wàn)億的二次方。

五十個(gè)量子比特能同時(shí)代表超過(guò)千萬(wàn)億個(gè)值，而 100 個(gè)量子比特代表的值超過(guò)千萬(wàn)億的二次方。

在測(cè)量量子比特時(shí)，它們的量子態(tài)會(huì)“坍縮”至其中的一個(gè)值，而這些值的權(quán)重（即量子振幅）決定了觀察到這些值的概率。量子計(jì)算的巨大前景在于，它有望對(duì)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的潛在結(jié)果執(zhí)行并行計(jì)算，產(chǎn)生量子態(tài)。這種情況下，期望的計(jì)算結(jié)果擁有較大的振幅，因此，在測(cè)量量子比特時(shí)，這些結(jié)果更有可能被觀察到。

我所說(shuō)的這個(gè)看似不相干的時(shí)刻，其實(shí)就是有一天晚上，我在洗碗的時(shí)候，用了一把硬毛刷來(lái)清洗高腳杯。我突然發(fā)現(xiàn)，如果將應(yīng)用在指定量子比特上的量子門放到一個(gè)柵極電路中來(lái)看，這些量子門就成了硬毛刷狀，而這些刷毛就是應(yīng)用到這個(gè)量子比特上的糾纏的量子門。從數(shù)學(xué)上來(lái)看，這個(gè)布滿量子門的“硬毛刷”就好比一個(gè)個(gè)張量以及刷毛到張量的索引。在數(shù)學(xué)中，一個(gè)張量基本上相當(dāng)于計(jì)算機(jī)科學(xué)中的 N 維數(shù)組。

這個(gè)發(fā)現(xiàn)很快讓我想到了將柵極電路拆解成單個(gè)的“硬毛刷”，一個(gè)硬毛刷對(duì)應(yīng)一個(gè)量子比特，然后計(jì)算相應(yīng)的張量，最后將每個(gè)量子比特的張量整合在一起，計(jì)算整個(gè)電路的量子振幅。第二天上午，我發(fā)現(xiàn)了如何只使用 1 GB 內(nèi)存，拆分由 16 個(gè)量子比特組成的集群，從而計(jì)算出一個(gè) 64 量子比特深度為 10 的電路的振幅。之后，這個(gè)思路就像滾雪球一樣發(fā)展成更常規(guī)的方式，也就是將電路拆分成分支電路，分別單獨(dú)模擬分支電路，然后按照不同的命令將這些分支電路的結(jié)果整合在一起，計(jì)算出期望的振幅。

第二天上午，我發(fā)現(xiàn)了如何只使用 1 GB 內(nèi)存，拆分由 16 個(gè)量子比特組成的集群，從而計(jì)算出一個(gè) 64 量子比特深度為 10 的電路的振幅。

最終，我們得到了一個(gè)計(jì)算量子振幅的方法，這要求我們?cè)谠蟹椒ǖ幕A(chǔ)上大幅減少內(nèi)存占用，同時(shí)確保針對(duì)每個(gè)振幅執(zhí)行的計(jì)算量與當(dāng)前最先進(jìn)的方法有可比性。通過(guò)結(jié)合使用張量切片和前面提到的按切片計(jì)算電路的輸出振幅的方法（而不必一次性計(jì)算或者保存所有振幅），我們可以滿足減少內(nèi)存占用方面的要求。

當(dāng)計(jì)算測(cè)量結(jié)果的振幅時(shí)，只有那些對(duì)應(yīng)實(shí)際測(cè)量結(jié)果的切片需要計(jì)算。換言之，為了根據(jù)測(cè)量結(jié)果評(píng)估量子設(shè)備的性能，你不必進(jìn)行完整的模擬，而且隨著量子比特的數(shù)量快速增加，也無(wú)需耗費(fèi)額外的計(jì)算成本。這是我們的方法的一個(gè)重要優(yōu)勢(shì)。

但是，如果想要執(zhí)行完整的模擬，我們的切片方法還有另一個(gè)優(yōu)勢(shì)，那就是切片能夠以并行的方式完全獨(dú)立地進(jìn)行計(jì)算，這意味著這些切片可以輕松地隔離開來(lái)，從而在由松散耦合的高性能計(jì)算資源組成的網(wǎng)絡(luò)中執(zhí)行分布式計(jì)算。這項(xiàng)功能徹底改變了完整模擬的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，讓我們能夠?qū)⒉豢赡茏優(yōu)榭赡?，成功模擬量子電路。

利用超級(jí)計(jì)算機(jī)，模擬 49 和 56 個(gè)量子比特電路

為了讓后面這種可能性變成現(xiàn)實(shí)，我們的研究團(tuán)隊(duì)聯(lián)系了勞倫斯利福莫爾國(guó)家實(shí)驗(yàn)室 (Lawrence Livermore National Laboratory, LLNL)。通過(guò)借助 LLNL 的超級(jí)計(jì)算機(jī)和最初由加州大學(xué)伯克利分校開發(fā)的 Cyclops Tensor Framework 對(duì)張量進(jìn)行操作，我們首先選擇了模擬一個(gè) 49 量子比特深度為 27 的全隨機(jī)電路，該電路被視為所謂量子霸權(quán)的一個(gè)示例。在這個(gè)模擬過(guò)程中，計(jì)算步驟被分成 2^11 個(gè)切片，其中每個(gè)切片計(jì)算 2^38 個(gè)振幅，并且需要 4.5 TB 的容量來(lái)存儲(chǔ)張量值。切片計(jì)算在六組處理器（四架處理器為一組）中以并行的方式運(yùn)轉(zhuǎn)，且每組處理器包含 4,096 個(gè)處理節(jié)點(diǎn)，共計(jì)占用 64 TB 的內(nèi)存。模擬 49 個(gè)量子比特電路一度被認(rèn)為是不可能的事，因?yàn)槿绻捎靡郧暗姆椒?，需要用?8 PB 的內(nèi)存，這超過(guò)了現(xiàn)有超級(jí)計(jì)算機(jī)的能力范圍。

在接下來(lái)的演示中，我們選擇了深度為 23 且包含 46 個(gè)比特的通用隨機(jī)電路，而如果使用之前的方法，因?yàn)樾枰?1 EB 的內(nèi)存，完全無(wú)法模擬這種電路。計(jì)算步驟被分成 2^191 個(gè)切片，其中每個(gè)切片計(jì)算 2^37 個(gè)振幅。但是在這次模擬中，出于演示的目的，我們選擇僅計(jì)算單個(gè)隨機(jī)所選切片的振幅；需要使用 3 TB 的內(nèi)容來(lái)存儲(chǔ)張量值，并在兩架處理節(jié)點(diǎn)（2,048 個(gè)處理節(jié)點(diǎn)）上進(jìn)行計(jì)算，總內(nèi)存為 32 TB。

除了這些演示之外，我們還發(fā)現(xiàn)了對(duì)包含 49 個(gè)量子比特的電路進(jìn)行分區(qū)的各種方法，確保只需 96 GB 的內(nèi)存即可完成此次模擬，稍稍超出計(jì)算需求的兩倍。我們還發(fā)現(xiàn)了需要 162 GB 內(nèi)存的分區(qū)方法，其中計(jì)算需求幾乎沒有任何增加。因此，我們現(xiàn)在可以在高端服務(wù)器的集群上進(jìn)行這些模擬，而無(wú)需使用超級(jí)計(jì)算機(jī)。

模擬的進(jìn)展將有助于推動(dòng)量子硬件的進(jìn)展

盡管我們的方法究竟能實(shí)現(xiàn)何種程度的計(jì)算量尚未確定，但毫無(wú)疑問(wèn)的是，這種進(jìn)展將有助于我們突破包含 49 個(gè)或更多量子比特的短型(short–depth)量子電路模擬方面的局限。實(shí)際上，這些方法有助于我們測(cè)試和了解物理設(shè)備的運(yùn)行情況，而且還有助于短型算法的開發(fā)和調(diào)試，用于解決采用量子計(jì)算相比傳統(tǒng)方法更具優(yōu)勢(shì)的問(wèn)題。

至少對(duì)于目前處于開發(fā)階段或圖紙?jiān)O(shè)計(jì)階段的量子設(shè)備而言，是否能夠執(zhí)行這些模擬的關(guān)鍵在于，如何通過(guò)經(jīng)濟(jì)性的方式獲得計(jì)算資源量，而不是能否以物理方式實(shí)現(xiàn)這些模擬。舉例來(lái)說(shuō)，在我們的 56 量子比特模擬中，之所以未能完成完全模擬，是因?yàn)槲覀冊(cè)?Vulcan 上的時(shí)間分配已超時(shí)。毫無(wú)疑問(wèn)，完全的 56 量子比特短型電路模擬現(xiàn)在已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)。同時(shí)受孤立計(jì)算系統(tǒng)上可用資源所限制的模擬運(yùn)行時(shí)間也完全不是問(wèn)題。由于切片計(jì)算能以并行的方式進(jìn)行，因此僅需最少量的通信即可分布在松散耦合系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)中，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)較強(qiáng)的可擴(kuò)展性，充分利用所有的切片。基于云的量子模擬最終可能還會(huì)實(shí)現(xiàn)超大量子電路的模擬。

這是否意味著我們就不再需要實(shí)際的量子計(jì)算機(jī)？并非如此。實(shí)際的量子計(jì)算機(jī)必不可少。在特定類型的應(yīng)用中，我們需要物理量子計(jì)算機(jī)來(lái)執(zhí)行計(jì)算，這些量子計(jì)算機(jī)要么需要過(guò)多內(nèi)存，要么需要在傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)上以經(jīng)濟(jì)性的方式實(shí)現(xiàn)超強(qiáng)的計(jì)算能力。此外，從某種程度上來(lái)說(shuō)，我們將會(huì)發(fā)現(xiàn)，對(duì)于一些特定的應(yīng)用，量子計(jì)算機(jī)相比傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)更具優(yōu)勢(shì)。

這并不是所謂的“量子霸權(quán)”概念，而是說(shuō)量子計(jì)算技術(shù)已經(jīng)發(fā)展到了“就緒”階段，使得我們能夠充分利用已經(jīng)上線的量子硬件、軟件和工程設(shè)計(jì)功能。模擬已成為這種“量子就緒”階段中不可分割的一部分。

IBM Q 體驗(yàn)可提供相關(guān)的資源，供我們進(jìn)行學(xué)習(xí)和試驗(yàn)，而作為 IBM Q 體驗(yàn)的一部分，IBM 可以提供包含 5 個(gè)和 16 個(gè)量子比特的模擬器和實(shí)際硬件。此外我們還可提供量子 SDK，即量子信息軟件工具包 (QISKit)，可輕松實(shí)現(xiàn)電路構(gòu)建。為了幫助大家了解有關(guān)如何入門的更多信息，我們?cè)趃ithub提供了Jupyter notebook 示例。

隨著設(shè)備技術(shù)的發(fā)展，我們將會(huì)邁進(jìn)一個(gè)量子優(yōu)勢(shì)時(shí)代；在這個(gè)時(shí)代中，大量的企業(yè)、科學(xué)家和工程師將能夠充分利用量子硬件和量子計(jì)算能力，繼續(xù)解決日益復(fù)雜的問(wèn)題。在這個(gè)量子優(yōu)勢(shì)時(shí)代，無(wú)論是新量子算法的研究和開發(fā)，還是設(shè)備技術(shù)本身的發(fā)展，都需要借助高級(jí)模擬功能。

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