那么，Quantum supremacy是什么?这项技术对汽车未来发展有何帮助?我们逐一来看。
概念层面
所谓的Quantum supremacy，直译为量子霸权，一般指的是量子计算在某一个问题上，可以解决经典计算机不能解决的问题或者是比经典计算机有显著的加速(一般是指数加速)。
用人话来说便是，量子霸权有着完胜传统计算机的顶级计算能力，但是直到现在，我们的传统计算机基本上仍采用与该领域出现之初相同的硬件架构。
那为什么量子霸权却有着顶级的性能呢?
在宇宙和物质的原子和亚原子层面上，有些方面对人类来说似乎有些神秘，普通物理学很难解释。因此，我们有了一个新研究领域——量子力学。
量子力学提供的一些理论确实解释了在粒子和亚粒子水平上发生的不寻常行为。例如，当粒子之间相距较远时，它们似乎可以以某种方式相互连接，但却没有明显的理由说明为什么不同的粒子之间能够相互连接。一般来说，这被称为量子纠缠。
对于计算机，人们认为可以利用量子方法来构造比特和字节，即内存组件，并有可能极大地提高计算机的内存能力。又由于这会是一种与传统计算机不同的构造，因此被称为量子计算，单位是“qubit”(量子位，除了处于“ 0” 态或“ 1” 态外，还可处于叠加态)。
量子位有点类似于二进位制信息单位比特，只不过被加速了。因此它们本质上要更快，比传统计算机快得多。另一个与传统计算机出现早期的相似之处是，现阶段建造一台量子计算机非常昂贵、体积也比较大，还需要大量的冷却，而且它只有少量的量子位。
自动驾驶层面
扯了这么多概念的东西，我们说回汽车。
我们都知道，现阶段的自动驾驶汽车，其实并不能做到完全自动驾驶，也就是L4级以上的自动驾驶。而这项技术的瓶颈，除了对 V2X 的依赖之外， 最底层的技术其实就是对算力的要求，这一点也正是量子计算所能做到的。
自动驾驶汽车将拥有OTA技术，从云端获取机载AI系统更新，并将自动驾驶汽车收集的数据传送回去。正是在云计算中，量子计算机的超高速运转能力就凸显出来，成为协助自动驾驶汽车的有力帮手。
只不过，现在的量子计算还处于早期版本，错误率很高。如何处理和减少量子位的系统错误率(通常被称为量子噪声问题)一直是研究的焦点。总的来说，云量子计算机可以用无数种方式协助自动驾驶汽车。
例如，我们知道自动驾驶汽车上的AI系统可以根据收集的道路数据分析，不时进行更新;接下来，通过机器学习(ML)和深度学习(DL)的形式，AI系统在云计算中得到增强、在模拟道路数据上进行测试;然后当一切准备就绪时，就会将其推送给自动驾驶汽车。
ML/DL在云端的计算工作量可能非常大，对于经典计算机来说，会耗费大量的计算周期，运营成本会很高。从车辆的角度来说，这意味着机载AI系统获得更新需要时间。
如果，在云端用量子计算机参与AI增强任务的话，其巨大的速度优势或许能够生成一种经过修正的AI，进而更快地推送给整个自动驾驶车队。除此之外，在云中使用量子计算机的另一个潜力是让它进行汽车交通调度和交通管理。
再说回刚才介绍的 V2X 技术。
一旦智慧城市的概念落实之后，自动驾驶汽车将会面临巨大的数据考验，除了通过V2V(车对车)和V2I(车对基础设施)进行电子通信外，它们还可能与一个“主”交通管理系统进行交互，该系统将试图使成千上万辆汽车的流量保持平衡。
进行流量管理的计算工作量可能相当大，因此云量子计算机就能发挥其作用。量子计算机的车载AI可以在云中咨询，得到一个额外的“意见”。
当然，如果你试图单独依靠量子计算机对车辆进行远程操控，那么劝你还是打消这个念头。因为无论是让人类远程驾驶还是量子计算机进行同样的操作，只要涉及乘客的远程相关风险对自动驾驶汽车的安全来说都不是什么好事儿。
写在后面
其实，在现阶段来谈量子计算，并不是一个很好的时间，因为这个领域正处于刚刚起步阶段。我们并不否认了量子计算机对于传统计算机而言所能达到的高度，但我们也没有必要过早的去对量子计算机充满想象或担忧。
