「100 个量子比特里只有 1.8% 是对的，正确答案照样能被挑出来」——Q-CTRL 把 QFT 推到 NISQ 边界之外

来源核验：Q-CTRL 官方博客「Breaking the 100-Qubit Barrier」/ arXiv 2608.05435（2026-08 投稿）/ IBM Quantum Heron r3 156-qubit 处理器规格 / Quantum Brief 2026-08-16 深度报道 / Quantum Zeitgeist 8 月覆盖 / HPCwire 2026-04 ParityQC 52-qubit 纪录 / Phys.org 4 月 QFT 27-qubit 前纪录

8 月 15 日那天，悉尼一家公司让 IBM 的芯片自己讲了一个反直觉的故事

8 月 15 日，悉尼的量子控制公司 Q-CTRL 在 IBM Quantum 平台放出了一个实验结果：他们在一台 156-qubit 的 IBM Heron r3 处理器上跑通了 100-qubit 量子傅里叶变换（QFT），并从输出中读出了正确答案。

100 个量子比特——这是迄今为止在真实硬件上跑出的最大规模 QFT，差不多是 4 月 ParityQC 创造的 52-qubit 纪录的两倍。

更让人反直觉的是另一组数字：在这台 156-qubit 处理器上，50-qubit 时的过程保真度只有 11.4%，80-qubit 时降到 1.8%。换句话说，这台硬件在大多数情况下产出的都是噪声。

但正确答案仍然出现在 100 个量子比特的输出里——它不一定是「对」的，它只是「最常见」的那个。

这件事给整个量子计算界出了一道新题：当噪声大到几乎压制信号时，「够用的算法」和「完美的硬件」之间的边界到底在哪里？

QFT 为什么是量子计算最难啃的子程序

要理解 Q-CTRL 这件事为什么重要，得先理解 QFT 本身在量子算法里的位置。

量子傅里叶变换（QFT） 是大多数「量子杀手级应用」底层的核心子程序：

• Shor 因子分解算法：用 QFT 找出 RSA 加密背后的隐藏周期
• 量子相位估计（QPE）：量子化学、量子机器学习大多数协议的「总指挥」
• HHL 线性方程组求解：依赖 QPE，而 HHL 又是很多机器学习量子加速方案的基础

换句话说，QFT 是「让量子计算机威胁经典密码学」和「让量子计算机能算化学/材料」这两件事的共同前置条件。

但 QFT 的工程难度极高。一个 n-qubit 的标准 QFT 电路要求所有 qubit 两两之间都有受控相位旋转——也就是每个 qubit 都要和它不相邻的 qubit「说话」。在 IBM Heron 这种近邻耦合（nearest-neighbor coupling）的超导芯片上，连接远端 qubit 必须插入 SWAP 门来搬运信息，每个 SWAP 又叠加新的门、新的深度、新的噪声。

经验法则是：过了 30-40 个 qubit，积累的噪声就会把答案淹没。这就是为什么 50、60、80、100 一直被视作 QFT 的「工程死线」。

Convolutional QFT：一个 ancilla 走完全场

Q-CTRL 的破解办法是重新写编译器。

传统编译策略老老实实把所有远距旋转都拆成 SWAP-旋转-SWAP，绕来绕去地把噪声叠加上去。Q-CTRL 的团队给出了一个叫 Convolutional QFT 的编译思路：

• 不用所有 qubit 都参与相位旋转
• 用一个额外的 ancilla qubit（辅助比特）沿着寄存器一个一个位置走过去
• 走到哪，就在当地做局部相位旋转
• 就像一个卷积核在图像上滑动一样

效果：每个 qubit 历史上积累的纠缠门数量不再随问题规模增长——这是关键的工程胜利。电路深度可控之后，噪声才不再随规模爆炸。

之后，Q-CTRL 又把自家的 Fire Opal（自动化错误抑制软件）叠到这一电路上，最终在 156-qubit IBM Heron r3 上把可识别的答案推到了 100-qubit。

为什么 1.8% 的保真度还能给出正确答案

这是这件事最反直觉的部分。

过程保真度（process fidelity） 衡量的是「整台机器把所有可能的输入都跑一遍之后，输出和理论正确输出的接近程度」。Q-CTRL 自己报告的数字是：

• 50-qubit 电路：11.4%
• 80-qubit 电路：1.8%

按这个指标看，处理器几乎一直在产出噪声。但这次实验的输入是一个单一频率——而不是真实 Shor 算法里那种「复杂叠加态」。单一频率的 QFT 会把几乎所有输出概率都堆积到一个比特串上：噪声虽然会搬走大部分信号，但幸存下来的那个高峰仍然能压过随机结果的平地。

具体地说：

• 在 50-qubit 阶段，正确比特串出现的频率是任意错误比特串的 8.4 倍
• 在所有 ≤ 100-qubit 的电路上，正确答案始终是最常见的单一结果

这就是「在最宽容的输入下，最宽松的答案依然能站住」。

但这里有一个重要的「但是」：单一频率是 QFT 收到的最宽容的输入。Shor 算法、相位估计这些「真家伙」喂给 QFT 的是复杂叠加态，答案藏在多个相位的精细安排里。1.8% 的过程保真度下，那种精细安排会被噪声溶解掉。

所以这次实验确立了两件事：

1. Convolutional QFT 把 QFT 的规模边界从 30-40 推到了 100（翻倍还多）
2. 对于「够用的算法」而言，噪声耐受度的极限比硬件保真度指标暗示的更宽松

Q-CTRL 已经让 100 个噪声 qubit 仍然能讲出有意义的答案。下一个问题是：同样这套编译 + 错误抑制，能不能在更脆弱的输入下保住答案——这才是 QFT 真正准备好跑 Shor 的标志。

同一周，两个数字摆在一起看

Q-CTRL 的 100-qubit QFT 不是孤立事件。8 月 20 日左右，三井物产 + 三菱电机在 Quantinuum Helios 上跑了一次对比实验，数字同样耐人寻味：

• 物理 qubit 跑：所有 98 个物理 qubit 上跑 QFT，正确结果出现概率 14.3%
• 12 逻辑 qubit 跑：用 Steane 编码 12 个逻辑 qubit（占 84 物理 + 14 辅助）后做 QFT，幸存 shots 中正确率更高，但大多数 shots 在过滤阶段被丢弃
• IonQ LDPC 仿真：Clifford + non-Clifford 路由 LDPC 测量 74× 加速

把这两件事并排放，能看到 2026 H2 量子算法竞赛的三个并行赛道：

这三条路线并非互斥，而是**「在硬件还没达到完全容错前，算法/编译/纠错码三个层如何各自分担噪声压力」**的三种解题思路。

100-qubit QFT 的真正工程意义

把这次实验放回整个量子计算的工程化时间线看，它意味着三件具体的事：

第一，软件层的边际收益仍然很大。硬件 4 月还只能跑 52-qubit QFT（ParityQC 的纪录），8 月 15 日就到了 100-qubit。4 个月，纪录翻倍——这种速度不是靠硬件换代达到的，是靠编译器和错误抑制软件达到的。这跟 8 月 28 日早间推送里 Accio/CommerceAgentBench 揭示的「Harness 决定 Agent 上限」是同一类故事：当硬件没到天花板时，软件栈的边际收益远远高于堆叠晶体管。

第二，NISQ 的「N」（Noisy）边界在向「实用算法」延伸。QFT 是密码学/化学的子程序——一个能跑 100-qubit QFT 的系统虽然远没有达到破解 RSA 的程度（那需要数百万逻辑 qubit），但已经可以承担某些对噪声耐受度较高的子任务，比如：

• 量子机器学习中的浅层电路训练
• 量子化学中特定分子片段的相位估计
• 特定组合优化问题的预处理

第三，容错量子计算的「前置阶段」正在被严肃对待。Q-CTRL 这次没把 100-qubit 包装成「Shor 即将可用」——他们的博客诚实承认「单一频率是最宽容的输入」「Shor 的真实输入会比这难得多」。这种克制让实验本身的可信度上升了几个档次。

100-qubit QFT 后，6 个值得追踪的工程问题

接下来 6-12 个月里，Q-CTRL 这条路线有 6 个具体的待验证问题：

1. 更难的输入能不能跑通？Convolutional QFT + Fire Opal 在「单一频率」上有效。在 Shor/相位估计的复杂叠加态上是否还成立？
2. 5,000-qubit 规模下噪声会不会再压过信号？100 qubit 之外，电路深度的增长是否会让 Fire Opal 失效？
3. Convolutional 思路能否迁移到其他算法？HHL、振幅估计、量子机器学习中的特征映射是否都能用类似方案？
4. 三井/三菱在 Helios 上跑的 12 逻辑 qubit QFT 的「过滤掉大部分 shots」成本，能否被 12→48 逻辑 qubit 扩展吸收？
5. IBM Heron r4 / Condor / Quantum Loon 下一代硬件能否在 Convolutional QFT 框架下推到 200-qubit？
6. Q-CTRL 与 Quantinuum / IonQ 的对比——同一种 Convolutional 思路搬到全连通离子阱上效果如何？

NISQ 时代的「能用的算法」和「完美的硬件」并不是一回事

回到 1.8% 这个数字。

很多读者第一次看到这个数字会想：「那不就是错的硬件吗？」

但 1.8% 是过程保真度——它衡量的是机器把所有可能输入都跑一遍时的整体准确率。对于「真实应用」而言，单次输入的成功率比整体过程保真度更关键。当输入是单一频率这种「最宽容」的场景时，1.8% 整体保真度对应的单次成功率仍然能高到足以让答案成为最常见的输出。

这件事给整个量子工程界提了一个根本性的新问题：

当「硬件保真度」不再是「能否给出正确答案」的唯一决定因素时，量子算法的「抗噪性」是不是该被提升为头等设计目标？

过去十年量子算法研究的核心假设是「硬件会一直变好，我们只要等就好」。Q-CTRL 这次实验 + 8 月 20 日三井/三菱的对比 + 同一周 IonQ 的 LDPC 仿真，三件事合起来把假设的负担从硬件挪到了算法/编译/纠错码上。

这不是说硬件不重要——硬件当然仍然重要。这是说在硬件到达「完全容错」之前，软件栈 + 算法 + 编译 + 纠错码的联合设计，决定了 NISQ 时代能给世界交付多少「够用的」量子价值。

8 月最后一周的量子事件复盘

把这一周（8-15 至 8-21）的量子事件放在一起看，会发现 2026 H2 量子计算的「拼接时代」轮廓已经清晰：

• IBM 模块化低温架构（8-19）：金吊灯退役，箱型模块化单元 + 12× Quantum System One 布线密度 + L-coupler 99.3% → 99.9%，2027 Q2 1000+ 比特目标
• Quantinuum Helios 99.921% 双比特门保真度登陆 OCI（8-15）：98-qubit 离子阱机上 Oracle Cloud，最高双比特保真度
• Q-CTRL 100-qubit QFT on IBM Heron r3（8-15）：Convolutional QFT + Fire Opal
• 三井/三菱 12 逻辑 qubit QFT on Helios（8-20）：物理 vs 逻辑的取舍实证
• IonQ LDPC 74× 加速（8-15）：CliNR 错误检测 + Q70/Q102 仿真

5 件事合起来：硬件保真度被推到 99.9% 边缘、逻辑 qubit 编码开始量产化、编译层把算法边界翻倍、纠错码 74× 提速、模块化架构把金吊灯退役。这不是「某个实验室的孤立突破」，是**「拼接时代入场券」在硬件、软件、算法、纠错、工程五条线同时凑齐**的一周。

对产业观察者，3 个具体动作

最后给产业观察者留 3 个具体动作：

1. 看 Q-CTRL 的 Fire Opal 能否从 IBM 平台迁移到 Quantinuum/IonQ 平台。如果跨硬件可迁移，软件层的「护城河」会比想象中深
2. 盯 Convolutional QFT 的论文后续。Q-CTRL 这次只放了 8 月 arXiv 一篇，下一篇大概率在 2026 Q4 或 2027 Q1，重点看「更难的输入」是否被纳入
3. 别再用「保真度 99% 才能用」的标准看量子新闻。1.8% 的过程保真度能让 100-qubit QFT 输出正确答案这件事本身，就是新评估标准的起点——单次输入成功率与过程保真度的差异，将是 2026-2027 量子新闻需要补上的常识

——

写在最后。Q-CTRL 这件事不是「量子计算突破了」。它是「在硬件还不够好的前提下，软件能交付多少价值」被重新定价的一个具体案例。100-qubit QFT 不是 Shor，但它让 100-qubit 这一规模的算法层价值提前兑现。这件事给整个 NISQ 时代的工程界出了一个原本不需要回答的问题：当硬件不再是单一瓶颈时，算法/编译/纠错码的联合设计会被多快推上「决定性变量」的位置。

8 月最后一周这一组量子新闻——IBM 模块化、Quantinuum Helios 上云、Q-CTRL 100-qubit QFT、三井/三菱 12 逻辑 qubit、IonQ 74× LDPC——是同一答案的五个不同侧面：

拼接时代入场券，硬件拿 30%，软件拿 70%。

数据来源：

1. Q-CTRL 官方博客「Breaking the 100-Qubit Barrier: Executing the Quantum Fourier Transform at Scale on IBM Hardware」2026-08
2. arXiv 2608.05435「Experimental demonstration of the Quantum Fourier Transform on up to 100 qubits using a convolutional compilation strategy」2026-08 投稿
3. Quantum Brief 2026-08-16 深度报道「Q-CTRL ran a 100-qubit Fourier transform on IBM's Heron chip」
4. Quantum Zeitgeist 2026-08 「Q-CTRL Runs 100-qubit Quantum Algorithm On IBM Hardware」
5. HPCwire 2026-04-16「ParityQC Demonstrates 52-Qubit QFT on IBM Heron Processor」
6. Phys.org 2026-04「Quantum Fourier transform reaches 52 qubits, shattering the previous 27-qubit record」
7. Quantum Intel 2026-08「Quantum Week: Helios at 99.921%, 100-Qubit QFT, LDPC Speed」
8. Quantum News 2026-08-15 每周综合报道
9. Qubit Community Weekly Newsletter #81 2026-08-15
10. Quantum Brief 2026-08-20「Mitsui and Mitsubishi Electric ran a Fourier transform on 12 logical qubits」