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作为量子计算领域最重要的专家之一，Scott对于这项成果不吝赞誉，甚至亲自发了一篇博客解析这件事情。
在Scott看来，潘建伟、陆朝阳团队这次实现的研究成果，不仅是量子计算优越性的有利证明，所求解的玻色子采样 （BosonSampling）问题，也是证明量子计算超越传统方法的又一重大突破。
毕竟在这之前，有关量子计算优越性的争议，一直没有停止过。
此前Gil Kalai （著名数学家）曾撰文称，多光子做玻色子采样，理论上绝不可能成功。
而IBM也曾质疑过谷歌取得的量子计算优越性，认为这种证明方法上完全不靠谱，相比之下，IBM用传统方法也能做到相同的结果。
但「九章」的实验结果，无疑从理论、方法上都证明了量子计算的优越性，不留情面地给质疑者来了有力的一击。
那么，什么是量子优越性，什么又是玻色子采样？
Scott对量子优越性进行了科普，并介绍了潘建伟、陆朝阳团队这次实现的成果。
量子优越性是什么？
先来回答这个问题。
根据陆朝阳的介绍：
量子优越性是指当新生的量子计算原型机，在某个问题上的计算能力超过了最强的传统计算机，就证明其未来有多方超越的可能。
就在去年，谷歌率先首次实现了这样的量子霸权。
它所打造的量子计算原型机，名叫悬铃木。
悬铃木在解决“随机线路采样”问题时，在100万个样本情况下，仅需200秒时间。
而当时全球最快的超级计算机Summit，在解决这个问题时，却要花费2天的时间。
对此，谷歌CEO皮猜评价道：
这是量子计算领域的 Hello World moment。
而现如今，随着九章的问世，量子计算与传统计算的差距拉得更大了：
在解决波色采样问题时，5000万个样本情况下，九章仅需200秒。
而当今最快的超级计算机富岳，则需要花费6亿年之久。
若是样本数量继续扩大，例如100亿个样本，九章需要花费10个小时，而对于富岳，则是1200亿年。
横向对比来看，九章的速度，更是悬铃木的100亿倍！
根据微博用户“木遥”的介绍，量子霸权这个词的发明人 John Preskill 当时是这么评论的：
他在 2012 年提出量子霸权这个概念的时候问过，大规模量子计算究竟是非常非常困难，还是不可思议地困难？
前者意味着还有几十年的路要走，后者意味着可能还要几个世纪。Google 这个成果让他更相信前者了。
Scott表示，相比于谷歌，潘建伟团队的这项实验的意义在于，这是首次通过光子学，证明量子计算优越性的做法。
当然，对于这次潘建伟团队解决的玻色子采样问题，Scott也调侃：
除了证明量子计算优越性以外，这也是驳斥Gil Kalai理论的有利证据。
那么，Gil Kalai一直认为理论上不可能实现的玻色子采样，究竟难在哪里？
玻色子采样是什么，难在哪里？
玻色子采样解决的，本质上是这个问题：光子的分布是什么？
对于量子计算机来说，只需要让自己符合光子的分布，就能够解决这一问题。
然而，传统的计算机，则必须通过计算名为积和式 （permanent）的矩阵，来计算光子的分布。
如果只是两个光子的输入，计算机只需要计算2×2的矩阵。
但是，随着光子输入和检测器数量的增加，矩阵的尺寸也会随之增加，从而成倍地增加了问题的计算难度。
据Scott介绍，普通经典计算机想要模拟BosonSampling实验的难度，目前大约增加了2^n，其中n是检测到的光子数。
除了要考虑噪声等实验影响条件以外，还要不断地对结果进行统计测试，以验证这些影响给实验造成的欺骗性结果。
Scott表示，相比于这些验证过程，给出欺骗性的结果对于团队来说，可能会更容易（但他们没这么做）。
事实上，Scott在审稿时，发现潘建伟团队只用了30个光子来验证他们的实验结果，而且还依靠了合理的外推法。
Scott觉得奇怪，如果按照团队给出的这种方法，应该有可能达到40个光子甚至50个光子？
目前来说，直接验证n光子的BosonSampling，结果大约需要2^n倍的时间，但目前的超级计算机应该可以满足计算条件。
几周后，团队作者给出了回应，表示他们现在已经验证了40个光子的结果，只不过花了40万美元左右……
听起来有点贵，不过陆朝阳也对此做出了回应：钱不是我们出的，是无锡那边的超级计算机“神威·太湖之光”（在世界超算性能榜上排行第4）帮忙出的。
而冷却超算所用的水，太湖之光的负责人表示可以给周围的居民区供暖……
“感谢陆朝阳送我的200个口罩”
最后，Scott也谈及了这次审稿中的一些趣事。
Scott表示，在疫情发酵一段时间后，口罩当时在中国已经恢复生产，然而美国却几乎买不到。这时候，团队负责人之一陆朝阳给他寄了200个口罩 （Scott称，他完全没有提过这方面的要求）。
对此，Scott表示：
我非常感激这件事，虽然这并不会对我的审稿结果造成影响。
有网友调侃，以后在提交稿件的时候，是不是可以顺便给审稿人寄点口罩？
Scott博客原文：
https://www.scottaaronson.com/blog/
参考链接：
https://weibo.com/1644684112/JwTSjD34L
