谷歌「抓」中性原子：量子计算的下一场路线之争，可能不只在芯片上

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如果把今天的量子计算机拆开来看，会发现一个有趣的现象：决定它未来上限的，未必只是量子比特能不能工作，还包括这些量子比特究竟应该「长在哪里」。

过去十多年，谷歌给出的答案一直很明确——超导电路。

但 2026 年 3 月，谷歌量子 AI 突然把另一种答案摆上了桌面：中性原子。谷歌宣布邀请中性原子领域研究者 Adam Kaufman 加入，并由他在科罗拉多州博尔德领导一支新的中性原子量子硬件团队。

不过谷歌并没有因此放弃超导路线。它正在做的其实是「两头押注」：一条路线继续追求更快的量子计算，另一条则试图解决大规模量子处理器究竟应该如何扩展的问题。

https://blog.google/innovation-and-ai/technology/research/neutral-atom-quantum-computers/

把超导做大仍是个难题

谷歌过去十多年一直围绕超导量子比特推进硬件研发。Willow 量子芯片、量子纠错以及 Quantum Echoes 等成果，都建立在这套技术体系之上。

图示：Willow 芯片。

超导路线最大的优势之一，是快。量子门操作可以在微秒尺度完成，因此能够支持较深的量子电路。对于需要连续执行大量操作的算法来说，这一点非常重要。

可是，当量子处理器从几十、几百个量子比特逐渐走向更大的规模，问题也开始发生变化。研究员可以很快地操作几百个量子比特，并不意味着他操作几万个量子比特同样容易。

于是，量子计算硬件逐渐出现了一个有些奇怪的选择题：是让每一个量子比特跑得更快，还是先想办法让更多量子比特能够一起工作？

中性原子恰好从另一个方向给出了答案。

对于中性原子，谷歌选择的落脚点是此前提到过的 Adam Kaufman。他长期从事中性原子、激光控制和量子信息研究，曾任 NIST 研究人员、JILA Fellow 以及科罗拉多大学博尔德分校（CU Boulder）物理学教授。如今，他将继续保持与 JILA 和 CU Boulder 的联系，同时负责谷歌新的中性原子硬件团队。

图示：Adam Kaufman 与其学生在检查光学原子钟。

自此谷歌直接嵌入到博尔德这个原子、分子与光物理研究重镇。当地已经聚集了 JILA、NIST、CU Boulder 等科研力量，也有 QuEra、Atom Computing、Infleqtion 等中性原子量子计算企业。借由此举，谷歌接触到了一整套已经存在且完善的人才、实验设备、学术研究与产业生态。

把量子比特重新排队

那么，中性原子究竟有什么特别之处，值得谷歌这么认真对待？

利用中性原子的基本思路就是把它们当做量子比特。研究者首先使用用激光形成的光镊，把单个原子捕获起来，再将它们排列成规则的二维或三维阵列。随后，通过激光把原子激发到高能量的里德伯态，使原子之间产生强烈相互作用，从而执行量子门操作。

图示：光镊阵列捕获并排列超冷原子，为中性原子量子计算提供可扩展的量子比特阵列。图源：Kaufman & Ni,Nature Physics（2021）。

接下来，它与其他量子计算路线的差别就逐渐显现出来——这些原子是可以移动的。如果某两个量子比特之间需要发生相互作用，研究人员可以重新排列原子的位置，不用完全依赖一块已经制造好的芯片拓扑。这就是中性原子路线经常被强调的any-to-any connectivity：量子比特之间的连接关系可以根据计算需要重新组织。

图示：原子阵列的单次荧光图像，从随机加载到重排后的无缺陷阵列。

对于普通计算机来说，重新安排一个晶体管的位置显然是不现实的；但在中性原子系统里，量子比特本身就是被光镊悬浮和操控的原子。

谷歌的取舍

谷歌给出的典型量级中，超导系统的操作处于微秒级，而中性原子则大致处于毫秒级。两者之间存在明显的速度差距。

因此，中性原子并非是超导系统的完全替代。它实际上是在牺牲速度的基础上换取规模与连接上的灵活性。中性原子阵列已经能够达到数千乃至更大规模的原子数量，而原子可以被重新排列；超导系统则拥有成熟的高速操作能力，但大规模扩展需要解决更多工程问题。

如果未来的容错量子计算机需要数万甚至更多物理量子比特，那么「每个量子比特快一点」固然重要，但「能不能把这么多量子比特有效组织起来」同样重要。

图示：中性原子与超导量子比特的设备。

所以 谷歌就必须要在规模和灵活性优势与速度优势上做一个取舍。这正是一个值得它亲自下注的原因。

而谷歌下场时，产业界也已经开始了加速。QuEra 持续推进中性原子量子计算和量子纠错；Infleqtion 则在推进原子运输、高保真纠缠门等技术。与此同时，2026 年中性原子领域也已经出现越来越多关于大规模阵列、逻辑量子比特和容错架构的研究。

谷歌仍在继续发展超导量子计算，同时开始建立自己的中性原子硬件能力。前者已经拥有十多年的技术积累，优势在于高速和成熟；后者则试图寻找把量子计算机扩大到极大规模的一种更灵活的组织方式。

最终哪条路线能够真正走向实用，目前没有人能够给出答案。

眼下量子计算的竞争正在发生一个重要变化——过去大家争论的是「哪一种物理系统能够做出量子比特」，现在越来越多的问题已经变成怎样把成千上万个量子比特放在一起，让它们足够快、足够稳定，而且还能彼此有效连接。

谷歌同时押注超导和中性原子，某种程度上正是在为这个问题准备两份不同的答案。