前言　PREFACE 在20世纪中叶，量子论的建立和不断完善带来了技术的重大突破，耳熟能详的半导体、激光器、核能等都是这一次量子技术革命的产物。在摩尔定律和登纳德缩放比例都逐渐失效的同时，高级应用程序很难再直接受益于芯片性能的飞速提升。另外，信息化不断融入社会的每个角落，以及科学技术的进步，都在不断地产生数据，并产生算力的需求。在这些新增算力需求中，以运行人工智能程序为代表的智能算力占据着主要角色。这一趋势也带来了计算机体系架构的革新，为特定领域语言设计特定领域处理器，以软硬一体的方式带来应用程序运行效率的提升。在这其中，谷歌的TPU、华为的腾AI芯片、百度的昆仑AI芯片等不约而同地选择了对神经网络在芯片上的运行进行优化。接下来的十年会是芯片架构设计的黄金时期，这是领域同行的共识。半导体集成电路工艺对AI芯片算力的提升再一次助推智能算力需求，相应地，CPU算法持续提升的瓶颈也是硅电半导体AI处理器的难题。目前正在发生的第二次量子技术革命，产生的量子计算机和量子处理器是摩尔定律瓶颈的有效解决方案。解铃还须系铃人，自然界背后的量子理论定律产生的算力提升难题，只有深刻地认识并加以利用，以物理计算逻辑的革新解决量子物理的限制，才可以真正地再次带来算力飞速提升的黄金时代，而智能算力的极速扩张仍然会是许多年之后社会经济和科学研究的主要诉求，量子人工智能是迎合以上需求的开端。 量子人工智能是以量子物理底层芯片的运行逻辑尝试重新描述人工智能算法和应用。量子计算机已经在特定的问题上表现出相比传统算法和经典计算机的绝对优势，经典计算机也在这些案例的启发下进一步提升了算法实现。科学进步带来的技术发展过程中的曲折，并不影响描述自然规律的语言所揭示的技术方向。量子人工智能是衔接最具潜力的硬件技术与最迫切算力需求场景的必要尝试，也是用新的工具提升现有人工智能方法的有意义的措施。在这个过程中，来自这个…