DARPA量子基准测试倡议(QBI)第二阶段技术解析：2025年12月17日关键进展与挑战

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DARPA 的量子基准测试倡议 (QBI) 旨在建立一套标准化的量子计算性能评估体系，为未来量子计算机的研发和应用提供可靠的技术基准。2025 年 12 月 17 日标志着 QBI 进入第二阶段(Stage B)，这一阶段主要聚焦于解决当前量子硬件在实际应用中的性能瓶颈问题。Stage B 的核心任务是开发更精确的基准测试方法，以评估和比较不同量子计算平台的真实性能。

当前量子基准测试面临三大核心挑战：

噪声干扰：量子系统极易受到环境噪声的影响，导致量子态退相干(Decoherence)，严重影响计算结果的准确性。
门操作保真度：量子门的操作精度不足，特别是在多量子比特系统中，门操作误差会随着量子比特数的增加而累积。
量子体积测量 ：如何准确测量和比较不同架构量子计算机的 ” 量子体积 ”(Quantum Volume) 这一综合性能指标。

QBI Stage B 采用分层测试框架，包含以下组件：

基础性能层：测量 T1/T2 时间、单 / 双量子门保真度等基本参数
算法性能层 ：运行标准量子算法(如 QAOA、VQE) 评估实际应用性能
系统稳定性层：测试长时间运行的稳定性指标

以下是使用 Qiskit 实现量子电路基准测试的关键代码片段：

from qiskit import QuantumCircuit, transpile
from qiskit.providers.fake_provider import FakeVigo
from qiskit.tools.monitor import job_monitor

# 创建基准测试量子电路
qc = QuantumCircuit(3)
qc.h(0)
qc.cx(0,1)
qc.cx(1,2)
qc.measure_all()

# 使用模拟器运行测试
backend = FakeVigo()
transpiled_qc = transpile(qc, backend)
job = backend.run(transpiled_qc, shots=1000)
job_monitor(job)
result = job.result()

# 计算保真度
fidelity = result.results[0].data.meas_fidelity
print(f"电路保真度：{fidelity}")

QBI Stage B 引入了先进的误差缓解技术，以下是零噪声外推 (ZNE) 的实现示例：

from mitiq import zne
from mitiq.zne.inference import RichardsonFactory

# 定义噪声缩放函数
def scale_noise(level):
    return level * 0.5

# 使用 Richardson 外推法
fac = RichardsonFactory(scale_noise, [1.0, 2.0, 3.0])

# 应用误差缓解
mitigated_result = zne.execute_with_zne(
    qc, 
    executor=backend.run, 
    factory=fac
)
print(f"误差缓解后结果：{mitigated_result}")

我们对比了三种主流量子硬件平台在 Stage B 测试中的表现数据：