Riverlane近日發布的《2025年量子糾錯（QEC）報告》引發行業廣泛關注。這份基于擴大后的專家咨詢規模完成的報告，不僅梳理了量子糾錯領域的技術脈絡，更揭示了行業面臨的現實挑戰。報告明確指出，量子糾錯技術已成為構建實用級量子計算機的核心支撐，但技術協同、人才儲備等瓶頸問題亟待突破。
2024年末谷歌量子AI團隊取得的突破性進展被視為行業里程碑。其研發的超導量子系統成功將錯誤率控制在有效QEC閾值之下，性能表現遠超"收支平衡"基準線。這一成果雖極大提振了行業信心，但多位資深專家提醒，技術突破僅是起點。擁有25年量子領域經驗的Qolab首席技術官John Martinis強調："從實驗室成果到規模化應用，其難度遠超想象。當前進展固然顯著，但后續挑戰將更為復雜。"
行業認知正在發生根本性轉變。2025年被定義為量子計算的"思維轉折年"，盡管含噪聲中等規模量子（NISQ）設備研究仍在持續，但所有受訪專家達成共識：量子糾錯已成為實現實用計算的必經之路。IQM量子計算機聯合首席執行官Jan Goetz觀察到，過去一年行業研究重心已從NISQ錯誤修正轉向糾錯技術的系統化開發，實驗成果與理論編碼的雙重突破標志著領域進入新階段。
技術生態的復雜性日益凸顯。報告指出，QEC發展高度依賴經典計算與量子比特技術的協同進化。雖然量子比特數量與保真度持續提升，但系統規模擴大帶來的"保真度維持"與"長相干時間"問題仍需大量基礎研究。Alice & Bob固件副總裁Jérémie Guillaud透露，企業規模化目標面臨多重工程障礙："當前處理器擴展速度明顯放緩，信號完整性、QPU組網等技術難題亟待解決，距離數萬甚至百萬級量子比特目標仍有巨大差距。"
編碼技術創新呈現爆發態勢，但高效解決方案仍待突破。2025年QEC編碼研究迎來前所未有的增長，但行業普遍缺乏能覆蓋更廣噪聲譜的低開銷編碼方案。悉尼大學悉尼納米研究所主任Stephen Bartlett指出，糾錯編碼的核心挑戰在于實現"編碼內容錯量子邏輯"，而非簡單的數據保護。盡管表面碼等成熟方案已迭代多年，量子LDPC等新型編碼仍處于早期開發階段。專家預測，未來量子計算機可能采用"多編碼并行"模式應對不同計算任務。
硬件發展路徑逐漸清晰。報告預計2026年QEC編碼硬件實現將取得更多成果，但顛覆性突破可能性較低，行業將以漸進式優化向實用目標推進。代爾夫特理工大學教授Barbara Terhal分析稱，規模化過程中可能因新噪聲源引發更多挑戰。值得關注的是，IBM近期宣布從傳統表面碼轉向自研的量子LDPC編碼家族，這一戰略調整被倫敦大學學院Dan Browne教授視為"行業進入多編碼家族時代"的標志性事件。
標準化建設引發行業熱議。雖然建立跨企業通用語言的需求日益迫切，但專家普遍認為當前全面標準化為時尚早。英國國家量子計算中心首席科學家Elham Kashefi建議，行業應先啟動"小規模框架"探索，為后續標準化奠定基礎。這種謹慎態度源于對技術多樣性的認知——不同硬件平臺的時鐘速度、量子比特移動能力等特性差異，決定了未來容錯架構將呈現定制化格局。
人才短缺已成為制約行業發展的關鍵因素。報告警告，兼具量子信息科學與經典計算機科學背景的復合型人才嚴重匱乏，算法開發、硬件工程、控制系統等領域的專家缺口正在阻礙研究進程。帝國理工學院Sir Peter Knight教授指出，基礎教育問題加劇了危機："英國公立學校物理教師短缺現象嚴重，近44%新教師5年內離職。若不解決師資問題，人才短缺將比技術瓶頸更阻礙行業進步。"不過，這一困境也為專業人士創造了機遇，Entangled Positions創始人John Barnes預測，隨著QEC重要性提升，相關領域招聘需求將持續增長。
