这与你们在选择支持自己喜爱的球队或偏爱的威士忌酒品牌时遭遇的情况类似。
量子计算机阵营的人士认为，未来某一天，或许有迹象表明，量子计算机将完胜传统计算机。当那一天到来时，量子计算机的“霸权”地位将得到彰显，因此，“量子霸权”这一口号令量子计算机声名狼藉（前面提到的霸权是贬义词）。
谷歌断言，其最近的研究成果已实现了量子霸权这一目标，其采用了实验型量子计算机执行任务，若采用传统计算机，该任务的完成时间需要 1 万年。然而，其他人却并不这样认为，其断定若改用传统计算机来执行该试验任务，耗时仅为 2-3 天。
对于坚定站在量子计算机阵营的人而言，他（她）们迫切需要高举“量子霸权”的大旗，这一点不难理解，但其所谓的“霸权”从词义上讲有些含糊不清，某些人则认为这个说法有些缺乏定义（poorly defined）（目前的争议点在于：应采用哪些指标进行衡量），还有一部分人声称，谷歌作出如此大胆的宣告似乎有些操之过急。
此外，若您还关注过已被传统计算机或经典计算机解决的海量难题，那么就会发现，目前仍处于研发模式的量子计算机未必能解决这类难题。
当量子计算机的性能远不如当今日常生活中所使用的计算机时，这时候却宣称量子计算机全面领先且已处于霸主地位，这样是否公正、合理呢？
为量子计算机冠上“霸权”的头衔也颇有讥讽的意味，可能关注霸权的争议有失礼貌，有人也认为“量子霸权”这一称呼不得体。
确实，冠上“霸权”这一王冠头衔可能是推动量子计算机研发的一种手段。事实上，这类能唤起集体荣誉感（esprit de corps）的称呼可能会使创意的思维流淌，吸引公众的关注。但是，最终，我们希望将（量子）计算机视为一种工具，供我们进一步探索和进步的探寻工具。
我确信我在努力的修正该议题的两极化趋势发展，但最终会受到两大阵营的抵制，在最近的这些日子里，我已料到了这类结果。（伤心）
让我们将注意力放到真正的自动驾驶车辆上吧。此外，量子计算机的出现将会对自动驾驶车辆造成何种影响呢？
当提到真正的自动驾驶车辆时，我需要进一步阐明其定义，这一点非常重要。
真正的自动驾驶车辆完全由车载人工智能技术来驱动车辆的操作，在执行驾驶任务期间，无需人类介入操作辅助
这类无人驾驶车辆即 SAE 定义的 Level 4 和 Level 5 自动驾驶车辆，而需要人类驾驶员进行驾驶操作辅助的车辆通常属于 Level 2 或 Level 3 自动驾驶车辆。这类车辆需要驾驶员与车载半自动驾驶系统共同承担驾驶任务。此外，这类车辆通常内置了各类附加装置，即所谓的先进驾驶辅助系统（ADAS）。
目前，尚无一辆真正意义上的 Level 5 自动驾驶车辆，我们甚至不清楚未来能否造出这类车辆，也不知道还需要多久才能造出 Level 5 自动驾驶车辆。
与此同时，Level 4 自动驾驶车辆在某些非常“狭义的”、经过挑选的公路路段上开展路测活动，试图实现对应的自动驾驶驾驶水平，但该路测研究本身却引发了争议（某些人指出，在高速公路及侧道上开展自动驾驶路测时，在面对生死风险时，我们都是实验用的「豚鼠」）。
由于半自动驾驶车辆需要配置人类驾驶员，从量子学角度看，相较于传统车辆，这类自动驾驶车辆并无本质上的差异。
值得指出的是，尽管有些人一直在发布视频，显示在搭乘 Level 2 或 Level 3 自动驾驶车辆时，自己却在驾驶座入睡的。但看视频的人千万不要被误导了，切勿相信在搭乘半自动驾驶车辆时，用户能够将自己的注意力从驾驶任务中移开。
不论车辆的自动化程度是否能达到 Level 2 或 Level 3，只要在这类半自动驾驶车辆中，您（驾驶员）就是该类车辆驾驶操作的责任方。
对于 Level 4 和 Level 5 这类真正意义上的自动驾驶车辆而言，量子计算机的作用只是「搭把手」罢了。
首先，我们将「量子计算机能否在短期内将体积缩减得足够小」这一难题放一边，其售价能否变得足够便宜？其他方面能否进一步修正，以便能够以车载处理器的方式被整合到自动驾驶车辆中呢？
我觉得，就目前的情况看，不存在这类可能性。
短期内远不可能将实现车载量子计算机，不用对这类情况的发生抱有期望。
那么，量子计算机对自动驾驶车辆而言用处大吗？
当然没用！
不过，还请切记，自动驾驶车辆拥有空中下载（OTA）电子通信功能，可从云端向车辆下载系统升级包，实现车载 AI 系统的功能升级。与此同时，系统还能将自动驾驶车辆所采集的数据上传到云端。
量子计算机或许能在云端拥有一个受欢迎的高速计算插槽，为真正的自动驾驶车辆提供辅助。
这并非某些遥不可及的幻想，因为如今已经有了基于云端的量子计算机资源可供使用，研究人员及其他人员正在网上使用这类资源。
事实上，我也通过云端（平台）进行过量子计算编程，这确实很具有冲击性（blast），但也明确了一点：我们正设法弄清楚，究竟应采用何种专业的编程语言及何种专业的类数据库结构，以便与量子计算机相匹配。
有一点需要牢记，当今的量子计算机尚处于初级阶段，这意味着其错误率居高，目前正在探索应如何在量子比特环境下抗衡、规避或减少系统错误率，该难题始终是研究的重心所在。（这类问题通常被称为“量子噪声难题”）。
总体而言，云端量子计算机（最好不是一种模拟设备）或许能以无数种方式被应用于自动驾驶车辆，为其提供助力。
举个例子，自动驾驶车载系统将通过实施数据更新向 AI 系统传输信息，该系统将基于所采集的道路数据信息分析做出驾驶决策。凭借机器学习（ML）和深度学习（DL）技术，云端的 AI 系统的功能将得到强化。此外，该类 AI 系统还将基于模拟的道路数据开展测试，当该系统成熟后就会被配置到无人驾驶车辆中，被用作车载 AI 系统。
云端 ML/DL 所能实现的运算工作量相当庞大，相当于成堆成堆经典计算机的计算量，这意味着只需一小会儿，就能为车载 AI 系统创建新的升级包，但要“消化”如此巨量的传统计算机计算量，所付出的代价也极为高昂。
想象下量子计算机的应用画面。
或许您本可以在云端拥有一台量子计算机，并使用该设备参与到 AI 增强任务中。由于量子计算机拥有巨大的速度优势（可能吧），您可能会生成一款修订版的 AI，不久后将该 AI 系统配置到车队内的无人驾驶车辆中。
不妨这样想吧。
假设在某些公路事例中的边界情况或极端情况下中出现无人驾驶车辆，且这类情况是早前车队内任何一辆自动驾驶车辆所未经历过的情况，该数据或被传输至云端并被立即解析，然后创建升级包，再传输至无人驾驶车辆中。在完成升级后，可基于从车队中的其他自动驾驶车辆所学到的要点（elements），从而快速提升整个车队的自动驾驶水平。
我不建议将量子计算机用于某些全新的领域，我要强调的是，应尝试将量子计算机的速度优势运用到无人驾驶车辆的软件更新升级领域。
若操作得当，这意味着这类无人驾驶车辆的功能性会有所提升，乘客的搭乘体验也会更好，由于无人驾驶车辆是自动驾驶车辆的强化版，可以推断出，那些钟情于无人驾驶车辆的人对这类车辆的感官也会更好。
但请勿将此错误地解读为：量子计算机方案是“灵丹妙药”（panacea）。
或许有人会经不住诱惑，想凭借量子计算机的超高速度走捷径，推出一些准备不足、尚不足以应用的升级包推出来。若真如此的话，是相当不幸的一件事。
我希望自动驾驶技术制造商及那些云端技术（含量子计算机技术）的使用方能够稳住，能够能像使用日常传统计算机那般来使用量子计算机。
云端量子计算机还有另一项使用示例：将量子计算机用于车流量的规划安排并承担交通管理的工作。
有人认为，当无人驾驶车辆在路面上占据主导地位后，这类车辆或将完美无缺，并通过车辆的相互协调，缓解交通拥堵的情况。
除了能够通过车间通信（V2V）、车辆与基础设施间通信（V2I）等实现车辆间的“沟通”外，自动驾驶车辆还能与“占据主导地位的（master）”交通管理系统实现交互，该系统正试图规划好路面上数以千计的车流。
由于交通管理系统的计算量极为庞大，甚至有些“超负荷”，而云端量子计算机的强大计算能力及计算速度或许能提供相应的辅助。
我知道你们中的某些人可能会好奇，云端量子计算机的计算速度是否足够快，从而成为自动驾驶车辆的“驾驶员”。
我不这么认为。
我早前发布的文章中提到过将无线网络用作驾驶方式的危险性，驾驶员进行远程车辆操控时存在一定的风险，不论是远程驾驶员还是云端量子计算机，若采用远程车辆操作，从自动驾驶车辆的安全性考量，这种方式不会带来好结果。
换言之，车载 AI 或许能够与云端量子计算机进行咨询沟通，上述工作只是为车辆驾驶提供额外的“参考意见”（opinion），但前提是要牢记，从云端获得结果时存在一定的数据传输延时（由于云端连接难以维持，延时难题始终无解）。
量子计算机将成为计算功能方案的重要补充手段。
毕竟，量子计算机尚处于初级阶段。
如今，您只是对量子知识有所熟悉（只是熟悉最新的量子计算的最新知识）。
我鼓励所有想为计算机未来发展作贡献的人参与到量子计算相关工作中，或对这类技术有更多的了解。
这只是我的一个小小承诺。
对于“霸权”一词的使用要持有审慎的态度，不要将穿上那些印有「量子霸权」的 T 恤衫四处鼓吹，除非您也乐意穿上「经典霸权」（classical supremacy）的T 恤衫做同样的事情，这非常考量个人的胆量和对该技术的热诚度。
期望世界和平，谢谢！
（原文发表于42号车库；观点仅代表作者本人；责编：Demi Xia）
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