专题：第21届中国国际金融论坛
第21届中国国际金融论坛12月19日-20日在上海召开，主题为“金融高质量服务新质生产力发展”。量子物理博士，上海谛纹科技创始人尤浩出席并参与圆桌对话环节。
以下为发言实录：
大家好。我与丁总和郑总的背景相似，都是理工科出身。我的专业背景是量子物理学，目前也是跨专业。主要从事数据确权，尤其是区块链应用方面的创业工作。今天这个课题前面的老师们已经讲得很全面，留给我发挥的余地不多了。
张律的这个问题本身问得很深刻。我们为什么要称之为数字金融？我个人理解，人类有史以来，从古希腊到牛顿时代到爱因斯坦时代，再到最近的21世纪初，一直是以人为核心驱动去探索。而现在强调“数字”金融，是因为我们进入了一个新的思维模式，即以围绕数据为核心的创新模式。在数字金融这个方向上，我们从数据构建智能，通过智能合约来规范人为的不规则活动。我认为，在金融领域加入数字元素，是对人类思维方式的一种拓展。我们后面如果有机会，将更深入地讨论这个话题。
关于硬件安全，刚才关总和郑总都提到了可信数据。我们都知道，数据安全和可信是建立在密码学原理保护的基础上。因为这个月Google推出了Willow，我想稍微展开一下大家感兴趣的量子计算对密码学构成的威胁。
实际上，郑总刚才已经给出了比较清晰的结论。量子计算对我们来说，首先要区分的是“算盘”功能和通用计算功能的概念。对于计算而言，我们从图灵机开始，将任何问题分解成计算机可以解决的问题，这种计算模式是通用计算，也是我们最感兴趣的方向。当然，对于某些特定任务，比如做Emulator或者simulator，不需要通用计算就可以进行。一个类比是用算盘做算术往往比你按键盘输入计算机得到结果更快。在这些特定任务上，我们是用量子计算的“算盘”功能。这些特定任务科学家也感兴趣，但是因为场景特殊，不能用来做所有的计算任务。
我看到Google Willow的报道，它实际上包含两方面的工作。一方面相当于算盘的功能，做了一个随机电路采样的计算。这种计算目前没有太多的实用价值，只是作为衡量性能快慢的一条标准。在这个问题上，他们声称经典计算机需要计算上万亿年，但是量子计算只需要几分钟。这实际上是为了展示量子计算的优越性，但它实际上像算盘做算术一样，是一个特定任务，并不能用来解决数字金融领域更感兴趣的密码破解或做其他有实际场景的工作。
另一方面是通用计算。我们希望量子计算能够像图灵机一样，对于任何可计算问题，我们都能通过程序解决。要完成这样的任务，我们需要对机器进行纠错，对机器运行的错误率有严格的要求。在这方面，Google取得了一个突破。
我们知道，要构建一个通用的量子计算机，我们目前只能进行大约一百多个量子位的计算。如果要破解基于当前非对称加密的密码学，至少需要几十万位到数百万位，甚至上千万位的量子比特。要做到这样规模的量子体系，体系规模越大，对我们的物理体系来说就越困难。实际上，一个更大的系统就越嘈杂，就像今天我们会场里人越多，可能就越嘈杂使得大家听不清楚我在说什么。对量子体系来说也是一样的。如果体系越大，它就越嘈杂，越容易失去人们需要的计算能力。
科学家们正在解决这个问题，理论上是有对策的。科学家设计量子纠错理论。当每一个量子比特的出错率小于一个阈值时，随着体系越来越大，量子计算机出错和失去计算能力的概率越来越小，这样量子计算才能实用化、商业化，破解今天的非对称加密密码。在这个要求下，目前理论科学家发明了表面码（surface code）的量子纠错理论。实质是用更多量子比特位数来编码成一个逻辑位。在Google的实验中，第一次在实验上验证了这个想法。他们的实验展示了随着体系越来越大，出错的概率越来越小，这是一个真正的突破，虽然对于实现上万量子比特从而完成密码破解还有距离，但是给了人们在这个方向上继续努力，加大量子比特规模的希望。
科学发展有时是非线性的，可能在很长一段时间内你觉得它不行，但有可能一个假说突然被提出，一个理论突然被构造，一个实验突然验证了之前认为不可能的理论假说，都可能会大大加速这个过程。我们对于新事务持开放的态度。以后我们有时间再展开讨论，今天这个话题就到这里。
关于数字技术和数字金融的融合，在使用数字技术推进金融基础设施方面，前面的嘉宾们已经讲了很多。另一方面，我非常喜欢郑总提到的数字原生的新生态应用。这是一种做增量的新思维模式。即将原本没有的在数字世界原生的资产或没有充分利用的现实资产扩展到数字领域，再将资产数字化做增量。丁总提到的关于数据资产化的建议我也同意，我最近部分参与了一个项目，涉及城市公共行业数据，他们希望将其资产化，帮助地方政府实现这一目标。主旨是将资产从传统领域扩展到数字领域，这样大家才能多多开源创造财富，而不是单纯的节流。就说这么多。
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