當量子計算頻繁出現在新聞和融資報道里，最容易被看見的，往往是「大廠入局」「路線之爭」和「下一個拐點」。但如果把視線從標題拉回實驗室，問題會立刻變得具體得多：一門課到底要難到什麼程度，才能把學生訓練成研究者？一場組會的意義，到底是彙報結果，還是讓所有人都學到東西？一條超導路線的未來，又為什麼會和頻率、噪聲、控制架構這些細節緊緊綁在一起？
近期，我們和 Physhan 聊了很久。從中山大學的物理氛圍，到瑞士碩博與博後的訓練路徑；從口試、組會和工作節奏，到 Transmon 與 Fluxonium 的物理差別，再到量子計算到底有沒有泡沫、年輕學生還能不能進場，這場播客把「量子計算」這件事重新拉回了科研現場。它不只是技術，也不只是行業，更是一個人如何被環境塑造、又如何在不確定中繼續做選擇。
採訪人、整理：奶冰，中國科大超導量子計算相關方向博士在讀。
受訪者：Physhan，瑞士超導量子計算方向博士後。
祖沖之二號超導量子計算機。超導量子比特通常工作在接近絕對零度的稀釋制冷機里，芯片本身不大，但外圍控制與測量系統非常複雜。（圖片來源：墨子沙龍）
1
不是先有規劃，才有科研路
回憶本科階段時，Physhan 首先提到的不是「留學規劃」，而是「物理氛圍」。在中山大學，他最直接的感受是，身邊總有人比自己更早、更深地進入物理世界：自己還在學經典力學時，有人已經開始摸分析力學；自己剛學量子力學入門時，別人已經做起了壓縮態和量子光學的科研。那種感受表面上像「卷」，但他後來更願意把它理解成一種由熱愛驅動的密集環境。
「那些同學真的對物理喜歡，會提前去學。」
這種環境後來又被逸仙學院和基礎學科拔尖人才培養計划進一步放大。小班教學、靈活選課、出國科研資助，甚至可以根據興趣調整培養計劃，讓他很早就意識到：科研訓練不是多上一點課，而是更早接觸真正的問題。兩次去瑞士的經歷，一次是在 CERN 做 summer student，一次是在日內瓦大學做凝聚態實驗方向的科研，也都不是預先設計好的「出國路線」，卻讓他第一次近距離感受到另一種科研生態。
Physhan在中山大學的畢業照片。（圖片來源：Physhan）
這也是訪談里特別動人的地方。真正把一個人帶進科研現場的，往往不是一份完美的長期計劃，而是更早遇見了好的同學、好的制度、好的問題，然後一路被這些東西慢慢推着往前走。
「大家還真的喜歡物理，也會一起聊很多物理的話題。」
2
真正「硬核」的，是把人訓練成研究者
「一門主課可以把你學到脫一層皮。」
如果說有什麼讓 Physhan 反覆用「硬核」來形容瑞士的研究生訓練，那首先就是課程本身。按他的說法，「一門主課可以把你學到脫一層皮」，一個學期如果能真正吃透兩門課，已經非常不容易。關鍵不只是課難，而是它要求的不是熟練刷題，而是理解深度。
ETH研究生真實的學習場景。在瑞士的研究生訓練里，考試更像一次小型學術答辯。你不僅要會算，更要能在教授面前把一個概念真正講明白。（圖片來源：Physhan）
更有意思的是考核方式。瑞士和不少德語區高校的碩士課程，很多都不是筆試，而是口試。學生和教授坐在辦公室里，像開會一樣，對着黑板講概念、回答追問、臨場解釋自己的理解。在這種模式里，lecture notes 下面的小字都可能變成考題，因為教授隨時會從任何一個細節繼續往下追。換句話說，這裡訓練的不是套公式的熟練度，而是你到底有沒有把概念真正內化。
這種邏輯也影響了「畢業」的定義。在他接觸過的環境里，學校層面並沒有那種剛性的論文數量要求。導師更看重的是，你有沒有完整走過一輪訓練：從設計、製備、測量，到電子學、控制、分析，能不能在一個方向上逐漸成長為相對獨立的研究者。博士學位的意義，不只是攢文章，更是把人訓練出來。
3
鬆弛不等於散漫，科研也需要邊界感
大眾對歐洲實驗室常有一種「鬆弛」的想像，但在 Physhan 的觀察里，真實情況其實沒那麼簡單，也很難一概而論。有的實驗室確實更強調 work-life balance，節奏相對從容；也有的實驗室同樣很卷，推進速度和競爭壓力一點都不小。即便是在更講究生活邊界的環境里，一旦項目到了關鍵節點，deadline 很緊、機時有限、大家都在等結果的時候，晚上和周末加班也並不少見。區別不一定在於「累不累」，而在於這種壓力更多是由具體問題、項目進度和研究責任帶來的，而不是一種整齊劃一的制度性高壓。
Physhan在ETH學習生活的記錄。所謂「歐洲實驗室的鬆弛感」，更準確地說，是工作節奏里保留了生活邊界，而不是沒有強度。（圖片來源：Physhan）
「我覺得這樣的模式挺好的。別人強制給你一個任務，你就很抗拒；但科研還是出於自己的興趣。」
他很欣賞的一種導師風格，是平時工作很認真，但會明確把周末留給生活。邊界感在這裡不是鬆懈，而是一種科研觀：研究可以很投入，但不必把人變成機器。真正健康的狀態，不是每天都在實驗室熬，而是知道什麼時候該沖，什麼時候該停。
這也延伸到了他對組會的理解。在 Physhan 看來，好的組會不是為了「show off 結果」，而是讓來參加的人真正學到東西。至於組會具體怎麼開，不同實驗室差別很大：有的更偏向圍繞具體問題展開討論，有的則更強調階段性彙報和信息同步。而在一些大課題組中，組會往往承擔的是同步信息的功能：讀取、設計、電子學、控制等不同方向的人放在一起，輪流彙報最近進展，負責人逐個點評，大家也隨時插問。時間有時會拉得很長，但它的意義也正在這裡: 把原本分散在不同環節里的工作重新連起來，讓每個人都更清楚整個系統在往哪裡走。
「你不是為了去 show off 結果，而是要讓來參加的人學到東西。」
ETH實驗室中的稀釋冷卻冰箱（圖片來源：Physhan）
而訪談中最鮮活的一幕，可能是他講到自己一次靈感的來源：去采爾馬特滑雪的火車上，和朋友一路聊天，突然把一個最近在想的問題聊通了。對很多前沿研究者來說，科研並不只發生在實驗台前，它也發生在那些你暫時離開實驗室、但思維反而開始鬆動的時刻。
科研靈感並不只來自實驗台前。對很多研究者來說，真正把一個問題聊通，可能發生在組會之後，也可能發生在去滑雪的火車上。（圖片來源：Physhan）
4
從 Transmon 到 Fluxonium，
前沿不是押寶贏家
進入這部分之前，讓我們先把幾個詞講清楚。超導量子計算利用的是一種宏觀量子效應，也就是在極低溫下的超導電路會出現量子化的分立能級，作為「人造原子」，再從中選出兩個可控能級來充當量子比特的0和1 [1,2,3]。Google、IBM，以及國內中國科大「祖沖之」系列，走的都屬於這一大類技術路線。而在這條超導路線內部，不同的電路設計又進一步分出了不同類型的量子比特，其中目前最主流的兩類，就是Transmon（傳輸子超導量子比特）和 Fluxonium（磁通量超導量子比特）。
Transmon從最基本的 LC 諧振電路出發，引入具有非線性的約瑟夫森結，把原本不容易區分的能級拉開，從中挑出兩個最適合操控的量子態來充當量子比特。它的優勢在於結構相對簡單、工藝路徑清晰，因此成為今天最成熟、最工程化的主流方案之一。Fluxonium 則常被理解為磁通型超導量子比特，它在電路中額外引入了 super inductor，也就是「超電感」，因此擁有更豐富的參數空間、更低的工作頻率和不同的噪聲環境，也可能帶來更長的相干時間。但代價同樣明確：器件更複雜，控制和擴展都更難。換句話說，Fluxonium 之於 Transmon，並不是一個簡單意義上「更先進」的升級版，而更像是另一組關於物理與工程的權衡。
Caption: Transmon（左圖）與 Fluxonium（右圖）的簡化電路圖[1,2,8]。
超導路線之所以一直被高度關注，不只是因為它和傳統半導體工業在製造和工程鏈條上的兼容性，因此公司多、融資多；更重要的是，它到今天依然代表着人類量子操控能力最靠前的一條邊界。十年前，大家還在圍繞十幾個量級的比特數反覆追問：量子優勢到底是不是真的存在？而現在，比特規模已經往前推了很多，討論的重點也慢慢從「能不能做」轉向「怎樣把糾錯真正做起來」。
比如 Google Quantum AI 在 2024 年 12 月在線發表 Willow 結果，展示了表面碼量子糾錯進入「越糾越對」的關鍵一步[5]；國內方面，中國科大團隊先是在 2025 年 3 月發佈 105 比特「祖沖之三號」，把超導體系量子計算優越性紀錄繼續往前推了一步[6]；又在 2025 年 12 月 22 日，進一步基於 107 比特「祖沖之 3.2 號」在碼距為 7 的表面碼上同樣實現了「越糾越對」的量子糾錯[4]。而在同一年，超導電路中宏觀量子效應的奠基性工作也獲得了 2025 年諾貝爾物理學獎的認可。放在這個背景下再看，Transmon 和 Fluxonium 的差別， 其實已經不是「這條路線行不行」， 而是同樣站在超導這條大路上，下一步到底把器件設計和工程代價押在哪一種方案上。
中國科大潘建偉團隊基於超導量子處理器「祖沖之3.2號」在碼距為7的表面碼上成功實現了低於糾錯閾值的量子糾錯，演示了邏輯錯誤率隨碼距增加而顯著下降。這一成果使得我國在量子糾錯方向上達到了「低於閾值，越糾越對」的關鍵里程碑。（圖片來源：）
也正因為如此，Physhan 並不願意把技術路線理解成一場簡單的「誰贏誰輸」。在他看來，Transmon 今天確實更成熟、更工程化，而 Fluxonium 依然保留着很多值得繼續追問的物理問題。他自己之所以被 Fluxonium 吸引，恰恰也是因為，相比單純追求工程化，他更關注的是這裏面還有很多沒有收斂的問題。
「我覺得可能沒有人知道。」
對於「最終誰會笑到最後」，他的回答也很克制。最後的贏家未必一定是 Transmon，也未必一定是 Fluxonium。甚至完全可能在未來某一天，又出現一套更簡潔、更相干、更好耦合的新體系。真正的前沿研究，很多時候不是押一個贏家，而是把不同路線儘可能推遠，看看誰先跨過那道真正的門檻。
5
泡沫當然有，但底層能力也確實在往前走
量子計算有沒有泡沫？Physhan 的回答非常直接：肯定有。一個足夠熱、足夠吸金的領域，不可能沒有跟風者，也不可能沒有被放大的預期。甚至有些組以前並不是做這個方向的，也會想擠進來分一杯羹。
「泡沫肯定有。」
但他同樣強調，「有泡沫」和「沒有真實進展」不是一回事。真正值得看的，不是新聞熱度，而是底層指標有沒有持續推進。量子糾錯幾年前還常被說成「越糾越錯」，而現在已經出現了「越糾越對」的結果；相干時間也從過去 100 微秒已經很亮眼，推進到了毫秒量級。只要這些能力還在往前走，這個領域就不是純粹講故事。換句話說，泡沫和真實推進往往是同時存在的，真正要看的不是口號，而是底層指標到底有沒有在往前走。
從產業角度看，大公司為什麼會不斷下注新的路線？在他看來，這更像是風險管理。對 Google 這樣的公司來說，量子投入在整體業務中佔比並不大，試一條新路線、開一條新攤子，並不是不可承受的成本，但它至少能保證自己不在下一波技術變化里掉隊。
而對於瑞士這樣體量不大的國家，另一種生態也正在形成。它不可能像中美那樣養出幾百人的超大團隊，但它的小而全依然鮮明：大規模體系、小規模器件、基礎理論、混合架構都有人在做；更容易先商業化的，也往往不是整台量子計算機，而是測控電子學、實驗平台和各種手搓出來的設備與技術。
6
給年輕人的提醒：
先問自己能不能長期做下去
訪談最後又回到了很多學生最關心的問題：現在還適合去歐洲做量子研究嗎？他的判斷並不悲觀。歐洲並沒有像美國那樣把路完全堵死，很多組依然缺人。關鍵不是盲目海投，而是更早做出相關積累，讓對面的教授看到你和課題之間的匹配度。發郵件、參加會議、爭取線下交流機會，這些都很重要。
Physhan參加APS線下會議時的記錄。對想進入量子計算的學生來說，真正關鍵的往往不是「押中最熱方向」，而是儘早建立匹配度、可見能力和持續投入的意願。（圖片來源：Physhan）
他還特別提到一個常被忽視的事實：在真正做科學的人那裡，很多限制並不是學術層面的，而是政策層面的。對大多數教授來說，只要你能力強、方向匹配，他們通常是歡迎的。這也是為什麼很多組明明手裡有 funding，卻依然長時間招不到合適的人。
「做到博後這一步，很多時候已經完全不是為了錢了。」
但比申請技巧更深的一層，仍然是動機問題。做到博後這一步，很多選擇已經很難再用「值不值」這樣的現實標準簡單衡量。你會不會繼續留在這個領域，最終取決於你喜不喜歡這份工作，以及你還願不願意繼續把時間花在這些沒有答案的問題上。
也許這正是這場訪談最重要的價值。量子計算的未來，不會只寫在最響亮的融資新聞里，也不會只靠某一條路線的宣傳口號決定。它更可能藏在一門把人「學到脫一層皮」的課里，藏在一場要求所有人都學到東西的組會裡，藏在一次去滑雪的火車閑聊里，藏在那些看起來並不壯觀、卻真實推動了前沿科學的一連串細節之中。
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