Google量子團隊奪諾貝爾獎!搞懂2大獲獎關鍵:觀測「電路穿牆」為何很重要?量子電腦近了?
Google量子團隊奪諾貝爾獎!搞懂2大獲獎關鍵:觀測「電路穿牆」為何很重要?量子電腦近了?

重點一Google量子電腦核心人物 John M. Martinis、Michel H. Devoret 與 John Clarke 獲頒諾貝爾物理學獎,表彰其對超導量子技術與量子感測的關鍵貢獻。

重點二:三人以可手持電路清楚展示量子穿隧與能階量子化,奠定超導量子位元從小型實驗走向多量子位元裝置的里程碑。

重點三:延續 Google 2019 年宣稱的「量子霸權」與 2024 年 Willow 晶片成果,量子計算應用前景涵蓋資安、藥物研發與金融建模。

2025 年諾貝爾物理學獎頒予 John Clarke(約翰·克拉克)、Michel H. Devoret(米歇爾·德沃雷) 與 John M. Martinis(約翰·馬丁尼斯),表彰其在電路系統中揭示「宏觀尺度的量子穿隧效應」及「能量量子化」現象。

此一成果打破過往對量子效應僅屬微觀世界的直覺限制,證明由大量粒子組成的電路也能呈現明確的量子行為,對量子工程與量子運算硬體設計具里程碑意義。此次獲獎的核心在於讓「宏觀量子行為」變得可見、可控且可設計,為下一代量子技術鋪路。

諾獎委員會主席 Olle Eriksson(奧勒·艾瑞克森) 指出,量子力學自誕生逾百年仍不斷帶來新驚喜,同時其理論與技術已成為現代數位科技的基礎,呼應今日從半導體、超導電路到量子感測的廣泛應用。

瑞典皇家科學院表示,三人以實驗性突破推進量子計算與量子感測的發展。其中,Martinis 與 Devoret 均深度參與 Google 的量子人工智慧硬體計畫;Martinis 曾在 Google 領導量子硬體並推進「量子霸權」,Devoret 則出任 Google 量子硬體首席科學家,並任教於耶魯大學與加州大學聖塔芭芭拉分校。

《彭博社》指出,本次獎項反映量子計算從學術走向實務應用的加速趨勢,對資安、藥物開發、金融建模等領域具有潛在顛覆性影響。

什麼是量子穿隧?

總結以上,這三位得主的得獎理由可濃縮為兩點:在超導電路中發現並精確測量「巨觀量子穿隧」與「能量量子化」。

  1. 量子穿隧:一般球丟到牆上只會彈回來,不會「穿牆」。他們製作由兩個超導體與中間薄薄絕緣層構成的「約瑟夫森接面」電路,讓成群結隊的電子配對(稱為 Cooper 對)像一個「巨大粒子」共同行動。原本電路處在「沒有電壓」的穩定狀態,理應不會自行改變;但實驗觀察到它會突然「跳」到有電壓的狀態——等於整個系統像粒子那樣穿過了看不見的能量障礙,這就是巨觀版的量子穿隧。

繼續用丟球來說明:你丟球到牆上,球一定會彈回來,是因為球沒有足夠能量打穿牆。但在量子世界,像電子這樣的小粒子,明明「不夠力」,卻有機率直接出現在牆的另一邊,像是穿過一道看不見的隧道,這件事就叫「量子穿隧」。

量子穿隧
獲獎3人做了一個超導電路(像一片晶片),讓一整群電子結成「Cooper 雙人組」,一起像「一顆巨大的單一粒子」運作。平常球丟到牆上一定彈回來,但在量子世界,粒子有機會「穿牆」到另一邊,這叫「量子穿隧」。他們的電路就把這件事放大到肉眼可測的尺度:原本電路卡在「零電壓」的狀態,好像開關被卡住;結果它會突然「穿過障礙」跳到有電壓的狀態——這就是「宏觀量子穿隧」。
圖/ 諾貝爾獎官網
  1. 能量量子化:他們用微波「餵能量」給系統,發現系統並非連續吸收能量,而是只有在「剛好對到」特定能量差時才會吸收,並升到更高的能階。這證明即使是由「數十億個 Cooper 對」組成的巨大系統,能量仍以「固定份量」的台階呈現。

想像坐電梯,只能停在第1樓、第2樓…,不能卡在1.3樓。量子世界裡,原子、電子的能量也只有特定「樓層」可以待,這些固定的樓層就是能階。要改變狀態,必須拿到剛好對應的「票價」,也就是一份固定大小的能量,稱為「量子」。拿到這一份,粒子就能跳到下一層;拿不到,就哪裡也去不了。

能量量子化
在量子世界中,能量不是連續滑動,而是分成一格一格,只有到達或吸收了剛好對應的能量份量,才比較容易「穿過」束縛核子的能障,讓 α 粒子脫離;這呼應量子力學的「能量量子化」與「穿隧」概念。
圖/ 諾貝爾獎官網

上述的觀測貢獻在於,不只是把很多微小效果「堆起來」看,而是直接在可手持的超導電路上,量到整體性的量子行為(如共用的波函數)。他們首次在巨觀尺度清楚展示:量子規則不只屬於微觀世界,在適當條件下也能主宰「大的系統」。

白話來說: 他們把量子世界的「穿牆術」與「能量一格一格」這兩種怪現象,用可拿在手上的超導電路清楚做給大家看。

對未來量子電腦的意義?

上述宏觀量子穿隧與能量量子化的證據,為更穩定、可擴充的超導量子電腦硬體奠定關鍵基礎—— 讓量子電腦的核心零件更「聽話、穩定、可量產」,離實用更近。

研究證明量子效應不只存在於微小世界,也能在「電路」這類大尺寸系統中可靠重現。對超導量子位元而言,這代表能更精準設計能階與穿隧特性、減少雜訊、延長相干時間,並提升運算正確率。

因可在宏觀電路中量測與控制,製程與品管更貼近半導體工業,良率與可擴充性有望提升,讓量子處理器從少數位元走向更大型、可實際解決問題的機器。

延伸閱讀:Google一個小改動,讓Reddit蒸發數十億美元市值!num=100是什麼?對SEO有什麼影響?

資料來源:Nobel Prize in Physics 2025

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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