【作 者】

Michal Krelina

1 捷克技术大学核科学与物理工程学院;

2 Quantum Phi s.r.o.公司。专注于量子技术的知识、原理、学术研究、工业及其应用,重点是在国防、空间和安全领域的应用。

【关键词】

量子战争、量子技术、量子计算、量子遥感、量子网络、量子雷达、量子成像、军事应用、量子安全、军民两用技术

【摘 要】

量子技术是一门新兴且具有潜在破坏性的学科,能够影响许多人类活动。量子技术是两用技术,因此对国防和安全行业以及军事和政府行为者很感兴趣。本报告回顾并描绘了可能的量子技术军事应用,作为国际和平与安全评估、伦理研究、军事和政府政策、战略和决策制定的切入点。用于军事应用的量子技术引入了新的能力,提高了效率和精度,从而导致了“量子战争”,其中应该建立新的军事战略、学说、政策和伦理。本文提供了正在开发的量子技术的基本概述,还估计预期的交付时间范围或利用率影响。描述了量子技术在各种战争领域(例如陆地、空中、太空、电子、网络和水下战争以及ISTAR——情报、监视、目标获取和侦察)的特定军事应用,并阐明了相关的问题和挑战。

图1 利用各种量子技术系统的量子战示意图

1 引 言

尽管第四代现代战争的特点是分散化和国家对战争失去垄断[1,2],但先进国家军队的特点是可以使用最先进的军事技术。这包括即将出现的量子技术。

量子技术(QT)一词指的是主要源于所谓的第二次量子革命的技术。早些时候,第一次量子革命带来了我们今天所熟悉的技术,例如核能、半导体、激光、磁共振成像、现代通信技术或数码相机等成像设备。第一个量子技术产生了核武器和能源;然后,经典计算机发挥了重要作用。目前,激光武器正在实施和测试[3]。

第二次量子革命[4]的特点是操纵和控制单个量子系统(如原子、离子、电子、光子、分子或各种准粒子),允许达到标准量子极限;也就是说,在量子尺度上测量精度的极限。在本报告中,量子技术一词指的是来自第二次量子革命的技术。量子技术不会带来根本上的新武器或独立的军事系统,而是显着提高当前和未来军事技术的测量能力、传感、精度和计算能力以及效率。大多数量子技术通常是双重用途的技术。因此,量子技术的军事应用潜力巨大。各种研究和建议不断涌现,表明实现这种技术的可能性越来越大;例如,参见[5-8]。

本报告提供了一个更深入的背景来理解“量子战”这个术语,讨论了它影响情报、安全和国防部门的可能性,并描述了新的可能的能力或改进。目标不是提供基于量子技术的精确预测,而是展示实施和应用的可能方向和趋势。量子技术通常被认为是新兴技术,具有改变战争行为和战斗结果的潜力[8]。尽管当前的量子技术大多具有较低的技术就绪水平(TRL),但它们被认为具有颠覆性潜力[9]。绘制量子技术可想象的军事应用对于进一步评估对全球和平的威胁以及讨论道德政策或基于量子的预防性军备控制也很重要。

本报告共分八节。在第2节中,定义了量子技术和量子战争的术语,介绍了量子技术的分类和量子技术。第3节提供了基本的量子技术概述,它是特定应用的基础,包括预期的部署时间和使用影响。第4节介绍了量子技术在军事领域的发展和部署的一般考虑和期望。在第5节中,单个量子技术在军事上的应用被介绍到不同的领域(如网络、水下、空间和电子战)。第6节确定并讨论量子炒作以及现实的可能性。第7节初步讨论了有关的军事、和平和道德方面以及技术后果和挑战。第8节对本文进行总结。

第5节和第4节涉及国家安全和国防问题。虽然第3节是基于最先进的研究并提供了相关的参考资料,但第5节更多地是基于各种军事或政府报告、政策简报和国际安全分析,如[5-8,10-13]。在这里,读者应该警惕围绕量子技术的炒作,避免夸大的期望;这方面在第6节和[14]中有论述。对于目前提出的许多量子技术军事应用来说,与高端军事技术需求相关的所有挑战是否会得到解决,甚至该技术是否会被实际部署,都是不确定的。

2 定 义

量子技术一词的定义如下:

量子技术(QT)是一个新兴的物理和工程领域,基于量子力学特性——特别是量子纠缠、量子叠加和量子隧道效应——应用于单个量子系统,并将它们用于实际应用。

从定义来看,量子技术描述了量子力学系统的各种物理原理,具有众多应用;例如,捕获离子技术可以用作量子计算机的量子比特,也可以用作磁场或量子钟的量子传感器。

两用技术是指在国防和商业生产中具有潜在应用的研究和开发领域[15]。

量子技术是一种典型的两用技术,不仅对军队而且对政府行为者[16]和维和组织都具有相当大的兴趣。

量子战(QW)是将量子技术用于影响所有战争领域的情报、安全和防御能力的军事应用的战争,它带来了新的军事战略、学说、情景与和平以及伦理问题。

也有人尝试将量子域[17]定义为战争的新域。然而,在本文中,我们将把量子技术视为改进所有当前定义的领域的一个因素,而不是作为一个独立的战争领域。

随后,定义术语量子攻击是有帮助的,它指的是使用量子技术来破坏、破坏或窃听经典或量子安全系统。典型的例子是使用量子密钥分发窃听或破坏Rivest-Shamir-Adleman (RSA) 加密方案的量子计算机。 尽管有大量的QT文献,但对量子技术分类没有明确的共识。我们将使用以下分类法:

  • 量子计算与模拟

量子计算机(数字和模拟量子计算机及其应用,如量子系统仿真、量子优化)

量子仿真器(非可编程量子电路)

  • 量子通信与密码学

量子网络与通信(量子网络单元、量子密钥分配、量子通信)

后量子密码学(量子弹性算法、量子随机数发生器)

  • 量子传感与计量

量子传感(量子磁力计、重力仪)

量子计时(精确时间测量与分配)

量子成像(量子雷达、低信噪比成像)

除了上述一般的量子技术分类,我们介绍了一个新的分类量子技术根据他们的利益和用途。下面的分类可以概括为:然而,我们更重视军事应用。量子技术利用影响的分类如下:

  • 必须性:必须实施的量子技术,以防止未来的量子攻击(例如后量子密码);

  • 有效性:提高当前技术和方法有效性的量子技术(如量子优化、量子机器学习或人工智能);

  • 精度:提高当前测量技术(如量子磁强、量子重力、量子惯性导航、授时)精度的量子技术;

  • 新能力:量子技术提供了超出现有技术范围的新能力(如量子雷达、量子化学模拟、量子密码分析、量子密钥分配)。

请注意,这种分类不是互斥的。

3 量子技术概述

本节提供了量子技术的基本描述以及相关参考资料。对于每种量子技术,都会显示当前的开发状态、确定的利用影响、估计的预期部署时间、并概述了主要挑战。对于量子计算应用,提供了所需逻辑量子比特的大致数量。

不同的量子技术及其应用处于不同的TRL从TRL 1(例如,某些类型的量子比特)到TRL 8(例如,量子密钥分发)。

我们在此不追求完整性,也不提供任何理论背景,而只是根据讨论的军事应用的需要介绍基础知识、效果和当前的发展状态。

3.1 量子信息科学

量子信息科学(QIS)是与量子物理学相关的信息科学,处理量子信息。在经典信息科学中,信息的基本载体是只能为0或1的比特。信息的量子信息基本载体是量子比特,简称量子比特。一个量子比特可以|0⟩要么|1⟩,或状态的任意复杂线性组合|0⟩和|1⟩称为量子叠加。

另一个关键特性是量子纠缠。量子纠缠是指两个或多个量子位(或通常是两个或多个量子系统)之间的强相关性,没有经典的类似物。量子纠缠是造成许多量子意外的原因。另一个特点是不可克隆定理[18],它说量子信息(量子比特)不能被复制。该定理对量子比特纠错以及量子通信安全具有深远的影响。

量子信息科学描述了量子计算和量子通信中的量子信息流,尽管在更广泛的意义上它可以应用于量子传感和计量学,参见[19,20]。

有相当大的学术兴趣,并且已经创建了几种量子算法[21]。然而,预计只有少数对国防和安全应用有价值。

3.2 量子计算

  • 现状:商业上可用的物理量子位数量非常有限

  • 使用影响:新的能力,有效性,精确度

  • 时间线预期:10年100万个物理量子位元

  • 主要挑战:提高量子位的质量(相干性,抗错误性,门保真度),提升量子位的数量,逻辑量子位

量子计算是指利用量子信息科学进行计算。这样的机器可以称为量子计算机。量子计算机的分类可能非常复杂。为本报告的目的,我们将分类简化如下:

  • 数字量子计算机(也称为门级量子计算机)是通用的、可编程的,应该执行所有可能的量子算法,并具有如下所述的众多应用。经典计算机可以完全模拟基于门级的量子计算机。区别在于资源和速度。例如,完全纠缠的量子比特的模拟成倍地增加了对经典资源的需求。这意味着在经典(超级)计算机上几乎不可能模拟≳45个量子位。

  • 模拟量子计算机(也称为哈密顿计算)通常使用量子退火(作为绝热量子计算的噪声版本)来实现。量子退火器与数字量子计算机的不同之处在于量子比特的有限连接性和不同的原理。因此,模拟量子计算机的使用受到更多限制,但仍适用于量子优化或基于哈密顿量的模拟等任务。

  • 量子模拟器用于研究和模拟通常不太容易访问的其他量子系统,并且通常被构建为单一用途的机器。与量子计算机相比,量子模拟器可以想象成一个不可编程的量子电路。

一般来说,量子计算不会取代经典计算。量子计算机仅适用于有限类型的问题,通常是高度复杂的问题。量子计算应用的实际部署取决于质量(相干性、抗错性、门保真度)和量子比特的数量。要遵循的一些基本参数是:量子比特的数量、量子比特相干时间、量子门保真度和量子比特互连。在单个量子位上应用量子门的一组量子指令称为量子电路。量子电路是量子算法的实际实现。

继[7]之后,量子计算机可以分为三个演化阶段:分量量子计算(CQC)、噪声中等规模量子(NISQ)计算和容错量子计算(FTQC)。CQC阶段涵盖量子计算示范和成熟的基本要素。CQC的计算能力非常有限,足以证明一些原理证明。NISQ阶段的量子计算机应该有足够数量的量子比特来展示量子计算的优势。持续的研究应该会导致增加量子比特的数量和质量。当达到完美的逻辑量子位时,FTQC阶段开始(解释见下文)。

物理量子比特可以通过许多量子系统来实现。最新的先进技术是基于超导量子位和处于或接近NISQ阶段的俘获离子量子位的量子计算机。所有其他技术,例如冷原子、拓扑、电子自旋、光子或基于NV中心的量子比特,仍处于CQC阶段或仅理论阶段。各个量子计算机及其性能显着不同(例如速度、相干时间、纠缠所有量子比特的可能性、门保真度)。已经开发了各种指标和基准,例如Quantum Volume指标[22],用于比较。

所有类型的量子比特都存在的问题是它们的质量。量子比特非常脆弱,相干时间有限(不会丢失量子信息的时间尺度)。在量子位上执行的每个操作都具有有限的保真度。因此,研究人员需要使用纠错码。量子比特的纠错比经典比特的纠错复杂得多,因为量子比特不能被复制,正如不可克隆定理所解释的那样。区分了两种类型的量子比特:由物理量子系统实现的物理量子比特和由若干物理量子比特和纠错码组成的逻辑量子比特。逻辑量子比特是完美或近乎完美的量子比特,具有非常长到无穷大的相干时间、非常高的保真度和更高的环境电阻率。例如,[23]将需要。有关量子计算的最新概述,请参见例如[24]。

前沿量子计算机的例子是由谷歌制造的具有53个物理超导量子比特的量子计算机(该公司在2019年声称拥有量子霸权[25]),以及由IBM制造的量子计算机。最好的离子阱量子计算机是IonQ的32个量子位或霍尼韦尔的6个量子位。就光子量子比特而言,Xanadu有一台24量子比特的量子计算机。IBM和Google的量子计算路线图所设想的预期时间表如下:IBM 计划在2022年推出433量子比特的量子处理器,到2023年推出1121量子比特[26]。谷歌宣布了一项计划,以达到10,000个量子比特的量子模块。到2029年,所有其他量子处理器将包含多达100万个量子比特的此类模块[27]。根据对量子科学和技术关键相关领域领导者的调查,量子计算机很可能会开始变得强大到足以对大多数公钥加密方案构成威胁(有关更多详细信息,请参见3.2.2) 在大约20年内[28]。模拟量子计算机的例子是D-Wave Systems的具有超过5000个量子位的量子退火器和东芝的相干伊辛机。

模拟和数字量子计算机的区别在于它们不同的物理原理和局限性。数字量子计算机受资源限制,不受噪声限制(可以使用更多资源来校正噪声)。相比之下,模拟量子计算机受到难以理解、控制和表征的噪声的限制(尤其是对于量子退火器)。因此,模拟量子计算机的适用性受到限制[24]。

在现实中,量子计算机完成的任务大多只是经典计算机程序的子程序或子程序。经典程序不仅会控制量子计算机,还会提供大量在量子计算机上执行是不切实际的计算。这包括最近使用量子模拟在化学中的应用,例如,变分量子特征求解器(VQE)[29],这是经典计算和量子计算的混合组合。此外,量子计算机是大型机器,其中许多需要低温技术。因此,在未来几十年中,大多数客户不太可能购买个人量子计算机,而是将这些作为云服务访问。基于云的量子计算模型(通常称为量子计算即服务- QCaaS)如今已在商业上可用,甚至是免费的,它们允许任何对量子计算感兴趣的人访问。对量子计算机的云访问由各个量子硬件制造商提供。某些平台,例如Microsoft Azure Quantum或Amazon Braket,可以在一个生态系统中访问各种制造商的量子计算机。

澄清量子霸权、优势和实用性的术语也很有帮助。量子霸权是指量子计算机解决特定问题的速度明显快于经典计算机的情况。然而,这个问题很可能是理论上的而不是实际的。量子优势是指量子计算机能够解决经典计算机无法解决的现实问题的情况。量子实用性类似于量子优势,唯一的区别是量子计算机比经典计算机更快地解决现实世界的问题。

我们在下面提供了可能的量子计算机应用的基本概述。读者应该记住,量子计算是一个快速发展的领域,新的革命性量子算法仍在等待被发现。请注意,在量子计算应用的上下文中,术语“量子位”意味着一个逻辑量子位。然而,小型量子电路可以仅使用物理量子位运行,并且具有合理的精度。

3.2.1 量子模拟

  • 状态:开发中的算法,小规模应用

  • 使用影响:新能力(例如量子化学计算)

  • 时间线预期:短期,可用性随着量子比特的数量而增加

  • Qubits 要求:∼200(例如用于固氮问题)

  • 主要挑战:逻辑量子比特的数量

早在第一台量子计算机诞生之前,量子计算机的主要任务就被认为是模拟其他量子系统[30]。分子就是这样一个量子系统。尽管现有的计算能力有所提高,但可以使用当前的计算化学或以许多近似和简化为代价对较大分子进行仅简单分子的完全模拟。例如,对于具有n 个电子的系统,经典计算机需要位来描述电子的状态,而量子计算机只需要n个量子位。因此,量子模拟是量子计算机的第一个应用,也可能是最有前途的应用。

最主要的方法有两种:量子相位估计[31]和量子变分技术(VQE)[32,33]。特别是后一种方法在NISQ计算机上成功的可能性最高。例如,在2020年,谷歌进行了迄今为止最大的量子化学模拟(使用VQE的H12分子)[34]。

正在开发用于量子化学模拟的算法。它们可以应用于更复杂的模拟,与量子比特的数量密切相关。因此,即使在量子计算的早期阶段,化学和制药行业也很感兴趣。一般来说,这种模拟允许发现和设计新的药物、化学品和材料。例如,最近考虑的主题是高温超导、更好的电池、蛋白质折叠、固氮和肽研究。

3.2.2 量子密码分析

  • 状态:算法准备就绪

  • 使用影响:新功能(例如公钥密码方案破坏)

  • 时间表预期:中长期

  • 量子位要求:~ 6200用于2048位RSA因式分解[35],~ 2900用于256位ECDLP-based加密[36]

  • 主要挑战:逻辑量子比特的数量

最著名的量子计算机应用之一是通过Shor算法[37]描述的指数加速对大素数进行因式分解。这对RSA、DH和ECC等公钥密码方案构成威胁,基于大素数乘法、离散对数问题或基于椭圆曲线离散对数问题的模式,这些模式被认为在经典计算机上难以计算或非常困难。

尽管现有NISQ量子计算机的资源远不能满足RSA破解所需,但威胁是真实存在的。对手或外国情报可以拦截和存储加密流量,直到量子密码分析可用。由于许多机密的解密时间远远超出了强大的量子计算机交付的预期时间表,因此如今这种威胁可以被认为是真实的。

量子密码分析还为对对称加密方案的暴力攻击提供了改进的工具。例如,著名的Grover 搜索算法[38]将密钥安全性降低了一半以对抗暴力攻击;256位AES在大约2128次量子操作中,可以通过蛮力解决5个密钥。尽管量子计算机需要大量资源,但建议将对称密钥长度加倍[39]。此外,Simon算法和叠加查询[40]可以完全破解大多数消息认证码(MAC)和关联数据的认证加密(AEAD),例如HMAC-CBC和AES-GCM [41、42]。

此外,基于对称密码系统中存在的结构,对对称密钥系统的密码分析攻击进行了积极的研究,它可以提供高达超多项式的加速[43]。然而,这些算法对量子计算机的资源要求过高。

3.2.3 量子搜索和量子行走

  • 状态:正在开发的算法
  • 使用影响:有效性(例如更快的搜索)
  • 时间表预期:短期至中期
  • Qubits 要求:∼100,取决于搜索的系统大小
  • 主要挑战:逻辑量子比特的数量

最著名的搜索量子算法之一是Grover算法[38],它在数据库搜索或反演函数中提供二次加速。对于未排序的列表或数据库,经典的搜索算法是关于复杂度(意思是与N个实体的数量成正比),虽然 Grover 的算法大约是

量子搜索算法是所谓的大数据(非结构化数据)分析的一个重要课题。处理大量数据需要大容量的量子存储器。然而,没有可靠的量子存储器可以将量子信息保持任意长时间和大量。其次,将经典数据转换为量子形式既耗时又无效。因此,目前只有对算法生成的数据进行搜索才被认为是可行的。 另一种搜索方法可以基于量子随机游走机制[44],它提供与Grover算法类似的加速。

3.2.4 量子优化

  • 状态:开发中的算法

  • 利用率影响:有效性(例如更快地解决 NP 问题)

  • 时间表预期:短期至中期

  • Qubits 要求:∼100,取决于问题的复杂性

  • 主要挑战:逻辑量子比特的数量

考虑到解决NP级别的可能性,量子优化是一个非常积极探索的话题复杂的问题。这种 NP问题的一个例子是旅行商问题。在这里,给定一个地点列表和它们之间的距离,目标是找到最短(和最佳)的路线。天真地,人们可以尝试所有可能性,但这种方法有严重的缺点,甚至可能变得不可能,而且复杂性越来越高。因此,最常见的解决方案是基于启发式算法,这些算法不一定能找到最佳解决方案,但至少可以找到一个接近它的解决方案。

量子计算为这个问题引入了一个新的视角,并提供了不同的方法和技术。目前最主要的方法是基于变分方法,例如量子近似优化算法(QAOA) [45]。QAOA的一部分是称为二次无约束二进制优化(QUBO)[46]的子技术,它也适用于模拟量子计算机。其他方法是,例如,最小二乘拟合的量子类比[47]或半定规划[48]。 到目前为止,尚不清楚量子优化是否会比经典的启发式方法提供一些加速。然而,人们一致认为,如果可以实现一些加速,它不会超过多项式[48]。量子计算引入的新范式导致了新的受量子启发的经典算法,例如在QAOA[49]的情况下删除了量子加速。另一方面,我们可以谈论量子启发算法作为第一个量子计算实际结果。

已经有许多关于量子优化的演示、用例和概念证明,特别是与模拟量子计算相关,目前为此类应用提供最多的量子计算资源。典型的演示是对交通、物流或金融部门的优化。

3.2.5 量子线性代数

  • 状态:开发中的算法

  • 利用率:有效性(例如更快的线性方程求解)

  • 时间表预期:短期至中期

  • 量子位要求:取决于解决的系统大小

  • 主要挑战:逻辑量子比特的数量

已经表明,量子计算机在求解线性方程时也可以达到超多项式加速。这种加速估计尤其适用于稀疏矩阵的HHL(Harrow-Hassidim-Lloyd)[50]算法。但是,估计的加速取决于问题(矩阵)的大小。也有大量的资源需求,这对于某些问题可能被认为太不切实际[51]。另一方面,例如对于10,000个参数的线性方程组,需要10,000步来求解它,而HHL可以在13步之后提供近似解。

目前,规划、工程、建筑和天气预报中的许多数值模拟将复杂问题简化为大量线性方程组。对于他们中的许多人来说,本质上是统计的,近似的解决方案可能就足够了。

请注意,HHL算法在量子计算中被证明是通用的,并且被证明可用于各种应用,例如k均值聚类、支持向量机、数据拟合等。有关更多详细信息,请参阅[52]。

处理大量输入数据的量子算法的主要警告之一是数据加载。经典数据,尤其是二进制数据或比特,需要通过高效的量子算法转换成量子态进行后续处理。这个过程很慢,并且经典数据加载本身可能需要比连贯时间更长的时间。解决方案是量子存储器或量子RAM[52,53]。

3.2.6 量子机器学习和人工智能

  • 状态:开发中的算法
  • 利用率影响:有效性(例如更好的机器学习优化)
  • 时间表预期:短期至中期
  • Qubits 要求:∼100,取决于问题的复杂性
  • 主要挑战:逻辑量子比特的数量

由于围绕经典机器学习和人工智能 (ML/AI) 的炒作,可以预期也会有关于这个主题的量子研究。首先,请注意,考虑到处理经典数据的效率非常低 [54],人们不能指望全量子 ML/AI,如果缺少量子存储器以及经典数据(例如图片数据)的加载和编码速度非常慢,则更是如此) 转换成量子信息格式。这根本不实用。当机器学习/人工智能应用于量子数据时,会出现另一种情况;例如,来自量子传感器或成像 [55]。

尽管如此,可以引入量子增强的ML/AI [56,57],其中量子计算可以改进一些机器学习任务,例如量子采样、线性代数(其中机器学习是关于高维线性中复杂向量的处理)空间)或量子神经网络[54]。一个例子是量子支持向量机[58]。

事实上,ML/AI 主题涵盖了各种技术和方法,与量子计算没有什么不同。量子机器学习/人工智能或量子增强机器学习/人工智能是当今许多研究工作的主题。有关量子ML/AI算法及其可能的加速的调查,请参阅[59]。

3.3 量子通信和密码学

量子通信是指通过使用光纤或自由空间通道的量子网络进行的量子信息交换。大多数情况下,量子通信是使用光子作为量子信息载体来实现的。然而,由于光子的限制,例如远距离损失,量子网络包含其他元素,例如量子中继器或量子开关。

量子密码学的目标是用量子密钥分发的抗量子算法取代传统的(主要是非对称的)加密方案。用于量子通信的典型量子特征如下:量子纠缠、量子不确定性以及指出量子信息无法复制的非克隆理论[18,60]。

3.3.1 量子网络

  • 状态:研究中(仅可用于具有可信节点的QKD)

  • 使用影响:新功能、有效性(例如超安全通信、量子弹性密码学)

  • 时间表预期:中期

  • 主要挑战:量子中继器和开关(量子存储器)

量子网络(有时称为量子互联网[61]或量子信息网络(QIN))的目的是通过多种技术跨各种渠道传输量子信息。量子信息(量子比特)通常由单个光子携带,因此量子信息传输是脆弱的。此外,许多量子网络应用依赖于量子纠缠。

量子信息传输的常用通道是专用的低损耗光纤或当前具有较高损耗的电信光纤基础设施。两个相互靠近的通信端点的情况就像使用一根光纤一样简单。网络的复杂性随着更多的终端节点或更大的距离而增加,其中需要诸如量子中继器或量子开关之类的组件。请注意,对于大多数量子网络应用来说,非常适中的(一个量子比特)量子处理器就足够了。

自由空间量子通道更具挑战性。由于强烈的大气衰减,光学或近光学光子在大气中的效用有限。因此,最普遍考虑和实现的量子网络场景是使用量子卫星[62,63]。卫星的优势在于可以利用光光子通信传输量子信息,其中卫星-地面链路中的损耗低于相距较远的两个地面节点之间的损耗。然而,短距离自由空间通道中的光子通信可以使用无人机等来实现[64]。最好的方法是使用经典无线通信所采用的微波频谱。然而,在单个光子水平上使用微波光谱的通信更具挑战性[65]。微波单光子技术在产生和检测单个光子方面难度更大。另一个问题是微波频段的嘈杂环境。

由于光子损失和退相干,长距离的量子通信需要量子中继器。量子中继器是一个中间节点,其工作方式类似于经典光网络中的放大器,但需要遵守不可克隆定理。事实上,量子中继器允许纠缠端节点的量子比特。当两个末端节点纠缠在一起时,量子隐形传态的效果[66] 可以被利用。这意味着可以在没有物理发送光子的情况下传送量子信息;只需要经典的通信。利用量子纠缠,量子信息可以流过一个量子网络或其中的一部分,甚至可以被窃听者控制,而没有任何机会泄露传输的量子信息。为了量子中继器的正确运行,需要量子存储器。然而,目前还没有可靠实用的量子存储器可用。

作为中间步骤,可以使用受信任的中继器。可信中继器不会纠缠终端节点,仅用于量子密钥分发(QKD,参见下一节,3.3.2)。为了想象它是如何工作的,让我们考虑两方A和B以及一个受信任的中继器R。然后用密钥对密钥进行加密。可信中继器R对进行解密,得到。此时,受信任的中继者R知道密钥, A和B必须相信密钥是安全的,不受窃听者的控制。最后,R使用密钥对重新加密,并将其发送给B。这是目前QKD网络中使用的一种技术。

目前在实验中测试的下一步是独立于测量设备的QKD(MDI-QKD)[67,68]。它是一种量子协议,不仅可以用安全的中继器代替受信任的中继器(仍然不是量子,不支持纠缠),而且还可以用作交换机。这意味着可以开始构建通常的星形网络拓扑和基础设施。请注意,在 MDI-QKD网络中,对中心节点的攻击在物理上不能泄露密钥,也不能泄露敏感信息。之后,中心节点将被量子交换机和中继器取代,实现功能齐全的量子信息网络。

量子网络将与经典网络并行工作,因为并非所有传输的信息都需要在量子信息中进行编码。事实上,例如,量子隐形传态需要并行经典网络。量子网络可用于以下应用:

  • 量子密钥分发(QKD),一种加密密钥的安全传输(参见第3.3.2节);

  • 量子计算机或量子计算集群之间的远距离量子信息传输或远程量子能力共享;

  • 盲量子计算[69,70]允许将量子算法传输到量子计算机、执行计算和检索结果,而无需所有者或窃听者知道算法或结果是什么;

  • 网络时钟同步[71],见第3节3.4.2;

  • 安全识别[72]允许在不泄露身份验证凭证的情况下进行识别;

  • 量子位置验证[73]允许验证对方的位置;

  • 用于多台量子计算机的分布式量子计算[74,75],允许将任务作为一台量子计算机进行计算;

  • 涉及所谓拜占庭协议的共识和协议任务(尽管有对手的干预,组对一个输出的决定问题)。与经典复杂度相比,量子版本[76]可以在复杂度上达成一致。

  • 纠缠传感器网络[77,78]允许提高传感器的灵敏度并减少错误,并评估全局属性,而不是收集有关系统特定部分的数据。

量子网络允许量子计算机之间直接安全的量子通信,其中可以直接交换量子数据。这对于根据单个量子计算机性能有效地重新分配计算任务很有用,主要是当一个巨大的任务可以分成更小的任务时。另一种情况是量子云,其中量子数据可以在多台量子计算机之间共享。此外,是否有可能构建一台独立的高性能量子计算机是值得怀疑的。这种实现更有可能通过分布式量子计算[74,75],其中许多量子计算机将通过量子网络连接。

3.3.2 量子密钥分发

  • 状态:商业可用(带有可信赖的中继器)

  • 使用:新能力时间线

  • 预期:短期

  • 主要挑战:安全的量子中继器(量子存储器)、物理硬件的安全认证

量子密钥分发(QKD)是量子通信最成熟的应用。目标是在两方或多方之间为通过经典渠道分发的加密数据分发密钥。由于不可克隆定理,任何窃听者都必须执行通信方可检测到的测量。

协议的主要类别有两种:一种基于BB84 (Bennett-Brassard 1984) 协议[79],另一种基于 E91 (Ekert 1991) 协议[80]。占主导地位的BB84协议在技术上更简单,但需要生成量子随机数(参见 第3.3.4节),并且提供方必须在分发之前准备密钥。E91协议利用量子纠缠在分发过程中生成密钥,各方同时知道密钥。在该协议中,不需要量子随机数生成器。然而,量子纠缠的技术解决方案更具挑战性。这两类协议在信息理论上都是安全的。

理论上,QKD 在传输过程中是不可穿透的。然而,典型的攻击向量可能集中在最终(接收器/发送器)或中间节点,其中软件层的硬件可能包含漏洞,例如控制软件中的错误、不完美的单光子源、各方验证问题等。这是一个非常活跃的研究领域。例如,不完善的物理硬件可能被所谓的光子数分裂[81]或特洛伊木马[82]攻击滥用。在这里,硬件和软件的安全认证是必要的,并且需要时间。

除了受信任的中继器之外,另一个弱点是量子比特传输速率,它太慢而无法分发长密钥。新的单光子源的高传输率可以解决这个问题。

目前,QKD技术可作为短距离的点对点连接或在远距离使用可信中继器进行商用。值得信赖的中继器可以是一颗太空卫星,正如中国所证明的那样[62,63]。

3.3.3 后量子密码学

  • 状态:算法准备就绪

  • 使用影响:必须有

  • 时间线预期:短期

  • 主要挑战:标准化、实施

后量子密码学(有时称为量子证明、量子安全或抗量子密码学)代表了一个应该能够抵抗未来量子计算机攻击的加密技术领域。目前,对于大多数使用公钥技术的非对称加密来说,情况并非如此。另一方面,大多数对称密码算法和散列函数被认为相对安全,可以抵御量子计算机的攻击[83]。尽管如此,建议将对称密钥长度加倍[39]。

现在,有几种方法被认为是抗量子的。例如,基于格的密码学[84]、超奇异椭圆曲线同源密码学[85]、基于哈希的[86]密码学、基于多变量的[87]密码学、基于代码的密码学[88] 和对称密钥量子抗性。

与QKD不同,从数学角度来看,所有这些算法都不能证明是安全的。因此,在标准化过程中,所有这些算法都经过严格的测试和分析,包括实施。在最坏的情况下,经典计算机 [89]可以破解在实现中存在错误的抗量子算法。最受关注的标准化过程是美国国家标准与技术研究院(NIST)的标准化过程。标准化进程在第三轮[90],有三名决赛选手(基于格、基于代码和多变量的算法)和几个备选候选者。NIST 标准化过程预计将于 2023-24 年结束。无论如何,现在越来越多的商业供应商正在提供新的抗量子加密解决方案。

3.3.4 量子随机数发生器

  • 状态:市售

  • 使用影响:新功能(真正的随机数生成)

  • 时间线预期:短期

  • 主要挑战:提高比特率

随机数生成器 (RNG) 对于许多应用程序来说都是必不可少的,例如蒙特卡洛模拟和集成、加密操作、统计和计算机游戏。然而,经典计算机中的RNG,因为它是确定性的,并不是真正随机的,被称为伪随机数生成。但是,对于许多应用程序,伪RNG就足够了。

另一方面,生成强密钥是安全的基石,只有真正随机的RNG才能实现。一种解决方案是基于硬件的量子随机数生成器(QRNG)。此外,QRNG是基于BB84的QKD协议的关键部分,可证明是安全的。

QRNG可用于任何密码学,并使所有密码学变得更好。QRNG的优点之一是它可以被验证和认证[91],这与任何其他RNG不同。

3.4 量子传感和计量

量子传感和计量是最成熟的量子技术领域,它改进了时序、传感或成像。例如,来自第一次量子革命的原子钟已成为全球定位系统(GPS)的一部分近半个世纪。当前的量子时钟正在提出更高的时间测量精度。

量子传感代表所有测量各种物理变量的量子技术,例如外部磁场或电场、重力梯度、加速度和旋转。量子传感器可以产生关于电信号、磁异常和惯性导航的非常精确的信息。

量子成像是利用光子相关性的量子光学的一个子领域,可以抑制噪声并提高想象物体的分辨率。量子成像协议被考虑用于量子雷达、在不透光环境中检测物体和医学成像。

量子传感和计量技术依赖于以下一项或多项特征:量子能级、量子相干性和量子纠缠[92]。单个量子传感器具有随应用而变化的各种指标。常用指标是:灵敏度(在1秒积分时间后给出统一信噪比的信号)、动态范围(最小和最大可检测信号)、采样率(对信号进行采样的频率)、工作温度、等。衍生的关键指标包括,例如,一定距离的空间分辨率和达到指定灵敏度所需的时间。典型的测量量是磁场和电场、旋转、时间、力、温度和光子计数。

3.4.1 量子电、磁和惯性力传感

  • 状态:实验室原型

  • 使用影响:精度、新能力

  • 时间表预期:短期到长期

  • 主要挑战:小型化、冷却

许多传感量子技术是通用的,可以测量各种物理量。每种技术的详细描述超出了本报告的范围;但是,提供了一个基本概述。许多应用包括各种量子技术。例如,量子惯性导航包括三种类型的传感:加速度、旋转和时间。一般来说,许多应用都需要精确的基于量子的定时,而不仅仅是量子技术。有关量子计时,请参阅第3节。3.4.2最有前途的技术是:原子蒸气、冷原子干涉、氮空位中心、超导电路和俘获离子。

冷原子干涉仪(测量量:磁场、惯性力、时间)。在非常低的温度下冷却的原子表现出类似波浪的行为,并且对与其质量相互作用的所有力都很敏感。在干涉图案中观察到变化 [5,92,93]。特定的实现可以是拉曼原子干涉法、原子布洛赫振荡或其他形式[94–96]。例如,在重力测量中,基于量子的重力仪有可能达到大约几个数量级的精度[5]比最好的经典同行。这种精确的重力仪可以非常详细地绘制地球表面和地下的地图,分辨率达到厘米级。在惯性导航方面,振动晶格干涉仪有可能克服最先进的原子干涉仪技术的缺点,可以同时用作加速度计和陀螺仪[97]。仍然存在一些挑战。一些最大的挑战是将量子传感器集成到一个量子惯性测量单元中,用于冷却原子并同时保持相干性(抑制与噪声环境的相互作用)的激光冷却装置的小型化,或动态范围实验室外的冷原子传感器。然而,在这一领域也可以找到显着的进步,例如[98]。回顾见[99]。

俘获离子(测量量:电场和磁场、惯性力、时间)。俘获离子是最通用的传感平台之一 [100–102]。控制良好的俘获离子形成具有量化运动模式的晶体。任何干扰都可以通过这些模式之间的转换来测量。单个捕获的离子可以作为时间的精确测量或作为量子计算机中的量子比特。对于惯性导航,1、2和3维阵列中捕获的冷原子的光学晶格技术可能提供亚厘米级的尺寸。除了可以测量重力和惯性参数外,它还可以测量卡西米尔力或范德华力。最近,使用量子纠缠的俘获离子,电场测量的灵敏度已达到,这比经典对应物好几个数量级。

氮空位 (NV) 中心(测量量:电场和磁场、旋转、温度、压力)。金刚石晶体中的氮空位中心作为与外部磁场耦合的电子自旋量子比特起作用。此外,使用Berry相位的带负电的 NV中心可以测量旋转。一般来说,基于NV中心的传感器可在各种条件下提供高灵敏度、廉价的生产和操作[92、104、105]。特别是,基于NV中心的技术也可以在室温或更高温度下工作。一种新颖的3D设计允许同时感应磁力、加速度、速度、旋转或引力的所有三个分量[106]。NV中心在基于金刚石的传感中的优势在于空间分辨率和灵敏度。另一方面,挑战在于选择、实施和制造单个NV中心或其整体。在电场传感的情况下,定义灵敏度是一项挑战[107]。

超导电路(测量量:电场和磁场)。基于约瑟夫森效应的超导电路技术描述了两个超导体之间的量子隧道效应[92]。该技术允许在宏观尺度上制造量子系统,并且可以通过微波信号进行有效控制。超导量子干涉装置(SQUID)是最好的磁力传感器之一。然而,缺点是需要低温技术。请注意,对于小于地磁噪声的磁场变化的测量,首选设计是基于传感器阵列来消除与应用的空间相关性,例如医学和生物医学应用(例如MRI或分子标记)。最近的发展表明,量子计算机中使用的超导量子比特也可用于测量电场和磁场[92]。

原子蒸气(测量量:磁场、旋转、时间)。自旋极化的高密度原子蒸气在外部磁场下经历状态转变,可以光学测量[92,108,109]。一个优点是在室温下部署。原子蒸气适用于旋转传感,称为原子自旋陀螺仪(AGS)。AGS可以是芯片级的[5]。相比之下,最好的经典旋转传感器非常精确(例如环形激光陀螺仪)。预期的量子传感器将精确到大约两倍。然而,上面提到的最好的经典陀螺仪的尺寸为4×4 米,这是不切实际的[110]。基于原子系综的原子蒸汽电池磁力计有可能超越SQUID磁力计并在室温下工作[92]。

3.4.2 量子钟

  • 状态:实验室原型

  • 使用影响:精度

  • 时间表预期:短期至中期

  • 主要挑战:小型化

原子钟已经陪伴我们几十年了。例如,作为GPS卫星的一部分。当前的原子钟是基于原子物理学的,其中在改变能级时电子的电磁辐射利用“滴答声”。因此,原子钟是一项非常成熟的技术。今天,基于原子喷泉或热原子束和磁态选择原理的原子钟可以达到相对的不确定性[111],或者最先进的芯片大小的原子钟具有不确定性[5]。

第二次量子革命带来了原子钟或量子钟的新原理。量子逻辑时钟基于单离子,这是一种与用于量子计算的捕获离子量子比特相关的技术[101]。量子逻辑时钟是第一个时钟不确定性低于[112]。量子钟也可以从量子纠缠中受益[113]。

后来,量子逻辑时钟被实验光学晶格时钟所取代。请注意,当前的原子钟使用微波频率工作,即能级之间的跃迁会发射微波光子。尽管它提供了更好的性能,但在光学频率中发射光子的电平跃迁测量更难实现。光学时钟仍在开发中,系统基于:在离子阱中隔离的单个离子、在光学晶格中捕获的中性原子和包装在3D量子气体光学晶格中的原子。尤其是 3D 量子气体光学晶格时钟已经证明了频率精度[114]。最近,证明量子纠缠可以提高时钟稳定性[115]。

另一项研究侧重于提供芯片尺寸实现的蒸汽电池(或气体电池)原子钟[116];固态(例如,钻石中的NV中心)时钟[117];或核钟,其原理与微波或光学原子钟相似,只是它使用核跃迁而不是原子壳中的电子跃迁[118],具有超越原子光学钟[119]的前所未有的性能潜力。

各种时钟技术都有自己的挑战,例如精确的频率梳、用于控制和冷却的激光系统以及黑体辐射偏移(在光学时钟的情况下)。此外,小型化通常以较低的频率精度为代价。另一种常见的挑战是这些时钟的同步。 精确计时对于许多技术至关重要,例如卫星导航、空间系统、精确测量、电信、国防、网络同步、金融业、电网控制以及几乎所有工业控制系统。然而,非常精确的时序对于量子技术至关重要,尤其是对于量子传感和成像。例如,一个非常高精度的时钟允许进行新的测量,例如重力势测量到地球表面的厘米级或寻找新的物理学。

3.4.3 量子射频天线

  • 状态:实验室原型

  • 使用:有效性

  • 时间表预期:短期至中期

  • 主要挑战:小型化、冷却

射频(RF)天线用作各种信号的接收器或发射器。它们可以是复杂的AESA的简单偶极天线个模块。它们的尺寸限制受限于产生或接收信号的波长。例如,3 GHz信号的波长为~10厘米并且天线的尺寸应不小于大约1/3这个波长的。这称为 Chu-Harrington 极限[120,121]。

里德堡原子的技术可以打破这一限制,并拥有一个独立于接收信号波长的几微米大小的天线。里德堡原子是高度激发的原子,具有相应的大电偶极矩,因此对外部电场具有高灵敏度[122,123]。请注意,基于里德堡原子的天线只能接收一个信号。

最近的基于Rydberg原子的分析仪原型在0到20 GHz的频率下用于AM或FM无线电、WiFi 和蓝牙信号[124]。更多天线的组合可以检测信号的到达角[125]。在实验室层面,里德堡原子技术已商业化。

量子射频接收器作为单个单元(用于目标频率、窄带宽)或阵列传感器(宽频率跨度)可以在导航、有源成像(雷达)、电信、媒体接收器或无源太赫兹成像中找到其应用。

3.4.4 量子成像系统

  • 状态:实验室原型和概念验证

  • 使用:新能力

  • 时间表预期:短期到长期

  • 主要挑战:提高分辨率、高倍率单光子源

量子成像系统是一个广泛的领域,涵盖 3D 量子相机、幕后相机、低亮度成像和量子雷达或激光雷达(对于量子雷达,请参阅第 3.4.5节)。

SPAD(单光子雪崩探测器)阵列是一种非常灵敏的单光子探测器,与脉冲照明源相连,可以测量从源到物体的飞行时间,从而测量物体的范围。然后,将SPAD放入阵列中就可以作为3D相机工作。SPAD与扩展至近红外光谱的光谱一起工作。

SPAD阵列也可用于检测视线之外的物体(例如隐藏在墙角后面)。这个想法是基于激光和相机的合作,其中激光在SPAD相机的前面(例如地板上的一个点)发送一个脉冲。从该点,激光脉冲将向各个方向散射,包括拐角后,光子可以反射到SPAD相机前面的点,然后再反射到相机。SPAD足够灵敏,可以检测到这样的三散射信号[126]。

量子重影成像[127 –129],也称为重合成像或双光子成像,是一种允许对相机视线之外的物体进行成像的技术。在源中,产生了两个纠缠的光子,每个光子的频率不同。光学频率中的一个由高分辨率光子计数相机直接记录。具有不同频率的第二光子(例如红外线)被发送到物体。反射的光子由单光子检测器(所谓的“桶”检测器)检测。然后根据两个光子之间的相关性创建图像。鬼成像协议也被证明没有量子纠缠(使用经典相关),尽管分辨率较差。

这种模式允许在极低的光照水平下对物体进行成像。此外,红外光可以更好地穿透某些环境,具有更好的信噪比(SNR)[130]。最近展示了使用 X 射线或超相对论电子的鬼成像实验 [131,132]。

亚散粒噪声成像[133] 是另一种量子光学模式,允许检测信号低于散粒噪声的弱吸收物体。散粒噪声是检测到的光子数量波动的结果。例如,散粒噪声是激光的极限。使用相关光子可以克服这个限制。一个“先驱”或“辅助”光子的检测表明存在探测物体或环境的相关光子。

量子照明(QI)[134]是一种使用两个相关(纠缠)光子检测目标的量子协议。保留一个称为“闲置”的光子。另一个称为“信号”光子,被发送到目标并被反射,两个光子都被测量。即使纠缠被有损和嘈杂的环境破坏,该协议的优势仍然存在。QI协议是主要适用于量子雷达的协议之一,但也可以应用于医学成像或量子通信。

3.4.5 量子雷达技术

  • 状态:实验室原型和概念验证

  • 使用:新能力

  • 时间表预期:长期和更多

  • 主要挑战:高速率单光子源、量子微波技术

从原理上讲,量子雷达的工作原理与经典雷达类似,即必须向目标发送信号,并且雷达系统需要等待反射信号。尽管如此,理论上可以通过量子力学逼近来提高精度和新能力。

有几种用于量子雷达的协议,例如干涉式量子雷达[135]、量子照明(QI) [134] 、混合量子雷达[136、137]或Maccone-Ren量子雷达[138]。没有一个提到的协议是完美的。例如,干涉式量子雷达对噪声过于敏感,需要保留量子纠缠。QI是嘈杂环境的理想协议,甚至在实验室验证了微波频谱[139],但它需要了解与目标的距离,例如它没有测距功能。然而,基于QI的量子目标测距方法正在开发中[140]。混合量子雷达也解决了这个测距问题,但以牺牲灵敏度为代价。Maccone-Ren协议具有QI属性和测距功能,但目前还只是一个理论概念。

所有协议共同面临的最大挑战是(不仅)微波状态下纠缠光子的高生成率。雷达方程的量子版本[141]仍然占据主导地位,其中R是雷达-目标距离。因此,所需的纠缠光子(模式)的数量比目前可用的数量级高几个数量级[142]。从某种意义上说,量子雷达与噪声雷达相似,具有截获概率、检测概率低、频谱共享高效等诸多特性,参见[137]及其参考文献。

另一个相关的挑战是目标寻找。理论工作[143]表明,量子纠缠在寻找目标未知位置方面可以胜过任何经典策略。此外,所提出的方法可以用作固定目标范围的量子增强频率扫描仪。

3.4.6 其他传感器和技术

  • 状态:实验室原型

  • 利用:新功能(例如化学和精确声学检测)

  • 时间表预期:中短期

  • 主要挑战:提高分辨率

使用光声检测,量子技术可用于高达声子水平的超精确声音传感,声子是一种准粒子量化固体物质中的声波[144,145]。声波的精确检测对于许多应用至关重要,包括医疗诊断、声纳、导航、痕量气体传感和工业过程[146,147]。

光声检测可与量子级联激光结合,用于气体或一般化学检测。量子级联激光器 (QCL) 是一项成熟的技术[148]。QCL是一种在中波和长波红外波段发射的半导体激光器,与许多其他量子技术一样,需要远低于-70℃的冷却。然而,最近的发展允许芯片级实现工作在-23℃ 左右,这可以通过便携式冷却系统来实现[149]。

4 国防中的量子技术

与工业或公共应用相比,军事技术的要求更高。考虑到战场上可能的部署,这需要更加谨慎。第5节介绍了具有不同 TRL、时间预期和多种实现风险的各种可能的军事应用。

对于易于实施并适合当前技术的技术,例如量子传感器,简单地说,我们可以用量子传感器代替经典传感器,这将更简单,风险更小。

相反,QKD是一种已经商业化但难以部署的技术的例子。需要许多新的硬件、系统和与当前通信系统的互操作性。因此,这项技术在军事部署方面具有更大的风险。

从长远来看,我们可以期待降低SWaP和扩大量子计算机和量子网络的优势。如果国家/军队想与其他国家/军队竞争边缘(量子)技术,这将使部署更容易并且可能是必要的。

4.1 量子策略

军事量子技术的未来用户将不得不仔细考虑是否、何时以及何时投入时间和资源。国防军的目标不是开发军事技术,而通常只是明确要求及其获取。但是,他们可以显着参与开发,特别是如果他们是最终用户。 作为基础,最好有一个由产业和学术机构组成的国家量子生态系统。这样的生态系统应在政府层面得到普遍支持,即制定国家量子计划,但也应激励为国防部门开发技术。这可以通过适当的赠款资金甚至各种主题挑战来实现,个人和初创公司可以参与其中,并可能带来新的颠覆性想法和解决方案。这自然会导致与工业界和学术界的更紧密合作。量子产业非常有趣,学术界和工业界之间有大量的合作。

第一步是建立量子技术路线图或量子战略。路线图/战略应详细说明所有后续步骤,从识别颠覆性量子解决方案、市场调查、技术和风险评估以及开发本身到原型测试和最终解决方案部署。路线图或量子策略可以由三个部分组成:

1.鉴别,

2.发展,

3.实施和部署。

最关键的部分是为所考虑的战争领域确定最有利和最具破坏性的量子技术。此步骤还包括技术和科学评估,以平衡技术风险(有限的可部署性、低于预期的性能或不可能从实验室转移到战场)与单个量子技术的潜在优势。这个识别过程应该循环重复,以便对新发现和破坏性解决方案做出相对快速的反应。重要的是要记住许多应用程序尚未被识别或发现。

下一步是通常的研发(R&D)过程。研发应在财政上得到充分支持,但官僚障碍也应降至最低。它应该涉及快速的开发周期,并与军事技术的最终用户密切互动(规格和性能咨询、原型测试、准备认证……)。在此阶段结束时,新系统应具备初始运行能力。

最后一步是达到全面作战能力,包括修改或创造新的军事学说,准备新的军事情景、战略和战术,充分发挥量子优势。

最后一点与识别阶段有关。在这里,决策者还需要考虑长远的观点。到目前为止,许多量子技术已经被单独考虑:传感器、QKD、量子计算等。但长期的愿景是考虑通过量子网络实现量子传感器和量子计算的互连。在这里,理论和实验工作展示了利用量子纠缠传感器和计算机的额外量子优势[77,78]。更多类似的应用可能会被发现或发明。在构建光纤/量子网络时要考虑这一点很重要。之后,可信中继器等当前元素可以被全量子中继器和交换机取代,从而充分发挥量子网络的潜力。

4.2 TRL 和时间范围

正如多次提到的,各种量子技术处于不同的TRL,从1到8不等。在考虑各种应用和部署平台时,尤其是用于军事目的时,TRL的变化和时间范围预期更加复杂。[150]中提供了一些TRL和时间范围估计。然而,根据本报告中的描述,一些估计,例如TRL 6 的量子精确导航,似乎过于乐观。

在这里,我们在表1中提供了我们自己的TRL和预期时间范围 ,这与这项工作的结果相对应。

表 1 TRL 和时间范围预期。这些期望反映了一般 TRL 而不仅仅是军事 TRL。请注意,各种量子技术在同一应用程序中处于不同的 TRL

读者可以将这些与[11,150]中的其他时间线进行比较。

实际的军事部署可能需要一些时间来克服所有技术障碍并满足军事要求。以用于地下扫描的量子重力仪为例。第一代可能会部署为放置在卡车上的静态传感器,并且范围/空间分辨率将相当低。随着时间的推移,下一代将提高灵敏度和空间分辨率。随着SWaP的降低,该传感器将能够被放置在飞机上,然后在无人机上,也许在LEO卫星上。然而,传感器的极限也有可能提前达到,导致部署变得不可能,例如在无人机或LEO卫星上。

4.3 量子技术对策

一个关于量子技术对策的独立部分是有必要的,尽管这个主题将被触及,例如在 Sect.5.6关于经典电子战的量子类比。该主题研究较少,很少有文本涉及该主题;此外,详细描述超出了本报告的范围。

简而言之,这个主题是指欺骗、禁用或破坏量子技术的方法和技术,无论是量子计算机、量子网络还是量子传感器和成像系统。量子技术利用了单个量子的量子物理特性。因此,它们非常容易受到来自环境的干扰和噪音的影响,因此可能会被欺骗或瘫痪。特别是关于量子网络,特别是QKD,我们谈到了与QKD本身携手发展的量子黑客攻击[151–155]。

量子战略的作者和决策者应该牢记,当量子技术部署在军事领域时,很可能迟早会出现各种对策。目前未知的是量子技术对策的可能有效性及其影响。

5 量子技术军事应用

量子技术有可能对人类活动的许多领域产生重大影响。对于国防部门来说尤其如此。量子技术可以影响现代战争的所有领域。第二次量子革命将提高灵敏度和效率,并引入新的能力和提高现代战争技术,而不是导致新型武器。

以下文字描绘了现代战争不同方面的军事、安全、太空和情报方面的可想象量子技术应用,如图1所示。它还提到了可能暗示量子技术能力和性能的工业应用,尤其是在没有关于军事应用的公开信息可用的情况下。

图1 利用各种量子技术系统的量子战示意图

重要的是要注意,许多应用仍然是理论多于现实。在实验室中取得的显着量子进步并不总是在实验室外产生类似的进步。除了工作实验室原型之外,从实验室到实际部署的转移还涉及其他方面,例如便携性、灵敏度、分辨率、速度、稳健性、低SWaP(尺寸、重量和功率)和成本。量子技术的实用性和成本效益将决定是否制造和部署特定的量子技术。

将量子技术集成到军事平台中更具挑战性。除了与民用类似的主要位于数据中心的量子计算机外,量子传感、成像和网络的集成和部署还面临着军事用途需求增加带来的若干挑战(与民用/工业或科学需求相比))。例如,精确导航的军用级要求需要快速的测量速率,这对于当前的量子惯性传感器来说可能是相当有限的。还有更多的例子,而且可能还会有更多的例子。

此外,这个领域还很年轻,新技术的惊喜,无论是好的还是坏的,都可能带来其他量子优势或劣势。

5.1 量子网络安全

关键点:

  • 量子加密敏捷实施的必要性。

  • 想要利用Shor算法的操作应该在部署量子安全加密之前开始收集感兴趣的数据。

  • QKD的实施需要仔细考虑。

  • 在QKD中,端点将是系统中最薄弱的部分。

网络战中的量子优势可以提供新的,但一方面非常有效(具有指数加速),对当前非对称加密的攻击向量(基于整数分解、离散对数或椭圆曲线离散对数问题),并且,理论上,关于对称加密[90,156]。另一方面是新的量子弹性加密算法和方法,以及量子密钥分发。有关概述,请参见例如[157 –160]。 当前的趋势也是机器学习或人工智能在网络战中的发展和应用[161]。有关量子机会的更多详细信息,请参阅3.5.2 .

5.1.1 量子防御能力

后量子密码学实现是应该尽快实施的“必备”技术。敌对情报正在收集加密数据并期望未来使用量子计算机的力量进行解密的风险是真实的、高的并且存在的[162]。这适用于交换或存储秘密和机密数据的军事、情报和政府部门以及工业或学术界。当前的趋势是,当经过认证(标准化)的后量子密码学准备好部署时,开始准备实施量子密码敏捷性的基础设施 [90,156]。

新的量子弹性算法不仅可以提供一种即使对于量子计算机来说也足够困难的新数学方法,还可以提供一种处理加密数据的新范式。例如,完全同态加密 (FHE) 允许数据永远不会被解密——即使它们正在被处理[163]。尽管安全应用程序(例如基因组数据、医疗记录或财务信息)被提及最多,但情报、军事或政府应用程序也很明显。因此,FHE 是基于云的量子计算的良好候选者,以确保安全的云量子计算[164]。

请注意,后量子密码学应在物联网(IoT)或军事物联网(IoMT)[165]中实施,因为这是一个快速发展的领域,存在许多潜在的安全漏洞。有关物联网后量子密码学的概述,请参阅 [166]。

量子密钥分发(QKD)[160,167,168] 是另一个允许安全加密密钥交换的新功能,其中安全性得到了数学证明。虽然不可能窃听量子数据(密钥)的量子载体,但由于硬件或软件实现不完善,弱点可以在端节点和可信中继器上找到。另一个问题是成本,如果解决方案是基于光纤或利用量子卫星,则独立考虑量子数据吞吐量、安全性和非量子替代方案。QKD 解决方案似乎在欧盟[169]中受到青睐,而后量子加密解决方案在美国[170]中受到青睐。

最后一点是指量子随机数生成器。QRNG提高了安全性[171]并拒绝了对伪随机数生成器的攻击[172]。

5.1.2 量子攻击能力

借助Shor基于算法的公钥加密(PKE)量子密码分析(例如RSA、DH、ECC),攻击者可以解密之前收集的加密数据。所谓的“Q-Day”(量子计算机破解2048位RSA加密的那一天)何时会发生,并没有准确的预测。然而,普遍的看法是大约需要10-15年(基于2017年的一项调查)[173]。由于Simon的算法和叠加查询,类似的威胁适用于大多数消息身份验证代码(MAC)和关联数据的身份验证加密(AEAD),例如HMAC-CBC和AES-GCM。

人们必须假设这种进攻性行动已经存在,或者正在进行深入的研究。在10年内,最敏感的通信或感兴趣的主题将使用在未来六年内实施的后量子密码学或QKD。这意味着当能够破解PKE的量子计算机可用时,大多数安全敏感数据将使用量子安全解决方案。

理论上,Grover算法弱化了对称密钥加密算法;例如,DES和AES。然而,量子计算,特别是量子存储器的需求如此巨大,以至于在未来几十年内似乎是不可行的[174]。

另一个攻击向量使用经典计算机的经典黑客方法,这些方法将落后于量子技术。总的来说,量子技术是一个技术年轻的领域,正在开发大量新的量子系统控制软件。新的软件和硬件往往有更多的错误和安全漏洞。例如,当前的QKD量子卫星作为受信任的中继器工作,由经典计算机控制,可能成为网络攻击的理想目标。此外,针对量子网络的特定基于物理的攻击向量(例如QKD)是积极研究的主题[175],例如光子数分裂[81]或特洛伊木马攻击[82],不能排除未来的惊喜。有关量子黑客的概述,请参见例如[157]。

5.2 量子计算能力

关键点:

  • 量子计算能力将随着逻辑量子比特的数量而增加。

  • 最有可能的是,量子计算将被用作混合云的一部分。

  • 小型嵌入式量子计算系统是直接量子数据处理的理想选择。

  • 一般用于量子优化、ML/AI 增强和更快的数值模拟。

量子计算将为当前的经典计算服务引入新的能力,帮助解决高复杂度的计算问题。此外,除了上述量子模拟之外,量子计算还包括量子优化、机器学习和人工智能 (ML/AI) 改进、量子数据分析以及更快的数值建模[11,24]。在[10]中提出了可以用近期量子计算机解决的军事问题。它们是:战场或战争模拟;无线电频谱分析;物流管理;供应链优化;能源管理; 和预测性维护。

为了获得最有效的结果,未来的量子计算实施将与经典计算机一起在计算农场中实现,这将创建一个混合系统。混合量子经典操作系统将使用ML/AI分析要计算的任务,并将单个计算拆分为CPU、GPU、FPGA或量子处理器(QPU),可以获得最佳和最快的结果。

例如,可以放置在自动驾驶汽车或移动指挥中心中的小型嵌入式量子计算机是值得怀疑的。当前最先进的量子比特设计需要低温冷却。因此,更多的努力应该集中在其他量子比特设计上,例如可以在室温下工作的光子、自旋或NV中心。嵌入式量子芯片可以执行简单的分析任务或用于与需要直接量子数据处理的量子网络应用相关的简单操作。尽管如此,自主系统和机器人技术的机器学习和模型优化也可以从“大型”量子计算机中受益。

量子计算在优化问题中可能是有效的[10,176,177]。在军事领域,量子优化的例子可以是海外行动和部署的物流、任务规划、兵棋推演、系统验证和验证、新车的设计及其属性,如隐身或敏捷性。顶部将是一个增强决策的应用程序,通过量子信息科学支持军事行动和功能,包括预测分析和ML/AI[178]。具体来说,量子退火器已经证明了自己在验证和验证复杂系统的软件代码方面的能力[179,180]。

量子计算机有望在指挥和控制 (C2) 系统中发挥重要作用。C2系统的作用是分析和呈现态势感知或协助规划和监控,包括模拟各种可能的场景,为最佳决策提供最佳条件。量子计算机可以改进和加速场景模拟或处理和分析来自 ISR(情报、监视和侦察)的大数据,以增强态势感知。这还包括量子增强机器学习和量子传感器和成像的参与。

量子信息处理可能对于情报、监视和侦察(ISR)或态势感知至关重要。ISR将受益于量子计算,它极大地提高了ISR捕获的信号和图像中过滤、解码、关联和识别特征的能力。尤其是量子图像处理是一个引起广泛关注和发展的领域。预计在短期内,态势感知和理解可以受益于利用神经网络的量子图像分析和模式检测[13]。

量子计算将增强经典机器学习和人工智能[54],包括国防应用[178]。在这里,量子计算肯定无法进行完整的机器学习过程。然而,量子计算可以改进ML/AI机器(例如量子采样、线性代数、量子神经网络)。最近的一项研究[181]表明,量子ML仅对一些适合特定问题的内核提供了优势。原则上,量子计算可能会增强大多数经典的ML/AI国防应用;例如,自动化网络操作、算法目标、态势感知和理解以及自动化任务规划[182,183]。量子 ML/AI 最直接的应用可能是量子数据;例如,由量子传感或测量设备产生的数据[55]。实际适用性将随着量子计算机资源的增长而增长,八年后,量子机器学习/人工智能可以成为重要的量子计算应用之一[184]。这种适用性可以通过混合经典量子机器学习来加速,其中张量网络模型可以在小型近期量子设备上实现[185]。

通过量子神经网络,量子计算机有望提供卓越的模式识别和更高的速度。这可能是必不可少的,例如,在保护网络的仿生网络防御系统中,类似于生物有机体的免疫系统[13]。

此外,通过更快的线性代数(见3.2.5),量子计算有可能改进国防领域当前基于数值线性方程的数值建模,如兵棋推演模拟、雷达截面计算、隐身设计建模等。

从长远来看,量子系统可以启用网络量子启用能力(NQEC)[13]。NQEC是一个未来系统,允许各个单位和指挥官之间通过网络进行通信和共享信息,以快速响应战场发展和协调。量子增强可以带来安全通信、增强的态势感知和理解、远程量子传感器输出融合和处理以及改进的 C2。

5.3 量子通信网络

关键点:

  • 各种安全应用(例如 QKD、识别和认证、数字签名)。

  • 随着对所有新技术安全方面的仔细探索,安全应用程序的采用将很快发生。

  • 量子时钟同步允许使用更高精度的量子时钟。

  • 量子互联网是量子计算机和/或量子云之间最有效的通信方式。

量子互联网代表具有各种服务的量子网络[186],这些服务不仅具有重要的安全性,而且具有重要意义。然而,许多进步的量子通信网络应用需要量子纠缠;也就是说,它们需要量子中继器和量子开关。回想一下,可信中继器只能用于QKD(参见第3.3.1节)。未来光纤和自由空间通道的组合将互连各种终端节点,如无人机、飞机、船舶、车辆、士兵、指挥中心等。

5.3.1 安全应用

量子密钥分发是最成熟的量子网络应用之一。以后,当使用MDI-QKD或量子中继器的长距离通信成为可能时,这项技术将对国防部门产生兴趣。目前,可以使用使用可信中继器的基本商业技术。这些先驱可以作为如何使用量子技术的典范。在这里,QKD公司将这项技术推广为最安全的技术,并且出现了越来越多的用例,尤其是在金融和医疗保健领域。另一方面,众多的推荐报告和权威机构更加谨慎;例如,英国国家网络安全中心[187]不认可 QKD 在其当前状态下用于任何政府或军事应用。

除了仅分发密钥的QKD之外,量子网络还可用于太空、特种部队、空军、海军和陆地资产之间的量子安全直接通信(QSDC)[188–191]。在这里,在量子数据中加密的直接消息利用了类似于QKD的安全性。一个障碍可能是低量子比特率,它只允许发送简单的消息,而不是视听和复杂的遥测数据。在这种情况下,网络切换到QKD协议来分发密钥,加密数据将通过经典通道分发。其他协议,例如量子对话[192]和量子直接秘密共享[193]旨在使用量子网络作为QSDC进行可证明的安全通信。请注意,QKD和QSDC被认为是6G无线通信网络的原生部分,并在[194]中进行了相应讨论。

量子方法对安全性的另一个重要贡献是量子数字签名(QDS)[195]。它是经典数字签名的量子力学等价物。QDS 提供安全性,防止在发送者签署消息后篡改消息。

接下来,量子安全识别利用了量子特征,允许在不泄露身份验证凭证的情况下进行识别 [72]。非量子身份识别基于登录名和密码或加密密钥的交换,允许入侵者至少猜测谁尝试了身份验证。

另一个应用是基于位置的量子密码学[196,197]。基于位置的量子密码学可以提供更安全的通信,其中访问的信息只能从特定的地理位置获得,例如只能从特定的军事基地与军用卫星进行通信。当一方的地理位置是其唯一凭证时,基于位置的量子密码学还可以提供安全通信。

5.3.2 技术应用

量子网络将执行网络时钟同步[71,198],这已经是经典数字网络中的一个主要话题。时钟同步旨在协调其他独立的时钟,尤其是原子钟(例如在 GPS 中)和本地数字时钟(例如在数字计算机中)。使用量子纠缠的量子网络将实现更准确的同步,尤其是在部署量子时钟时(时间标准和频率传输见第 5.4节)。否则,量子时钟的高精度只能在本地使用。精确的时钟同步对于C4ISR(指挥、控制、通信、计算机、情报、监视和侦察)系统的合作至关重要,以准确同步雷达、电子战、指挥中心、武器系统等的各种数据和行动。

一个简短的说明专门用于盲量子计算[69,70]。这类量子协议允许量子程序在远程量子计算机或量子计算云上运行并检索结果,而无需所有者知道算法或结果是什么。当需要秘密计算(例如军事行动计划或新武器技术设计)并且没有自己的量子计算机能力可用时,这是很有价值的。

通过量子网络进行的分布式量子计算——参见第3节。 3.3.1——对于拥有量子计算机的军事和政府行为者来说,构建高性能量子计算服务或量子云非常重要。

能够分布纠缠的量子网络可以集成和纠缠量子传感器[77],以提高传感器的灵敏度,减少误差,最重要的是执行全局测量。这在感兴趣的参数是整个网络的全局属性的情况下提供了优势;例如,当信号的到达角需要从三个传感器测量时,每个传感器测量具有一定幅度和相位的信号。之后,每个传感器的输出可用于估计信号的到达角。量子纠缠传感器可以在全球范围内对此进行评估。然后可以通过机器学习来改进这个过程[78]。

用于分布式计算协议的量子协议[76]可以对一群无人机或一般来说对一群自动驾驶汽车 (AV) 具有有利的军事应用。在这里,量子协议可以帮助在同一时间尺度上实现所有AV之间的协议,而与它们的数量无关。然而,所有快速移动的AV之间的开放空间量子通信将是一个必须首先解决的挑战。请注意,最近成功进行了无人机量子纠缠分布的第一个实验[64]。

5.4 量子PNT

关键点:

  • 所有量子 PNT 技术都有一个共同点,即对高精度量子时钟的需求。

  • 量子惯性导航可以带来比其经典对应物高几个数量级的精度。

  • 量子惯性导航可以通过使用量子磁或重力映射的量子增强导航进行扩展。

  • 基于地球磁异常的有前途的量子导航。

量子技术有望显着改善定位、导航和授时(PNT)系统,尤其是惯性导航。时间标准和频率传输(TFT)是一项基本服务,可为通信、计量以及全球导航卫星系统(GNSS)提供精确计时。尽管目前的TFT系统已经很成熟,但光学原子钟或量子钟与利用量子网络的TFT相结合的性能[199,200]将跟上当前应用(通信、GNSS、金融部门、雷达、电子战争系统)并支持新的应用(量子传感和成像)。

新的基于量子的技术和方法支持开发用于PNT的灵敏精密仪器。量子优势将在GPS被拒绝或具有挑战性的操作环境中体现出来,从而实现精确操作。这种环境的示例是水下和地下,或GPS干扰下的环境。

当前的GNSS(GPS、GLONASS、伽利略、北斗……)依赖于通过单个卫星中的多个原子钟提供的精确计时,这些原子钟由地面上更稳定的原子钟进行校正。量子时钟的更高精度也将提高定位和导航的准确性。从长远来看,GNSS卫星应连接到量子互联网以进行时间分配和时钟同步。芯片大小的精确移动时钟可以帮助发现GNSS欺骗和欺骗[201]。

已经考虑和研究了一些量子GNSS(不仅仅是量子时钟);例如,干涉式量子定位系统 (QPS)[199,202,203]。QPS[202,203]的方案之一具有类似于传统GNSS的结构,其中有三个基线,每个基线由两个低轨道卫星组成,基线相互垂直。然而,尽管理论上定位的准确性令人惊讶,但必须进行大量工程才能设计出逼真的QPS。

当前的大多数导航依赖于GPS,或者一般来说是GNSS,这是最精确的可用导航技术。GNSS技术容易受到干扰、欺骗、欺骗或缺乏GPS的环境,例如使用高电磁频谱的人口稠密地区。此外,对于地下或水下环境,GNSS技术根本不可用。解决方案是惯性导航。经典惯性导航的问题是它的漂移,随着时间的推移精度的损失。例如,航海级惯性导航(用于船舶、潜艇和航天器)的漂移为1.8公里/天,导航级(用于军用飞机)的漂移为1.5公里/小时[204]。2014年,DARPA启动了MTO-PTN项目,目标是达到20 m和1 ms/小时的漂移[205]。即便如此,一些期望值非常高,即量子惯性导航将提供每月仅约数百米的误差[5,206]。

全量子惯性导航系统由量子陀螺仪、加速度计和原子/量子钟组成。尽管量子惯性导航所需的单个传感器在实验室外进行了测试,但创建完整的量子惯性测量单元仍然具有挑战性。对于高度移动平台的导航,传感器需要几个100 Hz的快速测量速率,或者提高量子传感器的测量带宽[204,207]。最需要改进的关键部件是低漂移旋转传感器。经典的惯性传感器基于各种原理[208]。一种常见的芯片尺寸技术是MEMS (Micro Electro - Mechanical Systems)技术,其中MEMS陀螺仪的不稳定性达到约,适用于军事应用[99]。目前最好的冷原子陀螺仪的不稳定性极限约为(积分时间为1000 s)[209]。与现有实验室实验的精度相比,不确定性在于可现场部署的量子传感器的精度。经典和量子惯性导航之间的中间步骤可以是融合经典和量子加速度计输出的混合系统[210]。随着量子惯性导航设备的尺寸减小到芯片尺寸,可以预期其部署在较小的车辆上,尤其是无人驾驶的自动驾驶汽车或导弹上。但是,我们可以达到的小型化是未知的。对于芯片大小的量子惯性导航存在诸多疑虑。尽管挑战很大,但它无疑是下一代技术。

目前,陀螺仪或加速度计等单个元件也在各种平台上进行测试;例如,在飞机[211]或最近的[212]上。 多年来,美国国家海洋和大气管理局(NOAA)一直在绘制地球磁异常图并创建磁异常图。将灵敏的量子磁力计与地球的磁异常图结合使用是另一种实现量子非GNSS导航的方法 [213,214]。

引力图匹配[215]的工作原理类似,人们可以期待使用量子引力计提高性能。量子重力仪和磁力仪一起可以成为潜艇量子增强导航的基础,尤其是在海底峡谷、褶皱海床或沿海环境中。

一般来说,量子惯性导航或增强导航具有巨大的潜力,因为不需要GPS、红外或雷达导航,而且它不易受到干扰或一般电子战攻击。然而,“不需要 GPS”的说法并不十分准确。这些系统的初始位置总是需要一些外部输入,很可能来自GNSS。

5.5 量子ISTAR

关键点:

  • 量子计算的密集参与以收集和处理信息。

  • 期望在低轨道卫星上部署,但分辨率值得怀疑。

  • 海底作业的广泛应用。

  • 预期具有不确定分辨率的先进地下监视。

  • 新型 3D、微光或低信噪比的量子视觉设备。

ISTAR(情报、监视、目标获取和侦察)是现代军队进行精确作战的关键能力。量子技术有可能显着提高多域战场的态势感知能力。

一般来说,预计量子计算会产生巨大影响,这将有助于获取新的情报数据、处理来自监视和侦察的大数据以及使用量子 ML/AI 识别目标[178,183]。

除了ISTAR的处理部分之外,可以预期放置在单个陆地/海洋/飞行器和低轨道卫星上的量子传感会取得巨大进步。

量子重力仪和重力梯度仪保证了高精度,可以改进或引入新的应用:地球物理学研究、地震学、考古学、矿物(裂变材料或贵金属)和石油探测、地下扫描和精确的地理参考和地形测绘(例如,用于水下的海床导航)[7]。

另一种重要的传感类型是量子磁力计。量子磁力测量的应用与量子重力测量的应用部分重叠,因此引入了新的应用:地球磁场包括磁异常、由于存在的局部磁异常,例如金属物体(潜艇、矿井等),或弱生物磁信号(主要用于医疗目的的应用)[7]。

ISTAR 感兴趣的第三个领域是量子成像。量子成像提供了许多不同的应用;例如,量子雷达(见第 5.7节)、医学成像设备、3D相机、隐形测距仪等。

量子计算在 ISR 和态势感知中的潜在应用在第3节中进行了描述。

5.5.1 量子地球的地表和地下监视

基于磁力测量、重力测量和重力梯度测量的第一级量子传感有助于研究大陆和海面,包括自然起源的地下变化。磁异常和基于重力的传感都提供了地球表面的不同图像。地球是非常不均匀的(海洋、岩石、洞穴、金属矿物……),包括由人类制造的巨大建筑或车辆,它们会产生独特的引力(取决于质量)和磁(取决于金属成分)足迹。

所讨论的量子传感技术——磁力测量、重力测量和重力梯度测量——可以达到非常高的精度,至少在实验室中是这样。例如,实验室外绝对重量法的精度约为[216]。请注意,灵敏度3.1 μGal对应于地球表面上方每厘米高度的灵敏度。然而,问题在于通常与灵敏度反相关的空间分辨率(较高的灵敏度是以较低的空间分辨率为代价的,反之亦然)。空间分辨率和灵敏度是定义您将识别什么(大规模自然变化或小型地下结构)以及距离多远(距地面、无人机或基于卫星的测量)的关键属性。当前空间分辨率的例子是,星载重力梯度仪大约为100公里[217],或者使用雷达卫星测高仪(海域)增加了16公里[218]宽度,或者机载重力仪为5公里[219]。有关更多信息,请参阅例如[5]。

对于许多量子传感应用,必须将传感器放置在低地球轨道(LEO)卫星上[220]。然而,目前的灵敏度和空间分辨率只允许应用于地球监测(测绘资源,如水或石油、地震或海啸探测)。

除了低轨道卫星外,上述量子传感器还被考虑部署在机载、海上或地面车辆平台上。如今,量子传感实验是在实验室环境之外进行的,例如在卡车[221]、无人机和飞机[222,223] 或船上[217]上。例如,可以将量子重力仪安装在无人机上,以搜索人造结构,例如用于走私毒品的隧道[223]。将量子传感设备放置在无人机上(这可能是无人驾驶飞行器(UAV)、无人水面舰艇(USV)、遥控潜水器 (ROV) 或无人水下航行器(UUV))需要更多工程才能达到最佳灵敏度、分辨率和可操作性同时进行。

低分辨率量子传感可用于精确的地理参考和地形映射,以帮助在崎岖地形中进行水下导航或任务规划。此外,新矿物和油田的探测可能成为新的关注点,尤其是在海床下[224]。尽管在大多数情况下边界是明确的,但这可能是国际摩擦的根源。

高分辨率量子磁力和重力感应[217,225–227]在许多报告和文章[7,225,228–231]中被认为能够:检测伪装的车辆或飞机;有效地从LEO搜索船队或单艘船;探测洞穴、隧道、地下掩体、研究设施和导弹发射井等地下结构;定位埋藏的未爆炸物体(地雷、水下地雷和简易爆炸装置);实现旋转机械的穿墙检测。 然而,再次注意,技术限制在哪里以及所提到的量子重力测量和磁力测量应用是否会达到实现上述所有想法的灵敏度和分辨率(尤其是从LEO使用)是高度不确定的。量子传感器将分多代投放市场,每代都具有更好的灵敏度和分辨率以及更低的SWaP,从而允许更广泛的部署和应用。

5.5.2 量子成像系统

除了量子雷达和激光雷达(参见 第5.7节),还有其他与军事相关的量子成像应用。一般来说,ISTAR 的全天候、昼夜战术传感用于长/短程、主动/被动状态、不可见/隐形使用 EO/IR/THz/RF 频率特征和优势。量子成像系统可以使用各种技术和量子协议;例如,SPAD、量子鬼影成像、亚散粒噪声成像或量子照明,如第3节所述。 3.4.4 一般来说,构建小尺寸的量子成像系统是没有问题的。关键参数是单光子/纠缠光子发射器的通量或单光子检测分辨率和灵敏度。此外,大规模部署具有高光子通量的量子成像系统将需要强大的处理能力,这可能会限制系统的可部署性和性能。

利用量子纠缠和光子数相关性的量子3D相机将引入具有前所未有的焦深和低噪声的快速3D成像,旨在实现亚散粒噪声或远程性能。这种能力可用于检查和检测喷气式飞机、卫星和其他敏感军事技术上的偏差或结构裂缝。无人机的远程3D成像可用于侦察和探索任务目的地或敌对设施和设备。

另一种商用技术是量子气体传感器[232]。从技术上讲,它是一种经过校准以检测甲烷泄漏的单光子量子激光雷达。下一个准备好的产品是能够检测二氧化碳(CO 2)的多气体检测器。通过适当的改进和校准,它也可以用于人体存在检测。

短距离的一个特定特征是在角落后面或视线之外的可见性的可能性,[126]。这些方法可以帮助定位和恢复被困人员、人质情况下的人,或者通过检测拐角处的车辆来改进自动驾驶。

量子成像可以用作微光或低信噪比的视觉设备;例如,在多云的水、雾、灰尘、烟雾、丛林树叶或夜间等环境中,导致优势。低信噪比量子成像有助于目标检测、分类和识别,具有低信噪比或隐藏的可见特征,并可能对抗对手的伪装或其他目标欺骗技术。当直升机飞行员降落在多尘、有雾或烟雾的环境中时,量子成像将非常有用[9]。

一个重要的产品将是量子测距仪[233,234]。传统的测距仪使用明亮的激光,可以很容易地被目标检测到。从目标观察时,量子测距仪在时间和光谱上都无法与背景区分开来。换句话说,量子测距仪将是不可见和隐身的,包括在夜间,而经典测距仪可以对目标或其他人可见。

在某些情况下,量子鬼成像可以起到量子激光雷达的作用[235],尤其是当目标不移动或移动非常缓慢且需要无限景深进行3D成像时。

5.6 量子电子战

关键点:

  • 通过更小的通用量子天线、精确的定时和先进的射频频谱分析仪来增强当前的电子战。

  • 量子通道检测的问题。

  • 当量子通道被定位时,会考虑和开发几种类型的攻击。

  • 量子电子战(EW)可分为量子增强经典电子战和专注于对抗、反对抗和支持量子通道的量子电子战。量子通道是指携带用于量子互联网、量子雷达或使用自由空间或光纤通道的其他量子系统的量子信息的任何光子传输。

用于电子支持措施的经典电子战系统可以从量子天线中受益。基于里德堡原子的量子天线可以提供与测量信号波长(频率)无关的小尺寸[122,123]。这意味着即使对于低频(MHz 到 kHz [124,236])信号拦截,几微米的量子天线就足够了。可以有一组量子天线,用于不同带宽的多频测量,也可以有一个天线根据兴趣动态改变带宽。此外,基于里德堡原子的天线可以测量AM和FM信号,提供自校准,测量弱场和强场并检测到达角[125]。未来,量子天线可能看起来像里德堡原子细胞的阵列(矩阵)。不同的小区可以测量不同的信号,在两个或多个小区的联合测量中,可以确定信号的到达角。这种天线最薄弱的方面是冷却里德堡原子所需的低温技术,需要按比例缩小到可接受的尺寸。一般来说,量子射频传感器是先进(LPD/LPI) 通信、超视距定向射频、抗射频干扰和干扰、射频测向或射频-太赫兹成像。例如,阵列式量子射频传感器被开发为战斗机F-35[237]的潜在升级。

经典电子战也可以从量子计算中受益,为电子战提供改进的射频频谱分析仪,可以应用量子优化和量子ML/AI技术。通过直接处理和分析来自RF量子传感器(里德堡原子,NV 中心)的量子数据[55]可以获得更高的效率,其中量子计算机的影响可能更为显着。此外,其他基于量子的解决方案和方法正在开发中,例如基于NV中心的射频频谱分析或基于SHB的彩虹分析仪[238]。

当前的电子战系统也将受益于量子计时。量子计时可以增强信号情报、反DRFM(数字射频存储器)和其他需要精确计时的电子战系统等能力;例如,反雷达干扰能力。

量子电子战的另一个领域将是信号情报(SIGINT)和通信情报(COMINT)(检测、拦截、识别、定位)和量子电子攻击(干扰、欺骗、使用直接能量武器)。量子通道(用于量子通信或量子成像)具有特定的特性。首先,简单的信号拦截是有问题的,因为量子数据是由单个量子承载的,它们的拦截很容易被检测到。其次,典型的量子成像技术使用低信噪比,这意味着在没有额外知识的情况下识别信号和噪声具有挑战性。第三,通常用作信号的相干光子表现得像非常聚焦的激光。在不知道至少一方位置的情况下找到这样的量子信号非常具有挑战性。

即使对于潜在的量子电子战系统来说,这种情况也很困难,因为是否有可能检测到量子(自由空间)通道的存在存在疑问。这将需要开发激光警告接收器的量子类比[239]。对于量子电子战,使用量子通道获取有关一方或双方位置的情报至关重要。

经典电子战会拦截和窃听自由空间经典信道。然而,这对于将被迅速检测到的量子通道来说是不可能的。一种可能的攻击是中间人类型的攻击[240,241],因为早期的量子网络各方可能在身份验证或受信任的中继器方面存在问题。在量子物理层面考虑其他类型的攻击;例如,光子数分裂攻击依赖于将相干激光脉冲用于量子通道[81]或特洛伊木马攻击[82],或散射光的收集和检测[242]。然而,这些类型的攻击非常复杂,它们的实用性,例如在太空中,是不确定的。

量子电子战攻击更有可能只是一种拒绝服务,其中量子信道被拦截,导致信道停止使用。另一种可能性是一侧或两侧接收器的复杂干扰,导致巨大的噪声。当接收器或发射器的位置已知时,经典电子战的另一个对策是使用激光等定向能武器,导致传感器损坏或破坏。这种攻击也可以帮助窃听者[155]。 总的来说,需要开发新的方法和方法来实现量子电子战的能力并满足相应的要求。

5.7 量子雷达和激光雷达

关键点:

  • 现有的量子微波技术不太可能实现远程监视量子雷达。

  • 光学领域的可能应用——量子激光雷达。

  • 量子雷达可用于太空战。

对量子雷达话题的认知[141,243,244] 受到媒体对中国量子雷达发展的炒作[245,246] 或乐观的实验室实验的影响。确实,量子雷达的理论优势和特点是显着的(其中一些取决于单独的量子协议):

  • 更高的抗噪声能力——即更好的SNR(信噪比)——更高的抗干扰能力和其他电子战对抗能力;

  • 基于单个光子;即输出信号功率太低,电子战措施看不到;

  • 目标照明;也就是说,可以识别目标的雷达。

根据独特的量子雷达功能列表,它可能是一种强大的颠覆性技术,可以改变现代战争的规则。因此,尽管技术不成熟,量子雷达能否作为标准的初级监视雷达存在诸多疑虑,但国际上仍对这一话题给予关注。 此外,许多人立即将量子雷达想象为具有数百公里范围的远程监视雷达,而量子雷达的这种应用似乎不太可能[247,248]。这种最佳的长期监视量子雷达将非常昂贵(比任何范围的经典雷达成本高出许多数量级)[247],并且它仍然无法满足上面列出的所有优势和特性。

简而言之,实际问题如下[247]。量子雷达也受制于雷达方程,其中接收功率随距离的四次方而损失。同时,为了保持量子优势,每个模式最好有一个或更少的光子。总之,需要在微波范围内产生由低光子模式构成的相对较高的功率。这需要大量的量子信号发生器、低温装置、大天线尺寸等。所有这些都导致极高的成本和不切实际的设计[137,247]。科学家们需要想出更实用的量子微波技术来克服这些困难。

除了高昂的价格外,人们还对探测隐身目标或抗干扰能力持怀疑态度。量子雷达对抗弹幕干扰器可能有优势,但不一定对抗 DRFM 或其他智能干扰器[247]。综上所述,远程监视量子雷达即使作为一个长期前景也不太可能实现。为了实现这一目标,人们需要发展新技术,允许更小的低温装置、在更高温度下工作的射频量子发射器或更有效的低温装置冷却,以及更强大的发射器(低光子脉冲的高速率)。请注意,即使开发了室温超导材料,它也无助于产生纠缠微波光子的约瑟夫森参量放大器 (JPA) 方法[249]。然而,JPA 并不是获得纠缠微波光子的唯一方法[137]。未来发现新的量子雷达理论和设计并非完全不可能。上述远程监视量子雷达尺寸大、重量大、功耗大,这种雷达是否具有隐身性值得怀疑[247]。

另一个问题是量子照明(QI)协议情况下的测距。QI 协议需要事先了解目标,因此它需要对测距进行一些扩展,无论是经典的还是量子的[6]。

几年来,人们认为量子雷达截面 (RCS) 高于经典雷达的RCS[250,251]。对量子RCS[252]进行的一项新的精确研究表明,先前声称的量子RCS优于经典RCS的优势是错误近似的结果。目前,量子和经典RCS似乎是平等的。

另一种方法可以是量子增强噪声雷达[137、253、254]。噪声雷达使用噪声波形作为发射信号,根据发射信号与接收到的噪声波形雷达回波之间的相关性进行检测。优点是截获概率(LPI)低,现在的截获接收器几乎无法检测到。量子噪声雷达设计需要更多研究才能看到实际适用性。然而,这里的潜在用途尤其适用于微波方案。

尽管如此,目前的理论和研究在雷达领域仍有应用,尤其是使用光学或近光学光子的领域;也就是量子激光雷达。在这里,短程量子激光雷达可用于短距离目标照明。从10[255]到45公里[256]演示了单光子成像实验。在这个范围内,量子激光雷达可以作为反无人机监视雷达或作为SHORAD(短程防空)综合体的一部分运行。

空间可以是量子雷达/激光雷达[257]有利环境的另一个例子,它对光学系统来说是低噪声的,它甚至几乎消除了纠缠光子情况下的退相干问题。例如,雷神公司在空间域[258,259] 的光学状态下对量子雷达进行了模拟。这个想法是在卫星上放置一个量子雷达,并探测由于截面积小、反射率和环境照明条件小而难以探测到的小型卫星。为空间环境部署量子雷达/激光雷达几乎可以提供上述所有优势。

这里有一个小笔记专门介绍量子增强雷达。经典雷达可以配备原子钟或量子钟。这种量子增强雷达显示出高精度和低噪声,因此在检测小型、缓慢移动的物体(如无人机)方面表现出优势[260]。

5.8 量子水下战

关键点:

  • 潜艇可以成为量子惯性导航的首批采用者之一。

  • 量子磁力计作为探测潜艇或水下水雷的主要工具。

量子技术可以显着干扰水下战争,增强对潜艇或水下水雷的磁探测、新型惯性潜艇导航和量子增强精确声纳。一般来说,在海洋环境中,可以应用基于量子光电探测器、雷达、激光雷达、磁力计或重力仪的传感[257]。有关量子技术对核武器潜艇近乎无懈可击的影响的一般概述,请参阅[261]。

潜艇和其他水下航行器将受益于 Sect 中描述的量子惯性导航。 5.4关于PNT。大型潜艇可能是量子惯性导航的首批采用者之一,因为它们有能力安装更大的量子设备,包括低温冷却。此外,灵敏的量子磁力计和重力仪可以帮助绘制海底峡谷、冰山和起皱的海底等环境,而无需使用易于检测的声纳。另一种特别适用于水下北极导航的惯性导航的例子是基于量子成像[262]。

反潜战的基本工具可能是量子磁力计。研究人员预计,尤其是SQUID磁力计可以检测 6 公里外的潜艇,同时仍能改善噪声抑制[263,264]。请注意,目前通常安装在直升机或飞机上的经典磁异常探测器的探测范围只有数百米。一系列量子磁力计,例如沿海岸,可以覆盖重要区域,从而导致潜艇无法进入区域。此外,一组量子磁力计似乎在抑制噪声的情况下工作得更好。

量子磁力计也可用于探测水下水雷,例如,使用无人水下船只[230]。

但是,主要讨论的是检测范围、灵敏度等,如Sect. 5.5.1 甚至声纳等其他水下领域技术也提供了更长的探测范围[229]。[261]中还指出,量子技术对SSBN(弹道导弹潜艇)影响不大。量子磁力计有可能与其他传感器一起工作,以帮助检测、识别和分类目标[229]。

5.9 量子空间战

关键点:

  • 对长距离量子通信很重要。

  • 近地轨道对于未来量子传感和成像技术的部署将很重要。

  • 太空战将导致新的量子雷达/激光雷达和量子电子战技术部署在太空中。

太空领域的重要性日益凸显,将成为先进国家的重要战场。太空过去主要用于卫星导航、测绘、通信和监视,通常用于军事目的。如今,太空正变得越来越武器化[265];例如,带有激光武器的卫星或“神风敢死队”卫星被放置在地球轨道上,反卫星战也在同步发展。另一个激增的问题是太空垃圾的数量,估计有 2,200 颗卫星,还有几颗计划被释放[266]。

空间也将是在卫星中部署量子传感和通信技术的关键[267–271],以及空间对策。

对于前几节中描述的许多量子技术应用,最好将量子传感技术(例如量子重力仪、重力梯度仪或磁力仪)放置在地球轨道上的卫星上,尤其是低轨道(LEO)卫星上。此类应用程序正在开发中;例如,一种低功率量子重力感应设备,可以部署在小型卫星上的太空中,用于准确绘制资源图或帮助评估自然灾害的影响[272]。然而,这样的应用不需要太高的空间分辨率。见节。5.5.1进行详细讨论。这同样适用于基于卫星的量子成像。例如,中国声称开发了一颗使用幽灵成像技术的间谍卫星[273]。然而,它的空间分辨率是多少尚不确定。尽管如此,量子重影成像的优势在于可以在多云、有雾的天气或夜间使用。

另一方面,已经证明利用卫星进行量子通信[62,274]。基于卫星的量子通信对于近期的远距离集成量子网络至关重要[275]。目前的量子通信卫星存在与光纤通道可信中继器相同的问题。事实上,目前的量子卫星是值得信赖的中继器。受信任的中继器的问题在于,它们为可能对卫星控制系统进行的网络攻击敞开大门。目前演示的MDI-QKD协议是一种更好的安全状况[276],其中中心点用作中继器或开关,但处于安全状态,后来使用量子中继器。有关空间量子通信概述,请参见[270,271]。

一项新的所需军事能力将是检测其他卫星、太空物体、太空垃圾并对其进行跟踪的技术。经典雷达用于此目的;例如,作为美国太空监视网络一部分的太空围栏项目[277]。然而,这些空间监视雷达中的大多数都存在尺寸约为 10 厘米或更小的物体的问题[266](在太空围栏的情况下,最小尺寸约为 5 厘米),另一个问题是容量,如他们可以跟踪多少个对象。大多数只有几厘米大小的太空垃圾就是这种情况。代替经典雷达,量子雷达或激光雷达被考虑[6,257,259]作为备选。特别是对于空间环境,考虑了光学状态下的量子雷达[259],因为光学光子不会遭受诸如在大气中的损失。空间量子雷达可以提供量子雷达的大部分优点,如第 3 节所述。 5.7,包括隐身。根据模拟[259],与GEODSS(陆基电光深空监视)相比,太空中的量子雷达可以提供至少一个数量级的太空探测灵敏度和目标跟踪灵敏度。空间量子雷达对于跟踪小型、黑暗和快速的物体非常有用,例如卫星、太空垃圾或流星体。

太空中越来越多的量子传感和通信设备将导致人们对量子电子战的兴趣增加,如第5.6节所述。

5.10 化学和生物模拟与检测

关键点:

  • ∼ 200 个量子位足以进行化学量子模拟研究。

  • 实现更复杂模拟的能力随着逻辑量子比特的数量而增加。

  • 空气或样品中的化学物质检测。

  • 适用于探测爆炸物和化学战剂。

与国防相关的化学和生物模拟主要对军事和国家实验室、化学国防工业或 CBRN(化学、生物、放射和核)国防力量感兴趣。基于量子模拟的新药和化学物质研究需要先进的量子计算机、经典计算设备和量子化学专家。化学和生物化学战剂的量子模拟原则上与民用研究具有相同的要求,例如已经在进行的蛋白质折叠、固氮和多肽研究。

所需量子比特的数量取决于空间基函数的数量(存在各种基组,例如STO-3G、6-31G 或 cc-pVTZ);例如,使用6-31G基础,苯和咖啡因分子可以通过大约分别为140和340个量子位[278]。例如,沙林分子模拟需要大约250个量子比特。根据量子计算机路线图[27,279] 和逻辑量子比特要求,一个人可以在10年内达到100个逻辑量子比特,但可能更早,更有效的纠错和抗错误量子比特。这对于中型分子模拟来说已经足够了。

威胁可能是新的中小型分子的结构和化学特性的设计和精确模拟,这些分子可以发挥化学战剂的作用,例如氰、光气、氯化氰、沙林或Yperit。另一方面,一般来说,相同的知识也可用于CBRN对策和新检测技术的开发。

蛋白质折叠、DNA和RNA探索的研究,如基序识别、全基因组关联研究和从头结构预测[280]也可能影响对生物制剂的研究[281]。然而,需要更详细的研究来评估量子模拟的真正威胁。

使用量子级联激光器的光声检测作为化学检测器将是有效的。例如,量子化学探测器可以检测用于非对称冲突中常用武器的简易爆炸装置(IED)中的TNT和三过氧化三丙酮元素。用于检测丙酮的同一系统可用于发现行李和携带爆炸物登机的乘客。一般来说,量子化学检测可用于对抗化学战剂或有毒工业化学品[282,283]。

从中长期来看,此类探测器可以放置在正在检查某个区域的自主无人机或地面车辆上 [284]。

5.11 新材料设计

关键点:

  • 一般研究影响;例如,允许高精度SQUID磁力计在不冷却的情况下运行的室温超导可以对军事量子技术应用产生显着影响。

  • 国防工业研究伪装、隐身、超硬装甲或耐高温材料。

现代科学正在通过利用量子力学特性(例如石墨烯、拓扑绝缘体)来开发新材料、超材料,有时称为量子材料。作为量子系统的材料可以通过量子计算机进行模拟;例如,材料的电子结构。例如,考虑的应用可以是室温超导体、更好的电池和特定材料特性的改进。

为了更详细地解释,例如,室温超导材料利用高温下的超导性[285]。这将允许构建约瑟夫森结,通常用作SQUID或超导量子比特的构建块。到目前为止,需要在绝对零附近进行冷却。预计具有约70个逻辑量子比特[286]的量子计算机足以进行高温超导体的基础研究。

对于国防工业而言,正在考虑研究新材料的机会,例如更好的伪装、隐身(电磁吸收)、超硬装甲或耐高温材料设计,但没有透露任何细节。

5.12 脑成像和人机交互

关键点:

  • 量子启用的脑磁图

  • 增强的人机界面

MEG(脑磁图)扫描仪是一种医学成像系统,它通过测量流经神经元组件的电流产生的磁场来可视化大脑正在做什么。量子磁力计——例如,基于光泵磁力计[287]——可以实现高分辨率脑磁图,用于实时大脑活动成像。该技术安全且无创,并且已经过实验室测试。该技术本身很小,而且可穿戴[287]。

在短期内,量子 MEG 可以成为士兵头盔的一部分,用于在受伤时进行连续和远程医疗监测和诊断。长期的期望包括增强人机接口,即与机器和自治系统进行实际的非侵入性认知通信[11]。

6 乐观与悲观

上面提到的许多量子技术军事应用听起来非常乐观,可能会导致夸大的期望。一些应用取自各种报告和报纸或杂志文章,其中作者可能高估了从实验室到战场的量子技术转移或受到一般量子技术炒作的影响[288]。当话题涉及国家安全或国防时,避免夸大预期尤为重要。这个问题已在[14]中描述。

上述量子技术军事应用基于公共领域的最新研究,并辅以有关国防应用的各种报告和报纸或杂志文章。没有针对几种技术对其可行性进行批评性评论,因为没有相同的公开信息。在这些情况下,读者应该更加小心和挑剔,直到获得更详细的研究。

另一方面,众所周知,大型国防公司和国防实验室已经进行了几年的量子研发计划。但是,只有一些详细信息是公开传达的。相反的极端似乎包括公告,例如来自中国的公告 [245,246,263,273],在这些公告中,很难将真正的研究进展与国家的战略宣传[289]分开。

对于许多提到的量子技术,迄今为止只提供了实验室的概念证明。决定量子技术是否会在实验室外普遍使用的决定性因素是组件的小型化和对干扰的敏感性。这些改进不能以牺牲灵敏度、分辨率和功能为代价。实际部署的另一个决定性因素是技术的价格。

总之,考虑到过去几年量子技术研究和支持系统的进步,例如激光和低温冷却的小型化,对未来的量子技术军事应用持乐观态度而不是悲观是合理的(从军事的角度来看)或政府行为者)。需要注意运营部署中的实际能力,看看它们是否满足要求,以及性价比是否可以证明采购和部署的合理性。

7 量子战的后果和挑战

用于军事应用的量子技术的开发、获取和部署将带来新的相关挑战。量子战的概念将对军事战略、战术和理论、伦理和裁军活动以及技术实现和部署提出新的要求。应该进行研究以了解量子技术发展产生的问题、影响、威胁和选择,而不仅仅是为了军事应用。

7.1 军事后果和挑战

军事应用中的量子技术具有增强现有能力的潜力,例如通过提供更精确的导航、超安全通信或先进的 ISTAR 和计算能力。一般来说,量子战需要更新、修改或创建新的军事学说、军事场景以及为量子时代开发和获取新技术和武器的计划。

在此之前,需要制定技术政策和战略来响应各个参与者的战略雄心[290]。国家技术政策和战略应包括,例如,国家量子技术资源(大学、实验室和公司)和市场的研究、发展状况和可行性研究以及军事和安全威胁和潜在评估,例如[261]。

监测量子技术的演变和适应对于避免邻国或潜在敌对国家造成的技术意外至关重要。即使量子技术超出了某些国家的财政、研究或技术能力,量子战监测也是必不可少的。因此,所有现代军队都应该对量子战可能产生的影响感兴趣。

国家贸易和出口政策也很重要。例如,欧盟已宣布量子计算是一项具有全球战略重要性的新兴技术,并正在考虑对名为Horizon Europe[291]的研究计划的访问进行更严格的限制。此外,中国还禁止出口密码技术,包括量子密码技术[292]。

另一个话题是与盟友仔细沟通重要的量子优势,特别是在量子ISTAR和量子网络能力方面,这些能力可以揭示军事机密,例如机密文件、核潜艇的位置或地下设施。力量平衡的重大破坏可能会扰乱盟友以及中立或敌对玩家[9]。

7.2 和平与伦理的后果和挑战

迄今为止,量子技术的军事应用已被绘制在Sect中。 5不引进新武器,即使它们提高了现有的军事技术;例如,通过开发更精确的传感和导航、新的计算能力和更强的信息安全。然而,量子技术,特别是用于军事应用,对世界和平是好是坏的问题是相关的。

已经出现了对量子计算[293–295]道德准则的各种呼吁,其中提到了道德问题,例如人类DNA操纵、为战争创造新材料和侵入性人工智能[294]。

尽管量子技术不会产生新武器,但它们对现有军事技术的改进将提高这种能力,缩短攻击、警告和决策的时间。因此,即使在降低个人风险的同时,量子技术也可以更有可能使用武力[296],从而使战争更有可能发生[297,298]。

诸如量子技术等通用两用技术的预防性军备控制将更加困难,因为它们也可以用于民用应用,例如用于医学的量子传感。已经与纳米技术进行了类比[299]。防止或减缓其他国家或非国家团体的扩散和军事使用的出口管制是试图减少量子技术构成的任何威胁的最有可能的方式[298]。

具体来说,量子计算的研发成本非常高。然而,目标是开发一种允许简单可靠的量子比特生产的技术。这可以为技能较少的参与者带来更便宜、更广泛分布和更容易获得的技术,这是即将出现的有问题的军事技术的一个特征[298]。

7.3 技术后果和挑战

将成功的实验室概念验证转移到真正的“外部”应用面临许多技术和技术挑战,例如小型化和可操作性,而不是以实验室实现的灵敏度和分辨率为代价。此外,还有其他相关的技术挑战。

一个重要的问题可能是量子劳动力。量子劳动力不需要包括物理学家或拥有博士学位的科学家。但是,他们应该是具有量子信息科学知识和量子技术概述的量子工程师,能够理解并能够处理和评估来自量子传感器、计算机和通信的传出数据。目前,现有的量子生态系统正在不断增长,这个生态系统将需要越来越多的量子劳动力[300]。这需要培训和教育新的量子工程师和专家;也就是说,更多的大学提供量子课程,更多的学生选择学习这些课程。此外,让这些人在军队工作可能更加困难。因此,量子信息和量子技术的基本原理也应该成为现代军队军事学院课程的一部分,量子技术已经或将要部署的地方。

另一个技术挑战将是海量数据。量子技术通过所有的量子传感器、量子成像、量子通信和计算,将产生大量经典和量子数据,这将增加对数据传输、处理和评估的要求。在规划 C4ISR 和量子基础设施期间应考虑这些要求。

最后的挑战将是标准化。标准化过程对于不同生产商制造的设备的互操作性很重要。除了统一接口和通信协议,标准化过程还可以包括安全验证,例如在后量子密码标准化过程中[90]。在量子网络的情况下,特别是各种连接的设备(如节点、中继器、交换机、光纤通道和开放空间通道)可以预期,因此开发和实施一些允许成功传输的标准非常重要量子信息。

8 结论

量子技术是一个新兴的技术领域,它利用对单个量子的操纵和控制来实现具有颠覆性潜力的多种应用。这些应用中有许多是双重用途或直接用于军事目的。但是,从TRL 1(观察到的基本原理)到TRL 6(在相关环境中展示的技术),单个量子技术处于用于军事用途的 TRL。

用于军事应用的量子技术不仅将提供改进和新的能力,而且还需要制定新的战略、战术和政策,评估对全球和平与安全的威胁以及识别道德问题。所有这些都包含在“量子战”一词中。

在本报告中,描述了不同TRL的各种量子技术,重点关注在国防领域的可能利用或部署。由于从实验室到现实世界应用的过渡尚未实施或正在进行中,因此无法准确预测量子技术的部署。这引发了一些问题,例如我们是否能够达到提供真正量子优势的解决方案,而经典系统通常要便宜得多,而且通常已经在行动。尽管对量子技术可能的军事应用的描述听起来非常乐观,但人们应该警惕量子炒作,并提请注意实际部署量子技术用于军事应用之前面临的挑战。

量子技术有望产生战略和长期影响。然而,技术意外影响军队和国防力量的可能性相当低。避免意外的最好方法是培养量子技术知识和监控量子技术的发展和就业。用心对待量子技术,将起到量子保险的作用。

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中文版——最新《量子技术在军事中的应用》综述论文,Quantum Phi s.r.o.公司、捷克技术大学.pdf
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