当提到“量子”和“计算”这两个术语时，人们很容易想到像《星际迷航》这样的科幻剧目。量子计算通过利用叠加、干涉和纠缠的集体特性快速执行计算。庆幸的是，大多数人不需要关心细节，他们只需要知道：量子计算意味着更快的数据访问和更安全的网络。
对于保存的每一个文档、点击的链接和拍摄的每一张照片，人们都是数据的创造者和消费者。而全球每天至少产生2.5EB的数据。大量数据为人工智能使用的有效机器学习提供了基础；算法消耗的信息越多，预测或决策就越成功。然而，指数增长和查询复杂性的增加需要量子计算提供的速度和稳定性。
人工智能是一种基于大数据的通用技术。通过分析数据集，人工智能可以识别模式并预测事件。在过去，改善人工智能的瓶颈是收集和存储数据的成本。如今，面临的挑战在于在合理的时间范围内消费、搜索和提供有意义的结果，量子计算正好可以助力。
改进业务决策流程
随着我们迈向量子计算的未来，提高生产率和更快的决策将成为其应用的主题。分析数据、预测趋势和接触目标受众具有相当大的优势。
量子计算和人工智能如何为企业的业务决策流程带来价值？考虑以下由各行业领域确定的可能性：
（1）财务
增强欺诈检测、确定资产定价、模拟交易活动和分析历史数据，以改进市场预测并限制金融风险。
（2）公用事业和能源
处理能源系统数据以协助电网优化。
查看客户分析以预测使用情况、偏好和未来需求。
扩展模拟以包括天气数据或市场趋势（例如电动汽车数量的增加），以深入了解维持服务可能需要的基础设施升级。
（3）航空
使用预测分析来协助航空公司的时刻表和人员配置。
使用复杂的场景建模从机械故障、天气事件甚至新冠疫情问题等运营中断中恢复。
（4）保险
为灾难建模执行天气模拟，以推动政策限制的发展并指导客户定价。
通过寻找自动化索赔功能、预测偏好以及提供先发制人的产品和服务建议的方法来吸引和留住客户。
（5）零售
跟踪年度销售额，以帮助预测库存需求和管理供应链管理问题。
（6）医疗保健
提供制药公司提供的信息，概述预期疗效、潜在副作用和禁忌症。
预测治疗计划选项的结果，利用量子模拟和多变量场景的力量来描述年龄、性别、潜在条件和地理位置。
提供对所有医学影像的即时访问，同时提供异常和异常的比较分析。
简化和自动化管理流程，识别服务瓶颈，消除代价高昂的冗余，并提高患者访问医疗资源的速度。
人工智能和量子计算的安全性
跟上安全威胁和攻击的演变一直是一项挑战。通过将人工智能的数据分析能力与量子计算的速度相结合，企业可以更好地预测可能的安全风险并抵御潜在的网络攻击。
随着量子计算和人工智能的发展，重要的是要了解验证数据与分析数据同样重要。将数据武器化、破坏分析并破坏人工智能系统正在进行的体验式学习是一种新兴的网络恐怖主义形式，不应被忽视。
量子计算和人工智能对DevOps的补充
量子计算和人工智能是DevOps团队的强大盟友，因为他们致力于确定业务优先级和目标、设计和开发新的软件解决方案，以及管理现有应用程序的持续维护和测试。
DevOps团队可以查看人工智能提供的数据，以协助进行回归测试、功能测试和用户验收测试。由于量子计算为人工智能提供了快速有效地处理来自众多来源（如大型组织内的各种孤立部门）的数据的能力，因此测试可以是一致和全面的。
使用量子计算和人工智能辅助IT运营
企业的IT系统在哪里容易受到攻击？什么时候需要升级硬件或软件？如何更快地解决事件？有多少时间花在管理可以自动化的任务上？这些类型的IT运营问题最好通过大数据分析来回答。借助量子计算提供的速度，这些人工智能查询可以提供对运营数据的全面可见性，并提供实时洞察力。
随着企业利用量子计算和人工智能，如何通过这些技术辅助开发疾病治疗方法、缓解交通堵塞或保护敏感数据，真正造福人类，那将更加令人兴奋！
