機器人也將進行量子傳感器升級

讓量子傳感器進入和周圍充滿挑戰的環境并不是機器人與量子傳感器配對的唯一好處。量子傳感器還可以幫助機器人更好地導航。對于 Spot 等自主機器人或自動駕駛汽車來說，能夠安全、準確地導航至關重要。

量子傳感器似乎也將在這方面發揮作用。2020 年 12 月，SPIDAR 項目獲得了英國政府資助，用于開發用于自動駕駛汽車的基于量子的 LiDAR 系統。通過檢測物體發射的單光子并用其測量檢測到的物體的距離，SPIDAR將能夠以比現有 3D 攝像系統更高的精度來感知物體與車輛的距離。

與當前測量激光束往返物體的傳播時間的精度達到 100 毫秒的 LiDAR 系統相比，像 SPIDAR 這樣的量子 LiDAR 可以測量萬億分之一秒的光子傳播時間。它們還能夠透過霧氣或潛在的拐角處檢測物體，這是當前激光雷達無法做到的。量子激光雷達的升級聽起來確實是朝著自動駕駛汽車邁出的積極一步，我們可以在其中或旁邊感到安全。

除了日常道路使用者之外，量子傳感器還將幫助無人機和自動軍用車輛等機器人在 GPS 系統無法工作或可能成為可利用弱點的環境中導航。這些非 GPS PNT 系統通常使用冷阱離子量子傳感器來測量重力和原子加速度的微小變化。隨著技術變得更小、更堅固，專家相信這些系統將在商業和國防工業中具有巨大的潛力。

量子和機器人的配對并不止于傳感器

我們對量子傳感器和機器人技術的哨聲之旅表明，隨著技術的不斷發展， 這種結合將提供多少機會。 但 量子和機器人技術的結合更令人興奮的是 其更廣泛的潛力，特別是當你將人工智能加入 其中時。 

計算機視覺和機器學習 (ML) 等人工智能技術 對于自主移動機器人如何感知和 避開障礙物以及在特定 環境中規劃其活動至關重要。但讓人工智能處理器足夠小、足夠輕 以集成到較小的機器人中是一項巨大的技術 挑戰。這是因為機器視覺等流程需要大量的計算資源。

專家認為，量子計算可以通過更快地運行算法來克服這一挑戰，從而大大降低所需的處理能力。這樣做可以開辟更多利用移動機器人的機會。這只是量子人工智能應用于機器人的一個例子——其他方面，例如量子機器學習幫助機器人更快學習的潛力，也正在探索中，毫無疑問，其他富有成果的配對也會隨之而來。

總而言之，我們很清楚，量子機器人技術是一個充滿活力的領域，創新者、科學家和政府都渴望擴展。我們相信，量子傳感器和量子人工智能只是一個開始。我們將密切關注量子機器人在實現其潛力方面邁出更大的步伐。正如他們所做的那樣，他們將加入量子應用的行列，使量子科學遠遠超出虛構的領域。