1、缘起

自然界中的一切事物都是处于变化之中的，随着科学技术的进步，人们逐渐认识到 “冯 - 诺依曼机” 的不足。由于所有的数据和指令都必须事先存储起来 ，然后再从存储器中取出来进行运算 ，所以 存储器的存取速度 就不可避免地成为进一步提高运算速度的瓶颈，它妨碍着计算机速度的进一步提高。为了克服这个局限，有人提出了 “非冯 - 诺依曼机” 的设想。

从大规模集成电路未来发展的角度来看，当代的数字电子计算机正在一步一步地逼近它的 理论计算极限 ，其影响因素如下：

① 芯片线宽的影响

芯片线宽 小到一定程度后，线路与线路之间就会因为靠得太近而容易互相干扰。

② 集成密度的影响

由于 集成的密度太高，电路的发热和散热问题将会成为难点。而如果通过线路的电流微弱到只有几十个甚至几个电子，电子信号的背景噪声将大到不可忍受。

③ 量子效应的影响

在线宽 0.1 微米的芯片尺寸上，晶体管可能由不到 100 个的原子构成。但是芯片尺寸进一步缩小，量子效应 就会起主导作用，从而使得经典的电子线路理论失去基础。

目前，人们尚未找到超越该极限的方法，一些科学家将其称为 “半导体产业面临的最大挑战”。在这种情况下，人们必须使用 全新的 理论、设计方法 和材料，使计算机产业突破传统理论的极限，另辟蹊径寻求出路。那么，未来的计算机究竟是什么样呢？有人说是光子计算机，有人说是生物计算机，也有人说是量子计算机，当然还有其他的各种预言。

2、未来的计算机

2.1、光子计算机

光子计算机和传统硅芯片计算机的差异在于 用光子代替电子，进行存储和运算、然而想要造出光子计算机，需要设计相应的光子 逻辑运算部件、运算器 以及 存储部件、现在科学家们正在为此努力。

2.2、生物计算机

生物计算机是以 生物界处理问题的方式 为运算原理的计算机。人们借鉴生物界的各种处理问题的方式，即所谓 生物算法，提出了一些生物计算机的模型。

目前，已经提出的生物计算机主要有以下几种类型：

① 生物分子芯片类

寻找高效且体积微小的信息载体及信息传递体。

② 生物自动机模式类

以基本生物现象的类比，致力于寻找新的计算机模式，如 神经网络、细胞自动机 等。

③ 生物化学反应算法类

立足于可控的生物化学反应，追求运算的高度并行化，从而提高运算的效率，DNA 计算机 当属于此类。DNA 计算机的基本思想是 以 DNA 序列作为信息编码的载体，利用分子生物学技术，控制 DNA 序列反应作为实现运算的过程，以反应后的 DNA 序列作为运算的结果。

到目前为止，所有的生物计算机只是理论设想，尚有大量理论和技术难题需要解决。

2.3、量子计算机

量子计算机是建立在 量子力学 的原理上工作的，其优越性主要体现在 量子并行处理上。有人认为具有 5000 个量子位的量子计算机，可以在 30 秒内解决传统超级计算机要 100 亿年才能解决的大数因子分解问题。

量子计算本质上利用了 量子相干性，但在实际系统中量子相干性却很难保持。因为执行运算的 量子比特 不是一个孤立系统，它会与外部环境发生相互作用，导致 消相干，即量子相干性的衰减 。相干性的衰减就会使运算结果出错。那么，如何进行可靠得量子运算呢？这就需要 量子纠错。

研究结果表明，在量子计算机中，只要错误率低于一定的阈值，就可以进行任意精度的量子计算。大量研究成果表明，在通往量子计算的征途上，已经不存在任何理论上的障碍。

与量子计算理论上的突飞猛进相比，量子计算机的实验方案很初步，在技术上还有很大的障碍，关键是人们还无法完全实现对 “量子态” 的操作。