量子計算即服務（QCaaS）落地難？軟件工程視角的解決方案來了

論文信息

arXiv:2510.04982
Quantum Computing as a Service - a Software Engineering Perspective
Aakash Ahmad, Muhammad Waseem, Bakheet Aljedaani, Mahdi Fahmideh, Peng Liang, Feras Awaysheh
Comments: 37 pages, 10 images, 5 tables, Manuscript submitted to a Journal (2025)
Subjects: Software Engineering (cs.SE)

一段話總結

該論文從軟件工程視角出發，通過架構映射研究（SMS）和基於架構的開發（ABD）兩階段辦法，挖掘QCaaS領域的研究現狀，提煉出四階段量子服務構建生命週期，構建了分層參考架構，並分析了未來研究趨勢，為QCaaS的工程化落地提供了理論框架與實踐指南。

研究背景

量子計算就像一位潛力無限的“超級計算選手”，基於量子力學原理，憑藉可編程量子比特和量子門，在量子信息處理、生物啓發計算等領域展現出超越經典計算機的能力。但這位“選手”目前還面臨不少煩惱：硬件有噪聲（NISQ噪聲問題）、軟件生態不完善、專業人才稀缺，而且“出場費”極高，普通個人和組織難以負擔。

這時候，量子計算即服務（QCaaS）就像一個“共享計算平台”應運而生。它以“按次付費”為核心，把量子硬件（處理器、內存）和軟件（算法、模擬器）打包成公用計算資源，供沒有量子設備的用户遠程使用，大大降低了量子計算的採用門檻和成本。

不過，QCaaS的開發過程卻亂象叢生。就像蓋房子沒有統一的施工圖紙和流程，開發者們各自為戰，導致量子比特利用率低、量子與經典任務分配不合理等問題。而量子軟件工程（QSE），作為傳統軟件工程與量子力學的“結合體”，能通過架構模型、複用模式等實踐應對這些問題，成為QCaaS工程化的關鍵支撐。正是在這樣的背景下，研究團隊開展了本次研究。

創新點

1. 研究視角新穎：首次從軟件工程視角對QCaaS進行系統研究，填補了“量子服務導向”工程化研究的空白。
2. 成果體系化：提煉出四階段量子服務開發生命週期，構建了分層參考架構，為QCaaS製作提供了可落地的“藍圖”。
3. 研究方法務實：採用系統映射研究與基於架構的開發兩階段混合方法，既梳理了現有研究成果，又藉助實例驗證了架構的可行性。

一、核心概念

1. 量子計算與QCaaS的價值

• 量子計算基礎：量子計算機（QC）基於量子力學原理，通過可編程量子比特（QuBits）和量子門（QuGates）實現“量子計算優越性”，在量子信息處理、生物啓發計算等領域已展現出超越經典計算機的潛力，但面臨硬件限制（如NISQ噪聲問題）、軟件生態缺失、專業人才稀缺等挑戰。
• QCaaS的定義：作為“即服務（aaS）”模式的量子特化形式，QCaaS以“按次付費（pay-per-shot，單次量子任務執行）”為核心，將量子硬件（處理器、內存）和軟件（算法、模擬器）作為公用計算資源，供無量子設備的個人/組織遠程使用，緩解量子計算的高成本與技巧門檻。
• 量子軟件工程（QSE）QCaaS工程化的核心支撐。就是：傳統軟件工程與量子力學的結合，通過架構模型、複用模式等SE實踐，處理量子軟件的設計、開發與集成問題，

2. 研究動機

當前QCaaS開發缺乏系統化流程、工具幫助及複用知識，導致量子比特利用率低、量子-經典任務分配不合理等問題。本文旨在藉助SE視角，構建QCaaS的開發生命週期與參考架構，填補“量子服務導向”的工程化空白。

二、研究方法

採用兩階段混合方法，確保研究的系統性與實證性：

階段	核心目標	關鍵步驟
系統映射研究（SMS）	挖掘現有文獻中的SE解決方案與研究趨勢	1. 制定搜索字符串（聚焦“量子+服務/雲/微服務+計算/平台”）； 2. 篩選5個數據庫（IEEE Xplore、ACM等），經標題/摘要/全文篩選+質量評估（5項標準，總分≥2.0），最終納入41篇同行評審研究； 3. 提取材料（研究demographics、生命週期階段、趨勢）。
基於架構的開發（ABD）	將SMS結果整合為QCaaS參考架構	1. 架構分析（明確需求與場景）； 2. 架構合成（構建分層架構）； 3. 架構評估（用Shor算法驗證可行性）。

三、核心研究結果（對應3個研究問題）

RQ1：QCaaS軟件工程研究的Demographics特徵

聚焦研究的發表分佈、類型與應用領域，揭示領域發展現狀：

1. 發表頻率：研究始於2021年，2023-2024年進入爆發期（29/41篇，佔71%），從早期實驗性方案轉向架構/模式等系統性解決方案。
2. 發表類型期刊文章（27%，如JSS），另有研討會論文（12%）、書籍章節（5%）等。就是：會議論文佔比最高（46%，如ICSE、ICSOC），其次
3. 研究類型：以“解決方案提案”為主（26/41篇，63%），聚焦架構、框架、原型設計；評估研究（4篇）、觀點論文（4篇）、驗證研究（6篇）佔比較低。
4. 應用領域：計算優化（34%，如量子搜索、整數分解）、量子服務與雲計算（25%，如量子云部署）、網絡安全（7%）、智能框架（5%）等，領域集中度較高。

RQ2：QCaaS的軟件工程解決方案（核心：量子服務開發生命週期）

通過SMS提煉出四階段量子服務製作生命週期，並明確各階段的SE artifacts（需求、 notation、模式、工具等），具體如下：

生命週期階段	核心任務	關鍵SE artifacts
1. 概念（Conception）	定義量子關鍵需求（QSRs）	- 功能屬性：量子服務交付（51%研究）、量子-經典混合計算（10%）、持續部署（7%）； - 質量屬性：計算效率（44%）、服務集成互操作性（10%）、量子比特利用率（5%）、安全性（10%）。
2. 建模（Modeling）	可視化設計與複用模式應用	- 建模符號（notation）：UML（20%）、流程圖/數學符號（39%）、圖模型（10%）； - 設計模式：API網關（17%）、量子-經典拆分（10%）、服務外觀（17%）、服務組合（17%）。
3. 組裝（Assembly）	完成量子服務（用例+技巧棧）	- 典型用例：流程自動化與優化（10%）、量子模擬（10%）、量子搜索（5%）、網絡安全（5%）； - 技術棧：編程語言以Python為主（46%，含Flask框架），量子框架以Qiskit（10%）、Q#（5%）為主。
4. 部署（Deployment）	選擇量子平台執行服務	- 主流平台：Amazon Braket（29%，支持多廠商硬件）、IBM Quantum（24%，Qiskit生態）、D-Wave Leap（7%，量子退火）、Azure Quantum（5%）。

注：表2（原文）詳細列出了41篇研究在各階段的具體對應關係，為實踐提供了可複用的“研究-方案”映射。

四、QCaaS參考架構

基於生命週期階段，提出三層分層參考架構，作為QCaaS開發的“藍圖”，明確層級功能、角色與工件：

1. 架構層級與核心內容

層級	包含階段	核心功能	關鍵角色	輸出工件
服務開發層	概念、建模、組裝	定義QSRs、設計服務模型、實現量子服務	量子服務開發者	QSRs、量子服務設計、源代碼
服務部署層	部署	選擇平台、執行服務、監控運行	服務提供者/用户	部署部署、服務執行結果
服務拆分層	量子-經典任務拆分	基於“量子-經典拆分模式”分配計算任務	量子領域工程師	拆分邏輯、混合執行計劃

2. 架構驗證示例：Shor算法的QCaaS實現

以整數質因數分解（Shor算法）為例，展示架構應用：

• 概念階段：定義功能（輸入整數輸出質因數）與質量（量子比特高效利用）需求；
• 建模階段：用UML組件圖（展示服務結構）、序列圖（展示消息傳遞），應用“編排器模式”與“量子-經典拆分模式”；
• 組裝階段：用Python+Qiskit實現經典（隨機數生成、GCD計算）與量子（模指數運算、量子傅里葉變換）模塊；
• 部署階段：在Amazon Braket上部署，經典模塊運行於雲服務器，量子模塊調用量子處理器。

五、QCaaS軟件工程的新興趨勢（RQ3）

基於文獻分析，未來研究需聚焦以下方向：

1. 流程中心與人類輔助開發：構建量子特化SE流程（如量子DevOps），明確量子領域工程師、量子算法設計師等角色的職責，彌補專業人才缺口。
2. 量子關鍵需求（QSRs）的實證研究：通過挖掘GitHub等開源平台，驗證理論QSRs（如量子比特利用率）與實際開發需求的匹配度，建立QSRs分類體系。
3. 模型驅動量子服務開發：基於UML、SoaML等notation，結合低代碼平台（如Quantumoonlight），實現從設計模型到量子代碼的自動化轉換，降低開發門檻。
4. 量子服務模式的實證挖掘：通過開源倉庫分析，發現新的複用模式（如量子服務容錯模式），建立“模式目錄”提升製作效率。
5. 持續測試與交付（CT/CD）：開發量子特化測試工具（如針對量子噪聲的模擬測試），整合DevOps流程，實現量子服務的快速迭代。
6. 大語言模型（LLMs）融合應用：LLMs已用於量子電路模擬（如Grovergpt）、代碼糾錯（如LintQ-LLM）、框架遷移（如Qiskit版本適配），未來將成為量子-人類協同構建的核心工具。

六、研究影響與侷限性

1. 研究影響

• 對學術研究：提供QCaaS的SE研究圖譜，參考架構為後續研究提供基礎，趨勢分析明確未來方向（如QSRs實證、LLMs融合）；
• 對工業實踐：為量子服務開發者給予可複用模式（如API網關、量子-經典拆分）、技巧棧指南（Python+Amazon Braket），降低QCaaS落地成本。

2. 侷限性

• 內部有效性：文獻選擇依賴關鍵詞搜索，可能遺漏相關研究；質量評估存在主觀偏差（利用多作者交叉驗證緩解）；
• 外部有效性：僅基於41篇同行評審研究，缺乏工業界案例，結論的普適性需進一步驗證；
• 構造有效性：量子領域術語（如QSRs）仍在演變，可能導致概念定義的時效性疑問。

七、結論與未來工作

1. 核心貢獻

• 首次從SE視角平台合成QCaaS的軟件工程解決方案，明確四階段開發生命週期；
• 提出分層參考架構，為QCaaS研發提供“藍圖”；
• 識別新興趨勢，為未來量子服務工程化提供 roadmap。

2. 未來工作

• 開展從業者調研，補充工業界視角；
• 實現參考架構的原型系統（如基於QADL量子架構描述語言）；
• 挖掘GitHub等開源平台，實證分析量子服務開發的實際實踐。

主要成果和貢獻

核心研究成果（對應3個研究問題）

研究問題（RQ）	核心發現	價值
RQ1	研究始於2021年，2023-2024年爆發（71%論文）；會議論文佔比最高（46%）；以解決方案提案為主（63%）；應用領域集中在計算優化（34%）、量子服務與雲計算（25%）等	清晰呈現QCaaS軟件工程領域的發展現狀，為後續研究找準定位
RQ2	提煉四階段量子服務開發生命週期：概念（定義量子關鍵需求）、建模（可視化設計與複用模式應用）、組裝（實現量子服務）、部署（選擇平台執行服務）	為QCaaS開發提供標準化流程，明確各階段關鍵任務與產出
RQ3	未來趨勢：流程中心與人類輔助開發、QSRs實證研究、模型驅動開發、量子服務模式實證挖掘、CT/CD、LLMs融合應用等	為領域未來研究指明方向，推動QCaaS軟件工程持續發展

QCaaS參考架構貢獻

構建了服務開發層、服務部署層、服務拆分層的三層分層架構，明確了各層級的作用、角色與輸出工件。並以Shor算法為例，驗證了架構的可行性，為QCaaS開發提供了可複用的“藍圖”。

關鍵問題

1. Q：QCaaS是什麼？它能解決量子計算的什麼困難？
   量子計算即服務，以“按次付費”為核心，將量子軟硬件作為公用資源供遠程啓用。它能緩解量子計算高成本、技術門檻高及硬件稀缺的問題。就是A：QCaaS
2. Q：研究採用了什麼方法來探究QCaaS的軟件工程問題？
   A：採用兩階段混合方法，先利用系統映射研究（SMS）挖掘41篇文獻中的解決方案與趨勢，再用基於架構的開發（ABD）整合成果構建並驗證參考架構。
3. Q：四階段量子服務開發生命週期各階段的核心任務是什麼？
   A：概念階段定義量子關鍵需求；建模階段進行可視化設計與複用模式應用；組裝階段實現量子服務；部署階段選擇平台執行服務。
4. Q：QCaaS參考架構分為哪幾層？各層作用是什麼？
   A：分服務研發層（定義需求、設計構建服務）、服務部署層（平台選擇與服務執行監控）、服務拆分層（量子-經典任務分配），各層明確功能、角色與輸出。

總結

該論文從軟件工程視角為QCaaS研究做出了重要貢獻，系統梳理了領域研究現狀，提煉出標準化的開發生命週期和分層參考架構，還指明瞭未來研究方向。不過，研究也存在一定侷限性，如文獻選擇可能有遺漏、缺乏工業界案例等。但整體而言，為QCaaS的工程化落地提供了堅實的理論與實踐基礎。