光镊技术与原子俘获

本章介绍光镊势阱的形成原理、冷原子装载过程与单原子阵列的制备

带着以下问题阅读效果更佳

• 如何将室温下高速飞行的中性原子牢牢“钉”在真空腔的指定位置？
• 为什么把原子“变冷”和把原子“装进光镊”并不是一回事？
• 怎么保证我们最终得到的是一个完美的“单原子阵列”，而不是每个位置随机抓到好几个原子？

捕捉原子的挑战

在上一章中我们了解到，中性原子拥有极佳的相干时间、完美的全同性、天然的可扩展性，是极具潜力的量子物理平台。但这里存在一个巨大的工程痛点：如何把这些独立的原子排布成我们想要的计算阵列？

不同于离子（本身带电，可以利用电磁场构成的离子阱将其牢牢锁住控制）或超导电路（可以直接用光刻机物理地刻蚀在微芯片固体上），中性原子不带净电荷，在真空室温状态还在下以数百米每秒的速度像没头苍蝇一样四处乱窜。如果试图用传统的宏观物理容器去约束它们，它们不可避免地会撞击器壁，导致维持的量子态瞬间摧毁。我们需要一种无形的手，在真空中轻轻捏住它们，把它安置在指定的网格上，这只手就是光镊（Optical Tweezers）。

用光施加引力

当高数值孔径（Numerical Aperture, NA）的显微物镜系统（你可以将 NA 简单理解为镜头“拢光”的硬指标，NA 越大，激光的焦点就能被捏得越紧、越小）把一束激光强力聚焦到一个微米甚至亚微米级的极小区域时，奇妙的物理现象发生了——只要激光的频率选取合适（通常略微低于原子吸收的共振频率，称为红失谐（Red-detuning）），原子内部的电荷分布就会在强光的电磁场下发生极化，从而感受到一个依赖于空间位置的偶极势。

最简化地表述，这种偶极势阱的能量可以写为：

$$U(\mathbf{r}) \propto - \alpha(\omega) I(\mathbf{r})$$

这里 $\alpha(\omega)$ 是与激光频率 $\omega$ 相关的原子极化率，而 $I(\mathbf{r})$ 则是光强的空间分布。因为焦点中心的光强最大，形成一个能量势阱，靠近它的中性原子就会像受重力吸引滚入深谷的弹珠一样，被困在光束聚焦的中心点。

冷却与装载：不一样的职责

但光镊就像是光洁公路上一个极其微弱平缓的小坑。如果是跑车以时速三百公里疾驰而过，就根本不会掉进坑里，甚至都感觉不到坑的存在，所以：

• 冷却（Cooling） 解决的是“原子够不够慢、够不够稳”的问题。我们需要先用其他激光手段把原子的动能完全压低，让它才能够在后续有机会落入极为微浅的光镊势阱并稳定停留
• 装载（Loading） 解决的是“有没有原子”的问题。它的目标是把自由空间的原子真正输送进某个可用的光镊位点。控制系统还需要极力确保每个位点最后处于“有且仅有一个原子”的状态。

一条典型的实验组装链

要完成从一团“杂乱无章的气体”到可用于计算的“全发光单原子阵列”蜕变，现代大型原子实验平台通常遵循以下的分步流水线[1]：

1. 供料与收集：磁光阱（MOT）

实验一开始往往从高温热蒸气室或其他源头获取热原子云。科学家们首先会利用磁光阱（Magneto-Optical Trap, MOT）[2][3]技术，通过在空间三维中相互交织的六束冷却激光，配合特殊的四极磁场。它就像漏斗一般，能把热原子流拉拢聚集起来，作为后续流程的“候选素材”。

2. 重度预冷：光学黏性（Optical Molasses）

正如前述，光镊坑通常深度极浅（典型的阱深不到 $1\text{ mK}$）。从MOT出来的原子有时仍然过于活泼，于是很多系统会在 MOT 之后进一步实行**偏振梯度冷却（Polarization-Gradient Cooling, PGC）**或其他形式的光学黏性技术[5]。将原子热运动进一步压低。

3. 光镊阵列

真正的计算需要矩阵而非单点。要实现成百上千的原子阵列，我们显然不可能给每一个光镊都搭配一束独立的激光器。所以，我们借助空间光调制器（Spatial Light Modulator, SLM）或射频驱动的声光偏转器（Acousto-Optic Deflector, AOD）[8][9]，将一束高功率的激光束，转化成真空腔里整齐划一、势深均匀的光镊阵列。

4. 随机吸附

原本散落原子被光镊阵列吸附之后，每个坑里大概率会进入0个或者多个原子的状态。为了让所有“上工”的都是标准的单原子，我们需要精心设计一束照射激光，让呆在同一个坑里的原子产生光辅助碰撞（Light-Assisted Collisions）[11][12]，碰撞产生的动能会将成对原子猛烈抛出。一连串筛过后，每个光镊都只会保留干干净净的 $1$ 个原子，或者什么也没有。

5. 荧光点兵

为了最终的计算操作，现在还必须确认每一个光镊里的装载情况。常用手法是借用另一束激光照射全体阵列，俘获于光镊中的原子受激后将会发出极为微弱的光子信号[4][6]。借用高孔径物镜收纳这些光子，投射至CMOS灵敏相机上，我们就能知道阵列里哪里正确装载了原子，哪里还是空的，进一步的闭环反馈控制，让光镊拖着原子重新排列，就能实现我们最终需要的规则阵列。

演示视频

从热原子气体到规则阵列

纠错难在哪里？

中性原子系统里要实现量子纠错，就像是指挥千军万马去参与一场战争。

每一个原子就是实验家的一个兵，每个兵在战场上都无法“存活”超过几秒，但好消息是，在目前的技术水平里，每一场具体的战斗，也就是实现一个量子门操作，只需要几百微秒，所以每个兵在他阵亡前的几秒里，可以辗转奔赴、参与数千上万场战斗。

一个好的实验设计里，源源不断的新鲜兵源应该能够做到及时的补充，每个时刻又能同时有成千上万场具体的战斗在真空腔里发生，于是一批批原子前赴后继，将脆弱的量子信息一轮轮保存下来，共同完成那个容错量子计算的宏大目标。

所以，当你评价一台中性原子量子计算机，你应该问他：你的兵战场存活时间如何（对应几秒的相干时间），每一场战斗减员率如何（对应单比特门、双比特门保真度），损失的兵员如何补充（原子的实时重载和逸散探测策略）；你作为将军如何从战争迷雾里及时获得前线战报（怎么做测量，测量效率如何），局部战场输掉了如何及时止损才不至于像多米诺骨牌一样累积失败、直到满盘皆输（使用什么纠错方案，能不能跨过纠错阈值）。

中性原子量子计算目前还处于蓬勃发展阶段，所有技术路线还远远谈不上收敛。所以，如果你想更进一步，还可以关心：

• 士兵的兵种有什么（碱金属、碱土金属），要不要做多兵种配合作战（混合几种原子来获得控制上的优势）？
• 战场的运输工作（光镊拖拽）怎么完成？如果用声光偏转器AOD，机械振动造成的减员率（原子热化、逃逸）高不高？怎么解决？
• 计划怎么在实现全局列阵的同时，又能精确地微操，把兵从一个战场搬运到另外一个战场？为此要不要成立多个指挥机构？（多种光镊阵列的产生方式）
• 后备的兵员如何准备，用什么方式持续补充？靠运兵车一个一个往前线运，还是铺铁路、造火车（更好的集中加载方案）？
• 前线战报获取效率如何（荧光测量的效率瓶颈怎么解决）？
• 使用什么纠错方案？表面码技术清晰、解码简单，但是码率很低（耗费大量兵力才能保卫一个量子比特的信息）；其它的纠错码、更高的码率又可能带来解码复杂度的指数增长，如何权衡？
• 能不能考虑到每一种可能的局部战斗失败？——有的士兵已经阵亡了，但战报还没送到，指挥官无法知道某个连的建制是否完整；有的士兵看起来人在战场，却悄悄脱离战斗状态了（原子可能进入没有被编码的状态）；有的士兵机枪枪口偏了10度，根本没有对准敌人，如果累积偏18次就要调转枪口打自己人了（各种各样可能的量子错误，如果不及时处理可能超过纠错阈值，导致容错计算失效）
• ……

以上所有的这些，都是我们的课程想要尽力讨论的内容。

精力所限，我们不可能把制造一台量子计算机的所有细节都讨论的面面俱到，但我们也会尽量呈现里面最核心、最重要的内容。

以后的章节，就以这个“战争”的比喻为蓝本展开。

参考文献

1. A. M. Kaufman and K.-K. Ni, “Quantum science with optical tweezer arrays of ultracold atoms and molecules,” Nature Physics 17, 1324-1333 (2021). Link

2. H. Manetsch et al., “A tweezer array with 6,100 highly coherent atomic qubits,” Nature 647, 60-67 (2025). Link

3. G. Ferrari et al., “A compact strontium 2D magneto-optical trap as a source of cold atoms,” European Physical Journal D 32, 281-284 (2005). Link

4. F. Abdel Karim et al., “Single-atom imaging of 173Yb in optical tweezers loaded by a five-beam magneto-optical trap,” arXiv (2025). Link

5. A. M. Kaufman et al., “Cooling a Single Atom in an Optical Tweezer to Its Quantum Ground State,” Physical Review X 2, 041014 (2012). Link

6. S. Saskin et al., “Narrow-line cooling and imaging of Ytterbium atoms in an optical tweezer array,” Physical Review Letters 122, 143002 (2019). Link

7. D. Barredo et al., “An atom-by-atom assembler of defect-free arbitrary two-dimensional atomic arrays,” Science 354, 1021-1023 (2016). Link

8. H. Kim et al., “In situ single-atom array synthesis using dynamic holographic optical tweezers,” Nature Communications 7, 13317 (2016). Link

9. N. Schlosser et al., “Sub-poissonian loading of single atoms in a microscopic dipole trap,” Nature 411, 1024-1027 (2001). Link

10. T. Grunzweig et al., “Near-deterministic preparation of a single atom in an optical microtrap,” Nature Physics 6, 951-954 (2010). Link

本章 takeaway 借助“光镊”阵列，把一团随机游走的热气体变成一个个离散的、可寻址的量子比特，一切的一切就是从这里开始的。