在电池技术方面，摩尔定律（Moore’s Law）不如莱特定律（Wright one）吗？

科学定律描述观察到的现象，像是牛顿万有引力定律（Newton’s Law of Gravity）。所谓的工程‘定律’侧重于设计过程或制造过程，例如摩尔定律（Moore’s Law）。尽管这条最有名的工程定律实际上是一条更为全面的原理的推论，但众所周知，半导体专家在预测中经常提到这条定律。例如，一些技术倡导者为汽车电池领域缺乏摩尔定律而感到惋惜。

据Dassault Systemes战略与研究团队的材料科学公司研究员Michael Doyle观察：未来三年，电池市场的重点是将成本降低50%。在特定时间范围内能量密度加倍模拟了摩尔定律的设计与制造定律预测。让我们看看Doyle对于电池技术趋势的陈述。

是什么推动了每三年将电池能量密度翻倍的愿望（相当于半导体节点的18个月）？Doyle做出了几个问题的解释。成本是一个驱动因素。现实中5万美元的一辆新车不是普通人或大众市场的解决方案，因此，成本不得不下降。幸运的是，大规模缩减常用半导体装置和汽车行业的价格已经司空见惯。这些行业可以互相包容，因为汽车依赖于半导体装置以及相关技术。

同样，充电时间也将缩减。客户在给电动汽车充电时在充电站等待时间不足30分钟。然而，更大的电池还需要跟多的时间充电。

Doyle说，幸运的是，特斯拉能源增长5至6倍的目标看起来很有希望。同样，汽车的OEM正在推动降低每组电池40%的成本，以提高盈利。还有很多类似的现象，像是减轻电池组的重量，或可推动航空市场。

量子世界中的摩尔定律

就像是半导体和汽车领域一样，仅在短短几年内将性能提高一倍，现在是量子计算机的基准。量子计算专业人员指的是他们系统的量子体积（QV），而不是摩尔定律。

量子体积是测量量子计算机解决复杂现实问题能力的一个指标。然而增长量子体积与现有标准（例如，根据摩尔定律半导体性能）有何区别？在回答该问题之前，有必要理解什么是量子体积。

量子体积是IBM最初用来衡量量子计算机性能的硬件不可知指标。之所以需要这个指标是因为经典计算机的晶体管计数和量子计算机的量子比特计数是不一样的。为了在商业上可行和有用，量子计算机必须具有一点低级错误、高度连接性和可伸缩的量子位元，以确保系统具有容错性和可靠性。这就是量子体积现在可以成为量子计算机在解决现实问题方面取得进展的基准的原因。

根据霍尼韦尔（Honeywell）近期发布的，Model H1系统已经成为第一个实现1024量子体积的系统。这意味着量子体积比四个月前翻了一倍。

莱特定律Vs.摩尔定律 

1936年，Theodore P. Wright写了一篇名为《Factors affecting the costs of airplanes》（《影响飞机成本的因素》）的论文。事实证明，摩尔定律是莱特定律的一个特例。这项定律描述了几十个行业的技术发展，其中包括尚未形成的半导体电子空间。

几年前，圣菲研究所（SFI）发布了一份工作论述，由Bela Nagy,  J. Doyne Farmer, Quan M. Bui, and Jessika E. Trancik共同完成的《Statistical Basis for Predicting Technological Progress》，其中比较了6种技术预测模型和62种不同技术的恒定成本数据。该数据集包括了像是晶体管和DRAM等的硬件规格，以及在技术发展期间能源、化学品和其他类别产品的规格。该数据集涵盖了近40年的数据。

论文的作者指出：单纯用一个数字来量化一项技术的性能是不可能的。例如，一台电脑的特点是速度、存储容量、尺寸、成本以及其他无形的特征。一台可能运行更快，而另一台相对便宜。

为了使分析正常化，作者专注在单一变量上：成本，特别是单位成本在通货膨胀调整后的价格。例如，将摩尔定律计算能力转化为单位成本，将大众熟悉的“每18个月翻一番”转化为“晶体管成本每1.4年下降50%”。

据报道，莱特定律看上去似乎比摩尔定律好一些。当产量呈指数增长时，摩尔定律和莱特定律非常相似。然而，莱特定律凭借其在更长时期内的表现领先。

因此，如果电池技术的产量呈指数级增长，要多亏了电动汽车的产量大幅增长，那么汽车专家们或许应该引用莱特定律而不是其半导体衍生物，这可能是Doyle之前提到的在3年内（而不是18个月）能将能源数据翻番的原因。随着更多数据的汇编和分析，这一趋势将更加明显。

中国化学与物理电源行业协会 杨柳翻译

2021.11.11