导  语

近日，Nature在线发表题为“Experimental randomness amplification”的研究论文。来自ETH Zurich等机构的研究团队在超导量子电路平台上实现了随机性放大实验：他们先从带有微小偏差的随机源出发，再借助无漏洞Bell检验和随机性提取算法，最终得到一串在严格安全参数意义下可认证的高质量随机比特。

这项工作关注的并不是“随机数看起来是否杂乱”，而是一个更深层的问题：当初始随机源本身并不完美、实验装置也不可完全信任时，能否仍然产出可用于密码学等场景的可靠随机数。研究团队最终从5,368,709,120个低质量随机比特中生成45,025,658个随机比特，并将协议失败概率控制到10^-12。这一结果被论文作者视为一项明确的量子优势展示，因为纯经典信息处理无法完成同类随机性放大任务。

第一章：随机不只是“没有规律”

图1：随机性放大的基本流程。 

在日常理解中，随机往往意味着“没有明显模式”。但对密码通信、密钥生成、零知识证明、安全多方计算等任务而言，这个标准远远不够。一个比特串即使通过多项统计测试，也不代表它一定不可预测。即虽然我们事后诸葛亮对比特串进行多项式统计，其被验证是完全随机的，但是我们也无法保证在单个比特产生时，其是否会被窃听和预测。即便最终的一大串结果在统计上“天衣无缝” ，只要单个比特的生成瞬间存在被窥探或被干扰的物理漏洞，导致它能被预测，那么这些比特就不能再用于生成私钥。

因此，真正有用的随机性是一种关于生成过程的保证：在比特产生之前，任何外部观察者都不能以超过规定界限的概率猜中它。现实问题在于，任何物理随机数发生器都会受噪声、漂移、器件缺陷和环境耦合影响。量子随机数发生器利用量子测量的不可预测性，是目前最有力的随机性来源之一，但具体设备仍可能产生偏差，甚至在时间上出现相关性。对安全应用来说，这些细小缺陷不能简单忽略。

这种差别也解释了为什么“测试合格”不等于“安全合格”。统计测试只能告诉我们，已经得到的字符串是否呈现某些可见规律；密码学关心的却是，在字符串产生之前，攻击者是否可能凭借设备缺陷、历史输出或旁路信息提高猜测成功率。随机性的难点不在于制造一串复杂数字，而在于给出能够经受对手模型检验的不可预测性证明。

这也是随机性放大的出发点。所谓放大，并不是把随机数“变多”这么直观，而是把一个有偏差、存在相关性的弱随机源，转化为更接近理想定义的随机输出。早在20世纪80年代，Santha和Vazirani就证明，若只依靠经典后处理，一般无法从这类弱随机源中获得完美随机性。换言之，要越过这个限制，就需要经典世界之外的资源。

第二章：量子如何帮忙：Bell检验与设备无关思想

这项实验的核心，是Bell非定域性。Bell检验并不是为了让装置“表现得随机”，而是通过空间分离的测量结果排除一类经典解释。如果两个远距离量子系统的关联违反Bell不等式，就说明这些结果无法由预先存在的局域隐藏变量完全解释。反过来，如果测量结果能够被提前预测，那么这种预测本身就会成为一种隐藏变量，与Bell检验所揭示的非经典关联相冲突。

随机性放大协议利用了这一点。实验首先用并不完美的随机比特选择两端测量基，再从Bell型实验结果中认证出新的不可预测性。随后，研究团队使用来自计算机科学的随机性提取方法，将Bell实验输出与另一个独立弱随机源结合，生成最终随机串。论文中特别强调，这一过程是与设备无关的：协议不需要完全了解量子设备内部如何工作，只要求实验满足若干物理假设，并关闭Bell实验中常见的漏洞。

这里有一个看似矛盾、实则关键的环节：Bell检验本身也要消耗随机性，因为两端测量基必须随机选择。随机性放大要解决的正是这个循环问题，即在输入随机性并不完美的情况下，仍能通过适当的不等式和安全证明认证出新的随机性。论文采用的μ-MDL不等式，正是为这种“输入不完全均匀”的情形服务。

“设备无关”并不意味着没有任何条件。相反，它要求实验设计非常严苛。两端装置必须在时空结构上避免相互传递可用信息，以关闭局域性漏洞；每一轮试验的数据都要纳入分析，以避免公平抽样漏洞；分析方法还不能简单假设每一轮试验彼此独立同分布。也正因为这些要求，随机性放大的实验实现长期停留在理论和技术门槛之间。

第三章：九小时、十亿轮：超导量子电路进入关键区间

图2：a. 实验装置：节点A和B由相距30m的制冷机构成（统称不可信设备λ）。星号（RNG输入）到十字（ADC采集）的总跨度为33m 。插图展示了产生偏差μ的量子随机数发生器 (RNG)。b.试验时空图：单次试验从RNG采样随机比特（xi, yi）开始，到输出测量结果（ai, bi）结束。下方色块划分了各个操作环节的耗时。c.后处理流程：展示如何最终生成安全性为ε的认证随机比特串。

为了达到随机性放大所需的参数区间，研究团队使用了固态电路量子电动力学平台。实验装置包含两个相距30米的稀释制冷机，每个节点中放置一个超导transmon量子比特，工作温度约为15mK。两个量子比特通过低温微波链路连接，并利用单个微波光子的传输制备远程纠缠。每一轮试验中，两端分别从弱随机源抽取输入比特，选择测量基并读取本地量子比特状态。

这套平台此前已用于无漏洞Bell不等式违反实验。此次工作在硬件和控制链路上进一步提升：研究团队将用于初始纠缠的量子通道损耗降至14%以下，获得平均CHSH值Sobs=2.271；同时，室温控制电子学和校准稳定性支撑了多小时连续运行，经典通信和数据处理开销也大幅降低。随机性放大需要的不只是“违反Bell不等式”，还需要足够高的违反强度和足够高的重复率，这正是实验难点所在。

为了守住设备无关认证所需的时空条件，论文还对触发、同步和读出时序进行了专门设计与实时监控。从输入随机比特产生，到本地测量结果被模数转换器固定，两端相关事件必须保持类空间隔。换句话说，实验不是简单把两个量子比特放远一点，而是要让每个关键事件在相对论因果结构中站得住。

最终，团队在约9小时内完成n=1,342,177,280轮试验，分为20个数据块，每块包含约6700万轮，重复周期为20微秒，即50kHz。论文报告的平均μ-MDL值为0.00296，大于经典阈值；这里的μ-MDL不等式可以理解为一种不要求输入完全均匀随机的Bell型不等式。只要该值为正，就能为设备输出中的不可预测性提供证据。

第四章：从弱随机源到可认证随机串

实验中的初始随机比特来自基于激光相位扩散的量子随机数发生器。团队对该源进行了测试，结果与低于0.75%的不可预测性偏差相容。需要注意的是，偏差μ并不是普通仪器直接测出来的量，它描述的是潜在对手猜中下一比特的能力。因此，实验并不是声称“看见”了偏差本身，而是通过统计测试和模型假设确认该源与相应随机性条件相容。

在完成Bell型实验后，研究团队把实验输出与另一个由弱随机源产生的字符串输入两过程提取器。提取器的作用，是在两个独立过程都含有足够熵的前提下，打破输出之间以及输出与潜在旁信息之间的相关性。论文指出，新的理论分析允许考虑关于弱随机源的量子旁信息，这比只考虑经典旁信息的旧框架更强，也更接近量子信息安全的真实要求。

最终，研究团队生成了一串由45,025,658个0和1组成的随机序列作为最终随机串K，并通过安全证明说明其随机性达到预设要求。论文将输出长度选定为这一水平，是为了保证协议失败概率低至10^-12。研究团队还使用NIST统计测试套件和Diehard测试对该随机串进行一致性检查，并报告在长度足够的项目中均通过测试。需要强调的是，统计测试不能证明不可预测性；真正的安全性来自协议、Bell违反、提取器以及相应物理假设共同给出的认证。

这也让论文中的“完美随机”有了更清晰的含义：它不是日常语言里绝对、无条件的完美，而是在给定失败概率、对手旁信息和物理假设下，与理想均匀随机串足够接近，并且与外界可获得信息足够独立。这样的表述听起来更谨慎，却正是科研成果能够被复核和应用的前提。

第五章：这项进展为什么值得关注

第一，它展示了从基础量子物理到密码安全资源的完整链条。随机性放大把Bell非定域性、熵积累定理、随机性提取器、低温量子硬件和高速控制系统连接起来。单看任何一环，都很难解释最终结果的价值；只有理论证明与实验能力同时达到门槛，才能把“量子不可预测性”转化为可交付的随机比特。

第二，它提供了一种不同于计算假设的安全思路。许多现代密码系统依赖某些数学问题难解这一前提，而设备无关随机性认证追求的是信息论安全：即使对手拥有强大计算能力，只要物理假设成立，也不能预测输出。论文还指出，放大后的随机性可作为公共随机源使用，类似随机性信标；如果与设备无关键分发等方案结合，则有望在更少初始信任条件下支撑安全通信。

第三，它把“量子优势”的内涵从算力竞赛拓展到安全资源生成。通常谈到量子优势，公众容易想到量子计算机在某类计算任务上超过经典计算机。随机性放大给出的是另一种图景：量子装置不一定先成为通用计算平台，也可以在认证随机性、保密通信和可信协议等方向展现经典方法无法替代的作用。

第六章：总结 

当然，这项实验并不意味着随机性放大已经可以直接进入普通终端设备。实验依赖低温超导量子电路、相距30米的双节点装置、严格同步监控和大规模数据采集，距离芯片级或商业化随机数模块仍有明显距离。论文给出的认证还依赖输入随机源偏差低于0.75%等条件，并要求实验物理假设成立。

此外，输出规模和输入消耗之间也需要放在具体任务中理解。本次实验使用数十亿个低质量随机比特，得到四千多万个认证随机比特，目标并不是追求最高吞吐量，而是在现实装置中跨过可证明随机性放大的实验门槛。未来如果提取器、硬件重复率和系统稳定性继续提升，应用空间才会进一步打开。

从“看起来随机”到“可认证随机”，中间隔着严密的物理实验、数学证明和工程实现。Nature这篇论文的意义，正是在这一间隔上架起了一座可验证的桥。它让我们看到，量子技术的价值不只在于更快计算，也在于完成经典信息处理原则上无法完成的任务，为未来可信信息系统提供更坚实的随机性来源。

参考来源

[1] Kulikov, A. et al. Experimental randomness amplification. Nature 653, 1033-1038 (2026). DOI: 10.1038/s41586-026-10521-8.

[2] ETH Zurich. Perfect randomness realised for the first time. https://ethz.ch/en/news-and-events/eth-news/news/2026/05/perfect-randomness-realised-for-the-first-time.html

[3] Kelsey, J., Brandao, L. T., Peralta, R. & Booth, H. A Reference for Randomness Beacons: Format and Protocol Version 2. NIST IR 8213-draft. https://doi.org/10.6028/NIST.IR.8213-draft

 编译｜潘   洋

 指导｜刘玉龙

 编辑｜陈治光  朱婧婷