量子计算是一项基于量子力学原理的开创性技术，具有改变多个领域的巨大潜力，军事领域也不例外：量子计算有望带来指数级的计算能力，从而彻底改变军事行动，重新定义未来战场。
根据EPJ Quantum Technology的报告《量子技术的军事应用（Quantum technology for military applications）》，量子技术的军事应用将包括陆地、空中、太空、电子、网络和水下战争以及ISTAR——情报、监视、目标搜索与侦察等多方面、全方位领域。
现在，美国国防频繁提出量子相关战略、加大财务预算；英国国防部也与商业公司合作，探索量子技术是国防应用。截至2023年6月，共11个国家（美国、加拿大、英国、德国、丹麦、瑞典、荷兰、中国、印度、日本、澳大利亚、韩国）和欧盟共发布了40余项量子相关政策，这包括20个国家战略政策、16个资助计划和4个国家间合作政策......
随着越来越多的国家认识到量子计算的军事潜力，一场新的军备竞赛可能随之而来，引发严重的地缘政治和安全问题。
虽然第四代现代战争的特点是去中心化和失去国家对战争的垄断，但发达国家的军队通常能够获得最先进的军事技术——这包括量子技术的出现。
量子技术(QT)是指主要源于第二次量子革命的技术。此前，第一次量子革命带来了我们今天熟悉的技术，如核电、半导体、激光、磁共振成像、现代通信技术或数码相机和其他成像设备。第一个量子技术产生了核武器和能源；然后，经典计算机获发挥着重要的作用。目前，激光武器正在实施和测试。
第二次量子革命的特点是操纵和控制单个量子系统(如原子、离子、电子、光子、分子或各种准粒子)，从而达到标准的量子极限；也就是量子尺度下测量精度的极限。本文中的量子技术指的是第二次量子革命的技术。量子技术不会带来全新的武器或独立的军事系统，但会显著增强当前和未来军事技术的测量能力、传感、精度、计算能力及效率。大多数量子技术通常都具有双重用途。因此，量子技术的具有巨大的军事应用潜力。
量子计算的军事影响是深远的。随着技术的成熟，量子系统可以为国防和战争带来巨大的变化，从安全通信到先进的探测和导航。然而，必须谨慎对待量子飞跃，因为它在带来巨大机遇的同时，也带来了新的复杂性和潜在风险。
现在，不同的量子技术及其应用处于不同的发展阶段（TRL），它们的成熟度从TRL1（例如某些类型的量子比特）到TRL8（例如量子密钥分发）。
主要挑战：提高量子比特的质量(相干性、抗错性、门保真度)、增加量子比特和逻辑量子比特的数量
量子计算是指利用量子信息科学来执行计算，这种机器可以称为量子计算机，量子计算机的分类非常复杂。- 数字量子计算机(也称为门级量子计算机)是通用的、可编程的，可以执行所有可能的量子算法，并具有下述许多应用。经典计算机可以完全模拟基于门级的量子计算机。区别在于资源和速度。例如，模拟完全纠缠的量子比特会以指数方式增加对经典资源的需求。这意味着≥45量子比特在经典（超级）计算机上模拟几乎是不可能的。
- 模拟量子计算机(也称为哈密顿量计算)通常使用量子退火(作为绝热量子计算的噪声版本)来实现。量子退火机与数字量子计算机的不同之处在于量子比特的有限连接性和不同的原理。因此，模拟量子计算机的应用受到更多的限制，但仍然适用于量子优化或基于哈密顿量的模拟等任务。- 量子模拟器用于量子系统的研究和模拟其他来量子系统。通常不太容易访问，被构建为单一用途的机器。与量子计算机相比，量子模拟器可以想象为一个不可编程的量子电路。
。量子计算机只适用于有限类型的问题，通常是高度复杂的问题。量子计算应用的实际部署取决于质量(相干性、抗错性、门保真度)和量子比特的数量。需要遵循的一些基本参数是：量子比特的数量、量子比特相干时间、量子门保真度和量子比特互连性。在单个量子比特上应用量子门的量子指令集被称为量子电路。量子电路是量子算法的实际实现。
量子计算机可以分为三个进化阶段：组件量子计算(CQC)、含噪声中等规模量子计算(NISQ)和容错量子计算(FTQC)。CQC阶段包括量子计算演示和基本元素的成熟。CQC的计算能力非常有限，但足以证明一些原理。NISQ阶段量子计算机应该有足够数量的量子比特来展示量子计算的优势。持续的研究应该会增加量子比特的数量和质量。当达到一个完美的逻辑量子比特时，FTQC阶段开始。
物理量子比特可以通过许多量子系统来实现。最新的进展是基于超导量子比特和处于或接近NISQ阶段的囚禁离子量子比特的量子计算机。所有其他技术，如冷原子、拓扑、电子自旋、光子或基于NV色心的量子比特，仍处于CQC阶段或理论阶段。单个的量子计算机和它们的性能有很大的不同(例如，速度、相干时间、纠缠所有量子比特的可能性、门保真度)。各种度量和基准，如量子体积度量，已经被开发用于它们的比较。
所有类型的量子比特的共同问题是它们的质量。量子比特非常脆弱，并且具有有限的相干时间(在这个时间尺度上不会丢失量子信息)。在量子比特上执行的每个操作都有有限的保真度。因此，研究人员需要使用纠错码。量子比特的纠错比经典比特的纠错复杂得多，因为量子比特无法复制，正如不可克隆定理所解释的那样。量子比特有两种类型：由物理量子系统实现的物理量子比特和由若干物理量子比特和纠错码组成的逻辑量子比特。逻辑量子比特是一种完美或接近完美的量子比特，具有很长到无限的相干时间、很高的保真度和较高的抗环境干扰性。例如，基于表面纠错协议，对于一个逻辑量子比特，根据算法，最多需要10000个物理量子比特。
模拟量子计算机和数字量子计算机的区别在于物理原理的不同，以及各自的局限性。数字量子计算机受限于资源而不是噪声(噪声可以用更多的资源修正)。相比之下，模拟量子计算机受到难以理解、控制和表征的噪声的限制(尤其是对于量子退火机)。因此，模拟量子计算机的适用性是有限的。
实际上，量子计算机完成的任务大多只是经典计算机程序的子程序或子例程。经典程序不仅能控制量子计算机，还能提供大量在量子计算机上无法实现的计算。这包括量子模拟在化学中的最新应用，例如使用变分量子本征求解器(VQE)——这是经典和量子计算的混合组合。此外，量子计算机是大型机器，其中许多需要低温技术。因此，在未来几十年里，大多数客户不太可能购买个人量子计算机，而是将其作为云服务来访问。
基于云的量子计算模型(通常称为量子计算即服务——QCaaS)如今已经商业化，甚至是免费的，并且它们允许任何对量子计算感兴趣的人访问。量子计算机的云访问由各个量子硬件制造商提供。一些平台，如微软Azure Quantum或亚马逊Braket，可以在一个生态系统中访问不同制造商的量子计算机。
这也有助于阐明量子霸权、优势及实用性（supremacy、advantage和practicality）。量子霸权是指量子计算机解决特定问题的速度明显快于经典计算机。然而，这个问题很可能是理论上的，而不是实际的。量子优势指的是量子计算机能够解决经典计算机无法解决的现实世界问题的情况。量子实用性与量子优势类似，唯一的区别是量子计算机比经典计算机更快地解决现实世界的问题。
早在第一台量子计算机诞生之前，量子计算机的主要任务就是模拟其他量子系统，分子就是这样一个量子系统。尽管现有的计算能力有所提高，但使用目前的计算化学只能对较简单的分子进行完全模拟，或者以许多近似和简化为代价对较大的分子进行完全模拟。例如，对于一个有n个电子的系统，经典计算机需要2n个比特来描述电子的状态，而量子计算机只需要n个量子比特。因此，量子模拟是量子计算机的第一个应用，也可能是最有前途的应用。最主要的方法有两种：量子相位估计和量子变分技术(VQE)。
量子化学模拟的算法正在开发中。它们可以应用于更复杂的模拟，与量子比特的数量密切相关。因此，即使在量子计算的早期阶段，化学和制药行业也对量子计算有很大的兴趣。一般来说，这种模拟可以发现和设计新的药物、化学物质和材料。例如，高温超导、更好的电池、蛋白质折叠、固氮和肽研究。
最著名的量子计算机应用之一是通过Shor算法指数加速地对大素数进行因式分解。这是对公钥密码体制的威胁，例如RSA、DH和ECC，基于大素数乘法、离散对数问题或基于椭圆曲线离散对数问题的方案，这些方案被认为在计算上难以解决，或者对于经典计算机来说非常困难。虽然现有的NISQ量子计算机的资源远远达不到RSA破解所需要的，但威胁是相当真实的。在量子密码分析变得可用之前，对手或外国情报机构可以拦截并存储加密的流量。因为许多秘密的解密时间远远超出了强大的量子计算机交付的预期时间线，所以现在这种威胁可以被认为是真实的。
量子密码分析也为对称加密方案的暴力攻击提供了改进的工具。例如，众所周知的Grover搜索算法针对暴力攻击将密钥安全性降低了一半；一个256位的AES密钥可以在大约2128次量子运算中被强力破解。尽管量子计算机需要大量的资源，但还是建议将对称密钥长度加倍。而且Simon算法和叠加查询可以完全破解大部分消息认证码(MAC)，以及关联数据的认证加密(AEAD)，如HMAC-CBC和AES-GCM。此外，基于对称密码系统中存在的结构，人们对对称密钥系统的密码分析攻击进行了积极研究，这可以提供高达超多项式的加速。然而，这些算法对量子计算机的资源要求过高。
最著名的搜索量子算法之一是Grover算法，它在数据库搜索中或者通常在反转函数中提供平方加速。对于未排序的列表或数据库，经典搜索算法的复杂度大约为O(N)(意味着与N个实体的数量成比例)，而Grover算法的复杂度大约为。量子搜索算法是所谓的大数据(非结构化数据)分析的重要课题。处理大量数据需要大容量的量子存储器。然而，没有可靠的量子存储器可以将大量量子信息保存任意长的时间。第二，将经典数据转换成量子形式既费时又低效。因此，目前只有对算法生成的数据进行搜索才被认为是可行的。
另一种搜索方法可以基于量子随机行走机制，它提供了与Grover算法类似的加速。
考虑到解决NP复杂问题的可能性，量子优化是一个非常活跃的探索主题。这种NP问题的一个例子是旅行商问题，给定一个地点列表和它们之间的距离，目标是找到最短（最优）的路线。天真地说，一个人可以尝试所有的可能性，但这种方法有严重的缺点。随着复杂性的增加，甚至可能变得不可能。因此，最常见的解决方案是基于启发式算法，这些算法不一定能找到最优解，但至少能找到一个接近它的解。量子计算在这个问题上引入了一个新的视角，并提供了不同的方法和技术。目前最主要的方法是基于变分法，如量子近似优化算法(QAOA)。QAOA的一部分是称为二次无约束二元优化(QUBO)的子技术，它也适用于模拟量子计算机。其他方法有最小二乘拟合的量子模拟或半定规划。
到目前为止，还不清楚量子优化是否会提供一些相对于经典启发式方法的加速。然而，有一个共识，如果一些加速是可以实现的，它不会超过多项式。量子计算引入的新范式导致了新的量子启发的经典算法，例如没有量子加速的QAOA。另一方面，我们可以说量子启发的算法是量子计算的第一个实际成果。对于量子优化，已经有许多演示、使用案例和概念证明，尤其在模拟量子计算方面，模拟量子计算目前为此类应用提供了最多的量子计算资源。典型的演示是针对交通、物流或金融行业的优化。
研究表明，量子计算机在求解线性方程组时也能达到超多项式加速，尤其是对于稀疏矩阵的HHL(Harrow-Hassidim-Lloyd)算法。但是，估计的加速取决于问题(矩阵)的大小，还有大量的资源需求，这对于某些问题来说是不切实际的。另一方面，例如，对于10000个参数的线个步骤来求解，而HHL可以在13个步骤之后提供近似解。目前，规划、工程、建筑和天气预报中的许多数值模拟都将复杂的问题简化为线性方程组。对其中许多问题来说，由于本质上是统计的，近似解可能就足够了。
请注意，HHL算法被证明是量子计算的通用算法，并被证明适用于各种应用，如k-均值聚类、支持向量机、数据拟合等。处理大量输入数据的量子算法的一个主要注意事项是数据加载。经典数据，尤其是二进制数据或比特，需要被转换成量子态，以便通过高效的量子算法进行后续处理。这个过程很慢，而且经典数据加载本身可能需要比相干时间更长的时间。解决方案是量子存储器或量子RAM。
鉴于围绕经典机器学习和人工智能（ML/AI）的炒作，可以预计，在这个主题上也会有量子研究。首先，请注意，考虑到处理经典数据的效率非常低，人们不能期望得到完整的量子ML/AI，如果考虑到丢失的量子内存以及将经典数据（例如图片数据）加载和编码到量子信息格式的速度非常慢，则更是如此。这根本不实际。当ML/AI应用于量子数据时，会出现另一种情况；例如，量子传感器或成像。然而，可以引入量子增强的ML/AI，其中量子计算可以改善一些机器学习任务，如量子采样、线性代数(其中机器学习是关于在高维线性空间中处理复杂向量的)或量子神经网络，例如量子支持向量机。
事实上，ML/AI主题涵盖了各种技术和方法，它与量子计算没有什么不同。量子ML/AI或量子增强ML/AI是当今许多研究工作的主题。
量子网络(有时称为量子互联网或量子信息网络(QIN))的目标是通过多种技术在各种通道上传输量子信息。量子信息(量子比特)通常由单个光子携带，因此量子信息传输是脆弱的。此外，许多量子网络应用依赖于量子纠缠。量子信息传输的常用信道是专门的低损耗光纤或当前损耗较高的电信光纤基础设施。两个通信端点相互靠近的情况就像使用一根光纤一样简单。网络的复杂性随着更多的终端节点或距离的增加而增加，其中需要诸如量子中继器或量子开关的组件。请注意，对于大多数量子网络应用来说，非常小(一个量子比特)的量子处理器就足够了。
自由空间量子信道更具挑战性。由于强烈的大气衰减，光学或近光学光子在大气中的用途有限。因此，最常考虑和实现的量子网络场景是使用量子卫星。卫星的优势是可以利用光-光子通信来传输量子信息，其中卫星-地面链路中的损耗低于两个相距很远的地面节点之间的损耗。然而，光子在自由空间通道中的短距离通信可以通过无人机等实现。最好的方法是使用经典无线通信所使用的微波频谱。然而，在单个光子水平上使用微波频谱的通信更具挑战性。微波单光子技术在产生和检测单个光子方面有更大的困难。另一个问题是微波波段的噪声环境。由于光子损失和退相干，远距离的量子通信需要量子中继器。量子中继器是一个中间节点，其工作方式类似于经典光网络中的放大器，但需要遵守不可克隆定理。事实上，量子中继器允许纠缠终端节点的量子比特。当两个末端节点纠缠时，可以利用量子隐形传态的效果。这意味着量子信息可以在没有物理发送光子的情况下进行传输；只需要一个经典的通信。利用量子纠缠，量子信息可以流经量子网络或其一部分，甚至可以在窃听者的控制下，没有任何机会泄露传输的量子信息。为了使量子中继器正常工作，需要量子存储器。然而，目前还没有可靠实用的量子存储器。
量子网络将与经典网络并行工作，因为并非所有传输的信息都需要用量子信息编码。例如，量子隐形传态需要并行经典网络，量子网络可用于以下应用：
- 远距离量子计算机或量子计算集群之间的量子信息传输，或远程量子能力共享；
- 盲量子计算允许在所有者或窃听者不知道算法或结果是什么的情况下，将量子算法传输到量子计算机，执行计算并检索结果；
量子网络允许量子计算机之间直接安全的量子通信，量子数据可以直接交换。主要是当一个巨大的任务可以划分为较小的任务时，这有助于根据单个量子计算机的性能有效地重新分配计算任务。另一种例子是量子云，量子数据可以在多台量子计算机之间共享。
此外，能否建造一立的高性能量子计算机也是个问题。更有可能通过分布式量子计算实现，其中许多量子计算机将通过量子网络连接。
量子密钥分发(QKD)是量子通信最成熟的应用。目标是在两方或多方之间为通过经典信道分发的加密数据分发密钥。由于不可克隆定理，任何窃听者都必须执行一个可被通信方检测到的测量。主要的协议有两类:一类基于BB84 (Bennett-Brassard 1984)协议，另一类基于E91 (Ekert 1991)协议。占主导地位的BB84协议在技术上更简单，但需要生成量子随机数，并且提供方必须在分发之前准备密钥。协议E91利用量子纠缠在分发过程中生成密钥，并且各方同时知道密钥。在该协议中，不需要量子随机数发生器。然而，量子纠缠的技术解决方案更具挑战性。这两类协议在信息理论上都是安全的。
理论上，QKD在传输过程中是无法穿透的。然而，典型的攻击可能集中在最终(接收器/发射器)或中间节点，其中软件层的硬件可能包含漏洞，例如控制软件中的错误、不完善的单光子源、各方验证问题等。这是一个非常活跃的研究领域。除了可信中继器，另一个弱点是量子比特传输速率太慢，无法分发长密钥。一种新的高传输速率的单光子源可以解决这个问题。目前，QKD技术可进行商业应用，例如短距离的点对点连接或远距离使用可信中继器。
后量子密码(有时被称为量子证明、量子安全或抗量子密码)代表了一个抵抗未来量子计算机攻击的加密技术领域。目前，对于大多数使用公钥技术的非对称加密来说，情况并非如此。另一方面，大多数对称密码算法和哈希函数被认为相对安全，可以抵御量子计算机的攻击。现在，有几种方法被认为是抗量子的。例如基于格的密码、超奇异椭圆曲线同源密码、基于哈希的密码、基于多变量的密码、基于编码的密码和抗量子对称密钥。
与QKD不同，从数学角度来看，所有这些算法都不是可证明安全的。因此，在标准化过程中，所有这些算法都经过严格的测试和分析，包括实现。不存在最糟糕的情况，即经典计算机可以破解实现中有缺陷的抗量子算法。最受关注的的标准化工作是美国国家标准与技术研究院(NIST)的工作：NIST标准化进程预计将于2023-2024年结束。不管怎样，现在越来越多的商业供应商正在提供新的抗量子加密解决方案。
随机数发生器(RNG)对于许多应用是必不可少的，例如蒙特卡罗模拟和积分、密码运算、统计学和计算机游戏。然而，经典计算机中的RNG，因为它是确定性的，所以不是真正随机的，被称为伪随机数生成。然而，对于许多应用来说，伪RNG就足够了。另一方面，生成强密钥是安全的基石，只有通过真正的随机数生成器才能实现。一种解决方案是基于硬件的量子随机数发生器(QRNG)。此外，QRNG是基于BB84的QKD协议的关键部分，是可证明安全的。
QRNG可用于任何加密技术，并使所有加密技术变得更好。与其他RNG不同，量子随机数发生器的优势之一是它可以被验证和认证。
很多传感量子技术都是通用的，可以测量各种物理量。每项技术的详细描述不在本报告的讨论范围之内；但是，提供了一个基本概述。许多应用包括各种量子技术。例如，量子惯性导航包括三种类型的传感：加速度、旋转和时间。一般来说，许多应用都需要精确的基于量子的定时，而不仅仅是量子技术。目前，最有前途的技术是：原子蒸气、冷原子干涉测量、氮-空位色心、超导电路和捕获离子。
原子钟已经伴随我们几十年了；例如作为GPS卫星的一部分。目前的原子钟基于原子物理学，当改变能级时，电子的电磁发射会发出“滴答声”。各种时钟技术都有自己的挑战，如精确的频率梳、用于控制和冷却的激光系统以及黑体辐射偏移(就光学时钟而言)。此外，微型化通常以较低的频率精度为代价。另一种常见的挑战是这些时钟的同步。
精确定时对于许多技术都是必不可少的，例如卫星导航、空间系统、精确测量、电信、国防、网络同步、金融行业、能源电网控制以及几乎所有的工业控制系统。然而，非常精确的时间对于量子技术至关重要，特别是对于量子传感和成像。例如，一个非常高精度的时钟可以实现新的测量，如地球表面厘米级的重力势测量或寻找新的物理学。
射频(RF)天线用作各种信号的接收器或发射器。它们可以是简单的偶极天线，也可以是复杂的AESA模块。它们的尺寸受到产生或接收信号的波长的限制。例如，3GHz信号的波长为10cm，天线的尺寸应不小于该波长的约1/3。这就是所谓的Chu–Harrington极限。里德堡原子的技术可以打破这一限制，并拥有一个独立于接收信号波长的几微米大小的天线。里德堡原子是具有相应大的电偶极矩的高激发态原子，因此对外部电场具有高敏感性。
里德堡原子分析仪的最新原型在0到20 GHz的频率范围内进行了演示，用于AM或FM无线电、WiFi和蓝牙信号。更多天线的组合可以检测信号的到达角度。在实验室水平上，里德堡原子技术已经商业化。量子射频接收机作为单个单元（用于目标频率、窄带宽）或阵列传感器（宽频率范围）可以在导航、主动成像（雷达）、电信、媒体接收机或被动式THz成像中得到应用。
量子成像系统是一个广阔的领域，涵盖3D量子相机、behind-the-corner相机、低亮度成像和量子雷达或激光雷达。单光子雪崩探测器（Single Photon Avalanche Detectors,SPAD）阵列是一种非常灵敏的单光子探测器，与脉冲照明源相连，可以测量从光源到物体的飞行时间，从而测量物体的范围。然后，将SPAD放入一个数组中，就可以像3D相机一样工作。SPAD的工作光谱扩展到近红外光谱。
SPAD阵列也可以用于检测探测之外的物体(例如隐藏在墙角后)。这个想法是基于激光和相机的合作，其中激光在SPAD相机前面(例如地板上的一个点)发送一个脉冲。从该点开始，激光脉冲将向各个方向散射，包括角落后面，在那里光子可以反射到SPAD相机前面的点，然后到达相机。SPAD的灵敏度足以探测这样的三次散射信号。量子鬼成像（quantum ghost imaging），也称为符合成像或双光子成像，是一种允许对相机视线之外的物体进行成像的技术。在光源中，产生了两个纠缠的光子，每一个都有不同的频率，其中一个由高分辨率光子计数相机直接记录，频率不同(例如红外线)的第二个光子被发送到这个物体，反射的光子由单光子探测器(所谓的“桶”探测器)探测，然后，根据两个光子之间的相关性创建图像。尽管分辨率较差，鬼成像协议也在没有量子纠缠的情况下进行了演示(使用经典关联)。
亚散粒噪声成像（sub-shot-noise imaging）是另一种量子光学方案，允许检测信号低于散粒噪声的弱吸收物体，散粒噪声是探测到的光子数量波动的结果，例如，散粒噪声是激光的极限,使用相关光子可以克服这个限制，一个“先导”或“辅助”光子的检测表明探测物体或环境的相关光子的存在。
量子照明(Quantum Illumination，QI)是一种使用两个相关(纠缠)光子探测目标的量子协议。一个“闲置”光子被保留下来,另一个被称为“信号”光子，被发送到目标并被反射，两个光子都被测量。即使当纠缠被有损耗和噪声的环境破坏时，该协议的优势仍然存在。QI协议是主要适用于量子雷达的协议之一，但它也可以应用于医学成像或量子通信。
从原理上讲，量子雷达的工作方式与经典雷达类似，即信号必须向目标发送，雷达系统需要等待反射信号。然而，理论上提高的精度和新能力可以通过量子力学的方法来实现。有几种协议被考虑用于量子雷达，例如干涉量子雷达、量子照明(QI)、混合量子雷达或Maccone-Ren量子雷达。上述协议都不是完美的。比如干涉量子雷达对噪声太敏感，需要保持量子纠缠。QI是嘈杂环境中的理想协议，甚至已通过微波频谱的实验室验证，但它需要了解到目标的距离，因此它没有测距功能。然而，基于QI的量子目标测距方法正在开发中。这种测距问题也可以通过混合量子雷达解决，但要牺牲灵敏度。Maccone-Ren协议具有QI性质和测距功能，但至今只是一个理论概念。
所有协议共同面临的最大挑战是(不仅仅是)微波范围内纠缠光子的高速生成。雷达方程的量子版本仍然保持主导项1/R4，其中R是雷达-目标距离。因此，所需纠缠光子(模式)的数量比目前可用的数量高出几个数量级。从某种意义上说，量子雷达类似于噪声雷达，具有许多共同的性质，如拦截概率、低检测概率、有效频谱共享等。另一个相关的挑战是寻找目标。理论工作表明，在寻找目标的未知位置时，量子纠缠可以胜过任何经典策略。此外，该方法可以作为固定目标范围内的的量子增强频率扫描器。
利用光声检测，量子技术可用于高达声子水平的超精密声音感测，声子是一种准粒子，通过光声检测对固体物质中的声波进行量化。声波的精确检测对于许多应用来说是必不可少的，包括医疗诊断、声纳、导航、痕量气体感测和工业过程。光声检测可以与量子级联激光器结合，用于气体或一般化学检测。量子级联激光器(QCL)是一项成熟的技术，QCL是一种半导体激光器，在中波和长波红外波段发射，与许多其他量子技术一样，需要冷却至远低于-70℃，然而，最近的发展允许芯片级实现在大约-23℃温度下实施，这可以通过便携式冷却系统实现。
军事技术比工业或公共应用有着更高的要求。考虑到战场上可能的部署，这需要更加谨慎。对于那些易于实现并适合当前技术的技术来说，这将更简单，风险更小，例如量子传感器，简单地说，我们可以用量子传感器取代经典传感器。
相反，QKD是一项已经商业化但很难部署的技术，需要大量新的硬件、系统以及与当前通信系统的互操作性。因此，这项技术在军事部署方面具有更大的风险。
从长远来看，我们可以期待在降低SWaP(尺寸、重量和功率)和扩大量子计算机和量子网络方面的优势，这将使部署更加容易，如果国家/军队想要与其他国家/军队竞争边缘(量子)技术，这可能是必要的。
军用量子技术的未来用户将不得不仔细考虑是否、在哪里以及何时投入时间和资源。国防部队的目标不是发展军事技术，而通常只是明确具体要求和采购。然而，尤其是是如果他们是最终用户的话，他们可以很大程度上参与开发。
作为基础，最好有一个由产业和学术机构组成的国家量子生态系统，这种生态系统应该得到政府层面的普遍支持，即制定国家量子计划，但也应受到激励，为国防部门开发技术，这可以通过适当的拨款资助，甚至各种主题挑战来实现，个人和创业公司可以参与其中，或许还能带来新的颠覆性想法和解决方案，这自然会导致与产业界和学术界更密切的合作。量子产业非常有趣，学术界和产业界之间有着大量的合作。
第一步是制定量子技术路线图或量子战略。路线图/战略应规定所有后续步骤，从确定破环性量子解决方案、市场调查、技术和风险评估以及开发本身，到原型测试和最终解决方案部署。路线图或量子战略可以由三部分组成：- 识别；
最关键的部分是为所考虑的战争领域确定最有利和最具颠覆性的量子技术。这一步还包括技术和科学评估，以平衡技术风险(有限的可部署性、低于预期的性能或无法从实验室转移到战场)与单个量子技术的潜在优势。这个识别过程应该循环重复，以便对新发现和破坏性解决方案做出相对快速的反应。重要的是要记住，许多应用尚待识别或发现。
下一步是通常的研发过程(R&D)。研发应该得到充分的财政支持，但也要尽量减少官僚障碍。它应该包括与军事技术的最终用户密切互动的快速开发周期(规格和性能咨询、原型测试、认证准备等)。在此阶段结束时，处于初始运行能力的新系统应该准备就绪。
最后一步是实现全面作战能力，包括修改或创造新的军事理论，充分利用量子优势准备新的军事场景、战略和战术。
最后一点涉及身份确认阶段。在这里，决策者还需从长远角度出发，到目前为止，许多量子技术已经被单独考虑：传感器、量子密钥分发、量子计算等，但是，远期的愿景考虑通过量子网络实现量子传感器和量子计算的互联。理论和实验工作证明了利用量子纠缠传感器和计算机的额外量子优势，可能还会发现或发明更多类似的应用。在建设光纤/量子网络时，考虑这一点很重要。更长远的未来，可信中继器等现有元件可以被全量子中继器和交换机取代，从而充分发挥量子网络的全部潜力。
正如已经多次提到的，各种量子技术处于不同的TRL，从1到8不等。当考虑各种应用和部署平台时，特别是出于军事目的，TRL变化和时间范围预期甚至更加复杂。
技术成熟度（TRL）和时间范围预期实际的军事部署可能需要一些时间来克服所有技术障碍并满足军事要求。例如，用于地下扫描的量子重力仪，第一代很可能为卡车部署静态传感器，范围或者空间分辨率相当低。随着时间的推移，下一代将提高灵敏度和空间分辨率。随着SWaP的降低，该传感器将能够被放置在飞机上，随后可以安装在无人机上，也可能安装在低轨卫星上。然而，也可能提前达到传感器的极限，导致无法部署，例如在无人机或低轨卫星上。
量子技术对抗指的是欺骗、禁用或破坏量子技术的方法和技术，无论是量子计算机、量子网络还是量子传感器和成像系统，量子技术利用单个量子的量子物理特性。因此，它们很容易受到环境干扰和噪声的影响，因此有可能被欺骗或瘫痪。特别是关于量子网络，尤其是量子密钥分发，量子黑客已经与量子密钥分发携手发展。
量子战略的制定者和决策者应该记住，当量子技术部署在军事领域时，各种对抗措施迟早会出现，目前未知的是量子技术对抗措施的可能有效性及其影响。
重要的是要注意到，许多应用仍然是理论多于现实。在实验室中取得的重大量子进展并不总是导致实验室外的类似进展。从实验室到实际部署的转移还涉及其他方面，如便携性、灵敏度、分辨率、速度、鲁棒性、低SWaP(尺寸、重量和功率)和成本，以及工作的实验室原型。
；这个领域仍然非常年轻，新的技术惊喜，无论是好的还是坏的，都可能带来其他量子优势或劣势。
- 想要利用Shor算法的操作应该在量子安全加密部署之前开始收集感兴趣的数据。- QKD的实施需要仔细考虑。
网络战中的量子优势可以为当前的非对称加密（基于整数分解、离散对数或椭圆曲线离散对数问题）以及理论上的对称加密提供新的、但非常有效（具有指数加速）的攻击向量。另一方面是新的量子弹性加密算法和方法，以及量子密钥分发。
后量子密码的实现是“必备”技术，应该尽快实施。敌对情报正在收集加密数据，并期望未来使用量子计算机的能力进行解密，这种风险是真实的、高风险的，而且是存在的，这适用于军事、情报和政府部门，以及交换或存储机密和机密数据的行业或学术界。当前的趋势是，当经过认证（标准化）的后量子加密技术准备好部署时，开始准备实施量子加密灵活性的基础设施。
新的量子弹性算法不仅可以提供一种即使对量子计算机来说也足够困难的新数学方法，还可以提供一种处理加密数据的新范式。例如，全同态加密(fully homomorphic encryptio，FHE)允许数据永远不会被解密——即使它们正在被处理。虽然安全应用，如基因组数据、医疗记录或财务信息是最受关注的，但情报、军事或政府方面的应用也是显而易见的。因此，FHE是基于云的量子计算的良好候选方法，以确保安全的云量子计算。
量子密钥分发(QKD)是另一个新功能，它允许在数学上证明安全性的情况下进行安全的加密密钥交换。虽然不可能窃听量子数据(密钥)的量子载体，但是由于硬件或软件实现不完善，可以在终端节点和可信中继器处发现弱点。另一个问题是成本，如果解决方案是基于光纤或利用量子卫星，则独立考虑量子数据吞吐量、安全性和非量子替代方案。QKD解决方案似乎在欧盟更受欢迎，而后量子加密解决方案在美国更受欢迎。最后一个注意事项指的是量子随机数发生器（QRNG）。QRNG提高了安全性并拒绝对伪随机数发生器的攻击。
借助Shor基于量子密码分析的公钥加密算法(PKE)，例如RSA、DH、ECC，攻击者可以解密之前收集的加密数据。没有准确的预测所谓的“Q-Day”，即量子计算机破解2048位RSA加密的那一天，会在什么时候发生。然而，普遍的看法是，这将需要大约10-15年的时间(基于2017年的一项调查)。
由于Simon算法和叠加查询，类似的威胁适用于大多数消息认证码(MAC)和关联数据认证加密(AEAD)，如HMAC-CBC和AES-GCM。
人们不得不假设这样的进攻行动已经存在，或者正在进行密集的研究。10年后，最敏感的通信或感兴趣的主题将使用后量子密码或在未来6年内实现的QKD。这意味着，当能够破解PKE的量子计算机问世时，大多数安全敏感数据将使用量子安全解决方案。理论上，Grover算法削弱了对称密钥加密算法；比如DES和AES。然而，量子计算，尤其是量子存储器，需求如此巨大，在未来几十年内似乎是不可行的。
另一种攻击手段是使用经典计算机的经典黑客方法，这种方法仍将落后于量子技术。总的来说，量子技术是一个年轻的技术领域，许多新的量子系统控制软件正在开发中。新的软件和硬件往往有更多的漏洞和安全漏洞。例如，目前由经典计算机控制的作为可信中继器工作的QKD量子卫星可能是网络攻击的理想目标。
此外，针对量子网络(如QKD)的特定基于物理的攻击载体是积极研究的主题，如光子数分裂或特洛伊木马攻击，不排除未来的惊喜。
- 最有可能的是，量子计算将被用作混合云的一部分。- 小型嵌入式量子计算系统是直接量子数据处理的理想选择。
量子计算将为当前的经典计算服务引入新的功能，帮助解决高度复杂的计算问题。此外，除了上述的量子模拟，量子计算还包括量子优化、机器学习和人工智能(ML/AI)改进、量子数据分析和更快的数值建模。近期量子计算机可以解决的军事问题在中提出，如战场或战争模拟；无线电频谱分析；物流管理；供应链优化；能源管理；和预测性维护。
为了获得最有效的结果，未来的量子计算将与经典计算机一起出现在计算场中实现，这将创建一个混合系统，混合量子经典操作系统将使用ML/AI分析要计算的任务，并将单独的计算拆分为CPU、GPU、FPGA、或量子处理器(QPU)等资源，在这些资源中可以获得最佳和最快的结果。
量子计算在优化问题中可能是有效的。在军事领域，量子优化的例子可以是海外作战和部署、任务规划、战争演习、系统确认和验证、新型车辆的设计及其属性，如隐形或灵活性。顶层将是用于增强决策的应用，通过量子信息科学支持军事行动和功能，包括预测分析和ML/AI。具体来说，量子退火机已经在验证和确认复杂系统的软件代码方面证明了自己。
量子计算机有望在指挥控制(C2)系统中发挥重要作用。C2系统的作用是分析和提供态势感知或协助规划和监控，包括模拟各种可能的场景，为最佳决策提供最佳条件。量子计算机可以改善和加速场景模拟或处理和分析来自ISR(情报、监视和侦察)的大数据，以增强态势感知。这也包括量子增强机器学习和量子传感器和成像的参与。
量子信息处理可能对情报、监视和侦察(ISR)或态势感知至关重要。ISR将从量子计算中受益，量子计算大大提高了对ISR捕获的信号和图像进行过滤、解码、关联和识别的能力。尤其是量子图像处理是一个广泛关注和发展的领域。预计在近期内，利用神经网络进行量子图像分析和模式检测将有助于态势感知和理解。
量子计算将增强经典机器学习和人工智能，包括国防应用。在这里，量子计算肯定不会实际执行完整的机器学习过程。尽管如此，量子计算可以改善ML/AI机制(例如，量子采样、线性代数、量子神经网络)。
实际适用性将随着量子计算机资源的增长而增长，在八年内，量子ML/AI可以成为重要的量子计算应用之一。这种适用性可以通过混合经典-量子机器学习来加速，其中张量网络模型可以在小型近期量子设备上实现。
通过量子神经网络，量子计算机有望提供更好的模式识别和更高的速度。这可能是必不可少的，例如，在保护网络的仿生网络防御系统中，类似于生物有机体的免疫系统。
此外，通过更快的线性代数求解，量子计算有可能改善国防部门当前基于线性方程的数值建模，如战争模拟、雷达截面计算、隐形设计建模等。
从长远来看，量子系统可以启用网络量子使能能力(NQEC)。NQEC是一个未来系统，允许各部队和指挥官之间通过网络进行通信和共享信息，以快速响应战场发展并进行协调。量子增强可以带来安全通信、增强的态势感知和理解、远程量子传感器输出融合和处理以及改进的C2。
- 安全应用的采用将会随着对所有新技术安全方面的仔细探索而迅速发生。- 量子时钟同步允许使用更高精度的量子时钟。
量子互联网代表一个具有各种服务的量子网络，这些服务具有重要的，而不仅仅是安全的意义。然而，许多先进的量子通信网络应用需要量子纠缠；也就是他们需要量子中继器和量子开关。光纤和自由空间信道的未来组合将互连各种终端节点，如无人机、飞机、船舶、车辆、士兵、指挥中心等。
- 量子惯性导航的精度可能会比传统导航高出几个数量级。- 量子惯性导航可以通过使用量子磁或重力映射的量子增强导航来扩展。
量子技术有望显著改善定位、导航和定时(PNT)系统，尤其是惯性导航。时间标准和频率传递(TFT)是一项基础服务，为通信、计量以及全球导航卫星系统(global navigation satellite system，GNSS)提供精确定时。虽然目前的TFT系统已经很成熟，但是光学原子钟或量子时钟与利用量子网络的TFT相结合的性能将与当前应用(通信、GNSS、金融部门、雷达、电子战系统)的不断增长的需求保持同步，并且能够实现新的应用(量子传感和成像)。
基于量子的技术和方法支持PNT敏感精密仪器的开发。量子优势将体现在GPS失效或具有挑战性的作战环境中，从而实现精确作战。此类环境的例子包括水下和地下，或者GPS干扰下的环境。
目前的全球导航卫星系统(GPS、GLONASS、伽利略、北斗等)依赖于通过单个卫星上的多个原子钟提供的精确定时，这些原子钟由地面上更稳定的原子钟进行校正，量子时钟的更高精度也将提高定位和导航的精度。从长远来看，全球导航卫星系统卫星应连接到量子互联网，用于时间分配和时钟同步，芯片大小的精确移动时钟可以帮助发现GNSS欺骗。
一些量子GNSS(不仅仅是量子时钟)已经被考虑和研究；例如，干涉量子定位系统(QPS)。QPS的方案之一具有类似于传统GNSS的结构，其中有三条基线，每条基线由两颗低轨道卫星组成，基线相互垂直。然而，尽管理论上定位的精度是惊人的，但是必须进行大量的工程设计来设计一个真实的QPS。
目前的大多数导航依赖于GPS，或一般的GNSS，这是最精确的导航技术。全球导航卫星系统技术在诸如人口稠密、电磁频谱使用率高的地区等环境中容易受到干扰、欺骗或缺乏GPS的影响。而且对于地下或水下环境，GNSS技术根本不可用。解决方案是惯性导航。
经典惯性导航的问题是漂移，随着时间的推移,精度会下降。例如，海洋级惯性导航(用于船只、潜艇和航天器)的漂移为1.8千米/天，导航级惯性导航(用于军用飞机)的漂移为1.5千米/小时。
全量子惯性导航系统由量子陀螺仪、加速度计和原子钟/量子时钟组成。尽管量子惯性导航所需的单个传感器是在实验室外测试的，但创建一个完整的量子惯性测量单元仍然具有挑战性。对于高度移动平台的导航，传感器需要数百Hz的快速测量速率，或者提高量子传感器的测量带宽。最需要改进的关键部件是低漂移旋转传感器，经典惯性传感器基于各种原理。
与目前实验室实验的精度相比，现场可部署的量子传感器的精度存在不确定性。经典和量子惯性导航之间的中间步骤可以是融合经典和量子加速度计输出的混合系统。随着量子惯性导航设备的尺寸减小到芯片大小，预计它可以部署在更小的车辆上，特别是无人驾驶自动驾驶车辆或导弹上。然而，我们能达到的微型化程度是未知的，芯片大小的量子惯性导航存在很多疑问。
多年来，美国国家海洋和大气管理局(NOAA)一直在绘制地球磁异常图，并制作了磁异常图，灵敏的量子磁力计和地球磁异常图结合使用是实现量子非GNSS导航的另一种方式。
引力图匹配的工作原理与此类似，可以使用量子重力仪提高性能。量子重力仪和磁力计一起可以成为水下量子增强导航的基础，特别是在海底峡谷、褶皱海床或沿海环境中。
总的来说，量子惯性导航或增强导航具有巨大的潜力，因为不需要GPS、红外线或雷达导航，而且它不易受到干扰，也不容易受到电子战攻击。然而，“不需要GPS”的说法并不十分准确，这些系统总是在初始位置总是需要一些外部输入，最有可能来自GNSS。
ISTAR(情报、监视、目标搜索与侦察)是现代军队精确作战的关键能力，量子技术有可能极大地提高多领域战场的态势感知能力。
总的来说，可以预计量子计算将产生巨大影响，这将有助于获取新的情报数据，处理来自监视和侦察的大数据，并使用量子ML/AI识别目标。
除了ISTAR的处理部分之外，安装在单个陆地/海洋/飞行器和低轨道卫星上的量子传感也有望取得巨大进步。
量子重力仪和重力梯度仪具有很高的精确度，可以改善或引入新的应用:地球物理学研究、地震学、考古学、矿物(裂变材料或贵金属)和石油探测、地下扫描和精确的地理参考和地形测绘(例如用于水下导航的海床)。
另一种重要的传感类型是量子磁力计。量子磁力计的应用与量子重力测量的应用部分重叠，因此引入了新的应用：地球磁场，包括金属物体(潜艇、地雷等)引起的局部磁异常，或者微弱的生物磁信号(主要用于医疗)。
ISTAR感兴趣的第三个领域是量子成像。量子成像提供了大量不同的应用；例如，量子雷达、医学成像设备、3D相机、隐形测距仪等。
- 通过更小的通用量子天线、精确计时和先进的射频频谱分析仪增强当前电子战。
- 量子信道探测的问题。- 当量子信道被定位时，几种类型的攻击被考虑和开发。
量子电子战可分为量子增强经典电子战和以对抗、反对抗和支持对抗量子信道为主的量子电子战。量子信道是指为量子互联网、量子雷达或另一个使用自由空间或光纤通道的量子系统传送携带量子信息的光子。
用于电子支援措施的经典电子战系统可以受益于量子天线。基于里德堡原子的量子天线可以提供与测量信号波长(频率)无关的小尺寸。这意味着即使对于低频(MHz到kHz)信号拦截，几微米的量子天线也是足够的。可以有用于不同带宽的多频测量的量子天线阵列，也可以是根据兴趣动态改变带宽的一个天线。此外，基于里德堡原子的天线可以测量AM和FM信号，提供自校准，测量弱场和非常强的场，并检测到达角度。
未来，量子天线可能看起来像里德堡原子阵列(矩阵)，不同的小区可以测量不同的信号，并且在两个或更多小区的联合测量中，可以确定信号的到达角度，这种天线最薄弱的方面是冷却里德堡原子所需的低温，需要将其缩小到可接受的尺寸。
总的来说，量子射频传感器是高级LPD/LPI通信、超视距定向射频、抗射频干扰、射频测向或射频太赫兹成像的关键促成因素。例如，阵列量子射频传感器是作为战斗机F-35的潜在升级而开发的。
经典电子战也可以受益于量子计算，为电子战提供改进的射频频谱分析仪，在电子战中可以应用量子优化和量子ML/AI技术。通过直接处理和分析来自量子射频传感器(里德堡原子、NV色心)的量子数据，可以达到更高的效率，其中量子计算机的影响可能更显著。此外，其他基于量子的解决方案和方法正在开发中，如基于NV色心的RF频谱分析或基于SHB的彩虹分析仪。
当前的电子战系统也将受益于量子计时，量子计时可以增强信号情报、反DRFM(数字射频存储器)和其他需要精确计时的电子战系统的能力；例如，反雷达干扰能力。
量子电子战的另一个领域将是信号情报(SIGINT)和通信情报(COMINT)(探测、拦截、识别、定位)和量子电子攻击(干扰、欺骗、使用直接能量武器)。量子信道(用于量子通信或量子成像)具有特定的特征，第一，简单的信号拦截是有问题的，因为量子数据是由单个量子携带的，它们的拦截很容易被检测到；第二，典型的量子成像技术使用低信噪比，这意味着在没有额外知识的情况下识别信号和噪声是一项挑战；第三，通常用作信号的相干光子类似于非常聚焦的激光，在不知道至少一方位置的情况下找到这样的量子信号是非常具有挑战性的。这些特性使得经典电子战变得过时，并且对量子信道是不可见的。
即使对于潜在的量子电子战系统来说，这种情况也很困难，因为是否有可能探测到量子(自由空间)信道的存在仍是个问题，这将需要开发激光预警接收器的量子模拟。对于量子电子战来说，让英特尔了解使用量子通道的一方或双方的位置至关重要。
经典电子战将在自由空间经典信道进行拦截和窃听。然而，在量子信道中这会被迅速地检测到。一种可能的攻击是中间人类型的攻击，因为早期的量子网络各方可能在身份认证或可信中继器方面存在问题。其他类型的攻击在量子物理层面，例如，光子数分裂攻击依赖于将相干激光脉冲用于量子通道或特洛伊木马攻击，或者散射光的收集和探测。然而，这些类型的攻击非常复杂，其实用性（例如在太空中）是不确定的。
量子电子战攻击更有可能的只是一种拒绝服务，在这种情况下，量子信道被拦截，导致信道的使用停止。另一种可能性是一侧或两侧的接收器受到复杂的干扰，导致巨大的噪声。当接收机或发射机的位置已知时，经典电子战的另一种对策是利用激光等定向能量武器，导致传感器的损坏或破坏，这种攻击也可以帮助窃听者。
总的来说，需要开发新的途径和方法来实现量子电子战的能力并满足相应的要求。
量子雷达的理论优势和特征是显著的(其中一些取决于单独的量子协议)：更高的抗噪声能力——即更好的信噪比——更高的抗干扰和其他电子战对抗能力；基于单个光子；即输出信号功率低到电子战措施也看不到；目标照明；即允许识别目标的雷达。
基于一系列独特的量子雷达功能，它可能是一项具有强大破坏性的技术，可能会改变现代战争的规则。因此，尽管技术尚不成熟，并且对于量子雷达是否可以作为标准的主要监视雷达存在许多疑问，但国际上正在关注这一主题。
此外，许多人会立即将量子雷达想象成射程数百公里的远程监视雷达，而量子雷达的这种应用似乎不太可能。这种最优的远期监视量子雷达将非常昂贵(比任何范围内的经典雷达的成本高出许多数量级)，而且它仍然不能实现上述所有优势和功能。
简而言之，实际问题是量子雷达也受制于雷达方程，接收功率随着距离的四次方而损失。同时，为了保持量子优势，每个模式需要一个或更少的光子。总之，需要在微波范围内，产生由低光子模式构成的相对较高的功率，这需要大量的量子信号发生器、低温技术、大尺寸天线等。所有这些导致极高的成本和不切实际的设计，科学家需要拿出更实用的量子微波技术来克服这些困难。
除了高昂的价格之外，对探测隐形目标或抗干扰能力的质疑也依然存在。量子雷达可能有利于对抗阻塞式干扰机，但不一定能对抗DRFM或其他智能干扰机。总之，即使从长远来看，远程监视量子雷达也不太可能实现。为了实现这一目标，人们需要发展新技术，允许更小的低温、在更高温度下工作的射频量子发射器或更有效的低温冷却，以及更强大的发射器(高速低光子脉冲)。请注意，即使研制出室温超导材料，也无助于纠缠微波光子产生的约瑟夫森参量放大器(Josephson parametric amplifier，JPA)方法。然而，JPA并不是获得纠缠微波光子的唯一方法，未来发现量子雷达的新理论和新设计并非完全不可能，上述远程监视量子雷达体积、重量和功耗都比较大，并且这种雷达是否是隐形的也是值得怀疑的。
另一个问题是量子照明(QI)协议情况下的测距。QI协议需要预先知道目标，因此，无论是经典的还是量子的，需要对测距进行一些扩展。
几年来，人们认为量子雷达截面积(RCS)大于经典雷达截面积。对量子雷达截面积的一项新的精确研究表明，之前声称的量子雷达截面积优于经典雷达截面积的优势源于错误的近似，量子和经典雷达截面积目前看似不相上下。
另一种方法可以是量子增强噪声雷达。噪声雷达使用噪声波形作为传输信号，检测是基于传输信号和接收到的噪声波形雷达回波之间的相关性。其优点是低截获概率(LPI)，几乎无法被当今的截获接收机探测到，量子噪声雷达的设计需要更多的研究，才能看到实际的适用性，然而，这里的一个潜在用途是用于微波领域。
然而，当前的理论和研究在雷达领域有应用，尤其是使用光学或近光学光子的雷达领域，即量子激光雷达。短程量子激光雷达可以用于短距离的目标照明，单光子成像实验在10公里到45公里范围内进行，在这个范围内，量子激光雷达可以作为反无人机监视雷达或作为SHORAD(短程防空)综合体的一部分。
太空可以是量子雷达/激光雷达的有利环境的另一个例子，其对于光学领域是低噪声的，并且它甚至几乎消除了在纠缠光子的退相干问题。例如，雷神公司在太空的光学领域对量子雷达进行模拟。这个想法是在卫星上安装一个量子雷达，探测那些由于横截面积小、反射率低、环境光照条件差而难以探测到的小卫星，在太空环境部署量子雷达/激光雷达可以提供上面列出几乎所有优势。
这里要特别提到量子增强雷达，经典雷达可以配备原子钟或量子时钟，量子增强雷达显示出高精度和低噪声，因此在探测小型缓慢移动物体(如无人机)方面表现出优势。
- 量子磁力计作为探测潜艇或水下水雷的主要工具。量子技术可以通过增强潜艇或水下水雷的磁探测、新型惯性潜艇导航和量子增强的精确声纳，对水下战争进行重大干扰。一般来说，在海洋环境中，可以应用基于量子光电探测器、雷达、激光雷达、磁力计或重力仪的传感技术。
潜艇和其他水下运载工具将受益于量子惯性导航。大型潜艇可能是量子惯性导航的首批采用者之一，因为它们可以安装更大的量子设备，包括低温冷却。此外，灵敏的量子磁力计和重力仪可以帮助绘制周围环境的地图，如海底峡谷、冰山和褶皱的海底，而无需使用易于检测的声纳。另一种特别适合水下北极导航的惯性导航的例子是量子成像。
反潜战的基本工具可能是量子磁力计。研究人员预计，特别是SQUID磁力计可以探测到6公里外的潜艇，同时还能改善噪声抑制。请注意，目前的经典磁异常探测器通常安装在直升机或飞机上，其范围只有数百米。沿着海岸的量子磁力计阵列可以覆盖重要的区域，导致潜艇无法进入。此外，量子磁力计阵列似乎在噪声更受抑制的情况下工作得更好。
- 近地球轨道对于未来量子传感和成像技术的部署非常重要。- 太空战将导致在太空部署新的量子雷达/激光雷达和量子电子战技术。
太空领域正变得越来越重要，将成为发达国家的重要战场。太空过去主要用于卫星导航、测绘、通信和监视，通常用于军事目的。如今，太空正变得越来越武器化，比如把装有激光武器的卫星或者“神风”卫星放置在地球轨道上，反卫星战争也在同步发展。另一个激增的问题是太空垃圾的数量，估计有2200颗卫星，还有几个计划已经公布。
对于上述许多量子技术应用，最好将量子传感技术，如量子重力仪、重力梯度仪或磁力计放置在地球轨道上的卫星上，尤其是低轨道卫星。此类应用正在开发中，例如，一种低功率量子重力传感装置，可以部署在小型卫星的太空中，用于精确测绘资源或帮助评估自然灾害的影响。
另一方面，利用卫星进行量子通信已经得到证实。基于卫星的量子通信对于远距离的近期集成量子网络至关重要,当前的量子通信卫星，面临与光纤信道的可信中继器相同的问题。事实上，现在的量子卫星就是可信中继器，可信中继器的问题在于，它们为卫星控制系统可能遭受的网络攻击敞开了大门。而目前演示的MDI-QKD协议具有更好的安全性，其中中心点作为中继器或交换机工作，但处于安全状态，随后使用量子中继器。
一项新的所需军事能力将是探测其他卫星、太空物体、太空垃圾并跟踪它们的技术。经典雷达用于此目的，例如，作为美国太空监视网络一部分的Space Fence项目。然而，这些大多数太空监视雷达都存在尺寸约为10厘米或更小的问题(在空间围栏的情况下，最小尺寸约为5厘米)，另一个问题是容量，即它们可以跟踪多少个物体，大多数只有几厘米大小的太空垃圾就是这种情况。量子雷达或激光雷达被认为是代替经典雷达的一种选择。尤其在太空环境中，使用光学领域的量子雷达，因为光子不会像在大气中那样遭受损失。与GEODSS(基于地面的光电深空监视)相比，在太空中，空间量子雷达的探测灵敏度和目标跟踪灵敏度至少高一个数量级。空间量子雷达将非常有助于跟踪小型、黑暗和快速的物体，如卫星、太空垃圾或流星体。