ExxonMobil 的领导者将此称为社会的“双重挑战”，即在为不断增长的人口提供可靠、经济能源的同时，减少对环境的影响和气候变化的风险。

“近期，应对这一挑战的方法之一是使用天然气，它的温室气体排放量比煤炭少 60%。从煤炭发电转向天然气发电将改善空气质量并降低碳强度，”ExxonMobil 研发副总裁 Vijay Swarup 博士表示。“但问题不仅在于生产，还有运输。”

运输液化天然气与运输运动鞋不同。液化天然气必须要在耗尽前“及时”运达，否则人们就会耗尽电力。高效的运输至关重要。

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2021 年，有超过 500 艘液化天然气船被用于在大洋上运输重要的燃料。这些液化天然气每年要数千次运送到目的港，在那里，液化天然气被用来为关键的基础设施提供电力。

为此类船队找到最佳航线，这是一个令人头疼的复杂问题。为了高效地运输液化天然气，必须考虑到这一年中每艘船每一天的位置，以及每个交付地点对液化天然气的需求。

目前，这类问题还不能完全用经典计算来解决。即使是涉及几十艘船的简化问题，不同决策的可能组合数量也可能达到 2^1,000,000 种。这比宇宙中原子的总数还要大。

经典计算机可以通过将问题分解成易于解决的小块，并应用最先进的数学方法来解决这一问题。即使采用这种方法，也可能需要数小时才能生成有用的解决方案，更不用说最佳解决方案了。

这一问题如果是涉及更大的船队，或引入天气或需求波动等不确定因素，如此规模的问题就会迅速变得难以解决，甚至会遇到最先进的经典计算系统固有的硬性限制。

量子计算机采用了一种新的方法来处理这种复杂性，有可能找到经典超级计算机无法单独处理的解决方案。像 Exxon 这样的行业领军企业正在参与其中，探索如何将经典计算技术和量子计算技术结合起来，以解决重大、复杂、紧迫的全球性挑战。

在当前范式下，各类优化问题几乎不可能精确解决，这就要求企业和机构在其流程中接受一定程度的不确定性和低效率。尽管量子计算仍处于起步阶段，但它提供了一种革命性的新方法，可能有助于缓解未来的这一挑战。

IBM Research 和 ExxonMobil Corporate Strategy Research 的团队合作，在量子设备上建立了海上库存路线规划模型，分析了船舶和库存路线规划不同策略的优劣和取舍，为构建实用的运营解决方案奠定了基础。

随着 IBM 量子硬件的快速扩展（从小型原型系统到更有前景的大型设备），研究人员非常期待有朝一日能够处理以前无法解决的路线规划问题。

“通过与 IBM Quantum 合作，我们的目标是最终提升我们处理更复杂优化问题的能力，”ExxonMobil 的 Swarup 说道。“能够解决更大的问题，并做出更大的改变。”