隐私计算的未来在哪？务实派选择这样做

隐私计算风口已来。

2019年，数据被增列为生产要素，数据要素市场化改革上升至国家战略高度，并成为我国数字经济支柱产业发展的重要一环。进入2021年，数据安全法、个人信息保护法等关键法律相继实施，使得高效有序的数据流通、坚固有效的数据安全保障、多维度的数据价值挖掘，成为政、企、研等多方必须面对的趋势和挑战。

在翼方健数首席执行官罗震看来，作为解锁数据价值的“金钥匙”之一，隐私计算技术能够在满足数据安全、合法合规的前提下，促进数据的高效、安全流通，进而创造更多的数据价值。

这与行业内多位资深从业者及投资人的观点不谋而合——2020年是“隐私计算元年”，未来这一技术将在数据挖掘和获取数据价值方面释放出巨大潜力。

风口之上，行业“追风者”蜂拥而至。近两年，互联网巨头、网络安全、大数据公司、初创型科技企业及行业数据高度聚合型企业纷纷入局，行业格局迅速拓宽。

但事实上，隐私计算行业的技术壁垒相当高，若以冷静专业的视角来看，行业中其实不乏一些以隐私计算之名制造概念融资、资本催熟的公司。

全球权威IT研究与顾问咨询公司Gartner近日发布研究报告指出，选择隐私计算产品应从联合计算类型丰富度、区块链存证审计、系统对接能力、软硬一体化交付能力、性能及分布式/硬件加速、隐私保护等多维度进行考察。

也就是说，过硬的技术、经过充分验证的案例实践和持续稳定的维护经验等才是隐私计算公司最应具备的素质和能力，更是行业中最为稳固的“务实派”和“实践派”力量。

11月10日，由翼方健数主办的“2021 Data X大会暨翼方健数战略发布会”在沪召开，创新工场董事长兼CEO李开复，商汤科技联合创始人、CEO徐立，加州大学伯克利分校电子工程和计算机学系教授宋晓冬等多位业界知名人士出席并发表精彩演讲。作为国内隐私计算领域的“排头兵”，翼方健数在现场将其近几年深耕的十大案例成果进行了分享。

隐私计算虽是近几年的新兴赛道，但不管是融资规模，还是竞跑者的体量、技术水平，都在以超乎想象的速度高速成长。

零壹智库发布的《开启新纪元：隐私计算在金融领域应用发展报告(2021）》显示，截至2021年9月底，隐私计算初创公司累计获得63笔股权融资，公开披露的融资总额达到56.1亿元（12笔未透露金额），笔均融资多在千万级规模。据不完全统计，仅2021年7月-10月四个月时间里，这一赛道就拿到了超10亿元规模的VC投资。

专注隐私计算、大数据和人工智能的科技公司翼方健数就是其中之一。今年7月，翼方健数完成规模超3亿元的B+轮战略融资，或为目前隐私计算领域技术专精型公司中已披露的最大规模单笔融资。

客观来看，隐私计算赛道迅速成为“资本新贵”的背后，是其深厚的发展潜力和广阔的市场前景。

Gartner曾预测，隐私计算是2021年重点深挖的9项技术之一，在其近日发布的2022年12大前沿战略科技趋势中，隐私增强计算（PEC）再度入选。Gartner评论称，隐私增强计算利用一系列隐私保护技术在确保合规要求的前提下获取数据价值。

从国内视角来看，隐私计算市场的纵深格局正在迅速拓宽。毕马威《2021隐私计算行业研究报告：深潜数据蓝海》（下称《报告》）指出，三年后中国隐私计算技术服务营收有望触达100亿元-200亿元区间，甚至将撬动千亿级的数据平台运营收入空间。Gartner预测，到2025年，将有一半的大型企业机构使用隐私计算在不受信任的环境和多方数据分析用例中处理数据。

宋晓冬提出，“未来十年，隐私计算将变成数据计算的基础设施”。Data X大会与会嘉宾更是积极预测：“未来10年，隐私安全计算或将普及至各行各业，并将成为数据流通的重要技术。”

更重要的是，“隐私计算的应用将带动密码产业、人工智能产业细分领域的发展。”赛迪智库网络安全研究所工程师张博卿近日在接受采访时表示，随着数据安全法、个人信息保护法、网络安全法及其配套法规体系的日臻完善，隐私计算在合规性上的作用将受到重视，其应用也将带动整个网络安全产业的发展。

但也应注意，“作为解锁数据价值的重要核心技术，隐私计算在数据价值流动中是必要非充分条件。”罗震强调，“要从解锁数据价值的高度，重新审视隐私计算的未来发展”。

因此，对市场、资本及企业自身而言，从长远发展的视角出发，最应关注并下功夫深耕的，是其商业模式是否成立、技术能力是否足够硬核、标杆客户是否足以验证其技术质效等等。

换句话说，“隐私计算企业不能仅停留在为客户进行数据分析、应用开发等较浅层面，要着眼长远，构建隐私安全平台，为数据要素化构筑基础、做足准备。” 罗震表示。翼方健数的愿景和使命在于协助客户做好数据底座和基础设施建设，利用隐私计算技术打通关键节点，将宝贵的数据利用起来，用多元化的技术和方式全面解锁数据价值，用过硬的技术和经得起验证的实践，做隐私计算“务实派”和“实践派”的引领者。

作为国内“隐私计算四小龙”之一，翼方健数核心团队涵盖软银愿景基金、阿里巴巴软件平台架构部门、百度人工智能版块以及医疗、医药、保险等多行业的管理者和资深技术人才。以高精尖人才团队为基础，翼方健数宣称，将以构建“IoDC数据和计算互联网”作为长远目标，通过建立数据与数据互联互通的生态、数据与人工智能互联互通的生态以及囊括数据提供方、需求方、服务方的生态，在保障数据安全和隐私的前提下，释放和分享数据价值。

启明创投合伙人周志峰曾表示，我国目前正处于隐私计算商业引爆的前夜，2022年或成为规模化商业落地的第一年。

目前，我国隐私计算行业的商业化落地的难点在于，一方面技术的安全性仍缺乏可靠的技术标准认定，另一方面市场需求尚未充分展现，缺乏明确的拉动性政策和标杆性示范项目，且产业推广的多方协同合作模式仍存在不少障碍。

在罗震看来，隐私计算技术并非释放数据价值的“万金油”，需要与AI、区块链、大数据等多项技术一起协同，帮助客户解锁数据价值。

在这样的思路和模式下，翼方健数自2016年成立起即在医疗、政务、园区产业升级、数据招商、机构数字化转型等方面不断深耕，提供了多项行之有效的解决方案。

随着数字经济、各地各行业数字化转型需求的蓬勃发展，翼方健数进入了高速发展期，目前已在全球部署几十个XDP隐私安全计算平台，覆盖多个千万级/百万级人口城市，初步形成了数据和计算互联网（IoDC）的雏形。预计2021年营收将达到2020年的7倍，客户数量也将呈几何式增长。

在Data X大会上，罗震详尽地分享了翼方健数的十大典型案例。例如：

【数据赋能AI制药】

该案例是典型的数据持有者和模型持有者的完美匹配。

格物致和(Biosciences)拥有具有自主知识产权的“药物-细胞-基因”数据库DGDB(Drug Gene Data Base)，燧坤智能是致力于运用人工智能和机器学习方法系统性赋能创新生物医药研发的新一代平台型技术公司。两者分别作为数据提供方和数据需求方，各自有着数据价值变现和模型IP保护的强烈需求。

目前，新型生物科技与医药公司在向数据驱动转型的过程中，有三大难题：一是要从原始数据中提取出有用的数据和信息，需耗费大量的算力和存储；二是医药研发数据的生产成本相对较高，数据开放存在障碍和难点；三是数据所有者的权益无法得到有效保障，也就是说，数据所有者无法安全、放心地将其数据对外赋权、追溯数据流动。

在基于隐私安全计算平台，双方可以将自己的数据库和模型部署在翼方健数运营维护的生物数据平台上，数据和模型的需求方在平台内授权协作。

图：翼方健数

【宜昌传染病多点触发监测和智慧化预警平台】

这是翼方健数构建的政企多方协作案例。通过打通多个政企内外部数据源并跨平台联和计算，包括从城市医疗数据隐私安全计算平台获得历史药品销售、高风险症候群数据，从城市政务数据隐私安全计算平台获得民政、教育、人社数据，结合第三方搜索公司的关键词搜索量数据等，进行症候群热点发现预警。基于这些数据的联邦学习时空预测模型，不仅可以提前数天预知高风险人群的数量，还能够帮助医生提高传染病诊断的准确率。

罗震介绍，搭建这一平台的目标在于通过政企数据融合，各部委数据协作，利用不同数据源筛选出传染疾病的高风险人群，精准筛选、消除误报，实现数据驱动的智能传染病防控。

“这也是我们站在城市数字化转型的高度和角度，通过隐私安全计算方式，让不同数据源通过应用方式进行打通，释放海量沉淀数据的应有价值和活力。”罗震说。受大数据融合应用和隐私保护的双重需求驱动，地方政府对数据生产要素的重视程度空前，翼方健数目前已经在上海、厦门、宜昌、成都、青岛等重点城市参与当地业务规划。

图：翼方健数

【未来智慧医院的数据价值释放】

“过去写一份住院病历至少需要20分钟，现在5分钟就可以完成。”

过去几年，翼方健数与瑞金医院合作打造了医院隐私安全计算平台，将院内数据“要素化”并完成各节点打通，实现数据驱动的智能临床应用和临床研究。在瑞金医院内分泌科，住院病历辅助书写因此从过去耗时20分钟缩短至5分钟，有47%的医生在日常工作中使用这一工具。此外，在该平台的辅助下，肿瘤中心肿瘤科室进行了大量临床医学研究，制定了质子肿瘤大数据治理标准化流程并完成多篇论文发表。

图：翼方健数

诸如此类，翼方健数的优秀案例还有很多——

此外，翼方健数的服务对象及合作伙伴还包括中国科学院、健康医疗大数据研究院、香港科技园和世界500强快消品企业等。其技术方案及案例多次被国家工业信息安全发展研究中心、中国信通院、毕马威等机构引用。

罗震表示，在这些落地案例中，隐私计算带来的效果不仅可见，还可量化，这不仅意味着隐私计算具备安全、有效释放数据价值的能力，也让翼方健数更加认定和坚持“务实派”“实践派”的展业模式。

对大多数人而言，“隐私计算”是个热词，也是个陌生词——隐私计算究竟是什么？与各行各业、衣食住行有哪些关联？在笔者看来，在强调个人信息保护、强化数据安全的政策背景下，隐私计算技术已在医院诊疗、医学研究等方面有相对完整的落地实践，让医疗工作者、科研攻关者在获取和整合信息、挖掘数据信息价值方面真实体会到了效率的提升，工作的便捷。事实上，这也正是隐私计算的初衷，在保障数据安全的前提下，在医疗、金融、城市治理等关乎民生的重要领域中，一步一个脚印地去实践和落地。

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