隐私计算是数据价值释放的必备技术 Deep Tech Series

近期，“Deep Tech”深 科技 创投讲坛举行隐私计算专场分享。作为常青藤名校明星 创业 者代表、本次分享来自两位来自普林斯顿大学的校友，同时也是国内“隐私计算四小龙”翼方健数的两位高管：张霖涛博士以及曹华博士。在本次分享中，两位代表分享了关于利用隐私计算“消除信息孤岛，释放数据价值”的思考与实践。

翼方健数首席科学家 张霖涛为普林斯顿大学计算机工程博士，是国际电气和电子工程师学会会士（IEEE Fellow）、国际计算机协会杰出科学家，曾任微软亚洲研究院首席研究员、全球合伙人。张霖涛在人工智能、大数据、计算机系统和计算机安全方面有超过二十年的研究和工程经验，曾负责架构微软部署数万台服务器的超大规模分布式系统。

翼方健数联合创始人 兼首席产品官 曹华为普林斯顿大学电子工程博士，曾任南佛罗里达大学电子工程系教授。在加入翼方健数之前，曹华担任阿里巴巴iDST（数据科学研究院)硅谷阿里巴巴数据部门负责人，具有十多年高科技公司产品管理和跨国项目管理经验。

隐私计算：当下数据互联互通的唯一技术解

隐私计算的核心是在不分享数据本身，通过一系列技术手段实现不同信任假设和应用场景的数据协作和价值流通。张霖涛详细介绍了隐私计算产生的原由、技术背景以及主要技术流派，包括了多方安全计算、联邦学习、安全沙箱计算、可信执行环境、差分隐私、 区块链 等技术。在《麻省理工科技评论》发布的2020年“全球十大突破性技术”中，作为隐私计算技术之一的差分隐私赫然在列。当年身处微软研究院硅谷实验室的张霖涛正是差分隐私技术诞生的见证者之一。对于隐私计算的发展及行业技术地位，张霖涛表示，“隐私计算是当下数据互联互通的唯一技术解，具有巨大的 商业 价值和应用前景。”

战略性应用隐私计算技术，系统化解决安全与共享矛盾

现阶段，尽管隐私安全计算能够解决数据开放共享和隐私安全保护的矛盾，但是单一技术仍不能完全解决问题。张霖涛强调，信任假设+应用场景是判断依据，落地是技术存在的价值。“我们不刻意强调某项隐私安全计算技术，它们只是众多技术手段之一，应该把选择权交给用户和场景。”张霖涛表示。翼方健数建立XDP的目标是帮助客户挖掘数据价值，不同的安全计算技术被有机地整合在各项系统模块中，最终表现为更贴近业务场景，更商业化的产品形式。

如何实现“消除信息孤岛、释放数据价值”这一目标？翼方健数认为这是一个系统工程，包括一系列思考。

数据和计算 互联网 提供的是数据从产生到价值体现的全流程解决方案。首先，数据通常需要经过漫长的数据加工链路才能达到可使用的状态，在数据加工链路中，还需要多方的数据及算法贡献，并非单一角色即可完成。涉及到多方协作，涉及每个计算环节点，还需满足各自的安全信任假设及计算环境需求。数据价值体现的终极形式是数据资产化，而数据资产化必须依赖平台提供的全套确权、定价、交易、以及价值分配的能力。因此要想实现大规模数据价值的释放，需要系统性思考。

对此，翼方健数进行了深度思考，根据张霖涛介绍，XDP提供了成熟的技术框架，实现数据核算法的快速接入，赋能多样化的业务场景，安全、高效地实现跨城市级别节点间数据协作的数据和计算互联网（IoDC），这也是翼方健数的愿景之一。

感知不到的隐私计算，实现技术惠民

翼方健数以隐私安全计算为根，为医疗、政务、 金融 、 营销 等行业赋能，实现安全计算，释放数据价值。曹华介绍了翼方健数在隐私计算领域的应用和实践成果。翼方健数基于隐私安全计算技术，实现从数据治理到数据联合计算，输出AI能力形成智能应用，完成端到端服务闭环的同时，也对数据进行了全生命周期管理。

较为典型的应用场景包括基于大数据的产业数字化和智能化网络的建立。要将数字化落地到产业中，才能提升增长。区域大数据平台要进行价值发挥，大数据平台对多源异构数据进行汇集和治理，这也是构建“数据和计算互联网”的基础。

数据价值的构成，不仅仅是数据本身，还包括了多种计算方式/应用，因此必然会涉及多方数据协作。在使用隐私计算技术前，数据的应用开放使用签署NDA、行政管理等方法进行“保护”。但如果想基于数据培养出一个有生命力的数据生态，这样“耗时耗力且结果难预测”的方式是不可行的。因此需要通过系统进行管理，兼顾安全的同时，高效输出。

经过多年耕耘，翼方健数已具备多个城市级隐私计算落地案例，实现了技术和商业化的双方向领先。翼方健数的解决方案，已应用在首批国家健康医疗大数据试点城市厦门、南京江北新区生物医药公共服务平台、健康医疗大数据国家研究院、香港科技园、国内著名三甲医院等。曹华表示，不同平台之间通过共同的技术协议实现联盟，这一方式让翼方健数不同平台之间在数据隐私安全保护的情况下，得以更广的实现互联互通，获得平台的增值效益，也更快实现了区域产业“数据和计算互联网”的构建。

随着数字 经济 时代的到来，数据作为生产要素的重要作用日益凸显。数据交易和数据流通，已经成为制约大数据产业发展的一个重要问题。如何通过合法、合规又安全高效的手段获得可信、高质量的数据，又成为很多行业和企业亟待解决的难题。有像翼方健数这样专注前沿技术的公司并且扎根行业，通过技术为具体产业赋能，正是科技的意义所在。

“Deep Tech”深科技创投讲坛系列是由东海岸的MIT CEO (MIT Chinese Entrepreneurs Organization)与哈佛大学、卡内基梅隆大学、普林斯顿大学学联、康奈尔大学学联、硅谷CEO、伯克利华人创业者协会共同主办的，结合理工科高校前沿科技和基础学科研究的学术背景和相关领域的创业精英，打造专门探讨硬核科学话题的系列创投讲座。活动旨在锁定具有科研背景的创业者或准创业者，为他们打开行业视野，从创投的角度审视自己的研究，解析不同学科科研转化的可能性和需要注意的问题。