隐私计算本质上还是为了解决数据在流转过程中的本身数据安全问题 ， 因此它需要能够贯穿整个数据全生命周期 。蚂蚁集团可信原生技术总监秦承刚认为 ， 整个数据生命周期会有若干环节 ， 要在每一个环节上都能够保障数据安全 ， 这将涉及到很多技术 ， 包括硬件和软件的供应链安全保障、应用隔离以及网络存储的透明加密等 。
同盾科技合伙人、人工智能研究院院长李晓林表示 ， 数据隐私保护已成为各行各业关注重点 ， 但是在满足数据合规性要求的同时 ， 也进一步加剧了数据孤岛效应 。而随着各家隐私计算平台的推出 ， 又形成了新的数据群岛 。因此 ， 要想真正实现知识互联互通机制来充分发挥数据价值 ， 首要问题是要保障一致性 ， 即连接上的一致性和流通数据、内容的一致性 。
预计2022年将有更多现象级场景出现
“去年是隐私计算技术元年 ， 今年是商业落地元年 ， 2022年将会有更多现象级场景出现” ， 童玲表示 。
在她看来 ， 隐私计算技术是促进企业和企业之间数据互联互通的唯一技术方式 ， 具有巨大商业价值 。2021年隐私计算进入规模化应用元年 ， 以金融为代表的部分行业开启大规模招标 ， 成为需求最大、预算最为充足的行业 。预计未来隐私计算赛道的头部效应会加大 ， 在每一个垂直行业 ， 比如金融行业、政府行业、医疗行业等 ， 都会有几家头部企业脱颖而出 。
针对隐私计算未来技术路径 ， 同盾科技人工智能研究院解决方案总监Simon表示 ， 不同的技术路线就像工具箱里的不同工具 ， 所以不论是多方安全计算（MPC）、可信执行环境（TEE） ， 还是联邦学习（FL）、区块链等 ， 都可以整合进来 ， 不同技术所能解决的问题也不一样 ， 不存在派系之争或技术优劣 。在行业发展过程中 ， 大家找到一个最佳实践 ， 然后不停迭代 ， 慢慢就有了行业标准 ， 最后可能就是看谁的工具做得更好 。
秦承刚表示 ， 现在隐私计算技术和行业发展还处于相对早期阶段 ， 最后会不会形成一个统一的工具 ， 也未必 ， 具体还是要看不同的场景、不同的细分领域和赛道 。从硬件角度来讲 ， 它其实是隐私计算的基础设施 。隐私计算的发展 ， 需要一个爆点来加速整个技术、产品、市场的发展 ， 而硬件会是其中之一 。目前隐私计算密码学的硬件加速已经开始从学术界走向工业界 。
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来源：新华财经

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