2021隐私计算行业研究报告-甲子光年-2021.8-41页_2mb

数据新价值，流通新秩序 - 2021隐私计算行业研究报告总结

核心内容

隐私计算作为数据安全与数据流通的技术融合体，正在成为推动数据要素流通和释放数据价值的关键手段。随着人工智能、大数据、云计算及区块链等技术的快速发展，隐私计算在数据安全、合规性、效率等方面展现出独特优势，逐步打破数据孤岛问题，实现多方数据“可用不可见”。

主要观点

• 隐私计算技术通过安全多方计算、联邦学习、可信执行环境（TEE）和区块链等手段，实现数据在不泄露原始信息的前提下进行协作计算。
• 隐私计算在金融、医疗、政务等关键行业已初步落地，成为数据安全流通的重要支撑。
• 隐私计算的发展与政策环境密切相关，国家出台了一系列法律法规，如《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法（草案）》，推动隐私计算的合法化和标准化。
• 隐私计算技术体系逐渐成熟，行业形成了以开源、开放体验为核心的发展模式，有助于构建信任、推动技术普及。
• 隐私计算的应用场景正在从单一领域向多个行业拓展，包括交通、教育、工业等，形成跨机构、跨行业、跨企业的多类型应用场景。

关键信息

一、隐私计算的关键技术

1. 安全多方计算（MPC）：实现多方数据协作计算，不泄露原始数据，保护数据隐私。
2. 联邦学习（Federated Learning, FL）：在数据不出本地的前提下，实现联合建模和预测，提升模型效果。
3. 可信执行环境（TEE）：通过硬件隔离保护数据，但目前依赖国外厂商，国内尚不成熟。
4. 区块链：提供数据确权、授权、防篡改和可验证的机制，增强隐私计算过程的信任度。

二、隐私计算的行业应用

三、隐私计算的市场格局

隐私计算市场中，既有互联网大厂（如微众银行、蚂蚁集团），也有垂直行业公司和创业公司。它们根据技术路径、资源生态和行业布局制定不同战略。

四、隐私计算的效果评估体系

隐私计算效果评估体系主要包含以下三个核心要素：

1. 合法合规：确保数据在合法框架内流通使用，满足监管要求。
2. 产品体验：提升易用性、可视化、模块化等特性，降低使用门槛。
3. 安全信任：建立多方协作下的信任机制，确保数据安全性和可验证性。

评估体系包括基础能力、性能专项、安全专项等维度，帮助用户更好地选型和使用隐私计算产品。

五、隐私计算的发展趋势

1. 技术发展方向：隐私计算将向更广泛的行业和应用场景扩展，如交通、教育、工业等。
2. 厂商引领者：隐私计算企业需在合法合规、技术实力、方案优化和信任关系等方面持续发力，以形成核心竞争力。
3. 行业融资全貌：隐私计算行业自2019年以来受到资本市场高度关注，全球超过40家相关企业获得融资，其中中国投资机构占据主导地位，融资金额累计超过百亿美元。

总结

隐私计算作为数据流通与数据安全的新兴技术，正在成为推动数字经济发展的关键支撑。随着政策的完善、技术的成熟和市场的拓展，隐私计算在金融、医疗、政务等多个行业已实现初步应用。未来，隐私计算将在技术效率、安全信任和合规性等方面持续优化，推动数据要素的有序流通与价值释放，构建更加安全、透明和高效的数据生态体系。