36氪獲悉，由中國人工智能學會、星云Clustar聯合舉辦的2021年中國人工智能大會（CCAI 2021）人工智能產業論壇已于近日在成都舉行。在會議中，不少專家以“數據要素與隱私計算”為主題，主要探討如何通過技術手段讓數據合規運行。

本次會議的參與方包括圖靈獎獲得者，科學院和工程院院士，大學教授和企業的創始人和科學家。各個參與者從技術、產學研結合、隱私計算初創公司發展以及隱私計算客戶方體感出發，討論相關議題。

今年，《數據安全法》和《個人信息保護法》相繼落地，讓各行各業進一步意識到合規使用數據的必要性。尤其，人工智能以大數據的能力為基礎，在此時點上討論如何"讓數據在陽光下使用"的話題也較為適時，36氪也整理了一些會議嘉賓的觀點，以供讀者了解和參考：

恒生電子研究院院長、原上海交易所總工程師白碩：

“跑馬圈數據”時代的兩大痛點，是合作難和鏈條長。解決方案是加寬加高底座，打造一個開放的生態。數據智能革命會從數字化的中臺開始，數據是基礎，中臺是關鍵場景的規劃，隱私計算是當中較為突出的技術之一。

數據容易被復制、泄露、擴散，這種特性對市場非常不利，以至于有些人認為數據的經營和交易有可能是一個偽命題。數據的構成也相比之前變化頗大。例如資本市場，從資訊商提供主流數據行情、上市公司標準化解決數據等，進入到非標數據分析的時代，大量的另類數據、非結構化數據出現。

數據生態起了根本性變化，為此有四種選擇誕生：過去互聯網平臺的發展模式；政府數據所謂的數據服務模式；萬德、同花順這類私有終端的傳統模式，單一廠家掌控所有的數據來源；數據聯盟。

傳統打法可能不再是主流，私有終端也未必能應對另類數據的龐大體量，聯邦化的技術發展正值窗口機遇期。

CAAI名譽副理事長、加拿大皇家科學院院士、加拿大工程院院士、香港科技大學講席教授楊強：

就像人工智能經歷了60年的發展，隱私計算經歷了40年的發展。

第一階段是上世紀七八十年代提出的安全多方計算；第二階段針對效率的問題，業界提出差分隱私的概念，引入噪音；第三階段硬件廠商提出一種新的方案，使得數據可以進入一個安全域加以計算；第四階段就是我們今天講的聯邦學習。

應用方面，首先在金融的交叉營銷、反洗錢，可以通過聯邦學習把他們的數據聯合建筑，把模型的特征空間加以擴充，完成聯合建模；以及醫療診斷、物聯網、無人車網絡等。

總體來說，聯邦學習是多學科的交叉，包括安全合規，如何防御攻擊和提升教育，如何廣泛的來進行技術應用，還有如何建立這種聯邦機制聯盟的機制，以鼓勵大家持續的為經濟體為生態貢獻。

而隱私計算的商業模式也逐漸形成，例如平臺建設方靠硬件產品部署和提供利用項目建設的方式收費；咨詢服務商幫助大平臺進行數據價值解讀，利用數據運營等。

香港科技大學智能網絡系統實驗室主任、副教授，香港人工智能與機器人學會副理事長，星云Clustar創始人陳凱：

隱私計算行業可以說是一個風口。新的風口出現的時候，必然會機會和挑戰并存。

從機會的角度來說，新的技術讓一些之前沒有或者不敢嘗試的一些應用，變成一種可能。

不過另一方面從歷史上看，很多新技術在實際應用中面臨挑戰的首先是產品。在其他方面，市場教育的推廣，以及法規的制定和完善也影響我們技術的發展方向。

當然要想把隱私計算推廣到下一個階段，其實還需要一些時間。就像我剛才說的，任何一個新技術的推廣，都需要時間被更多的人和行業接受。同時隱私計算又是一個很敏感的、和隱私安全相關的一個方向。總體來看，我覺得隨著今年各種法規的明確，包括各種企業的進展，我覺得會有更多的會來理解隱私計算的價值。

清華大學交叉信息研究院副教授，清華大學金融科技研究院副院長、區塊鏈研究中心主任，華控清交創始人徐葳：

數據安全的挑戰重點是給AI行業和大數據行業，甚至整個數字化行業帶來的挑戰。那么隱私計算其實不是一個獨立的技術，它是為AI這些東西服務的一種基礎。

從短期來看，它是有一些技術挑戰和有一些需要解決的產品的問題，環境的問題，成本的問題等等。但就像我們說的，我們過去科研里面做了很多探索，解決了很多技術上的問題。但是長遠來看，我想這個東西的挑戰，仍然在于數據能不能帶來價值，我相信這個事情是隱私計算和數據行業共同需要面對的挑戰。那么隱私計算或許能夠幫助大家把安全和信任這方面的阻礙降低一些，這就是我們希望能做的事。

百度安全產品總經理韓祖利：

數據要素呈現幾大趨勢特性——規模上升，類型增加，數據價值密度降低，應用場景也在泛化。當代數據安全的核心要義是應對強對抗的安全問題，非對抗安全和內部使用的權限、審計，隱私保護。因此一個方案如果誕生，應具備三個特點：覆蓋數據全生命周期，一體化的集中治理平臺，和合規的數據使用、流通形式。

建信金融科技有限公司創新實驗室總經理王雪：

金融機構在開展信貸業務過程中，客戶畫像等場景下均對多方數據融合有著關鍵需求。在隱私計算技術出現之前，更多是通過數據直聯等方式接觸到外部數據。在數據隱私保護這一趨勢下，隨著全球數據保護法律法規的成熟，機構面臨數據合規監管的壓力遠超以往。隱私計算可以在確保數據保密性和隱私的同時，實現數據共享。

具體而言，我們在建設的平臺叫數易聯平臺，這一平臺下，我們支持聯合查詢、聯合運算和聯合建模。其也具備數據隱私保護、可追溯可審計、部署靈活、分布式計算的優勢。

星云Clustar CEO陳沫：

金融行業數字化水平在快速提高，這也意味著金融業非常需要其他行業的數據來為其賦能，所以如何實現多方數據融合成為挑戰。

當前，很多金融機構特別是中小銀行更需要一站式的解決方案：除了數據融合，還要解決算力瓶頸。所以對于中小銀行的痛點，星云Clustar給出全棧式的解決方案，并且公司也專注于底層技術，未來會持續加大密碼學等硬核技術的突破。