廣辟源頭、點“數”成金，CB Insights中國發布《2022年中國隱私計算技術與市場發展研究報告》

2022 年 1 月 12 日，國務院印發《十四五數字經濟發展規劃》，規劃中指出數字經濟是以數據資源為關鍵要素，以信息通信技術融合應用、全要素數字化轉型為重要推動力，促進公平與效率更加統一的新經濟形態。

數字經濟時代下的智慧應用與數據密不可分，數據作為底層資源喂養了龐雜算力體系下的各類智能算法。近年來數據利用日益面臨挑戰，也因挑戰逐漸生變。

世界范圍內掀起數據合規的監管浪潮，數據隱私逐漸成為政策與產業聚焦熱點。

如何利用技術守護隱私、促進數據合規利用成為業界聚焦話題，隱私計算技術是這一波浪潮中的核心技術角色，以“數據可用不可見”切入數據使用過程，保證數據歸屬清晰的同時挖掘數據價值，在涉及個人身份信息等特殊場景下具有重要意義。

為洞徹隱私計算相關技術的沿革歷程、商業化動勢，以及企業創新生態圖景，CB Insights 中國團隊基于對隱私計算的技術溯源、分析和市場調研，重磅發布《2022 年中國隱私計算技術與市場發展研究報告》：

• 技術沿革與商業落地雙脈絡研究

• 厘清隱私計算、數據隱私、數據安全的定義與關系

• 系統拆解隱私計算六個技術子項的開端、進展、商業化和實際應用

• 辨析六個技術子項的技術路徑、優勢和技術局限

• 中國隱私計算企業創新生態圖景全貌：四類玩家，各據稟賦

• 典型企業產品及實際落地案例

• 捕捉未來技術和市場發展新趨勢

“世界最嚴格的隱私保護法案”開啟數據合規元年。2021 年出臺的《數據安全法》、《個人信息保護法》加之此前的《網絡安全法》，一同構成了堪稱世界最嚴格的隱私保護法律體系。

響應數據隱私守護的大潮，中國由此開啟了數據合規浪潮，進入“數據合規元年”，業界企業無不受其掣肘。追溯合規體系，可清晰看到各類法條承襲了歐洲《通用數據條例》（GDPR）核心精神，對數據隱私保護、數據利用底線、數據利用道德的重視。

大數據時代聲勢由來已久，隨著數字化設備涌入生產生活，社會數據總量正在呈現指數級膨脹爆發狀態。然而“數據孤島”問題也長期存在，尤其在某些數字化程度較高的行業中廣泛遺留，并由此形成了數據總量多、利用渠道與手段卻匱乏的悖論。

數據孤島部分根源在于數據權屬問題、數據隱私問題等多重因素的交織。因數據有易復制、易篡改特質，所有權難以界定。

隱私計算保證數據歸屬清晰的同時挖掘數據價值，與此同時有效保障了數據內容中包含的隱私信息不被泄露，在一般性涉及個人身份信息及某些特殊場景下具有重要意義。

打通“數據孤島”需要解決“數據權屬”、“數據定價”、“數據安全隱私”三大難題。隱私計算技術賦能使用者，提供了解決三大難題能力，從而開放更多數據源頭庫，在增量維度上幫助企業解決問題。

隱私計算實質上并不指實際的單個技術，而是囊括了多個技術類別的一攬子技術合集。

其中，“隱私”為目的項，指明了技術本身功用乃是達成隱私保護；“計算”則說明了該技術在本質上是對信息、數據的加工，即應用在數據的使用流程中。

在技術路徑上，隱私計算主要劃分為三類：以安全多方計算為代表的密碼學路徑、以可信任執行環境為代表的硬件路徑和以聯邦學習為代表的人工智能路徑。

密碼學路徑的技術有理論背書的安全性，可信任執行性環境在性能上占優且落地成熟，而聯邦學習則在人工智能落地應用的全程有效保障隱私。

在技術子項上，根據目前中國業界普遍認可的技術范疇取概念共識，隱私計算是指包含了安全多方計算、同態加密、差分隱私、零知識證明、聯邦學習以及可執行環境等主流技術子項的相關技術合集及產品方案。

深入行業圖景，近年來隨著技術增益商業落地場景逐步豐滿，涌現了一大批具有隱私計算能力并有實力將產品落地的企業。

在中國隱私計算行業現有玩家圖景中，依據各廠商性質、沿革、戰略打法、資源稟賦的多個維度，主要劃分四類：“大廠生態型”、“隱私計算專攻型”、“行業賦能型”、“人工智能、區塊鏈技術型”。

“大廠生態型”指中國主流的大型互聯網企業，如騰訊、百度、螞蟻集團等。它們匯集了海量的 C 端數據，天然是數據富集地。

隱私計算直接服務于數據使用過程中的隱私保護工作，能充分賦能大廠生態中的數據利用環節，占據其技術能力矩陣中堅實陣地。

“行業賦能型”主要指應用隱私計算技術賦能主營業務的玩家，典型代表包括金融科技公司的平安科技、微眾****。從隱私計算賽道的角度，其主營業務早已成熟，在專精領域商業拼圖上已經取得顯著地位。

隨著業務的發展及合規需求，這類公司從技術能力版圖和業務需求出發，打造團隊鉆研隱私計算技術，使技術服務于成熟的業務板塊。

“隱私計算專攻型”指在行業熱潮中涌現的一批專注于隱私計算技術與產品的公司，這類企業一般成立時間在五年以內，不少企業在 2019-2020 年間集中創立。

該類企業在技術上普遍傾向于打造“通用型”隱私計算技術，因此在隱私計算市場中，未來商業形態的可塑性、可拼合程度較高。由于創立時間尚短、行業生態并未完全定型，這類企業在商業化圖景上有持續發展機遇。

這些企業提供的解決方案在行業應用上各有側重。

數牘科技錨定政府央企、金融保險、互聯網等，覆蓋政務、金融、營銷、風控、醫療場景，典型客戶如三大運營商、銀聯、工商****、北京****及各地數據交易所。

洞見科技則瞄準政務、金融領域，覆蓋聯合風控、營銷、資產掃描、精算定價、存客激活、數據要素流通、銀企融資對接、債券指數編制等場景。

锘崴科技則發力醫療領域，在跨國罕見病研究、疾病多中心聯合計算場景有落地案例。

“人工智能、區塊鏈技術型”指從事人工智能技術方案研發與區塊鏈技術研發為主的公司。與行業賦能型企業類似，該類企業主要將隱私計算能力拼合到整體技術模塊，服務于企業戰略。

該類企業的特征在于立足于技術研發與供給，對外輸出綜合技術能力；優勢是以技術為核心驅動力，在既有的商業版圖中已經有過多個成熟案例，對客戶需求理解較深。隱私計算作為新近涌現的需求，在商業側對該類企業而言并不陌生，且已有既成資源池可倚賴。

現階段，各類玩家都在積極推動技術滲透率，不斷拓展應用邊界，共筑中國隱私計算行業廠商圖景。

從需求端來看，金融、政府、醫療三類機構掌握海量大數據，對數據賦能業務需求較為強烈，往往渴望更多維度、創新渠道的新數據。

而正因這類機構對數據較為倚重，面臨監管與合規措施不斷落地的情況 ，尤以金融機構為代表此類機構受到掣肘最多，因而對隱私計算方案有更大需求。目前隱私計算應用場景也多集中于這三個主要的行業。

隨著數據要素市場的進一步落地，各地涌現的數據交易平臺正是當下隱私計算行業變革中尤為重要的新應用場景，并且將在短期內持續成為隱私計算行業受益者和付費方。

從技術供給側來看，現有行業玩家將逐漸分化為底層技術供應商、終端方案商，共同對外輸出隱私計算能力。企業按照各自資源稟賦逐漸錨定市場位置，市場分層已經初見趨勢：

• 隱私計算技術供給公司：專注于研發與提供底層隱私計算軟硬件產品，在競爭力維度上，集中優勢專注于技術的精進打磨，不斷降低產品成本、提升性能與處理效率，為數據服務市場提供優質的產品性能。

  
  

• 數據市場服務公司：該類公司立足于數據服務終端場景，面向客戶專注從事頂層落地產品研發及后續運營方案落實。該類公司在產品側不斷打磨，提升隱私計算方案的易用程度、綜合工程性能，以及成本的充分控制；在運營側深化客戶理解，針對特定行業客戶調試方案提升綜合運營能力從而在服務市場占據立足之地。

中長期內，隨著數據交易蔚為大觀，隱私計算將拓展至工業互聯網等領域。

隱私計算出現的核心領域是數字化程度高且數據增益效應明顯的行業，在當下主要是金融等領域。而隨著數字化浪潮席卷拓展至更多行業，隱私計算將與之相伴而盛。

從中長期來看，工業互聯網、農業互聯網將會存在機遇。而在機制上，伴隨著數據交易、數據服務的落地，隱私計算作為能夠明確數據權屬、釋放數據價值的核心技術，將會在更多場景下提供服務能力。屆時，隱私計算在性能、產品化等方面又將產生更大的變革。

未來，隱私計算企業的工程化能力成行業焦點，數據服務市場為行業新機遇。硬件的革新或為底層技術相對成熟的隱私計算帶來性能上的提升，而產品化能力將成為隱私計算企業的核心競爭力。