數(shù)字經(jīng)濟時代，數(shù)據(jù)成為關鍵的生產(chǎn)要素。加快數(shù)據(jù)要素流通，實現(xiàn)跨行業(yè)、跨領域的數(shù)據(jù)共享和應用已成為企業(yè)剛需。與此同時，如何運用技術手段在保證數(shù)據(jù)資產(chǎn)安全、保護個人隱私的前提下，安全合規(guī)地使用數(shù)據(jù)，成為了影響數(shù)據(jù)價值釋放的關鍵因素。隱私計算技術能夠幫助企業(yè)在保障數(shù)據(jù)和隱私安全的前提下使用數(shù)據(jù)、挖掘數(shù)據(jù)價值，已被金融、政府與公共服務、醫(yī)療等領域眾多用戶初步嘗試應用，目前正呈現(xiàn)出加快落地的趨勢。

為幫助企業(yè)洞察隱私計算技術的潛在價值，更好地進行隱私計算產(chǎn)品和服務選型，支撐數(shù)字化轉型，愛分析于6月8日正式發(fā)布《2022愛分析·隱私計算廠商全景報告》。

?覆蓋市場：

金融隱私計算解決方案、政府與公共服務隱私計算解決方案、醫(yī)療隱私計算解決方案、隱私計算平臺

評估廠商：（按首字母拼音排序）

洞見科技、富數(shù)科技、零數(shù)科技、锘崴科技、同盾科技、同態(tài)科技、翼方健數(shù)

注：本報告為精簡版，掃碼下圖二維碼或左下角“閱讀原文”，可下載完整版《2022愛分析·隱私計算廠商全景報告》。

01

研究范圍定義

隱私計算，又稱隱私保護計算（Privacy-Preserving Computation），是指基于一套融合密碼學、信息論、分布式計算、安全硬件、數(shù)據(jù)科學等多學科技術，能對處于加密或非透明狀態(tài)的數(shù)據(jù)進行計算的技術體系。常見的隱私計算技術包括了多方安全計算、聯(lián)邦學習、可信執(zhí)行環(huán)境、同態(tài)加密、差分隱私等，通過應用隱私計算技術，企業(yè)用戶能在提供數(shù)據(jù)隱私保護的前提下，實現(xiàn)數(shù)據(jù)在流通共享中的“可用不可見”。

在本報告中，愛分析將隱私計算市場分為應用層、平臺層和算力層。其中，應用層是指針對金融、政務、醫(yī)療、零售、電信、交通等各行業(yè)業(yè)務場景提供的包含隱私計算產(chǎn)品和服務的應用解決方案；平臺層是指用于支撐構建應用解決方案的平臺型產(chǎn)品，即隱私計算平臺；算力層是指針對隱私計算性能提升提供的各類算力解決方案，包括算法優(yōu)化、硬件加速等。

綜合考慮企業(yè)關注度、行業(yè)落地進展等因素，愛分析在本次研究中選取了應用層的金融隱私計算解決方案、政府與公共服務隱私計算解決方案、醫(yī)療隱私計算解決方案，以及平臺層的隱私計算平臺，共4個特定市場，進行重點研究。

本報告面向企業(yè)和政務機構決策層，以及大數(shù)據(jù)與人工智能部門、科技創(chuàng)新部門、各業(yè)務部門負責人，通過對各特定市場的需求定義和代表廠商的能力解讀，為各行業(yè)企業(yè)和政務機構的隱私計算應用規(guī)劃與廠商選型提供參考。

圖 1：隱私計算市場全景地圖

廠商入選標準

本次入選報告的廠商需同時符合以下條件：

• 廠商的產(chǎn)品服務滿足各市場定義的廠商能力要求；
• 近一年廠商具備一定數(shù)量以上的付費客戶（參考各市場定義部分）；
• 近一年廠商在特定市場的收入達到指標要求（參考各市場定義部分）。

02

廠商全景地圖

愛分析基于對甲方企業(yè)和典型廠商的調(diào)研以及桌面研究，遴選出在隱私計算市場中具備成熟解決方案和落地能力的入選廠商，詳見下圖。

03

市場定義與廠商評估

愛分析對本次隱私計算項目重點研究的特定市場定義如下。同時，針對參與此次報告的部分代表廠商，愛分析撰寫了廠商能力評估。更多廠商評估詳情請掃描下方二維碼，獲取完整版PDF報告。

1. 金融隱私計算解決方案

定義：金融隱私計算解決方案是指面向銀行、保險、證券等金融機構的數(shù)據(jù)流通場景，實現(xiàn)用戶數(shù)據(jù)可用不可見的隱私計算產(chǎn)品和服務，主要應用于精準營銷、聯(lián)合風控、反欺詐、合規(guī)認證、金融監(jiān)管等場景。

終端用戶：

銀行、保險、證券等金融機構的大數(shù)據(jù)部門，科技創(chuàng)新部門，風控、營銷、信貸、信用卡中心、資管等業(yè)務部門

核心需求：

隨著銀行等金融機構全面擁抱互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字化轉型，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為支撐其產(chǎn)品服務創(chuàng)新的核心要素。盡管憑借廣泛的客戶基礎，金融機構已經(jīng)積累了海量的用戶數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)往往存在數(shù)據(jù)維度單一的問題。為了提供更精準、更多元的金融產(chǎn)品和服務，金融機構需要從外部引入更多的用戶行為、場景等數(shù)據(jù)，從而豐富數(shù)據(jù)維度，延伸應用場景。以往受政策、觀念、技術等因素限制，機構之間的數(shù)據(jù)安全共享難以突破，而隱私計算技術能夠在保障數(shù)據(jù)隱私的前提下，實現(xiàn)數(shù)據(jù)在機構間安全地流通、共享和應用，正被金融機構廣泛關注并開始采用。金融機構對隱私計算解決方案的核心需求包括：

• 能在類型多樣，且個性化程度較高的場景中應用隱私計算技術。金融領域數(shù)據(jù)類型豐富，相應地，隱私計算的應用場景也非常多樣，并且每家金融機構對于隱私計算應用都存在一定的個性化需求，因此金融機構需要應用多種隱私計算技術，并能以靈活的方式對不同技術方案進行融合。此外，在一些常用場景，如匿蹤查詢、隱私求交中還需要能快速使用標準化的解決方案。
• 在對實時性要求較高的場景中具備較強的端到端性能。金融機構的一些業(yè)務場景，如信貸審批、交易監(jiān)控等，需要以很低的時延獲得計算結果，以保證客戶服務質(zhì)量，并快速識別風險、降低損失。因此，在此類實時場景中，金融機構需要隱私計算解決方案具備較強的端到端性能。
• 通過引入第三方數(shù)據(jù)源和專業(yè)機構的建模咨詢服務，在特定場景中提升模型效果。金融機構應用隱私計算的根本在于提升產(chǎn)品服務的業(yè)務收益，而實現(xiàn)這一目標的關鍵是在業(yè)務場景中構建更有效的模型，因此，金融機構一方面需要引入合適的第三方數(shù)據(jù)，豐富樣本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)維度，另一方面需要引入專業(yè)機構的建模咨詢服務，在數(shù)據(jù)、算法的選擇、模型訓練、隱私計算工具使用等方面提供專業(yè)的指導，從而提升模型效果。
• 隱私計算解決方案能以較低的成本進行快速部署和與原系統(tǒng)集成。一方面，金融機構希望隱私計算應用能快速落地并產(chǎn)生效果，因此需要解決方案能以便捷和快速的方式進行部署；另一方面，金融機構通常已經(jīng)建立了較復雜的業(yè)務和IT系統(tǒng)，因此需要隱私計算解決方案能在對原系統(tǒng)改造盡量小的前提下，與原系統(tǒng)集成。
• 滿足安全合規(guī)要求。金融數(shù)據(jù)的敏感性，加上監(jiān)管機構對于金融數(shù)據(jù)安全的多重要求，使得金融機構對于隱私計算解決方案在數(shù)據(jù)安全保護、系統(tǒng)環(huán)境、計算流程的可解釋性等方面有較高的安全性要求，并要求供應商的產(chǎn)品通過權威測評機構的安全標準測評。

廠商能力要求：

• 具備多方安全計算、聯(lián)邦學習等多種隱私計算技術能力，并能以較靈活的方式為用戶提供服務。一方面，廠商需要提供豐富的加密算法的算子庫和聯(lián)邦學習算法組件，允許用戶自定義組合實現(xiàn)針對特定應用場景的隱私計算應用，兼顧安全性、性能、精度的不同需求。另一方面，廠商需要提供可直接調(diào)用的匿蹤查詢、隱私求交等應用解決方案，滿足金融用戶在跨機構數(shù)據(jù)協(xié)作中廣泛的數(shù)據(jù)對齊、ID融合的需求。
• 在實時業(yè)務場景中提升端到端的性能。由于在實時計算中網(wǎng)絡延遲是目前會影響端到端性能的主要因素，因此廠商需要著重對通信效率進行優(yōu)化，如通過優(yōu)化流程編排、任務調(diào)度，提高算子并行度等方式提升多節(jié)點間的通信效率，從而提升性能。
• 能夠鏈接較豐富的第三方數(shù)據(jù)資源。廠商需要建立較廣泛的數(shù)據(jù)資源生態(tài)，具備運營商、支付、互聯(lián)網(wǎng)、政務等領域的數(shù)據(jù)資源鏈接能力，為金融機構提供更多的用戶行為、場景等數(shù)據(jù)。此外，廠商還需要與其它廠商建立互通互聯(lián)協(xié)議，方便金融機構跨平臺調(diào)用第三方數(shù)據(jù)。
• 提供專業(yè)的建模咨詢服務。廠商相關團隊需要具備金融領域豐富的從業(yè)經(jīng)驗，能夠為金融機構在模型構建中提供常用的算法，并在數(shù)據(jù)、算法的選擇、模型訓練、隱私計算工具使用等方面提供專業(yè)建議，為金融機構實現(xiàn)更好的模型效果。
• 能快速部署和集成隱私計算解決方案。在解決方案部署方面，廠商需要提供敏捷化的部署和交付方式，如平臺采用云原生架構，支持容器化的交付方式；以SDK或API的方式提供隱私計算能力，支持用戶快速構建隱私計算應用；在與原系統(tǒng)集成方面，廠商需要提供組件化和接口化服務支撐金融機構在隱私計算平臺與原系統(tǒng)之間做數(shù)據(jù)與模型的傳輸與對接，減少對原系統(tǒng)的改造。
• 隱私計算解決方案具備較高的安全性。廠商需要通過提供完善的數(shù)據(jù)加密技術、完善平臺系統(tǒng)的安全性設計等方式提高解決方案的安全性；并需要支持算法流程可視化，以及支持接入第三方流量審計工具對數(shù)據(jù)用途進行驗證等方式提高解決方案的可解釋性和可信度。同時，廠商的產(chǎn)品需獲得權威測評機構的安全標準測試。

入選標準：

• 符合金融隱私計算解決方案的廠商能力要求；
• 近一年在該市場服務客戶數(shù)3家以上；
• 近一年該市場相關服務收入規(guī)模在200萬元以上

代表廠商：

洞見科技是由中國最大的信用產(chǎn)業(yè)集團“中誠信”孵化、網(wǎng)信事業(yè)國家隊“中電科”投資的領先的專精型隱私計算技術服務商，專注于為政務、金融、通信等行業(yè)客戶提供隱私計算技術平臺建設以及面向場景的數(shù)據(jù)智能服務。公司核心成員來自中誠信、大型銀行、保險公司以及人工智能企業(yè)，具備豐富的行業(yè)知識和服務經(jīng)驗。

富數(shù)科技成立于2016年，是國內(nèi)領先的隱私安全計算技術服務商之一，專注于聯(lián)邦學習、安全多方計算、匿蹤查詢等加密計算領域，業(yè)務場景以金融、運營商、政務為主，并拓展到醫(yī)療、司法監(jiān)管、工業(yè)互聯(lián)等領域。富數(shù)科技是隱私計算互聯(lián)互通協(xié)議首個國家標準的牽頭單位，深度參與信安標委、金標委、工信部等標準的制定。

锘崴科技成立于2019年, 是一家專注隱私保護計算技術的服務提供商，創(chuàng)始團隊來自加州大學圣地亞哥分校UCSD等高校，具備深厚的隱私計算、生物醫(yī)療信息等領域的學術和實踐經(jīng)驗，團隊成員多來自IBM、Google、Thermo等世界五百強企業(yè)。锘崴科技開發(fā)了一整套自主、安全、可控的隱私保護計算平臺產(chǎn)品，業(yè)務場景覆蓋醫(yī)療、金融、保險、政務、安防等。

同盾科技是中國領先的人工智能科技企業(yè)，專注于決策智能領域，通過基于人工智能的決策智能平臺和基于隱私計算的共享智能平臺，聚焦金融風險、安全和政企數(shù)字化三大領域，利用公司的算法、工具以及數(shù)據(jù)生態(tài)，幫助客戶防范欺詐和安全風險，推動智能化決策進程，提升業(yè)務決策的靈活性、敏捷性和準確性。

2. 政府與公共服務隱私計算解決方案

定義：政府與公共服務隱私計算解決方案是指面向政府與公共服務的數(shù)據(jù)流通場景，實現(xiàn)用戶數(shù)據(jù)可用不可見的隱私計算產(chǎn)品和服務。主要應用于政務部門各類數(shù)據(jù)共享和數(shù)據(jù)對外開放場景。

終端用戶：

各地大數(shù)據(jù)局、數(shù)據(jù)交易所、委辦局等政府和公共服務機構的信息化部門、大數(shù)據(jù)部門、業(yè)務辦理部門等

核心需求：

隨著數(shù)據(jù)要素市場化、政企數(shù)據(jù)融合等政策的相繼出臺，政府與公共服務等政務機構近年來正積極推動政務數(shù)據(jù)在不同部門間的內(nèi)部共享，從而提高政府治理水平和公共服務效能，同時，政務數(shù)據(jù)進一步的對外開放還可為眾多行業(yè)企業(yè)賦能，提高社會經(jīng)濟效益。由于政務數(shù)據(jù)包含社保、公積金、稅務、交通、水電等多種數(shù)據(jù)，分散在不同部門，加上政務數(shù)據(jù)涉及大量公民隱私，管控嚴格等因素，以往的政務數(shù)據(jù)流通共享審批手續(xù)繁瑣，協(xié)調(diào)非常困難。隱私計算技術能夠在保障數(shù)據(jù)隱私的前提下，實現(xiàn)數(shù)據(jù)在機構間安全地流通、共享和應用，正被政務機構開始嘗試采用。政務部門對隱私計算解決方案的核心需求包括：

• 能用隱私計算技術打通多方數(shù)據(jù)，且隱私計算的使用門檻要低。目前政務部門對隱私計算應用的主要訴求在于打通多方數(shù)據(jù)，滿足常見業(yè)務場景的需求，如統(tǒng)計分析、聯(lián)合建模、數(shù)據(jù)查詢等，因此政務部門需要使用多方安全計算、聯(lián)邦學習等技術實現(xiàn)這些應用。此外，政務隱私計算解決方案存在大量業(yè)務部門的用戶，因此需要在常用場景中可以直接調(diào)用已封裝好的應用。
• 在多參與方的應用場景中保障良好的計算性能。政務隱私計算應用通常涉及多個政務部門的數(shù)據(jù)源，且隨著政務數(shù)據(jù)進一步對外開放，數(shù)據(jù)應用方也將可能達到數(shù)十甚至數(shù)百家。因此，政務部門需要在這類場景中保障較高的計算性能。
• 能讓數(shù)據(jù)要素以安全可信的方式對外充分流通和開放。政務數(shù)據(jù)通過隱私計算發(fā)揮協(xié)同價值的前提是數(shù)據(jù)能夠跨部門、跨區(qū)域、跨行業(yè)充分流通和開放，因此，政務部門需要完善的數(shù)據(jù)運營體系支撐數(shù)據(jù)的流通和開放，并通過區(qū)塊鏈技術對數(shù)據(jù)進行確權，實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化。
• 滿足安全合規(guī)要求。政務數(shù)據(jù)涉及大量公民隱私，政務部門對其管控嚴格，因此政務部門需要隱私計算解決方案在數(shù)據(jù)安全保護、系統(tǒng)環(huán)境等方面具備很高的安全性。同時，為保證隱私計算核心技術的自主可控，政務部門要求隱私計算解決方案相關軟硬件的核心模型實現(xiàn)完全的國產(chǎn)化。此外，政務部門還要求供應商的產(chǎn)品通過了權威測評機構的安全標準測評。

廠商能力要求：

• 具備多方安全計算、聯(lián)邦學習、同態(tài)加密等多種隱私計算技術能力，并能較低的門檻供業(yè)務用戶使用。一方面，廠商需要提供多方安全計算、聯(lián)邦學習等技術支撐政務部門的統(tǒng)計分析、聯(lián)合建模、數(shù)據(jù)查詢等應用需求，且廠商尤其需要具備高性能的同態(tài)加密技術，以在多參與方的計算場景中提高計算性能，并降低對政務部門業(yè)務系統(tǒng)的改造。另一方面，廠商需要為一些政務部門常用的場景，定制隱私計算應用，并以可視化的方式供業(yè)務用戶調(diào)用，或以軟硬件一體機的形式提供給用戶。
• 在多參與方的應用場景中提升計算性能。一方面，廠商需要針對聯(lián)合計算、匿蹤查詢等場景提升計算性能，包括算法優(yōu)化、通信優(yōu)化、硬件加速等多方面的性能優(yōu)化；另一方面，廠商需要進一步提供多租戶管理能力，對計算資源進行切割，提升高并發(fā)和多租戶模型下的計算性能。
  
• 提供基于區(qū)塊鏈技術的數(shù)據(jù)運營服務。廠商需提供數(shù)據(jù)流通/共享平臺，并以平臺為中心構建數(shù)據(jù)運營服務體系，連接多方的數(shù)據(jù)源機構和數(shù)據(jù)應用機構，以支撐各方在平臺上完成數(shù)據(jù)的流通和共享。同時，廠商需要在平臺中應用區(qū)塊鏈技術，通過對數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)處理路徑和規(guī)則、參與方身份、分配機制等進行上鏈存證，保障數(shù)據(jù)流通各環(huán)節(jié)中數(shù)據(jù)和參與方的安全可信。
• 隱私計算解決方案具備較高的安全性。廠商需要通過提供完善的的數(shù)據(jù)加密技術、完善平臺系統(tǒng)的安全性設計等提高解決方案的安全性；同時，廠商需要實現(xiàn)隱私計算相關軟硬件核心模型的全部國產(chǎn)化；此外，廠商的產(chǎn)品需獲得權威測評機構的安全標準測試。

入選標準：

• 符合政府與公共服務隱私計算解決方案的廠商能力要求；
• 近一年在該市場服務客戶數(shù)3家以上；
• 近一年該市場相關服務收入規(guī)模在200萬元以上。

代表廠商：

零數(shù)科技成立于2016年8月，是一家具備領先區(qū)塊鏈底層技術及深度應用場景的國家高新技術企業(yè)。公司旨在通過區(qū)塊鏈及隱私計算技術，打造數(shù)據(jù)價值流通基礎設施，確保數(shù)據(jù)在多主體間可信有序流通和安全高效應用，服務于汽車、金融、政務、雙碳、文化等領域深度數(shù)字化。

同態(tài)科技是一家隱私計算數(shù)據(jù)保護服務商，基于自主可控的同態(tài)加密技術，在政務、金融、軍民融合等領域為用戶提供數(shù)據(jù)交換共享及隱私計算數(shù)據(jù)保護服務，實現(xiàn)數(shù)據(jù)可用不可見、合規(guī)數(shù)據(jù)標準化、數(shù)據(jù)應用全流程可控等。

3. 醫(yī)療隱私計算解決方案

定義：醫(yī)療隱私計算解決方案是指針對醫(yī)療領域的數(shù)據(jù)流通場景，實現(xiàn)用戶數(shù)據(jù)可用不可見的隱私計算產(chǎn)品及服務，主要應用于臨床診斷、醫(yī)學研究、醫(yī)保管理、醫(yī)藥研發(fā)、基因分析、疾控管理等場景。

終端用戶：

醫(yī)院各科室，各地衛(wèi)健委、醫(yī)保局、疾控中心等醫(yī)療機構的大數(shù)據(jù)部門、科技研發(fā)部門，醫(yī)藥企業(yè)的藥物研發(fā)部門等

核心需求：

伴隨醫(yī)療信息化的持續(xù)推進，醫(yī)療機構積累了大量醫(yī)療數(shù)據(jù)，通過人工智能和統(tǒng)計分析，這些數(shù)據(jù)可以被應用在臨床診斷、醫(yī)學研究等眾多場景。然而，醫(yī)療數(shù)據(jù)的應用通常需要收集來自不同地區(qū)、不同人群的樣本數(shù)據(jù)，并需要包含臨床、檢驗、基因等多種維度。由于單個醫(yī)療機構積累的樣本數(shù)據(jù)量通常有限，因此醫(yī)療機構需要采用隱私計算技術對不同的數(shù)據(jù)源進行聯(lián)合建?；蚵?lián)合計算。醫(yī)療機構對隱私計算解決方案的核心需求包括：

• 能在多種不同安全假設與計算復雜度的場景中應用隱私計算。醫(yī)療隱私計算應用場景多樣且復雜，如疾病診斷、醫(yī)學影像、基因組學、藥物靶點發(fā)現(xiàn)等，各類場景對于精度、性能和安全性的要求差別較大，因此醫(yī)療機構需要應用多種隱私計算技術，并根據(jù)需求對不同技術方案進行融合。
• 應用多種醫(yī)療領域?qū)I(yè)的AI模型和統(tǒng)計分析方法來處理各類醫(yī)療數(shù)據(jù)。醫(yī)療數(shù)據(jù)的類型較復雜，包含各種結構化和非結構化數(shù)據(jù)，尤其是基因、醫(yī)學影像等數(shù)據(jù)的復雜度極高；與此同時，醫(yī)療領域的數(shù)據(jù)處理高度專業(yè)化，需要廣泛結合醫(yī)學、生物學、藥學等領域的專業(yè)知識。因此，醫(yī)療機構在處理數(shù)據(jù)時需要應用多種醫(yī)療領域?qū)I(yè)的AI模型和統(tǒng)計分析方法。
• 在多參與方的應用場景中保障良好的計算性能。醫(yī)療隱私計算應用場景，如聯(lián)合多家機構的病例對比，藥物有效性研究，經(jīng)常需要聯(lián)合十多家甚至更多的參與方。醫(yī)療機構因此需要在這類場景中保障較高的計算性能。
• 在特定應用場景中實現(xiàn)很高的計算精度。一些醫(yī)療隱私計算應用場景，如病人用藥和療程規(guī)劃等，要求計算結果非常精確。因此，醫(yī)療機構需要隱私計算解決方案在這類場景中具備很高的模型精度。
• 鏈接同一區(qū)域或同一領域多方的醫(yī)療數(shù)據(jù)資源。醫(yī)療隱私計算應用經(jīng)常會受限于樣本數(shù)據(jù)量，如疾病診斷，單個醫(yī)院擁有的病例樣本量往往有限，因此醫(yī)療機構通常需要鏈接同一區(qū)域或同一領域多方的數(shù)據(jù)源滿足模型訓練或聯(lián)合計算要求。
• 滿足安全合規(guī)要求。醫(yī)療數(shù)據(jù)涉及大量病患隱私，這些數(shù)據(jù)的泄漏會造成法律和道德風險，因此醫(yī)療機構需要隱私計算解決方案在數(shù)據(jù)安全保護、系統(tǒng)環(huán)境等方面具備很高的安全性。

廠商能力要求：

• 具備多方安全計算、聯(lián)邦學習、同態(tài)加密、差分隱私、可信執(zhí)行環(huán)境等多種隱私計算技術能力。廠商需要提供多種密文計算技術，以實現(xiàn)對聯(lián)合建?；蚵?lián)合計算不同環(huán)節(jié)的加密，滿足安全性要求的同時，兼顧性能和精度；針對醫(yī)療行業(yè)用戶，廠商尤其需要提供基于可信執(zhí)行環(huán)境的解決方案，以在計算復雜度，以及性能、精度和安全性要求都很高的場景中，滿足用戶需求。
• 提供專業(yè)的醫(yī)療領域的AI模型和統(tǒng)計分析方法。如針對臨床診療，提供輔助診斷、治療方案推薦、用藥推薦等方面的AI模型；針對醫(yī)學影像分析，提供病灶識別等AI模型；針對基因分析，提供基因?qū)R、全基因組關聯(lián)分析、人口分層等分析方法。
• 在多參與方的應用場景中提升計算性能。一方面，廠商需要對計算效率、數(shù)據(jù)壓縮、帶寬等進行優(yōu)化，提升多參與方之間的通信效率，從而提升計算性能。另一方面，廠商也可以通過算力網(wǎng)絡為用戶調(diào)度第三方算力資源來提升計算性能。
• 在特定場景中提供高精度的聯(lián)邦學習模型。廠商需要在對計算結果精確度要求很高的場景中提高模型精度，如通過自研聯(lián)邦學習框架，降低聯(lián)邦學習模型拆分造成的精度損失。
• 在特定區(qū)域或領域范圍建立數(shù)據(jù)生態(tài)，通過數(shù)據(jù)運營為用戶提供豐富的數(shù)據(jù)資源。醫(yī)療隱私計算應用落地的關鍵是數(shù)據(jù)資源，廠商需要在特定區(qū)域，如省市級內(nèi)，或特定領域，如針對某一疾病的研究，聯(lián)合衛(wèi)健委、醫(yī)院、醫(yī)保局、醫(yī)藥公司等多方建立豐富的數(shù)據(jù)生態(tài)，并提供數(shù)據(jù)運營服務。
• 隱私計算解決方案具備較高的安全性。廠商需要通過提供高等級的數(shù)據(jù)加密技術、完善平臺系統(tǒng)的安全性設計等提高解決方案的安全性。并獲得權威測評機構的安全標準測試。

入選標準：

• 符合醫(yī)療隱私計算解決方案的廠商能力要求；
• 近一年在該市場服務客戶數(shù)3家以上；
• 近一年該市場相關服務收入規(guī)模在200萬元以上。

代表廠商：

锘崴科技成立于2019年, 是一家專注隱私保護計算技術的服務提供商，創(chuàng)始團隊來自加州大學圣地亞哥分校UCSD等高校，具備深厚的隱私計算、生物醫(yī)療信息等領域的學術和實踐經(jīng)驗，團隊成員多來自IBM、Google、Thermo等世界五百強企業(yè)。锘崴科技開發(fā)了一整套自主、安全、可控的隱私保護計算平臺產(chǎn)品，業(yè)務場景覆蓋醫(yī)療、金融、保險、政務、安防等。

翼方健數(shù)（Basebit.ai）是“數(shù)據(jù)和計算互聯(lián)網(wǎng)”的先行者，是一家專注隱私安全計算、人工智能和大數(shù)據(jù)的高科技公司。翼方健數(shù)以隱私安全計算為核心，服務醫(yī)療、政務、金融、保險、營銷、科學等領域，建設在數(shù)據(jù)安全和個人隱私保護基礎上的數(shù)據(jù)開放生態(tài)和數(shù)據(jù)共享協(xié)作環(huán)境，并在此基礎上發(fā)展人工智能的能力，為行業(yè)賦能。

4. 隱私計算平臺

定義：隱私計算平臺，是指基于安全多方計算、聯(lián)邦學習等多種隱私計算技術，在為數(shù)據(jù)提供隱私保護的前提下，實現(xiàn)數(shù)據(jù)在流通中可用不可見的平臺型工具。隱私計算平臺具備通用的隱私計算技術服務能力，能夠支撐企業(yè)用戶構建各類隱私計算應用解決方案。

終端用戶：

金融、政務、醫(yī)療、零售、電信、交通等各領域企業(yè)或機構的IT部門、大數(shù)據(jù)部門、科技創(chuàng)新部門

核心需求：

隨著數(shù)據(jù)成為各行業(yè)企業(yè)創(chuàng)新業(yè)務、優(yōu)化運營管理的關鍵要素，跨組織的數(shù)據(jù)流通共享成為企業(yè)越來越重要的需求。與此同時，《網(wǎng)絡安全法》、《數(shù)據(jù)安全法》、《個人信息保護法》等法律法規(guī)的陸續(xù)出臺，為數(shù)據(jù)流通增加了諸多合規(guī)要求。因此，近年來各行業(yè)眾多企業(yè)和機構都開始關注隱私計算，并希望搭建隱私計算平臺，為進一步探索隱私計算的應用場景構建基礎設施。企業(yè)對于隱私計算平臺的核心需求通常包括：

• 具備較高的通用性。企業(yè)潛在應用場景非常廣泛，但在平臺部署初期這些應用場景往往不夠明確。因此，企業(yè)需要平臺具備較高的通用性，能滿足企業(yè)未來潛在的多種應用場景和功能需求。
• 操作方式靈活。不同隱私計算應用場景的定制化程度存在差異，從調(diào)用算子來組合計算流程，到自定義計算流程，其對于用戶技術水平要求也不同。因此，企業(yè)需要平臺具備多種操作方式，靈活滿足用戶需求。
• 易于部署和集成。一方面，企業(yè)希望隱私計算應用能快速落地并產(chǎn)生效果，因此需要解決方案能以便捷和快速的方式進行部署；另一方面，很多企業(yè)已經(jīng)建立了較復雜的業(yè)務和IT系統(tǒng)，因此需要隱私計算解決方案能在對原系統(tǒng)改造盡量小的前提下，與原系統(tǒng)集成。
• 具備較高的性能。在聯(lián)合建模、聯(lián)合統(tǒng)計分析等離線場景中，隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增加，以及應用場景的豐富，其計算性能會受到制約；而在聯(lián)合預測、匿蹤查詢等實時性要求較高的場景中，隨著請求量的增加，計算時延也會逐漸顯現(xiàn)。企業(yè)需要平臺能在這些場景中具備較高的性能。
• 具備較高的安全性。為保障數(shù)據(jù)資產(chǎn)安全，以及為滿足相關法律法律的要求，企業(yè)需要平臺在數(shù)據(jù)安全保護、系統(tǒng)環(huán)境、計算流程的可解釋性等方面滿足較高的安全性要求。

廠商能力要求：

• 平臺在隱私計算技術和系統(tǒng)功能方面具備通用性。在隱私計算技術方面，平臺需要具備聯(lián)邦學習、多方安全計算等多種隱私計算技術能力，能支撐聯(lián)合建模、聯(lián)合統(tǒng)計、隱私求交、匿蹤查詢等多種應用場景；在系統(tǒng)功能方面，平臺需要將系統(tǒng)功能模塊化，支持用戶根據(jù)需求自助增加功能模塊，如區(qū)塊鏈存證、AI計算、SQL等模塊。
• 平臺具備靈活的操作使用方式。一方面，平臺需要將多方安全計算、聯(lián)邦學習等算法拆分為細化的算子，支持用戶根據(jù)需求以圖形化的方式組合算子，構建計算流程；另一方面，平臺還需要支持一些用戶在定制化程度更高的場景中采用Python和SQL等方式編譯計算腳本，自定義計算流程。
• 平臺能被快速部署和集成。在部署方面，除了本地部署模式，平臺需要提供敏捷化的部署和交付方式，如平臺采用云原生架構，并支持容器化的交付方式；以SDK或API的方式支持用戶快速構建隱私計算應用；在與原系統(tǒng)集成方面，平臺需要提供組件化和接口化服務支撐隱私計算平臺與原系統(tǒng)之間在數(shù)據(jù)、賬號、日志等方面快速對接。
• 平臺在各類離線和實時場景中具備較高的性能。在離線場景中，平臺需要支持大規(guī)模分布式計算和硬件加速能力，提高計算性能；在實時場景中，平臺需要在通信效率上做深度優(yōu)化，并保證實時計算的穩(wěn)定性，降低實時計算的時延。
• 平臺具備較高的安全性。廠商需要通過提供完善的數(shù)據(jù)加密技術、完善平臺的權限控制等方式提高平臺的安全性；并需要支持算法流程可視化，以及支持接入第三方流量審計工具對數(shù)據(jù)用途進行驗證等方式提高計算流程的可解釋性和可信度。
  

入選標準：

• 符合隱私計算平臺的廠商能力要求；
• 近一年在該市場服務客戶數(shù)5家以上；
• 近一年該市場相關服務收入規(guī)模在500萬元以上。

創(chuàng)作團隊

張揚 

愛分析聯(lián)合創(chuàng)始人&首席分析師

洪逸群 

愛分析高級分析師

孟晨靜 

愛分析分析師

媒體支持

?關于廠商全景報告

• 愛分析廠商全景報告面向數(shù)字化市場的甲方用戶，由愛分析定期撰寫并公開發(fā)布，為甲方采購旅程中的數(shù)字化規(guī)劃、廠商選型等環(huán)節(jié)，提供決策依據(jù)和支撐。
• 報告提供所覆蓋領域的數(shù)字化市場全景地圖、特定市場定義與入選標準，以及入選廠商列表、代表廠商評估等研究成果。
• 甲方用戶可以依據(jù)入選廠商列表，擬定潛在供應商名單，并通過愛分析第三方評估，了解廠商在特定市場的產(chǎn)品服務優(yōu)勢，選擇合適的廠商進行選型。