个人隐私数据保护趋势下，科技公司都做了哪些努力？| WISE2020 新经济之王企业服务峰会( 三 ) 12

因此，隐私计算技术应运而生，通过结合联邦学习、可信计算环境、多方安全计算等技术，能有效解决数据分享过程中的隐私保护痛点，实现数据“可用不可见” 。从上世纪80年代，隐私计算相关技术被提出并理论上证明可行，到今天经过多年的发展，在很多场景下已经可以通过隐私计算技术来高效解决数据分享中的实际问题。比如锘崴团队从2014年开始举办全球的iDASH隐私计算大赛，包括12月7号刚刚结束的2020大赛，通过已经举办的7届大赛，以及对于全球隐私计算队伍方案的测评，我们也见证了隐私计算技术的发展，以及其在实际应用中不断提高的效率和解决问题的能力。我认为市场的需求和技术的加持，法律的监管，如今年颁布的《数据安全法（草案）》和《个人信息保护法（草案）》，以及政策的引导，如中国的数据要素化市场的政策，共同驱动了隐私计算的市场发展。
【个人隐私数据保护趋势下，科技公司都做了哪些努力？| WISE2020 新经济之王企业服务峰会】吴沈括：我觉得这个问题不单是中国的问题，也是一个全球化的问题。目前全球对于数据治理的需求，在不同的层面都有快速上升的过程。
从国际上来看，一方面随着数字化应用的生态在不断地拓展延伸，从一些基础设施到金融应用，场景越来越广泛。另一方面，目前不同的主体，包括国家企业对于数据资源的争夺和博弈也在不断升温，比如说一些管制、投资、审查，这些都在加速。在这个过程中，我们看到包括企业在出海的过程中对于技术支撑的需求也在不断地提升。尤其是像今年以来我们看到从欧盟到美国，甚至到日本、韩国、南非、迪拜、新加坡，这些国家不断在进行规范的更迭，非常注重对技术支撑的迭代和升级。
从国内来看，除了数据要素市场建设过程中所激发的更大的市场需求，随着我们国家关于数字经济、数字政府的建设，从政府到企业，到个人，各方主体都有非常旺盛的需求。尤其是现在随着五中全会的结束、中共中央关于“十四五”规划和2035远景目标当中提出的加快数字化转型的推动，可以想见在不同的场景当中，在不同的行业部门当中，它的需求的共性在不断地增多。这时候如何得到有效的最新的技术支撑，就成为大家共同的期待。这也形成了市场的发展前景非常良好的很重要的原因。
徐葳：从技术角度来说，首先我觉得是需求拉动。原来数据在黑市进行买卖，但是这种行为是不合规的，而实际上获客、风控等实际需求依然存在。要在安全合规的情况下进行数据流通共享，就需要隐私计算，这就短期的需求拉动。从长期的需求来看，大数据的发展使得数据的价值越来越被大家重视，对于许多大数据公司和提供AI方案的公司来说，只有将多方数据融合共享才能产生更多的价值。
其次，我觉得是技术的推动。互联网和大数据技术的发展使得数据流通的需求增加了，同时也使得隐私计算技术能够逐步落地了。多方安全计算这个理论是我们院长姚老师上个世纪80年代提出的， 2014年我们开始研究隐私计算的的时候，大家都不知道这个可以干什么， 2018年我们创立公司的时候，市场上知道的人也很少。今年大概有200家公司声称开始做隐私计算了，这也说明技术在不断的成熟。
邹贵强：隐私数据被大家关注一方面是因为生产生活跟互联网结合越来越紧密，大家的生活中方方面面都会受到大数据计算的影响。你可能被推送地更精准，或者说商业化的渠道，你会感受到对你生活的影响。另外一方面，的确是现在的数据处理能力的提高，原来泄露了电话号码就是被骚扰电话打一下，如果现在泄露的话带来的就是生活和工作方面精准的影响，这种商业化的能力和技术的能力给大家产生了害怕的感觉，推动了一些相关机构的关注和国家的关注。
张明镜：各位专家都从各个角度说了一下这个行业火起来的驱动要素。在研究隐私计算行业的时候，我发现有很多的技术路线十分纷繁复杂，有多方安全计算、可信执行环境、联邦学习等，在多方安全计算里面可能还有很多子项，比如同态、混淆电路等等。大家在这方面对这些技术还是比较陌生，对这些技术的异同点不太清楚。另外，不同的工程化的能力、代码的质量也会影响效果；同样的技术水平，不同的场景也会影响公司的增长速度。基于上述原因，我想请教一下徐老师和王总两位专家，在你们创业的实践中，是否能够讲讲这些技术路线的异同点，以及在做项目的过程中效果如何，或者哪些点需要持续优化。