翼方健数刘硕:用「隐私计算」构建起数据网络,让AI释放数据价值

王饱饱 4个月前 (01-24)

隐私计算,正在路上的下一代IT基础架构。

翼方健数刘硕:用「隐私计算」构建起数据网络,让AI释放数据价值

2021年,「隐私计算」悄然间火了。

据公开数据显示,「隐私计算」这一新创业赛道,2021全年融资次数达50笔以上,融资金额累计超过60亿元人民币。资本和创业者们瞄向这一领域的目光,正愈加火热。

然而令人惊讶的是,当回首这个新兴赛道的发展历程时会发现从技术普及到概念验证、从试点部署到规模化应用落地,一切都只用了短短3、4年的时间。

那么,隐私计算为何能快速产业化,并在2021年迎来爆发式的增长?这项被誉为“新一代IT基础架构”的新兴技术体系,目前可以为谁服务,又在提供哪些价值?中国重点发展数字经济的大趋势下,隐私计算将会扮演怎样的角色?

带着这些疑问,我们有幸联系到了被称为“隐私计算四小龙”之一的翼健(上海)信息科技有限公司(简称:翼方健数),与翼方健数的合伙人刘硕,就以上这些问题做了深入的交流。

图 | 翼方健数合伙人 刘硕

发展数字经济,社会呼唤「隐私计算」加速落地

没有规矩,不成方圆。

数字时代,数据被视为重要的生产要素。从机构到企业,从组织到个人,或海量或零星的数据已然遍布在整个社会网络之中。

然而对发展数字经济来说,只有流动的数据才能产生更大的价值。但流动本身就意味着风险:不同于其它实体生产资料,数据天然具有边际成本低、重复利用率高的优势,同时也就存在着复制成本极低、隐私安全性难保证等弱点。

在世界加快加强对数据保护立法、企业和个人普遍对数据安全性开始担忧的前提下,怎样让数据以最安全的方式在流动中被利用,成了一道难题。而近年来崭露头角的「隐私计算」成为了当下最理想的答案。

刘硕告诉记者,隐私计算,通常指的是在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下,对数据进行处理和计算,完成数据价值挖掘的技术体系

其最直观的作用在于:保障数据在流通和融合过程中的“可用不可见”,实现数据所有权和数据使用权之间的分离。

简单地说:你可以使用我授权给你的数据达到你想要的计算结果,但你自始至终无法一睹数据的原始“相貌”,也就最大程度上避免了授权数据的泄露。

翼方健数刘硕:用「隐私计算」构建起数据网络,让AI释放数据价值

那么,既然隐私计算对数据安全如此重要,为什么直到2021年才真正迎来大规模的商业化落地呢?

刘硕认为,其原因主要有两个方面,一是围绕数据的基础设施业已完善,二是在数据使用的过程中,许多问题正在涌现。

“现在业内通常把2021年作为隐私计算的商业落地元年,其原因在于:回首过往几十年,互联网、信息化的浪潮已经把围绕着数据的基础设施搭建完成了;而利用数据去推动业务发展、开拓新业务新模式的过程中,正慢慢出现了一些滥用、侵犯等对用户和社会带来不良影响的行为。从而促使隐私计算这个新技术,获得了可以商业化落地的条件和相当大的市场空间。”

在和刘硕交流时,记者发现,随着隐私计算概念的普及和认可度的不断提升,越来越多的机构、企业开始积极接触隐私计算,而目前市场上积极“买单”的客户群体,大多数都是金融类企业

“目前国内在隐私计算方向上的创业公司有四、五十家,但我们注意到可能有95%的比例都在做金融。主要原因还是在于金融公司手中的数据质量,相对来说较高。”

记者注意到,对于金融企业,其既有迫切地追求“现有业务合法化、规范化”的需求,同样也有如何利用手中数据,去更好地驱动业务发展的需求。这对于不少刚进入隐私计算赛道的初创企业来说,由于提供服务的门槛较低,吸引力自然较大,从而也就对金融企业“一拥而上”,甚至几十家企业争夺一个客户的现象,也时有发生。

而作为赛道中最早入局的创业者,翼方健数却选择了“剑走偏锋”,把目光投向了更艰难、更未知的一片天地——医疗和政务领域。

坚持提供「全栈技术矩阵」,为行业「解锁数据价值」

没有哪种成功是理所当然的。

记者了解到,在医疗和政务领域,客户对新技术的认知较低、客户内部业务环节复杂,其数据的保密性要求极高。这意味着,并不是每家提供隐私计算服务的企业,都能成功地打进这个市场。

“其实对于隐私计算来说,医疗和政务领域的壁垒是很高的。这体现在沟通成本高、业务场景多样化和价值认知不明显等方面。”

刘硕表示,在几年前隐私计算尚未全面铺开之时,医疗、政务等领域对这个技术并不了解,每个客户的沟通成本都极其高昂——不仅要让客户理解,还要帮着客户去思考:使用了隐私计算,能够解决哪些问题?创造哪些价值?

翼方健数刘硕:用「隐私计算」构建起数据网络,让AI释放数据价值

业务场景的“低重复性”同样注定了每家客户都要倾注心血。刘硕告诉记者,以医疗领域为例,普遍现象是:每一个城市的社区医院、三甲医院基于不同应用建设的数据系统都是不同的,每家医院面临着自身‘数据孤岛’的问题,更别说医院和医院之间翼方健数需要“抽丝剥茧”,为客户挖掘出能被认可的价值并加以实现。

高壁垒意味着艰难,也意味着成功挑战者拥有着充分的实力。记者注意到,目前和许多其它初创企业不同的是,翼方健数为客户提供了“全栈技术矩阵”,力求为客户提供围绕着“解锁数据价值”的全链条服务。这不仅让其在竞争中得以脱颖而出,也让企业真正锻炼了“内功”,为客户实实在在地创造了价值。

翼方健数刘硕:用「隐私计算」构建起数据网络,让AI释放数据价值

经过几年的摸爬滚打,凭借着坚持为客户「解锁数据价值」的初心和麾下专业团队的努力,目前翼方健数在医疗、医保和医药+生物信息这三个垂直细分赛道中,都已经担当了“排头兵”的角色。

而在垂直方向做得足够深入之后,目前翼方健数也在尝试让隐私计算为更多领域“赋能”。记者获悉,这几年突飞猛进的AI行业,将成为今年翼方健数的又一“战场”。

“数据对AI企业是极为重要的资源。”刘硕告诉记者,从人工智能的“三驾马车”(即算力、算法和数据)来看,多数AI企业在算法上有各自的独到之处,算力上可以依靠硬件堆积。但数据的获取,是决定AI企业发展的重要瓶颈。

“AI公司普遍处于缺乏数据的状态,许多急需获取的如大气、空间、电力、医疗健康和税务等等数据,都存储在传统行业、政府机构中。而因为安全性的问题,这些数据目前仍是’孤岛’。”

意识到行业中的这种需求,翼方健数目前着重打造既保护AI公司的算法模型,又保护传统行业数据的平台,力图把隐私保护做到多赢。

之前我们跟香港科技园协作,一起构建了一个可以提供‘AI招标’功能的AI验证平台,现在已经成为了许多香港政府机关和企业都可以使用的公共服务。其中一个很有意思的案例是:要求借助某个街道的监控视频,精准判断出该街道是否存在老鼠,并在视频中框选出老鼠位置和划出行动轨迹。大部分来应标的AI视频企业都表示可以满足需求,但如何在不分享原始监控视频的情况下,真实考察出企业鉴别能力的高低呢?

“如果是过往,可能就是展示PPT、过往案例等比较流程化的招标行为。但用了我们这个AI验证平台之后,需求方园区就可以将视频数据传到上面,AI公司们接入这个平台去进行’考试’,最终凭借硬实力来获得项目资格。从而既保护了园区需求方的数据,也保护了AI企业的模型,并最终得到了双方都满意的结果。今年我们会把这种平台能力开放给更多的AI企业和传统行业。

翼方健数刘硕:用「隐私计算」构建起数据网络,让AI释放数据价值

通过利用这种隐私计算技术搭建的平台,甲方能够通过提供训练和验证数据来了解AI企业的实力,客观地遴选出优胜者,也给了AI企业保护自有模型和迈出商业化第一步的公平机会。未来AI企业的发展,极有可能受到隐私计算技术的巨大影响。

隐私计算赋能数字经济安全发展,政策与市场“双轮驱动”产业腾飞

记者注意到,包括阿里巴巴达摩院、信息技术研究和分析公司Gartner和北大光华—度小满金融科技实验室等多家机构,在近期公布的2022年技术趋势榜单中,隐私计算都榜上有名,业界对其认可与重视已然达成共识。

翼方健数刘硕:用「隐私计算」构建起数据网络,让AI释放数据价值

在毕马威去年4月发布的报告《深潜数据蓝海-2021隐私计算行业研究报告》中,毕马威指出,三年后隐私计算的技术服务营收有望触达100-200亿人民币的空间,甚至将撬动千亿级的数据平台运营收入空间。

记者注意到,综合市场主流观点来看,隐私计算未来的前景非常乐观。刘硕也告诉记者,目前从政策指导和市场需求两个方面来看,隐私计算的发展都处于积极的态势中。

从隐私计算的业务增长模式上来看,目前政策和市场两个方向正在‘双轮驱动’这个产业的发展。翼方健数目前既关注市场需求,同时也在和像工信部、信通院等国家部委和各个编制单位积极互动,了解国家政策的具体要求。

而相对于业界,学界的目光往往注视着更遥远的未来。此前被誉为“计算机安全教母”的Dawn Song(宋晓冬)教授,就曾公开表示:未来所有的计算都将是隐私计算。刘硕也极为认同这个观点。

翼方健数刘硕:用「隐私计算」构建起数据网络,让AI释放数据价值

隐私计算可以被称为新一代的IT基础设施,就像如今的云计算在几年间已然改变了互联网行业、成为底层基础设施的一部分一样,未来隐私计算同样会成为一种有行业标准的基础设施。

记者注意到,就如之前的“互联网+”一样,随着隐私计算的普及和成为一种底层基础设施,未来的“隐私计算+”,通过真正让数据安全地流动起来,将同样有机会改变千行百业的运行逻辑,成为数字经济重要的“基石”。

写在最后

采访结文之时,恰逢国务院印发了《“十四五”数字经济发展规划》,其中明确提出:

“鼓励重点行业创新数据开发利用模式,在确保数据安全、保障用户隐私的前提下,调动行业协会、科研院所、企业等多方参与数据价值开发。”

“提升数据安全保障水平。建立健全数据安全治理体系,研究完善行业数据安全管理政策。建立数据分类分级保护制度,研究推进数据安全标准体系建设,规范数据采集、传输、存储、处理、共享、销毁全生命周期管理,推动数据使用者落实数据安全保护责任。依法依规加强政务数据安全保护,做好政务数据开放和社会化利用的安全管理。依法依规做好网络安全审查、云计算服务安全评估等,有效防范国家安全风险。”

这对于隐私计算产业来说,无疑又是新一轮的政策利好。而随着更多的资本入局、更广泛的市场需求被挖掘出来、更细致的政策法规的公布,对于翼方数这样的领跑者和源源不断的创业者“新兵”来说,过去几年的“暗战”即将结束,未来的竞争也将会更加白热化。

未来如何尚未可知,但我们可以确定的是:一场群雄逐鹿的好戏已然拉开帷幕,一个新兴产业的黎明正在到来。

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