隐私计算，真的是解锁数据要素流通的钥匙吗？
【文/观察者网 李沛】
“能够在特定的信任假设下，在保护数据所隐含的隐私和机密，避免数据资产的流失、转移和失控前提下，实现和分享数据价值的技术，产品和方法，即为隐私安全计算。“
这是11月10日在上海召开的“DATA X大会暨翼方健数战略发布会”上，该公司董事长陈恂对隐私安全计算给出的定义。
隐私计算，是一个尚未被公众广泛认知的技术概念，然而软件领域权威咨询机构高德纳（Gartner），近期已将其列入顶级战略技术趋势，预测到2025年，包括政府和企业在内，50%的大型组织将采用隐私计算技术来处理多方数据和非可信环境下的分析需求。
隐私计算概念不仅受到学术与产业界关注，风险资本也正在涌入这一赛道。
不久前刚刚完成超3亿元B+轮融资的翼方健数，无疑是目前隐私计算领域最具代表性的中国企业，根据翼方健数CEO罗震在会上透露的信息，该公司今年全年营收预计将有7倍增长，客户数量也将增长3倍，其商业实践，在这个相当早期的细分市场已颇显老道与成效。翼方健数及其合作伙伴在本次大会所发布的信息，有助于外界理解隐私计算的两大关键性问题：
隐私计算为什么在今天兴起？
隐私计算如何落地为一门生意？
在中国数据产业界，曾流传过这样一个颇为魔幻的故事：为了获得更精确的客户画像，优化营销策略，某家汽车销售企业与另一家经营车险的公司达成协议，拿出双方业务数据共同分析。
交易当天，两家企业代表先后进入同一酒店房间，打开随身携带的密码箱，里面赫然是一块块码放整齐的硬盘。在相互监视下，技术人员现场完成数据合并与计算，取得所需的分析结果后，双方取出榔头，共同销毁了带来的硬盘，通过这样的方式自示清白。
时至今日，故事的源头已难考证，其中所展现的数据流通环节隐私安全“痛点”却真实存在，乃至愈发鲜明。
随着数字技术的持续渗透，千行百业所生成的数据资源，正在沿指数增长轨迹积累，在单个主体单个平台范围内，数据资源的开发利用已有较为成形的方法论与技术栈，算法算力层面的加持，使数据得以转化为信息，又从信息提炼为知识乃至洞察，数据驱动业务的最佳实践案例不断涌现，今天的产业界乃至全社会业已公认：数据是一种重要的生产要素。
作为一种生产要素，流通，是其优化配置、进一步发挥促进生产力价值的前提，然而正如前文所述，由于数据本身的隐私敏感性和复制的超低成本，不同主体间数据资源流通，首先需要破解隐私安全保护难题。
在今年公布的《十四五规划和2035年远景目标纲要》文本中，有专门章节对“建立健全数据要素市场规则”做出规划部署，在这一节短短二百余字内容中，“保护”与“安全”各出现了6次，足见政府层面对数据隐私安全的重视。
在数据要素流通的语境中，“安全”和“保护”，除了防止黑客病毒恶意攻击，更重要内涵则是在保护数据的同时，分享数据的价值，或者说，将数据的所有权与使用权实现有效分离，实现多方数据流通中的“可用不可见”，要做到这一点，显然需要特殊的技术。
随着国内《数据安全法》和欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）相继颁布施行，数据隐私安全的治理与合规框架已初具雏形，正是在这样的时间点上，隐私计算技术获得了数据产业各方参与者的重视。
与人工智能、区块链等技术概念类似，隐私计算同样存在多种技术流派，如联邦学习、多方安全计算、同态加密，相关研究在学术界也属于前沿领域。当天的活动中，包括加州大学伯克利分校教授宋晓冬、清华大学技术创新研究中心数权经济实验室主任钟宏、中科院生物医学大数据中心主任李亦学在内的学界领军人物，占到参会嘉宾的相当比例，此外，商汤科技联合创始人兼CEO徐立、创新工场董事长等工业界重量级人物到场，也显示出这一赛道当下的商业热度。
政策明朗、作用关键，隐私计算无疑是颇具想象空间的“大机会”。
然而同样如我们在人工智能和区块链等热潮初起时反复看到的：“大机会”早期，不可避免伴随着泡沫与投机。参与者热烈描绘技术的未来、长线的愿景，资本同样愿意为这样的高谈阔论买单，至于商业化如何在脚下落地这一问题，往往有意无意被后置乃至忽视，直到经历一轮经典的高德纳炒作周期洗礼，有足够心力和运气的公司，才会跑出可行的商业模式，将潜在需求转化为一门生意，解决“卖什么，卖给谁，怎么卖”的创业课题。
商业模式落地能力，是行业观察到的，翼方健数的优势。
隐私计算行业目前普遍存在技术落地难、商业模式不清晰、缺少标杆案例等问题，而翼方健数的营收与客户数等关键经营指标增速，则显示出其商业模式摸索已有相当成效，翼方健数CEO罗震在当天演讲中表示，该公司关注的并非具体技术，而是从客户成功的理念出发，聚焦“解锁数据价值”这一本质需求，隐私计算在“解锁数据价值”的问题上，是一个必要条件，而不是充分条件，翼方向客户提供的，是将条件补齐，提供围绕数据全流程、全生命周期管理的技术、产品和服务。
用更直白的语言解读，翼方健数虽以隐私安全计算为切入点，但其产品战略，则是由点及线，向数据产业价值链的全环节延伸扩展，如清洗标注、隐私安全、算法模型、流通交易、行业应用实施，从而能够以完整端到端解决方案交付终端客户，而非作为中间件供应商“被集成”。
这样的全栈技术能力，对于初创企业而言略显“奢侈”，优点却显而易见：
其一，定价能力增强，高度垂直的技术组件开发者，议价能力与集成平台不对等，定价与计费模式受限，与直接面向终端客户的完整方案交付相比，往往也并不能显著节约开发成本和实施周期。
其二，市场反应敏捷，直接触达终端行业客户，能够为企业提供至关重要的市场需求信息，产品乃至战略的迭代优化效率可以大大加快。
与产品定位相匹配，翼方健数市场营销也颇有章法。
传统软件企业面向行业客户营销，存在着自说自话的通病，客户想要看到的，是翔实的案例，通过类比与启发，投射到自身需求，而供应商往往却在介绍充斥着技术名词的解决方案，甚至大谈客户缺乏感性体验的技术性能指标，以至于诞生了这样的经典笑话：客户问一个软件产品作用，供应商回答能够提升XX业务效能，客户继续追问怎样提升XX业务效能，供应商的答案则是：上这套产品。
而翼方健数的做法，则是“做好产品，让客户说话”。
10号当天，论坛受邀参会嘉宾，相当大比例集中于卫生健康、公共服务等数个垂直行业，罗震当天演讲中，分享了厦门健康医疗大数据应用开放平台等十大落地案例，大部分为医疗医药细分应用，涵盖公共卫生、药品研发、医保风控、临床诊疗的不同场景，显示出翼方健数在相关领域的耕耘之深。
值得注意的是，当天活动后半程，还举办由中国电子信息行业联合会指导的城市公共数据信托模式研讨会，在医疗等前期聚焦的领域被打通后，翼方健数显然正试图捕捉城市数字化转型等潮流中的机会。
城市数字化转型中，公共数据在行政体系内部的流转，或公共数据向第三方的开放利用，都有大量场景存在着对隐私计算的真实需求，使用隐私计算平台汇总数据，只输出算法结果，不转移真实数据，可以有效破除不同政府部门“数据打通”的顾虑和阻碍。
简而言之，政府客户，需要技术供应商给予更多的”体谅“与”共情“，并着眼长期，以现实手段谋全局规划，而非仅仅空谈其技术愿景。
与此同时，随着产业数字化转型的加速，上下游不同主体实现线上与线下之间，人与组织之间，组织与组织之间，产业与产业之间基于数据驱动的协同有着巨大想象空间，本次活动中分享的一个案例，广告主与流量渠道各自数据整合分析，能够进一步提升优化营销效果，然而此前由于隐私保护技术可及性不足，对核心业务数据泄露的担忧阻碍了类似商业合作的潜力释放，在许多传统产业，工人不愿意让管理层知晓车间作业数据，经销商不愿意让品牌方知道真实库存和销售情况，这些激励不相容的难题，通过隐私计算技术部署，也打开了新的想象空间。
实现数据要素有效流动的图景，隐私计算，将是一把值得期待的钥匙。
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