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　　数据作为新型生产要素，逐渐成为推动经济社会发展的中坚力量，而数据隐私及安全问题也日益凸显。在个人隐私保护越来越重要的今天，隐私计算应运而生。
 

　　隐私计算产业发展驶入快车道
 

　　隐私计算是一套包含人工智能、密码学、数据科学等众多领域交叉融合的跨学科技术体系。它能够在满足数据隐私安全的基础上，实现数据要素“价值”的流通与共享，真正做到“数据要素可用不可见”。
 

　　近年来，我国陆续出台了《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等相关法律文件，随着国内数据立法进程的加快，隐私计算市场将迎来快速发展。国家工业信息安全发展研究中心《中国隐私计算产业发展报告(2020-2021)》显示，隐私计算产品市场规模约为十亿元，基于隐私计算的数据交易应用模式市场或将达到千亿级。
 

　　当前，我国正加快培育数据要素市场，促进数据要素价值释放。作为平衡数据流通与安全的重要工具，隐私计算将成为数字经济的底层基础设施，为各行各业搭建坚实的数据应用基础。同时，由于用户对个人隐私保护的需求日渐强烈，隐私计算的发展前景也将会更加广阔。
 

　　隐私计算应用场景加速落地
 

　　随着政策与需求的双重驱动，隐私计算技术和产品的成熟度快速提升，在近年逐渐由研发阶段转化到实施阶段。根据隐私计算联盟统计，进入实施阶段的产品比例逐年提升，截至2021年年底，进入实施阶段的产品比例由2020年的38%上升至48%，部分产品能够支持较大规模应用的实施。
 

　　目前，隐私计算应用主要集中在以数据驱动为核心的金融、互联网领域，以及拥有大量数据源和数据流通需求的医疗、政务等领域。据艾瑞咨询发布的《中国隐私计算行业研究报告》显示，2021年中国隐私计算基础产品服务的技术采购中，金融、政务、运营商占据了75%～80%的市场份额。
 

　　“隐私计算在金融、通信、政务、医疗等行业的应用继续加速，同时，产学研各界也正在合力探索技术应用的合规路径；从产业生态看，隐私计算正在积极拥抱开源，并加速探讨实现跨平台互联互通的可行方案。”中国信通院云计算与大数据研究所所长何宝宏在今年7月举办的2022隐私计算大会上表示。
 

　　隐私计算面临规模化应用困境
 

　　隐私计算技术正处于快速迭代的发展阶段，可解决企业和机构面临的数据合规难题，为数据安全制度落地提供有力的技术支撑。然而，巨大的市场潜力背后，隐私计算技术的规模化应用仍面临诸多困境。
 

　　“在技术实施方面，存在异构隐私计算平台无法互联互通、性能效率低、产品化能力不足等局限；在业务方面，传统业务与隐私计算平台的结合和改造需要大量的时间和人力成本，同时业务价值难以体现；在合规方面，数据安全等法规实施后，相应的实施细则和指南仍未出台，隐私计算落地缺乏指导参考。” 瑞莱智慧CEO田天表示。
 

　　随着大数据发展和应用的不断深入，市场各方对数据流通共享的需求日益增加，隐私计算技术在近几年得到了广泛关注和迅速发展。尽管仍然存在着许多挑战，但伴随技术的不断成熟和市场认知的持续提高，隐私计算将继续为金融、通信、医疗、政务等场景提供可信数据基础，促进数字经济高质量发展。