日前，全球科技盛會BEYOND國際科技創新博覽會在中國澳門舉行，全球知名科學家、企業家、行業領袖和政府領導等重量級嘉賓彙聚一堂，锘崴科技應邀參加此次活動。

開幕式上，中國科協分管日常工作副主席、書記處第一書記、中國工程院張玉卓院士，以及中華醫學會會長、中國科學院院士、北京協和醫院名譽院長趙玉沛院士分别發表緻辭。

張玉卓院士表示，要厚植創新沃土，激發人才活力，拓展開放合作，促進科技經濟深度融合，建設理念相通、人才暢通、設施聯通的科技創新共同體，讓科技為經濟多元化發展揚帆助力。

作為隐私計算領域的領軍人物锘崴科技創始人王爽應邀出席此次活動的人工智能創新分論壇，發表了題目為《隐私保護計算賦能數據要素可信流動》的主題演講、并參與「人工智能創新之路」圓桌讨論。

演講中，王爽表示，随着數據資源的“生産要素化”，全球都在進一步完善有關數據流通的法律法規。我國《數據安全法》和《個人信息保護法》的先後正式實施也意味着我國進入了數據的強監管時代。同時，這兩部法律也與《民法典》《網絡安全法》《電子商務法》《消費者權益保護法》等共同編織成一張消費者個人信息“保護網”。

與此同時，數據要素化的過程中也遇到了不少難點和挑戰。首先，明文數據一旦可見就可被無限複制，繼而暴露數據信息和隐私。數據源将失去對這些被洩露或複制的數據的控制，導緻數據被亂用、濫用。因此，我國出台了《數安法》和《個保法》，嚴格限制數據的不安全共享、流動。其次，當明文數據被濫用，就會市場的供需關系，導緻數據價值無法定價，無法形成大規模的市場流通。傳統的多中心合作模式，包括數據脫敏、匿名和沙箱模式都無法解決數據要素市場化過程中存在的諸多問題和挑戰。

為解決這些痛點，産生了以聯邦學習、多方安全計算（MPC）、可信計算環境為主的隐私保護計算技術。隐私保護計算通過密碼學和軟硬件技術，在保證用戶隐私及數據安全、符合法律法規要求的前提下，打破數據孤島，連接多數據源數據，構建跨機構、跨領域數據網，幫助實現多方協同數據分析、學習建模等。相比于傳統的多中心合作模式或隐私保護手段，隐私保護計算既能實現計算結果精度可保證、數據使用過程可追溯，又能在此基礎上增加樣本量、豐富數據維度。因此大幅釋放數據價值、提升數據資源使用效率、促進數據要素化市場發展。

值得注意的是，任何系統都沒有絕對的安全，安全是建立在相關場景假設的前提下。每項技術的适用範圍、保護範圍、安全保護程度、性能都不同。企業需要同時充分了解各項技術和不同應用場景的需求，才能充分發揮隐私保護計算技術的作用。

商業隐私保護隐私計算技術是在滿足特定數據應用場景需求的前提下，盡可能做到好用。相比起傳統“開源框架 業務定制”的模式，“商業隐私保護計算平台 行業應用”的模式更具普适性，能适應更多的應用場景，支持多種複雜算法、複雜數據和高精度計算，還能支持大規模（100 或更多節點）、多類型數據計算。

王爽還介紹了一個依托锘崴的隐私保護計算技術實現的全國性基因組關聯分析研究，該研究是利用聯邦學習 (Federated Learning)，在帶有隐私保護的情況下，進行的全國性、跨省級多中心強直性脊柱炎 (AS) 全基因組關聯分析 (GWAS)。在過程中，研究團隊基于安全聯邦學習技術開發了一個多中心GWAS分布式技術框架，iPRIVATES。通過應用該框架，實現了全國性跨多家醫院、機構的AS基因組數據共享。超大的樣本量使得該研究結果的可靠性、準确度等大幅提升。同時，該研究結果表明，相比于傳統的中心化計算，這一分布式框架顯著提升了計算效率，并且其研究結果和中心化計算無異。這意味着，類似的安全聯邦學習技術框架在實際應用中具有高度可行性，也為未來的進一步研究指明了方向。該研究還納入了上海市科技進步一等獎。