研判2024！中国隐私计算行业发展历程、产业链、市场规模及发展趋势分析：隐私计算进入深度应用，产业规模快速增长[图]

内容概要：隐私计算是面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法，是隐私信息的所有权、管理权和使用权分离时隐私度量、隐私泄漏代价、隐私保护与隐私分析复杂性的可计算模型与公理化系统。随着移动互联网、5G、大数据、云计算等新一代信息技术的迅猛发展，数据应用与隐私保护的矛盾日益突出，隐私保护计算被认为是解决这对矛盾的有效技术手段而备受关注。据统计，2023年我国隐私计算规模已增长至75.5亿元。

关键词：隐私计算产业链；隐私计算发展历程；隐私计算市场规模；隐私计算行业政策；隐私计算发展趋势

一、行业概况

隐私计算（Privacy compute）是面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法，是隐私信息的所有权、管理权和使用权分离时隐私度量、隐私泄漏代价、隐私保护与隐私分析复杂性的可计算模型与公理化系统。隐私计算技术体系包括差分隐私、同态加密、多方安全计算、零知识证明、可信执行环境、联邦学习等技术。按照实现的功能,这些技术进一步可分为以下三类：提供可信的环境来执行处理或分析；在处理或分析之前转换数据和/或算法；在不公开数据的情况下执行数据本地处理或分析。

隐私计算上游为可信硬件；产业中游为技术提供方，主要有隐私计算垂直企业、综合科技类企业、大数据企业、金融科技企业、硬件产品服务、信息安全企业、云服务企业；产业下游为应用方，主要为金融、通讯、互联网、政务、医疗等。

隐私计算行业的发展历程犹如一部波澜壮阔的史诗，从1949年至1982年的萌芽期开始，那时隐私计算的概念初现端倪，香农等先驱者奠定了现代密码学的基础，为这一领域的发展播下了希望的种子。随后，在1983年至1999年的探索期中，隐私计算研究逐渐深入，姚期智教授提出的多方安全计算理论框架成为该领域的里程碑，同时混淆电路、基于秘密分享的MPC、半同态加密等技术和协议纷纷涌现，为隐私计算的进一步发展提供了坚实的支撑。进入增长期后，随着技术的日益成熟和应用场景的拓展，隐私计算行业开始迅猛发展，不仅在理论上取得重大突破，更在实际应用中取得显著成效。如今，隐私计算行业已步入稳定期，技术得到广泛应用和认可，成为数据流通和隐私保护的关键工具。展望未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断丰富，隐私计算行业将继续迎来新的发展机遇和挑战。

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二、产业现状

数据要素的流通和共享已经成为实现数据价值的必然选择，但如何兼顾数据的流通性和隐私安全保护，让海量数据流动的同时又能保护数据隐私安全、防止敏感信息泄露，成为业界关注焦点。隐私计算相关技术可以很好地解决数据流通难题，为释放数据价值打下基础，具有良好的发展前景。政策引导和扶持是隐私计算技术和产业发展的重要推动因素，成为相关从业者的关注重点，这些政策可分为三大类：大数据产业政策、数据安全和隐私保护政策、明确提出鼓励应用隐私计算的政策。其中，大数据产业政策，为隐私计算奠定了发展环境，供给了计算的“燃料”；数据安全和隐私保护政策，为隐私计算创造了需求，使之成为数据使用机构的“刚需”。

一系列政策的出台和布局落地，不仅从法律层面明确了数据安全和个人隐私保护的必要性，也从国家层面为隐私计算技术和应用的关键领域奠定了良好基础，有力促进各行各业在数据的采集、使用、交易和流通等各环节中加强数据保护，为隐私计算产业带来重大利好。

隐私计算是面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法，是隐私信息的所有权、管理权和使用权分离时隐私度量、隐私泄漏代价、隐私保护与隐私分析复杂性的可计算模型与公理化系统。隐私保护计算并不是一种单一的技术，它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，实现数据“可用不可见”。通过数据价值的流通，促进企业数据的合法合规应用，激发数据要素价值释放，进一步培育数据要素市场。随着移动互联网、5G、大数据、云计算等新一代信息技术的迅猛发展，数据应用与隐私保护的矛盾日益突出，隐私保护计算被认为是解决这对矛盾的有效技术手段而备受关注。据统计，2023年我国隐私计算规模已增长至75.5亿元。

从应用层分析，近年来，隐私计算技术在金融、医疗等行业的应用发展迅猛。其中，在医疗领域，医疗数据作为个人隐私的最后防线，自身具有高价值与隐私性强等特点，其使用权与所有权的矛盾始终存在。而隐私计算的出现化解了这一矛盾进而在医疗领域前景广阔，呈现自上而下、自下而上双向并行的现象。近些年来，在国家层面，国家医疗健康大数据首批试点城市厦门构建了基于隐私安全计算技术的“健康医疗数据应用开放平台”，在保证数据隐私的前提下，通过开放平台提高数据使用效率，打破数据孤岛，构建了一个医疗数据应用开放的数据生态。在企业层面，隐私计算技术厂商积极对接医疗大数据国家队为合作对象，例如翼方健数搭建城市医疗信息平台，依托城市医疗数据发展医疗领域隐私计算；锘崴科技瞄准基因数据库，研究隐私计算在基因组数据联合共享和分析过程中的应用。

在金融领域，金融行业落地条件成熟，是隐私计算的最佳切入点。一是金融行业存在较多数据交易，由于监管趋严，对隐私计算的需求增强；二是金融行业的客户付费能力强，商业模式变现空间大；三是金融行业数据基础设施完善，对数据安全的要求也最为严格，因此金融领域应用案例向其他行业推广的复制性强、可用性广。目前，隐私计算在金融领域主要有以下几方面：最大的应用体现在风控模型联合建模上，在银行、互联网金融、消费金融等机构得到广泛应用；其次，保险等金融机构运用隐私求交等隐私计算技术联合外部数据合作方建立精准的营销模型；此外，信贷业务企业在名单共享、多头借贷信息共享等方面使用隐私计算在反欺诈中保护隐私及商业秘密。

整体来看，目前国内隐私计算的市场环境及商业模式尚未成熟。市场环境方面，由于隐私计算技术复杂且常常呈现“黑盒化”现象，且处理对象常涉及敏感数据资产，隐私计算众多技术提供方须首先建立信任，提升需求方接受程度。长期来看，隐私计算有可能从合规避险的技术手段上升为数据产业链的重要环节。但目前隐私计算效率问题、框架可操作性等问题仍需解决或进一步改善，现象级的跨越发展需要明确的政策拉动等契机催动。

从商业模式分析，数据资源型企业将向平台型企业发展，更加注重与上游数据源企业的对接，积累高价值数据源合作方，并从数据质量测试等方面入手保障数据可用性。技术创新型企业将深耕某场景解决方案，注重提升对技术需求方的服务能力，针对个性化、多元化的需求快速私有化部署软硬件，保障各项性能指标满足需求方吞吐量、延时性等实际要求。两类企业将在较长时间维持共生甚至合作关系，尤其目前隐私计算前期验证阶段，行业较长时间内定制化需求较高，且市场处于对隐私计算技术提供机构的信任构建期，中立厂商大有可为，将形成“多山头”局面。

三、发展趋势

1、国家标准、行业标准等加快颁布，进一步规范隐私计算落地应用

我国隐私计算技术目前尚处在发展初期，但行业中百花齐放的发展格局已初见端倪，亟待相关企业、 协会及科研院所建立标准体系，规范技术应用并形成行业共识。标准体系应明确界定隐私计算技术的相关定义，并对隐私计算的应用范围、技术指标等提出量化要求，从而规范隐私计算技术供给企业的研发与经营，提升展格局已初见端倪，亟待相关企业、 协会及科研院所建立标准体系，规范技术应用并形成行业共识。标准体系应明确界定隐私计算技术的相关定义，并对隐私计算的应用范围、技术指标等提出量化要求，从而规范隐私计算技术供给企业的研发与经营，提升技术安全性。

2、国内数据流通加速，不断推动隐私计算应用场景扩大

安全性是数据资源在数据要素市场释放价值的重要保障，数据要素市场对隐私计算技术具有显著需求，并为其提供了广阔的应用环境。目前，我国数据要素市场高附加值业务仍沿用传统渠道流通数据源，数据交易及产品定价模式尚需探索。因此，我国数据要素市场应进一步促进数据交易流通，盘活数据资源，为隐私计算技术-是进一步促进数据流通，扩大隐私计算应用场景。安全性是数据资源在数据要素市场释放价值的重要保障，数据要素市场对隐私计算技术具有显著需求，并为其提供了广阔的应用环境。

目前，我国数据要素市场高附加值业务仍沿用传统渠道流通数据源，数据交易及产品定价模式尚需探索。因此，我国数据要素市场应进一步促进数据交易流通，盘活数据资源，为隐私计算技术提供更多应用场景。同时，隐私计算技术也将在市场机制作用下不断创新，实现技术迭代与研发突破。

3、隐私计算行业迎来快速发展期

随着数据保护重要性的不断提升，隐私计算这一新兴技术正在逐步发展为数字化时代基础设施建设的重要部分，除了在具体场景中的应用落地，以数字基础设施建设的现状与图景展望亦是技术圈最为关注的话题。随着科学技术的进步，各行各业的数字化发展趋势已不可逆转，尤其在2020年经历了新冠疫情，数字化发展趋势明显加快。数据的重要性也因此成为社会各界的共识，并成为新的生产要素。与此同时，大众对于隐私安全的关注度日益增加，作为保护数据安全的重要技术之一的隐私计算迎来快速发展期。

以上数据及信息可参考 （www.xtrasounds.com）发布的《中国隐私计算行业发展战略规划及投资方向 》。 是中国领先产业咨询机构，提供深度产业 、商业计划书、可行性 及定制服务等一站式产业咨询服务。您可以关注【 】公众号，每天及时掌握更多行业动态。