隱私計算：數字經濟新基建

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內容簡介：
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隱私計算是指在保護數據本身不對外泄露的前提下實現數據分析計算的技術集合，達到數據“可用不可見”的目的，在充分保護數據和隱私安全的前提下，實現數據價值的轉化和釋放。
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本書從隱私計算崛起、它對數字經濟的影響、實現的技術路徑，到在各個領域的應用情況以及像阿里巴巴、騰訊、百度、華為、京東、字節跳動等互聯網公司在隱私計算上的布局等多個角度深入剖析了隱私計算這個新興行業。
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作者簡介：
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零壹智庫
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柏 亮
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于百程
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此前在《第一財經日報》服務11年，歷任編輯、財商主編、產經新聞中心主任;之后在網貸之家任研究院院長，從事互聯網金融研究;是新金融、數字科技、人工智能等方面的研究專家，帶領團隊完成過數百份專業研究與咨詢案例，其研究成果和觀點被中外多家頂尖媒體廣泛引用。
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編輯推薦：
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1.全面闡述隱私計算賽道
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本書介紹了隱私計算的崛起原因、目前發展態勢，分析了其發展的技術路徑、產業圖譜，其對數字經濟等領域的影響及在金融、醫療、政務和營銷等領域的落地情況，是全面了解隱私領域的可讀之書。
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2.引用大量案例進行研究
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本書基于零壹智庫在隱私計算方面的深度調研、分析、了解，引用了目前在隱私計算領域實際案例，如隱私計算領域中重在數據底座建設的華控清交，與場景深度融合的典型代表洞見科技，將隱私計算與數據運營結合的藍象智聯，將區塊鏈與隱私計算相結合的微眾銀行WeDRR平臺、螞蟻FAIR平臺，共享智能平臺的建立者同盾科技等，將這些行業的前行者在金融、醫療等領域的實踐過程、成果進行分析、研究、分享，為行業中和行業外相關發展提供參考。
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3.名家推薦
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如何解決好基于個人信息保護的金融數據安全問題是金融業面臨的新挑戰。隱私計算為破解這一難題提供了全新的思路和解決方案，需要行業高度關注并將其納入行業基礎設施建設范疇。本書全面梳理了隱私計算的發展現狀和趨勢，并通過行業實踐案例，為業界提供了清晰的指導和參考。

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——洞見科技CTO? ?何浩

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目錄
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致 謝?

精彩試讀：
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摘自《第四章?隱私計算市場模式與現狀》

目前，隱私計算市場尚處于發展的初期。從服務對象來看，在中國國內，隱私計算市場目前主要是一個面向企業（To B）的市場。但是在美國，已經出現了通過為企業提供隱私計算服務從而間接為個人提供隱私保護服務的模式，未來很有可能出現直接為個人提供隱私保護服務（To C）的應用。
從行業發展成熟度來看，在中國國內，2021 年隱私計算技術開始商業應用，2022 年隱私計算產品的標準化程度大大提高，應用落地開始加速。但是，總體而言，市場發展仍然處于初期。目前，主要是頭部的金融機構、較發達地區的政府機構、少量的醫療機構落地了隱私計算應用，在其他領域隱私計算也有零星的落地。

一、隱私計算的 To B 市場與 To C 市場

如本書前文所述，目前，在國內外，隱私計算主要是用在企業與企業之間的數據交互方面。一般來說，企業在為個人提供服務時，獲得個人授權采集數據之后，在與其他企業的數據進行聯合分析處理的時候，并不讓這些數據離開本地，而是應用隱私計算技術來解決數據的交互問題。因此，在現階段，在全球范圍內，隱私計算主要是一個 To B 市場。隱私計算廠商主要是通過為企業提供服務，起到保護個人隱私的作用。

未來，隱私計算有出現 To C 市場的可能性。據零壹智庫了解，目前中國國內也已經有企業開始研究探索相關應用。 目前，個人數據主要是被分散存儲在各種各樣的場景應用中。

比如，個人用戶使用信用卡貸款，個人身份信息、貸款和還款的信息就會被存儲在銀行的信用卡中心。個人用戶在網上購物，個人姓名、手機號、家庭住址、購買的物品和價格信息就會被存儲在電商賬戶中。個人通過打車 App 使用出租車服務，個人姓名、手機、打車時間、起止地點、金額等信息就會被存儲在 App 中。個人的社保、公積金、學歷學籍等信息，則是存儲在各級政府的信息系統中。

因此，目前的個人隱私保護在很大程度上要依賴各類企業對個人信息的保護。如果信用卡中心、電商公司、打車 App、各級政府的信息系統沒有保護好個人信息，個人信息就有泄露的可能。

未來，有可能出現新的為個人提供信息保護的應用。這一預測來自零壹智庫對加州大學伯克利分校教授、Oasis Labs 創始人兼首席執行官宋曉冬的訪談。宋曉冬用“Data Vault（數據金庫）”來描述未來可能出現的這一類新的應用。她認為隱私保護逐漸落實在每個人身上，讓個人成為數據的主人、并且從隱私的保護和分享中受益是大勢所趨，要實現這一進程可能耗時不會超出 10 年。

宋曉冬用個人電腦的發展歷程來類比解釋這一進程。世界上第一臺計算機誕生于 1946 年，占地 170 平方米，重達 30 噸，那時誰都沒想到人人都能夠擁有一臺電腦。但是，1981 年 IBM 發布了個人計算機，電腦走入千家萬戶，全球有數百萬戶家庭開始使用電腦。21 世紀以來，智能手機逐漸普及，現在幾乎人人都有一部智能手機。

目前，在實踐中，隱私計算有 To C 的嘗試，但是還不能說形成了 To C 市場。

零壹智庫在調研中看到的 To C 的案例有兩個。
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（一）Google 嘗試提供 To C 的隱私計算服務

2016 年 Google 提出聯邦學習的時候，原本是將聯邦學習用于解決安卓手機終端用戶在本地更新模型的問題，其設計目標是在保障大數據交換時的信息安全、保護終端數據和個人數據隱私、保證合法合規的前提下，在多參與方或多計算結點之間開展高效率的機器學習。

2021 年 9 月 9 日，Google 正式發布了 Android 12 的最新測試版Android 12 Beta 5，該版本是 Android 12 正式推出前的最后一個測試版。如果一切順利，正式版本將在幾周之內發布。

Google在Android 12 Beta中引入私有計算核心（Private Compute Core），官方推出私有計算服務，在私有計算核心和云之間搭建隱私保護的橋梁。

私有計算核心是一個用于處理敏感數據、集中的、安全的環境。該環境將敏感信息與操作系統和其他應用軟件中的信息隔絕，使敏感信息與互聯網間沒有直接傳輸渠道。私有計算核心與云端之間的間隔由一系列應用編程接口（API）連接，API 將去除敏感數據的可識別信息，并利用聯邦學習、聯邦分享、私有信息檢索等隱私計算加密。

私有計算核心將使 Android 12 Beta 新增 3 項功能：實時字幕、聽歌識曲和智能回復。

在用戶使用手機時，Google 應用設備自帶的語音辨識裝置識別字母，并合成媒體文件?？紤]到該功能需要訪問社交媒體才能按預期工作，Google 將該功能鋪設在私有計算核心中。

聽歌識曲是利用收集的像素專屬設備識別周邊音樂，不用專門打開音樂應用軟件。由于識別歌曲，處理數據需要訪問麥克風，Google 同樣將該功能設置在私有計算核心中。

智能回復將保護個人日常的交流信息。以往，信息應用程序將讀取個人發送和接收的信息，在輸入法內建議個人相關的回復內容， 這往往涉及個人隱私最核心的部分。因此，Google 通過私有計算核心環境，將個人回復在鍵盤和消息應用程序中隱藏，直到個人同意收集讀取數據。

（二）Oasis 嘗試間接為個人提供隱私計算服務

Oasis 由加州大學伯克利分校教授宋曉冬創辦。Oasis 網絡于2020 年 11 月 19 日正式上線，是全球首個具有隱私保護功能和可拓展性的去中心化區塊鏈網絡。

與許多隱私計算創業公司主要服務于企業客戶不同，Oasis 同時也希望可以讓個人用戶擁有更好地掌控自己數據的權益。在 Oasis 的設計中，應用 Oasis 網絡，用戶不僅能夠完全掌握自己的隱私數據，還能通過共享隱私數據獲得收益。

Oasis 與星云基因（Nebular Genomics）的合作是目前已經落地的典型案例。

在美國，雖然直接面向消費者的基因檢測公司為個人提供了有關血統和疾病風險的全新信息，但許多公司因侵犯用戶隱私和破壞用戶信任而受到抨擊。這一問題對基因檢測行業影響巨大，因為這降低了用戶對基因檢測公司的信任，減少了對基因檢測服務的使用，從而極大地減慢了整個基因檢測行業的發展速度。

星云基因希望通過與 Oasis 的合作，為這一問題找到新的解決方案，使得消費者既能夠享有基因檢測帶來的好處，又不用擔心自己的基因數據被濫用。2020 年 9 月，基因測序初創公司 Nebula Genomics 與 Oasis 達成合作。使用 Oasis 的框架，客戶可以保留其基因組數據的所有權，而星云基因可以在不查看客戶原始信息的情況下對數據進行分析。該產品現已在 Oasis 的測試版中提供給星云基因的用戶。
據了解，這一過程的具體實現是這樣的：

當用戶購買基因測試的試劑盒并提交樣品后，他們可以登錄星云基因獲取測試報告，獲悉新的基因變異和風險評分。 而在雙方合作后，用戶在星云基因的數據將被存儲在 Oasis 的平臺 Parcel 上。在創建 Oasis 賬戶后，客戶可查看數據使用政策并進行授權，其基因數據將通過 Parcel 加密并加載于安全飛地（Secure Enclave，隱私計算技術的一種，可以理解為可信執行環境，通過為應用程序及其使用的數據提供隔離計算環境來保護隱私安全）環境中。

星云基因每一次調用數據和分析使用前，Parcel 都將驗證客戶的授權和使用用途與政策所述的符合性。只有在客戶授權的情況下，星云基因才有權在 Secure Enclave 這個安全的運行環境下執行代碼、調用數據，并根據最新的科學發現生成新的基因報告。 另外，Parcel 用戶可以隨時返回 Oasis Steward 應用程序，查看訪問其基因組數據的時間和方式的完整歷史記錄。他們還可以使用Oasis Steward 應用程序隨時撤銷權限，確保他們可以完全控制自己的基因組數據。

與此同時，除了數據確權和監控用途，用戶可以實際獲取分享數據的收益。如果有醫藥公司需要調取星云基因數據庫做研究，需要根據調用次數和數據體量向個人用戶支付費用。

二、隱私計算產業圖譜

（一）隱私計算產業生態

隱私計算的產業生態當中，包含甲方、乙方和丙方 3 方。甲方指的是數據使用方。目前，這些機構集中在金融、政務、醫療、營銷等幾個領域。金融機構包括銀行、保險等機構，其中銀行數量最多。政務機構主要是各地政府部門。醫療機構，主要包括各地各級醫院、藥廠等。

乙方指的是數據源。目前金融類數據主要集中在政府、運營商、銀聯、互聯網巨頭手中。醫療數據在各地各級醫院、醫藥公司、體檢機構、醫保機構的系統里。政務數據主要包括工商、司法、稅務、海關、學歷學籍等各政府職能部門日常運行積累的數據。政務數據在部分省市有政務數據共享平臺和政務數據開放平臺，但大多數數據往往散見于各地政府的各職能部門，難以互聯互通，只有少數部門的數據是全國性的，其他數據都較為分散，即使是已經公開的信息很多也并不完整。

丙方指的是不擁有數據的服務機構，比如隱私計算廠商、云服務商、大數據服務商等。他們可能服務于數據源或者數據使用方，數據可能存放在他們的系統里，但是數據不屬于他們。

（二）隱私計算廠商圖譜

在業界，目前提供隱私計算服務的廠商大致可以分為以下 10 類。

第一類，互聯網巨頭。目前，阿里巴巴、螞蟻集團、微眾銀行、騰訊集團、百度集團、華為集團、京東集團、字節跳動等互聯網巨頭都已經開始在隱私計算方向發力，旗下多個業務板塊都推出了隱私計算產品。

第二類，云服務商。目前，阿里云、騰訊云、百度云、京東云、金山云、華為云、優刻得等云服務商都推出了隱私計算服務。

第三類，有人工智能背景的公司。比如瑞萊智慧、醫渡云、三眼精靈、淵亭科技等。

第四類，有區塊鏈背景的公司。比如矩陣元、Oasis Network、ARPA、趣鏈科技、零幺宇宙、宇鏈科技、翼帆數科、熠智科技、算數力、同濟區塊鏈等。

第五類，有大數據背景的公司。比如星環科技。

第六類，有安全背景的公司。比如阿里安全、騰訊安全、百度安全、安恒信息、八分量、融安數科、瓶缽科技、沙?？萍嫉?。

第七類，軟件服務商。比如普元信息、神州泰岳。

第八類，有金融科技背景的公司。比如同盾科技、富數科技、 天冕科技、金智塔科技、百融云創、冰鑒科技、甜橙金融等。

第九類，有供應鏈金融背景的公司。比如聯易融、紙貴科技等。

第十類，從隱私計算出發的初創公司。如華控清交、藍象智聯、洞見科技、锘崴科技、翼方健數、同態科技、數牘科技、星云Clustar、沖量在線、光之樹科技、融數聯智、摩聯科技、隔鏡科技、神譜科技、凱馨科技、煋辰數智、原語科技等。

三、隱私計算公司商業模式與業務方向

（一） 商業模式

據零壹智庫調研了解，隱私計算公司目前有 三種商業模式。

第一，硬件銷售。目前在隱私計算領域，有兩種硬件，一種是FPGA 加速卡，一種是隱私計算一體機，都是使用硬件提升隱私計算性能，更加符合實際應用場景需求。比如星云 Clustar 隱私計算軟硬件一體機、螞蟻摩斯隱私計算一體機等。

第二，軟件銷售。就是銷售隱私計算系統軟件，大多數有隱私計算業務的公司都有這樣的系統軟件，比如螞蟻摩斯多方安全計算 平臺、華控清交 PrivPy 多方安全計算平臺、富數科技阿凡達安全計算平臺、洞見科技 INSIGHTONE 洞見數智聯邦平臺、藍象智聯GAIA 平臺等。

第三，平臺分潤。隱私計算公司軟件銷售積累了一定數量的客戶之后，客戶通過軟件平臺調用數據，獲得收益之后，隱私計算公司可以獲得這方面的收入。
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分潤有三種方式：
其一，數據源測分潤。即根據數據調用量，在數據源收益中分潤。
其二，數據應用場景分潤。在金融應用中，隱私計算主要應用于金融業務的風控和營銷場景，可以從場景取得的收益中分潤。
其三，類數據代理模式。向數據源采購數據，加工成評分之后進行銷售，整個過程中應用隱私計算技術。銷售評分的價格，是在數據采購成本的基礎上進行加價。

但是，目前開源正在成為潮流，這使得在未來可能出現新的隱私計算商業模式。

在中國，隱私計算的開源是從微眾銀行的隱私計算系統 FATE開始的。2019 年 7 月，微眾銀行一共發布了 10 款開源軟件，其中就包括 FATE——第一個開源聯邦學習系統，開創了隱私計算系統開源的先例。

當下，零壹智庫了解到，在隱私計算領域，還有更多的公司已經或者正在加入開源的行列。比如，2020 年初，字節跳動聯邦學習平臺 Fedlearner 開源。2020 年 5 月，矩陣元隱私 AI 開源框架 Rosetta發布。星云 Clustar 在 FATE 開源社區內開源了解決針對 FATE 平臺自身存在的一些問題的方法，如解決 FATE 進程間通信問題的經驗、技術、研究成果等。富數科技也在考慮開源計劃，并且倡導開源項目之間也要采用開放的、兼容的、公共的技術協議。

對于 B 端，開源也在市場上逐漸發展為成熟的商業模式。主要的 3 種商業模式有：第一，在軟件開源提供后，以軟件后期的運維、部署、咨詢、升級等技術手段盈利；第二，發行企業版與開源社區版雙版本，企業版以服務于一些特點企業應用場景進行盈利；第三，通過將開源軟件部署在云端服務器，需求方通過訂閱的方式向提供方付費使用，同時這種模式也免去了實地部署等線下的過程以及安裝費用。

因此，以后如果有更多的隱私計算平臺開源，將可能發展出更多的商業模式。

（二）不同的愿景與方向

在市場發展初期，各公司的商業模式非常相像。據零壹智庫了解到的，目前巨頭和隱私計算創業公司在隱私計算業務上的收入來源，都是前文所述商業模式的不同組合，并無特別明顯的差異。

但是他們各自的目標和愿景并不完全相同，有可能在未來的發展中產生分化。

1.?數據底座

致力于做數據底座的公司，業務的重點在于為數據流通建立安全的技術和設施底座，為數據安全流通“修路架橋”，主要不是提供其上層的風控建模、營銷等方面具體應用產品和服務。他們更加傾向于通過合作為其他公司提供底層技術平臺，而非自己去提供具體的應用開發和服務。

華控清交致力于做數據流通基礎設施建設，是這一方向的典型代表。

基于多方安全計算等密碼學理論的隱私保護計算和數據流通技術、標準和基礎設施的技術與產品體系是華控清交的核心，能夠滿足廣泛用戶群體保護多方數據隱私且實現協同計算的基本需求。在此基礎上，用戶可以結合實際場景以及自身實際需求，通過增加相關模塊（包括存證模塊、研發輔助模塊、AI 計算模塊、緩存模塊、SQL 模塊、明密文協同計算模塊等功能模塊）對標準平臺進行補充以實現更全面的功能。

在華控清交的商業模式中，有一個突出的特點：華控清交不碰數據。在公司發展初期，華控清交的收入主要來源于項目收入，項目收入主要是技術和解決方案的銷售收入。目前，華控清交已經進入了產品銷售階段。未來，預計華控清交的收入主要來自于技術和產品賦能以及數據流通生態建設和服務。但是，目前商業模式尚未完全成熟，需要在未來的商業實踐中進行不斷探索。

除了華控清交之外，也有更多的公司在這一方向進行探索。比如，翼帆數科等。

2.?與場景深度融合

更加注重與場景深度融合的公司，在提供隱私計算軟件系統之外，在為場景方提供服務方面有更多的積累。并且，其在服務全程中需要配置更多的資源來服務這一戰略方向。在未來的收入結構中，他們從場景方的收益中獲得的分成占比也將不低。

洞見科技是這一方向的典型代表（關于洞見科技業務的具體內容，將在第 8 章中詳細介紹）。

在資源積累、技術發展、市場推廣方面，洞見科技的行動都展現出與場景深度融合的能力與傾向。

首先看資源積累。對于數據資源，在市場化數據、生態數據、政府數據方面，洞見科技都有較為深厚的積累。

其次看技術發展。洞見科技在技術與場景進行深度融合方面走得更遠，這主要體現在數據處理和場景應用兩個方面。

在數據處理方面，結合多年的數據挖掘經驗，洞見科技正在讓數據的預處理更加自動化和智能化，從而提高數據在隱私計算環節的計算效率。比如，可以對數據特征工程進行一些基于歷史模型的預設，從而簡化計算。

在場景應用方面，洞見科技將隱私計算技術與其他金融科技進行了深度融合，比如與決策引擎、關聯圖譜、智能建模等技術的結合，衍生出了隱私切片計算、隱私安全圖學習等技術方案，不但提 升了隱私計算技術本身的厚度，還大大改善了應用的便捷性和計算 結果的可用性。

最后看市場推廣。洞見科技的市場推廣策略也是與對場景的服務相配合的。

為了以更少的人力投入觸達更多的金融機構，不少隱私計算廠商會依靠合作伙伴來進行部分市場推廣。這些合作伙伴大多是此前與金融機構有業務合作的公司，比如金融 IT 服務商等。

洞見科技的做法則完全不同。除了少數政企客戶之外，大多數情況下，洞見科技都會依靠自己的市場人員與客戶直接接觸。這樣做是因為，在金融機構購買洞見科技的隱私計算軟件之后，洞見科技后續要通過這個軟件平臺，為金融機構提供智能風控、智能營銷、反洗錢、資產風險掃描等方面的服務。洞見科技需要與客戶直接接觸，深入了解客戶的業務，幫助客戶解決問題。

3.?隱私計算疊加數據運營

此類隱私計算公司，初期是從某一場景切入，致力于打通數據流通鏈路，為數據流通提供平臺服務。

藍象智聯是這一方向的典型代表。

藍象智聯首先進入的是金融行業。在金融機構一側，不少機構對如何應用互聯網大數據的能力還有待提升。藍象智聯會在業務開展過程中，幫助金融機構了解不同的數據源在金融業務中應當如何使用。在數據源一側，數據源機構掌握的數據維度非常多，但是部分數據源缺乏對金融機構的業務理解，也不知道金融機構需要哪些數據，藍象智聯根據其在金融領域的業務經驗會幫助數據源對數據進行處理和封裝，使得雜亂無章的數據變成符合金融機構應用需求的標準化的數據資產。

這些行動的目標在于，打通數據交易的鏈路，使得數據源和數據使用方的需求能夠真正對接起來，通過數據量與業務場景的更多連接，由量變演進到質變，幫助金融機構更好地發展業務，促進數據價值流通，釋放數據要素生產力。

4.?共享智能平臺

致力于走這一方向的公司，隱私計算只是其業務的一環，其整個商業體系還有其他更多的設計目標。隱私計算在整個設計體系當中，主要是幫助實現數據價值的安全共享。在此基礎之上，整個商業體系應用數據分析來實現其他的業務創新。

同盾科技是這一模式的典型代表。（關于同盾科技業務的具體內容，將在第 8 章中詳細介紹）

同盾科技致力于建設可信 AI 生態的基礎設施——“基于隱私計算的共享智能平臺”，并基于知識聯邦理論構建了系統的隱私計算產品與技術矩陣——智邦架構體系。智邦體系的核心是智邦平臺iBond，平臺下層包含數據安全交換協議—智邦 FLEX、計算與通信引擎 Ionic 等組件?；谄脚_的應用，智邦體系還將逐步打造數據要素市場—智邦 iData。

智邦平臺 iBond是基于知識聯邦理論體系構建的工業級安全多方應用平臺，可以幫助數據源和數據使用方之間實現數據安全交互。智邦平臺依托工業級算子庫以及計算與通信引擎 Ionic、數據安全交換協議—智邦 FLEX 等組件，目前已形成安全對齊（PSI）、多方安全計算（MPC）、聯邦學習（FL）、隱匿查詢（PIR）等完善的產品矩陣。

數據要素市場—智邦 iData是基于隱私計算的資源共享平臺，為同盾客戶之間的數據價值安全共享、業務合作，提供一站式安全合規的數據要素共享市場，打造規?？煽?、準入審核的合規數據要素生態圈。iData 以智邦平臺 iBond 為客戶間聯邦合作的本地操作產品，通過聯邦建模、聯合統計分析、安全對齊等應用方式，在保護數據隱私安全的基礎上，借助生態內已連通的多樣數據要素，深入挖掘數據要素價值、提升業務效果?；谶@樣一整套基礎設施的建設，同盾科技的主要目標是面向下一代人工智能，建立可信 AI 生態平臺，匯集數據、算法、模型和各種應用，通過“隱私計算 +AI”雙輪驅動，支撐場景化決策智能。

5.?“區塊鏈 + 隱私計算”基礎平臺

這是零壹智庫在調研中發現的全新的業務方向。這一方向的典型代表是微眾銀行的 WeDPR 平臺、螞蟻 FAIR 平臺和 Oasis Network。

WeDPR 是將區塊鏈技術與隱私計算技術結合起來建立的平臺。它使得實際商業場景中的敏感數據在區塊鏈上可以得到更好的隱私保護。

具體來說，WeDPR 是一套場景式隱私保護高效技術解決方案，依托區塊鏈等分布式可信智能賬本技術，融合學術界、產業界隱私保護的前沿成果，兼顧用戶體驗和監管治理，針對隱私保護核心應用場景提供極致優化的技術方案，同時實現了公開可驗證的隱私保護效果。

WeDPR 由微眾銀行自主研發，致力于使用技術手段有效落實用戶數據和商業數據的隱私保護，提供即時可用的開發集成體驗，助力全行業合法合規地開拓基于隱私數據的核心價值互聯和新興商業探索，同時讓數據控制權真正回歸數據屬主。

WeDPR 為“區塊鏈 + 隱私計算”的融合發展探索出新路徑，助力落地更多的應用場景，可應用于支付、供應鏈金融、跨境金融、投票、選舉、榜單、競拍、招標、搖號、抽檢、審計、隱私數據聚合分析、數字化身份、數字化資質憑證、智慧城市、智慧醫療等廣泛業務場景。

場景式隱私保護解決方案 WeDPR 由微眾銀行區塊鏈團隊基于多年來在技術領域的沉淀而研發。該團隊自 2015 年開展聯盟鏈領域技術研究和應用實踐以來，已研發出一整套含括底層技術、中間件、分布式數字身份、數據隱私保護、跨鏈、消息協作、數據治理等在內的技術方案支撐產業應用，實現全方位國產化，公開專利申請數位居全球前列，參與制定國際國內多項標準，牽頭建成最大最活躍的國產開源聯盟鏈生態圈，生態圈內匯集 4 萬余名社區用戶、2000多家企業及機構共建區塊鏈產業生態，數百應用項目基于 FISCO? BCOS 研發，其中超 120 個應用已在生產環境中穩定運行。同時，開源極大地推動了行業落地應用的發展。出數據隱私協作平臺 FAIR。

FAIR 平臺是面向數據隱私計算與協作融合的一體化產品。核心基于區塊鏈和隱私計算技術，提供包括數據接入發布、協作計算、價值分配和流轉的全生命周期處理能力，是面向未來數據要素流通領域所設計的數據交付平臺?；谥悄芎霞s編排、調度，實現數據從分類分級導入、發布注冊、授權計算到價值流轉分配全鏈路的可信、可證和隱私安全。

得益于螞蟻鏈在底層技術的積累，該平臺融合了多方安全計算（MPC）、可信執行環境（TEE）、聯邦學習（FL）三類主流的隱私計算技術。此外，通過深度融合軟硬件技術，構建了自主安全計算硬件并獲得 CFCA 安全認證，聯合達摩院計算技術實驗室和阿里安全雙子座實驗室等團隊設計的全同態硬件加速，實現了百倍以上的性能提升。

這是螞蟻鏈區塊鏈架構的全新升級。在新架構上，隱私計算成為一種原生能力，在出廠設置中就與區塊鏈一起融合到單個系統內。這是業內首個提出將隱私計算作為原生能力的區塊鏈網絡平臺。在未來，這有可能成為數據資產流轉的“高速公路”。這里需要指出的是，“原生”的意思并不是簡單地把區塊鏈和隱私計算技術放到一起，而是根據整體要實現的數據交付目標，來定義在數據流轉的關鍵階段和節點所需要的協議和計算方式。
目前，行業內的通用做法是，通過雙系統架構將兩者結合。對于客戶來說，需要采購、配置兩套系統才能實現協作目標，且在協作過程中，兩套系統的適配能力和安全也存在挑戰。

區塊鏈和隱私計算技術的結合，不是簡單相加就可以的，二者的結合需要解決許多新的問題。數據資產的交付比實體商品的交付更加復雜，交付過程中要保障各方的權益，要保證整個過程是可審計、可驗真的，這不僅需要隱私計算和區塊鏈的技術來做點的支撐，還需要許多大大小小的協議對基礎數據的安全認證、隱私加密保護和存儲等進行規定，從而將整個過程串聯起來。因此，簡單的隱私計算或區塊鏈應用，都很難全面地、體系化地解決這個問題。

FAIR 的誕生，正是對目前區塊鏈與隱私計算技術發展過程中面臨的一系列問題的系統化的解決方案。

目前，在政務領域和大型企業，該方案已經被廣泛應用于多個市縣的數據開放共享的管理流程中，已適配多個行業、區域的數據管理條例，并逐步沉淀多個創新的數據場景服務。

Oasis Network 于 2020 年 11 月 19 日正式上線，是全球首個具有隱私保護功能和可拓展性的去中心化區塊鏈網絡。

技術創新方面，Oasis 網絡采用獨特的分層網絡架構，將區塊鏈分為共識層和 Paratime 層，實現更高的性能和更強的可定制性，進一步解鎖區塊鏈的新用例和應用程序。共識層由去中心化驗證節點組成，具有可拓展、高吞吐量、安全等特點。

ParaTime 是智能合約層，托管許多 ParaTime，每個運行時代表具有共享狀態的復制計算環境，用戶可根據自身需求進行自定義創建。

在隱私保護方面，Oasis 采用了英特爾的 SGX 擴展指令集「TEE可信執行環境」實現隱私保護，數據進入 TEE 安全「黑盒子」「黑盒子」后會進行加密處理，輸出結果為加密處理后的數據，任何沒有權限的人甚至底層操作系統本身都不能非法調用，整個過程保護了數據隱私性，確保敏感數據不會泄露給計算節點或軟件開發者。

與此同時，Oasis 網絡還提出了“數據代幣化”創新概念，用戶不僅能夠完全掌握自己的隱私數據，還能通過共享隱私數據獲得收益，進一步實現隱私保護，推動構建有責數據經濟。