2021年，隱私計算進入商業化元年，并開始在金融、政務、醫療等領域進行廣泛落地，而光之樹科技是一家從早期就注重商業化落地的企業。武姍姍在演講中，分享了諸多關于隱私計算商業化的思考。

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隱私計算是一套包含人工智能、密碼學、數據科學等眾多領域交叉融合的跨學科技術體系。其關鍵技術包括聯邦學習、多方安全計算、機密學習、差分隱私、同態加密等。

成立于2017年的光之樹科技，最早從TEE路線出發，后根據行業進展和客戶需求拓展技術路線，形成了聯邦學習+MPC+隱匿查詢+TEE的完整產品矩陣。

武姍姍介紹，相比于其他技術路線，TEE在兼容性方面有著明顯的優勢。而光之樹科技通過和英特爾、華為、海光等硬件廠商展開合作，其TEE技術可以更好滿足客戶的信創需求。

另外，相比于傳統TEE技術路線，光之樹還支持分布式TEE解決方案，武姍姍稱，分布式TEE可以更好地解決數據出域問題，而且性能也遠高于同態、MPC等純軟件方案。

在分享中，武姍姍還提到，多維數據和新型數據的拓展也是開拓隱私計算新型應用場景的重要基石。

而光之樹目前已擁有跨地理、行業等多種類型數據。武姍姍透露，光之樹目前合作的幾十家數據合作方，70%以上都是行業top3。除此之外，光之樹也在著手從新型行業中進行數據的提煉以及資產化。

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得益于先進的技術優勢和廣泛的數據積累，光之樹科技的商業化圖譜已經涉及政府、金融、產業數智化等眾多領域。

例如，光之樹科技曾服務過一家國際知名跨境支付平臺，該平臺在全球范圍內，支持跨境電商平臺10多家，覆蓋100多個國家。但該客戶在拓客時，面臨著如何在跨境電商名單中篩選出優質客戶，并為其發放貸款的難題。

光之樹科技通過全球知名商業決策信息機構跨境電商黑名單，將跨境電商名單進行風控篩選，去除具有風險的電商，形成對銀行具有高價值的優質跨境電商貸款客戶名單。該方案大幅提升優質跨境電商的準確性及精確度，提升了名單可靠性，大幅提高篩選效率。

另外，光之樹科技與大型物流龍頭企業的"先寄后付"模型，也實現了從金融到跨行業的發展。此次合作，幫助了該物流龍頭實現散單"先寄后付"模式覆蓋的提升、壞賬風險的降低、收派效能與客戶服務質量的提高。

除此之外，光之樹科技在"新型數據資產化"方面也做出了重要探索。武姍姍介紹，在"雙碳"背景下，光之樹科技曾協助一家大型能源企業，將碳作為一種新型數據資產進行管理。該項目支持園區更好讓外界安全可信的了解園區能耗和碳排放狀況，進而指導碳場景打造、招商引資等環節，為園區碳目標管理提供切實有效的抓手。

不久前，光之樹科技宣布連續獲得總金額近億元的A系列融資，分別由第四范式戰略投資和深圳市創新投資集團有限公司獨家投資。自成立以來，光之樹科技就備受資本青睞，此前已獲得心元資本、策源創投、巢生資本、中誠信征信以及險峰旗云等機構的多輪投資。

光之樹科技創始人張佳辰表示，選擇第四范式和深圳市創新投資集團有限公司，主要基于兩個方面考慮：一是隱私計算在落地的過程中需要更多產業方面的合作伙伴。在數據應用方面，這些AI公司有大量的人工智能落地經驗。所以從戰略和發展角度來說，他們是很好的投資方；二是深創投作為中國投資領域的國家隊，是具有國資背景的基金，因此相互協作能夠帶來更多的可能。

在這一契機下，PCview隱私計算研究院采訪了光之樹科技的創始人張佳辰，共同探討產業數智化的進程中，隱私計算技術對產業的助推作用。

推動技術進步，打造安全可信隱私計算平臺

隨著互聯網、大數據、云計算、區塊鏈等技術不斷創新，萬物互聯時代加速到來，各行各業對數據流通的需求日益增長，隨著數據安全隱私保護與數據應用需求的矛盾不斷升級，隱私計算迎來爆發的風口。

作為隱私計算賽道的一家頭部公司，光之樹科技憑借領先的技術研發能力和質量管理水平，深度參與了國家及隱私計算領域多項技術標準的制定。目前，光之樹科技已成功將隱私計算技術廣泛運用到金融、政務、智慧運營等多個領域，與中國銀聯、中原銀行、中國保險行業協會、中國移動、順豐科技、微碼鄧白氏、深圳市龍華區政府、貴陽市大數據發展局等數十家標桿客戶進行合作。

隱私計算主要分為以聯邦學習為代表的算法方案和基于芯片的機密計算兩大領域。當前隱私計算存在多種技術融合的趨勢。對于光之樹科技為何在成立之初選擇機密計算作為核心，張佳辰表示，主要是基于以下三個方面考慮：

一、隱私計算大規模落地過程中會面臨嚴峻的性能考驗，因為加密計算比不加密的要慢，精密計算在性能方面有幾個量級的優勢。無論從業務生產便利性，還是實時性的要求來說，非常有幫助；

二、通用性比較強。機密計算能夠覆蓋的計算任務類別更為廣泛。尤其是在落地的角度上，不管是模型的種類，還是包括像角色引擎等在內的一些程序類任務，都是比算法類的方案要廣泛的。

三、自主可控，隱私計算在大規模普及的過程中，一個比較重要的門檻就是國產化自主可控。從這個角度來說，機密計算的整個國產化程度甚至高于軟件產品。當前，國產CPU廠商為了對齊Arm的v9架構以及Intel，在這方面做了大量的研發工作和布局。光之樹已和不少國產芯片廠商達成合作，在TEE技術國產化方面做了不少開創性的工作。光之樹科技聯合華為，在國內率先實現了"軟件+硬件"的隱私計算全國產化技術方案，是華為國產化機密計算服務器的001號外部開發者。另外，光之樹科技還推出基于海思、海光等國產CPU的機密計算軟件方案。 

對于區塊鏈在隱私計算中扮演怎樣的角色？張佳辰表示，光之樹科技是隱私計算領域為數不多的從創立開始就同時掌握隱私計算和區塊鏈技術的公司。區塊鏈跟隱私計算一直是屬于一種分久必合、合久必分的一個關系。最早的時候，隱私計算是從區塊鏈的概念里逐漸地被剝離出來的。隱私計算的核心價值是能夠實現"數據可用不可見"，而隱私計算是涉及多方參與的場景，這就必然會引入多方之間的信任問題。數據生產要素在流通過程中，如何更好留存記錄，做好各方記賬等，在多方協作中區塊鏈顯然更適合扮演這一角色。

區塊鏈的核心是固定證據，以此來確保計算過程和數據的可信度。譬如搬家，工人在小區里搬東西，需要開出門條，就會記錄某年某月某日誰把這個東西給搬出去了。數據交換一定程度上也是這樣，把數據放到流通平臺上，從審計以及追責、分賬的角度來說這非常重要，避免大家互相躲避責任。另外，在隱私計算里，可能會有一些證書簽發工作，這些證書放在區塊鏈上，去驗證證書的時候，就可以保證跟原始證書一致。還有企業會把計算本身結果放到區塊鏈上去，使用這些計算結果的人通過比對的方式，知道這個結果是不是跟原始計算結果一致。

精產品挖增量，做產業數字化的破局者

經過近幾年的快速發展，隱私計算行業已逐漸呈現同質化競爭局面。張佳辰表示，懂技術、精產品，挖增量，是光之樹科技快速崛起的秘訣。

自2017年起，光之樹科技一直致力于隱私計算業務的探索。在技術產品上，光之樹科技最早從TEE路線出發，根據行業進展和客戶需求拓展技術路線，形成了聯邦學習+MPC+隱匿查詢+TEE的完整產品矩陣，先后開發了 "光之樹隱私計算平臺"、"云間聯邦學習平臺"、"光之樹數據協作服務平臺"、"光之樹多方安全計算平臺"、"自動化機器學習平臺"等產品。

張佳辰表示，光之樹發展主要分為三個階段，第一是技術成熟和模塊化的應用。第二是產業落地，從銀行到政府，再到保險、順豐這樣的客戶，光之樹一方面是進入不同的行業，一方面是探索怎么更好地跟客戶去溝通。這種溝通包括提供安全性假設以及選型建議，也包括行業標準化的牽頭制定。標準可以很大程度降低客戶評估、采納平臺的難度。有了標準，隱私計算不再是一個黑科技，關于隱私計算平臺怎么樣去評估，能不能用，安不安全，就有了更加明確的定義。第三是樹立標桿，助力產業數字化發展。產業數字化是指在新一代數字科技支撐和引領下，以數據為關鍵要素，以價值釋放為核心，以數據賦能為主線，對產業鏈上下游的全要素數字化升級、轉型和再造的過程。

張佳辰認為，跨行業的數據價值差是最大的，所以隱私計算只有深入產業里去找增量，才能通過融合的方式把數據的價值發揮出來。譬如與合作伙伴順豐的合作，就是通過隱私計算的方式開放了傳統方法沒法開放的數據。同時，在產業里挖增量，機會遠比單純只做金融的機會更大，這也是光之樹破局產業數字化的關鍵所在。

面對同質化競爭，張佳辰表示，首先還是產品和技術本身，需要持續投入；其次是考慮怎么樣去跟應用環節相結合，把大量的數據應用模板，嫁接到計算里面去；最后是繼續深入產業數字化，挖增量。對于隱私計算行業是否存在競爭壁壘的問題，她則表示，今天在這個行業有能力去做原研的隱私計算軟件公司不多。在技術研發上，還有很多需要持續迭代和優化，這需要大量人力、財力投入。很多公司沒有能力去做這些投入和布局，因此技術上的壁壘未來會持續放大。

打造標桿應用，從隱私計算邁向隱私科技

目前，光之樹科技已有多項企業級應用落地。其中，為順豐搭建的"散單客戶風險識別模型"，還榮獲了2021大數據"星河"案例隱私計算優秀案例。該案例通過幫助順豐擴大"先寄后付"模式，實現了壞賬風險的降低、收派效能與客戶服務質量的提高，達到了降本提效的效果。

同時在此基礎上，光之樹科技持續探索，將順豐的一些數據通過隱私計算的方式，做一些品牌營銷方面的事情，比如客戶畫像，客群分析和客戶運營。這會帶來一些雙向樞紐性質的節點和客戶，既從外引入數據需求，也向外輸出數據需求。對于金融客戶來說，數據都是引入而很少輸出，這種模式就比較創新。光之樹科技希望不斷探索，通過這樣的標桿案例，拓展隱私計算的應用范圍，從而促進產業數字化發展。

在金融領域，光之樹科技協助中國銀聯建設隱私計算平臺，引入金融、非金融客戶，通過隱私計算平臺以銀聯數據資產深度服務和賦能客戶并獲得收益；在政務領域，光之樹科技為深圳市某區水務局提供內澇預測防災應急解決方案，通過隱私計算將隱私和非敏感數據融合進行密文運算，實現數據可用不可見，并輸出具有高精度的內澇預測結果，實現內澇等級劃分，提升內澇預測準確性。

對于隱私計算落地的關鍵是什么，張佳辰表示，這需要內部和外部的環境協作，政策支持非常重要。近期國務院印發的《"十四五"數字經濟發展規劃》也明確提出，要優化升級數字基礎設施，推動智能計算中心有序發展，打造智能算力、通用算法和開發平臺一體化的新型智能基礎設施。另外，如果把數據分級分類，隱私計算的能力范圍進一步明確，也會對產業有比較大的推動作用。

對于光之樹科技的未來發展規劃，張佳辰表示，接下來，光之樹科技將主要圍繞產業化和商業化落地展開，一方面，繼續深入到產業當中去，做更多的產業客戶，拓寬隱私的使用范圍。另一方面，圍繞數據要素流通與價值釋放，探索更加靈活、新穎的商業模式。最后站在隱私科技這個角度，探索新的發展模式，完善產品及隱私計算這個工具集。她認為隱私的本質是一種權利，這種權利是消費者跟企業平臺之間的一種關系。保障這種權利，比如保證原始數據是以最小化程度暴露，保證消費者的知情授權等，這些東西只有在隱私科技這樣的語境里面，才能更高效地實現。所以說光之樹科技不再滿足于做一個發展隱私計算的企業，未來還將成為一家隱私科技公司。光之樹科技，這個樹一方面指的是數據，讓數據能夠發光，另外樹也是一棵大樹，希望能夠通過自己的產品對數字社會里面的這些公民權利提供一些庇護。這是光之樹科技聚焦隱私科技的出發點和核心。

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光之樹科技創始人張佳辰表示，本輪融資將主要用于加強底層技術研發、服務市場開拓、強化人才布局，增強光之樹科技產品多場景落地能力。在第四范式與深創投的支持下，光之樹科技將進一步加強全棧式、高安全性的數字經濟基礎設施底座，也將在國家整體政策法規的引導要求下，將產品與服務切入更多行業，致力于實現行業的數智化升級。

值得一提的是，隱私計算的商業化正在加速。根據IDC中國發布《IDC Perspective:隱私計算全景研究》報告顯示，2021年中國隱私計算市場規模突破8.6億元人民幣，未來有望實現110%以上的市場增速。

另據此前微眾銀行和畢馬威的隱私計算報告預測，中國隱私計算銷售和服務收入，三年內有望觸達100億至200億元。

1982年，計算機學家姚期智提出的百萬富翁問題，即有兩個百萬富翁在街頭邂逅，按耐不住彼此的虛榮心，想比比誰更有錢，但又不想讓對方知道自己到底擁有多少財富。那么，如何在不借助第三方的情況下，讓他們知道到底誰更有錢？

正是在這一問題之下，誕生了如今重要的密碼學分支 -- 多方安全計算(Multiparty Computation，MPC)。而后，隨著計算機算力不斷提高，移動互聯網、云計算和大數據等技術快速發展，隱私計算這一行業開始成型。

自2016年"隱私計算"這一概念被首度提出之后，隱私計算經過一段時間的蟄伏，隨后迎來了蓬勃發展。包括大型科技公司、初創公司、以及與原有業務與隱私計算相結合的公司，如雨后春筍般冒出。

目前，我國該領域的企業總量超過250家，其中2018年至2020年的初創企業達160家，占比約為60％。截止今年三月，中國隱私計算企業的累計融資額超30億元人民幣，其中2021年占比超過60%。

成立于2017年的光之樹科技，已經成為一家行業內的頭部隱私計算公司。光之處科技創始人兼CEO張佳辰畢業于哈佛商學院和肯尼迪政府學院，并受到麻省理工學院人工智能實驗室聯合培養，曾任小米生態鏈企業Ninebot機器人業務首席運營官和亞馬遜高級產品經理。

公司成立前三年，光之樹處于技術研發和儲備期。在此期間，光之樹科技研發出了"光之樹隱私計算平臺""云間聯邦學習平臺""光之樹數據協作服務平臺""光之樹多方安全計算平臺""自動化機器學習平臺"等多款產品。

而隱私計算行業的快速增長，一方面是資本的加持，另一方面則得益于政策的助推。

一個不容忽視的背景是，數據正成為新時代的石油。繼土地、勞動力、資本、技術之后，2020年4月，數據作為一種新型生產要素寫入政府文件。進入2021年，隨著《網絡安全法》 、《數據安全法》和《個人信息保護法》等"三法并行"的法律框架體系逐漸落地，數據的重要性在上一個臺階。

經歷2-3年的蟄伏，進入2021年，隱私計算行業商業化開始加速，業內人士將其稱為商業化元年。

目前，隱私計算最普遍化的落地場景還在金融、政務、醫療等領域。其中金融機構數據豐富，標準化程度高，對數據隱私也有著較高需求，因此競爭激烈。

而上文提到的光之樹科技，正是一家注重商業化落地的廠商。自成立以來，光之樹科技已經在眾多領域完成了落地部署，并且在眾多行業內都有著標桿性的案例。

例如，光之樹與深圳某區進行的"內澇預測"防災應急案例。此前，內澇預測模型需要不同部門、公司數據安全融合才能提高預測準確性，但管網數據和DEM高程數據都是訓練所需要的敏感數據，如果不參與訓練，模型精度將不能達到預期。

但通過隱私計算將隱私和非敏感數據融合在一起進行加密，讓數據可用不可見，并輸出具有高精度的內澇預測結果，從而實現了內澇等級的劃分。

除此之外，光之樹科技已成功將隱私計算技術廣泛運用到金融、政務、智慧運營等多個領域，與包括中國銀聯、中原銀行、中國保險行業協會、中國移動、順豐科技、微碼鄧白氏、深圳某區政府、貴陽市大數據發展局等數十家標桿客戶進行合作。

而值得一提的是，光之樹科技還在積極挖掘隱私計算更多的可能，為更多產業的數智化發展提供可能性。公司通過與順豐合作，幫助順豐實現散單"先寄后付"模式覆蓋的提升、壞賬風險的降低、收派效能與客戶服務質量的提高。針對順豐"先寄后付場景的聯合風控建模"不僅開拓了隱私計算應用于新領域的嘗試，而且已經成為隱私計算在物流行業的典型示范。"針對順豐先寄后付場景的聯合風控建模"案例，還獲得了2021大數據"星河"案例隱私計算優秀案例。

張佳辰此前在采訪中稱，產品技術、與應用環節相結合、以及在產業中挖增量，是隱私就按行業發展過程中的三個支柱。她認為，產業當中的機會比單純做金融的會更大。因此，除了金融、政務等領域，隱私計算在產業數智化和精準營銷領域，也將大有可為。未來，光之樹將產品與服務切入更多行業，致力于實現行業的數智化升級。

2016年，隱私計算這一概念被正式提出。從2020年開始，隨著Tiktok、滴滴等一系列事件，以及《數據安全法》、《個人信息保護法》等"三法"地落地，隱私計算賽道迎來井噴。

根據市場研究機構Garner預測，2025年，50%的大型機構將采用隱私計算來處理不可信環境或多方數據分析用例中的數據。另據微眾銀行和畢馬威的隱私計算報告預測，中國隱私計算銷售和服務收入，三年內有望觸達100億至200億元。

國內第一批涉足隱私計算的創業公司大多成立于2017年前后，例如華控清交、光之樹科技、锘葳科技等；除此之外，一批大數據公司也轉型而來，例如富數科技、洞見科技等；互聯網巨頭方面，騰訊、百度、螞蟻等均在隱私計算賽道有所布局。

光之樹科技是隱私計算賽道初創公司的一個代表，公司自成立以來，已經獲得中誠信、險峰旗云、策源資本、第四范式、深創投等眾多機構的加持。光之樹科技目前員工近100人，擁有全國優秀的計算機及密碼學專家，其中產品研發團隊80多人，85%以上畢業于985/211高校，70%擁有碩士及以上學位。

公司創始人張佳辰畢業于哈佛大學，獲得工商管理和公共管理兩項碩士學位，并受到麻省理工學院人工智能實驗室聯合培養，現擔任世界經濟論壇全球數字經濟理事會理事。

討論內容詳情如下：

Q:請介紹一下公司成立以來的重要發展階段？

A:2017年底到 2020 年，我們主要處于技術的研發和儲備期，主要把公司三大技術引擎（TEE、聯邦學習等）的一些框架和產品開發出來。然后進入到早期商業化階段，2019年，我們在金融和政務方面進行了一些部署。2020年之后，我們又和一些關鍵的數據伙伴建立了合作，把業務模式進行更多商業化地打磨。2021年，我們也做了很多和行業標準建立相關的工作。

Q:目前的商業模式是什么？

A：商業模式的話，不同的版塊也是不一樣的，目前最主要的還是以軟件為主，也有一些訂閱和項目制的。但一般 G端用戶不太可能接受訂閱的方式，不過，G端客戶當中也可以摸索出一些標準化的解決方案。最后，就是一些偏產業數智化的一些客戶，能夠有一些偏訂閱式的模式。

Q:光之樹最早的時候，技術重心是在機密計算，當時是出于什么樣的考慮？

A:機密計算是我們開發的第一個引擎，并且也一直在持續性地做投入。主要是出于幾個方面的考慮。

第一，從終局角度看，隱私計算大規模落地過程中會有比較重要的幾個點。一個是性能本身，而機密計算這種方案特性，在性能方面有很大優勢。從業務生產的角度來說，機密計算的便利性和實時性，都比較有優勢。第二，機密機算的通用性也比較強，不管是支持的模型種類還是角色引擎，都比算法類的方案廣泛的多。

最后，我們也比較早的知道，一些國產CPU廠商，為了對齊ARM的V9架構，也機密計算方面也做了大量的研發工作。所以我們當時看到了這種變化發生，并且開始參與其中。

A:光之樹的優勢體現在哪些方面？

首先，肯定還是產品和技術，包括一些前沿學術成果，怎么提高隱私計算的安全性、更高性能的一些方案。第二是怎么和應用環節相結合，例如怎樣把大量的數據應用模板嫁接到計算當中去。第三是在產業中挖增量，例如怎樣把數據價值通過融合的方式發揮出來。

總體而言，我覺得這也是行業發展過程中的三個支柱。同時也覺得，產業當中的機會比單純做金融的更大。

Q:怎么理解光之樹提出的做生態思路？

A:我們想的是，怎樣才能有一個非對稱的優勢，提高我們的投入產生出比，然后為客戶提供更好的效果。因為隱私計算從數據運營、數據源，再到建模、軟件開發，所有環節全部自建的話，管理半徑是非常長的。所以我們的思路是，在重點領域，找到幾個志同道合的伙伴，進行深度合作。這對我們和客戶而言，都是一個比較好的方法。歐美的大部分軟件公司，最終都會通過某種方式，把自己聚焦在主業上，這也是我們所希望的。而且，把生態作為自己的一個重要戰略，這也對自身產品的完整度提出了很高的要求。

Q:有人說現在隱私計算市場僧多粥少，能談下對于市場的理解嗎？

A:現在很多咨詢機構，包括Ganter，都對隱私計算五年內的市場做了一些預測。所以我覺得，接下來主要還是隱私計算怎樣深入各個行業當中的問題。

現在，大家的中標基本集中在金融和政務領域，但其實隱私計算能cover的行業很多。我們除了在金融這些會早期采納的行業做深之外，另外也在向保險、產業數智化、順豐等這些行業客戶中做一些挖掘，我覺得這也是大家未來會共同努力的方向。

僧多粥少是正常的，因為任何一個行業一旦進入主流視野之后，就會出現大量的新玩家，但之后，就會經歷一個大浪淘沙的過程。我覺得這是行業發展過程中必然會經歷的一個過程。

Q:怎么看螞蟻、微眾、百度等互聯網領頭公司的隱私計算核心技術在行業內的地位？

A:我們公司2017年成立，當時隱私計算這個名字才確立不久，大部分公司也是這個時候開始探索的。所以在相當長的時間里，我們和百度、螞蟻、微眾都是相伴而行的。

對大廠來說，業務投入的資金會比較充裕。但也會有一些限制，比如百度需要用自己主推的語言做一些TEE相關的開發。但對一些普通客戶來說，可能沒有那么高的技術水平去重新學習一門語言，所以從采納上，挑戰也會更大一些。我覺得，在隱私計算領域，目前大廠和一些頭部隱私計算公司的技術是在同一個水平上的。而且，初創公司會更加專注在一些領域進行投入和實踐，也會形成自己的優勢。