pixabay.com

在药物研发中，数据正越来越彰显其重要价值。

然而相较于全行业，任何一家制药企业、药物研发机构拥有的数据量都非常有限，但彼此之间的竞争关系又让它们难以坦诚地共享数据，如同一个个数据“孤岛”。能否有一种机制，既能让彼此共享数据，又不会泄露核心机密？在此背景下，隐私计算正在发挥越来越大的作用。

不久前，一个囊括了全球10家顶尖制药企业在内的，拥有17个合作伙伴的数据平台宣布成立，在该平台上，相互之间存在竞争关系的企业能够在不暴露他们所拥有数据的前提下获得计算结果，以确定药物开发最有效的化合物。

10家企业包括安进、安斯泰来、阿斯利康、拜耳、勃林格殷格翰、葛兰素史克、杨森制药、默克和诺华和施维雅，他们承诺在项目的安全性和隐私保护得到证明之后，将投入前所未有的海量数据。

想要大数据，但不想“被看见”

数据量越大、质量越高，越能进行准确地建模训练和预测，由此也带来了一系列新的问题：并不是所有人都愿意公开自己的数据或模型。2017年，谷歌AI推出了联邦机器学习这一新的机器学习协作形式，让隐私计算热了起来。

“简单来说，数据可用不可见，这就是隐私计算。”光之树科技创始人张佳辰说。这家总部位于上海张江科学城的企业是我国隐私计算行业的“领跑者”，在国内率先实现了“软件+硬件”的隐私计算全国产化技术方案，连续三年分别获得达沃斯世界经济论坛“全球技术先锋企业奖”等奖项，也是唯一获此殊荣的中国软件企业。

“数据孤岛”是信息时代的普遍现象，究其原因，是因为数据有易复制、归属权难以界定的特殊性，与其呼吁打破这一现象，不如研发能够保障各方利益的数据共享方式。

张佳辰表示，隐私计算如同一个黑箱，人们不需要看到黑箱里是如何运作的却能得到运算的结果，相当于人们共享了数据价值，又保护了各自的核心竞争力。“这将有助于各方拿出最优质的数据进行计算。”她说。

“黑箱”服务器，助力更多企业安心“上云”

作为隐私计算赛道的一家头部公司，光之树科技联合相关公司在国内率先实现了“软件+硬件”的隐私计算全国产化技术方案，并推出机密计算软件方案。

张佳辰说，软硬件结合的计算模式，同等条件下优于单靠软件计算。机密计算服务器，是指在芯片改造和硬件支持下，可以支持在运算过程中看不到其中运算数据，只输出运算结果的服务器，非常适用于大规模数据运算。

随着5G深入运用，云计算是一种节约成本、提高算力的方式，但是不少企业不愿“上云”的原因之一，就是“上云”等于将自己的数据和算法模型一并交给了云服务商，但用上机密计算服务器后，云服务商就无法看到在服务器中运算的数据是什么样的，这将大大提高企业“上云”的积极性。

眼下，数据已经被定义为一种新型的生产要素，与土地、劳动力、资本、技术等并列。一种生产要素，必须有与之相匹配的共享、交易机制，蓬勃发展的隐私计算无疑为数字经济时代的底层逻辑提供一种支撑。

隐私计算正快速应用到多种数字场景

去年底，上海数据交易所揭牌成立，这意味着该企业能够作为第三方机构从交易所接到订单。值得一提的是，光之树科技是该交易所首批技术服务方。

隐私计算的主要应用场景有哪些？张佳辰说，政务、金融、生物医药方面走在了前列。不久前，光之树为深圳市龙华区水务局提供内涝预测防灾应急解决方案，通过隐私计算将隐私和非敏感数据融合进行密文运算，输出具有高精度的内涝预测结果，实现了内涝等级划分，提升内涝预测准确性，支撑精细化应急布控。

“发展隐私计算既要软硬件结合，又要有大量应用场景支撑，上海拥有得天独厚的条件。”张佳辰说，这也是她将企业总部设在张江的原因。在她看来，这里融合了半导体企业和互联网产业，还有大量金融企业和生物医药企业，可以让隐私计算催生出许多新业态、新模式，让数字经济跑得更快、更稳。

作者：沈湫莎

责任编辑：许琦敏

*文汇独家稿件，转载请注明出处。