2022年12月19日，《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（“数据二十条”）对外发布，以把握一条主线、构建四个制度、推进四项措施充分发挥数据要素作用，提高数据要素治理效能。值得注意的是，尽管“数据二十条”旨在构建数据基础制度体系，但在落实层面，技术加持不可或缺。“数据二十条”提及的“原始数据不出域、数据可用不可见”

ChatGPT被玩疯了！12月1日，OpenAI发布了一个NLP（自然语言识别）的新模型ChatGPT，该模型是OpenAI在2020年推出的NLP预训练模型——GPT-3的衍生产品，不仅可以完成对答、写剧本、写代码等各项功能，还可以创作诗歌和笑话，就连马斯克也在感叹“很多人疯狂地陷入了ChatGPT循环中”，“ChatGPT

今年10月，上海网信办某科技公司因处理政务类数据时违规操作，被责令整改，并处以五万元罚款。今年7月26日，广州市在净网“2022”专项行动中，某技术公司一款APP系统因未履行数据安全保护义务，导致1000万余条公民个人信息面临泄漏风险被立案罚款。去年9月开始，已先后有喜茶GO、南方航空、春秋航空、看看新闻、爱回收、豆瓣、唱吧、2345浏览器等上百款APP因侵害用户权益被通报，蜻蜓FM、万顺叫车、长投学堂等因违规索取权限、开屏弹窗信息骚扰用户被直接下架处理。屡屡发生的数据违规案件仍赫然眼前，《数据安全法》《个人信息保护法》施行至今的一年多时间里，APP下架、新用户注册停止、融资生变、罚单不止等现象批量出现，法律要求板上钉钉，数据合规官也请了，安全防护系统也装了，但保不齐哪里又会踩雷，这种合规刚需和应对失措的撕扯局面，正成为越来越多企业的“心病”，若要问当前有多少企业不会为数据合规而焦虑，答案大概率是0。对于狂奔近20多年的互联网而言，过往的粗放式数据管理已成“基本盘”，如何查漏补缺，精准摸排，重建数据合规地基，成为企业必考题。伴随着监管催生的企业应急式数据合规治理，亟需转变为常态化工作，那么数据合规要做什么？怎么做？法律具体是怎么适用的？怎样避免合规“面子工程”？有没有一个实操手册可以从头到尾地针对性指导？有！北京盈科（上海）律师事务所“数字经济与金融科技法律服务团队”负责人刘磊律师携手算力智库创始人燕丽联合力作——《数据合规：实务、技术与法律解码》，由法律出版社出版，作为盈科全国业务指导委员会系列丛书，本书凝聚两位作者长期法律研究和实务工作中的总结，紧跟数据保护热点、难点和重点，拒绝大而虚的说教，只有颗粒度足够细，实用性足够强，案例足够典型的实务操作指引，全书分为“数据篇”，“法治篇”、“技术篇”“市场篇”“合规篇”，五大模块，结构清晰、体系完整，可使读者快速建立数据合规工作的全景式认知。“数据篇”，厘清数据的特殊性、产业概要、数据合规主体要素和相关权利，从认知层面明确数据合规的复杂性和关键点在哪儿？“法治篇”，基于对现行数据立法的框架和法律解读，及对经典执法案件的分析，来让读者掌握《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等具体法条的规范对象、适用条件、适用范围及合规要点，及时了解当下的监管态势和动向。“技术篇”，盘点数据合规的关键技术图谱，对隐私计算、区块链、联邦学习等核心技术的作用和场景实例作了重点详述，帮助客户了解如何利用技术工具协同互补来赋能数据合规。“市场篇”，则从整个数据要素市场的角度，对数据产权、数据资产化、定价机制、数据要素市场化的实现路径、数据交易、公共数据市场化以及数据跨境流动的运作机制、政策动向和管理规范，有个全面深入的介绍，助力企业更好的参与数据要素市场，实现数据资产的变现，捕获数据红利。“合规篇”，对企业合规体系建设、风险识别应对机制、数据规范管理机制及合规要点，及金融、医疗、政务、电信、交通、电子商务等代表性行业的数据合规治理路径有个全盘梳理，总结了“一个体系，三道防线，十步曲”的合规秘诀。本书亮点1、只需“一三十”，解决企业数据合规难题企业数据合规需求贯穿方方面面。企业数据资产在企业总资产的占比越来越高，企业数据资产如果存在严重不合规问题，可能影响运营和持续发展。在投融资项目中，数据合规情况结论法律意见可能是企业完成投融资交割的必备文件，将会影响融资成败。在企业上市中，数据合规问题从幕后走向前台，成为上市相关审核部门在企业上市评估及问询过程中的重点关注。在企业出海时，数据跨境流通问题和数据本土化的属地原则，很可能让企业折戟而归。在本书中，从企业数据合规的常见场景和需求出发，无论是上市、投融资目标、跨境出海还是日常经营，帮助企业一摸底，三防线，十步曲。“一”是以尽职调查为基础，如何从组织人员层面、制度规范层面、技术层面、产品层面、数据生命周期层面，摸底企业数据处理情况，识别并排查企业存在的数据合规风险，在较短期间内完成整改。“三”是以主动防范的角度，建立责任机构、风控部门、内外审计部门三道防线，从管控上剔除合规隐患。“十”是建立合规清单，以十步走的战略，在合规管理体系、管理制度、合规文化、识别机制、风险应对、监督机制、问责机制、管理评估、数据留存、产品服务等具体的十步上完善合规机制，并且指出合规专员要理解企业的业务或产品逻辑、相关经营活动的商业意图或交易目标，以及企业的信息技术系统资源等情况，切忌将数据合规工作与业务、管理相割裂。例如互联网企业在制定移动应用程序（APP）的个人信息处理规则（隐私政策）时，应当先了解平台运营者提供的具体服务涉及到的数据来源、类型等，平台运营者与平台内经营者、用户（消费者）、平台内其他服务方（例如支付、物流、技术服务商等等）之间的业务关系、法律关系，并通过以用户视角体验App收集和使用个人信息等数据的全流程、对企业后台数据管理系统进行核查等方式进行穿行测试，从而正确梳理在互联网平台中的各类业务活动所涉及的各项数据处理活动情况，准确判断平台内的各方在数据处理活动中的决策、分别享有和承担何种数据保护权利和义务，才能准确地制定该平台对应的隐私政策。2、重点解答企业出海新考题——数据跨境在国际化背景的大趋势下，企业纷纷出海以寻求增量，诸如跨境电商、快递物流、社交媒体都踩在了风口上，而随之而来的企业对于处理出境数据的需求也在快速攀升，今年9月1日起全面施行的《数据出境安全评估办法》二十条虽提出了相关指引，但真正放在不同国家地区的跨境复杂场景中，一些具体的实操问题就会出现：比如如何理解数据出境的”境”？如何判断企业的业务行为是否属于“数据出境”？在数据出境安全评估中，企业该如何自评？企业实际业务运行中产生的出境数据，应该存储在境内还是境外？企业如何合法合规的实现数据跨境，包括国内的数据出境、国外的数据入境、第三国的数据过境？从技术的角度看，企业出境数据保护最薄弱的环节在哪些方面？面对市面上众多的数据出境安全自评估解决方案，企业主该用什么样的标准去选择“合适”的方案？企业如何针对不同国家特有的数据跨境法律制度资源，制定特有的业务规则和模式，真正的实现业务出海？以上诸此问题，在本书中都会得到重点解答。3、聚焦六大核心行业的典型案例教科书数据合规，虽然没有标准答案可抄，但却有案例可以参考。金融、医疗、政务、电信、交通、电子商务作为典型的数据密集型行业，同样也是监管重点领域，除了三法之外，还有《反电信网络诈骗法》，《汽车数据安全管理若干规定(试行)》，《个人金融信息保护技术规范》等行业法规和标准都对这些行业的数据处理作出了特别规定，本书精选了这六大核心行业的代表案例，包括中兴、浙江移动、滴滴出行、携程等案件，从其中的法条适用、合规要点和避坑指南，都具有广泛的参考价值。作者简介刘磊，执业律师，北京盈科（上海）律师事务所高级合伙人。兼任同济大学人工智能社会治理协同创新中心兼职研究员，甘肃政法大学人工智能法治研究院研究员，北京盈科（上海）律师事务所“数字经济与金融科技法律服务团队”负责人；盈科总部“十佳未来之星”；盈科（上海）“新十年十青年”代表，GLG格理集团专家库成员，专注于金融科技与数据安全类实务工作和研究工作，在实务方面，刘律师为头部企业提供跨境数据合规及网络安全审查等法律服务，出具数据安全合规行业报告，对国内外数据跨境、网络安全审查方面具有丰富经验。曾主编著作《数字货币与法》、《虚拟货币、NFT法律疑难问题之解》（待出版），曾发表《论电信网络诈骗中瑕疵被冻结人的保护》《司法实务中私人“数字货币”属性的认定困境及对策分析》《用虚拟货币支付的法律思考》《数字货币法律属性的司法判断与类型化分析》等学术文章。燕丽，上海交通大学硕士毕业，智能数据与隐私计算研究平台算力智库创始人。专注研究智能数据、隐私计算、区块链等技术协同赋能传统产业数字化改造解决方案与商业模式创新。被和讯选为2019年度“她榜样”女性人物之一，曾出品国内首本系统性详录隐私计算商业模式与应用案例的著作《隐私计算：开启数据共享新商业模式》。专家推荐本书对近年来我国数据合规领域的相关规范、市场、技术进行了实践经验的总结，同时站在实务的角度对如何做好企业数据合规进行深入的观察和思考。此书的出版，希望在更高的水平和更大范围上促进企业数据的使用和保护的平衡，推动生产要素与市场主体的高效协同，推动数字产业化和产业数字化协同发展，助力我国数字经济走上增量扩面、提质降本的快车道。——于改之

东南亚的步伐越来越快。11月14日，G20峰会上，东南亚印度尼西亚银行（BI）、马来西亚中央银行（BNM）、菲律宾银行（BSP）、新加坡金融管理局（MAS）和泰国银行（BOT）五国央行联合签署了《区域支付互联互通合作谅解备忘录》，几个月前，印尼、马来西亚、菲律宾、新加坡和泰国五国央行就透露，将在2022年底之前整合在线支付系统，五国跨境支付系统将以各国之间的当地货币结算，不必转换成美元。曾几何时，李显龙还在感叹新加坡在支付领域像个“乡巴佬”，羡慕着中国在线支付的便利和数字金融服务的普及，而如今它已成为各种电子钱包、数字银行、数字资产、Web3等金融科技领域的“新绿洲”。从新加坡与香港的双城之争，到在线支付的起飞，不知不觉间，东南亚就像奋起直追的后进生，一跃到了前排梯队，后浪的劲头不容小觑。野心的萌芽：从腾讯阿里手上接过权杖去年10月，在谷歌、淡马锡、贝恩三家机构联合发布的《e-Conomy

今年汽车圈很火的一个段子，说是想买比亚迪车就必须得等。不少消费者表示：“钞票准备好了，但车却没准备好啊！”新能源车交付难已经成为一种普遍现象，据悉，目前比亚迪车型交付周期通常为5-6个月；新势力御三家“蔚小理“交付周期基本为2-3个月；而零跑车型交付周期更长，不少准车主表示等待已超半年。“谁先排产就买谁，买到哪个算哪个”，消费者已经不得不开始撒网式下单。新能源车“一车难求”的窘境，并非朝夕，除了受制于动力电池供应外，缺芯亦是量产路上的“老大难”。减产涨价潮，没有一个芯片是无辜的根据汽车行业数据预测公司AutoForecast

“北极穿短袖，长江露河床，柏油路变软，四川闹电荒”。8月炙烤模式虽已结束，但高温催热下的虚拟电厂却依然风口正盛。就在前段时间，上海首次虚拟电厂集中签约，国网上海浦东供电公司与上海诺信汽车零部件有限公司、上海海昌极地海洋世界有限公司等六家临港新片区用电客户在滴水湖畔签署了基于虚拟电厂应用的《临港区域电力需求响应合作协议》。9月份，新近公告披露，200亿虚拟电厂概念股签署新型电力储能项目采购合同，包括南都电源、文山电力等，而据德邦证券预测，2025/2030年虚拟电厂的市场规模或将达到497.73/881.53

8月31日，英伟达发布公告称，美国通知公司向中国出口A100和H100芯片将需要新的许可证要求，同时DGX或任何其他包含A100或H100芯片的产品，以及未来性能高于A100的芯片都将受到新规管制，同受限制的还包括AMD的M1250芯片。随后，9月1日—3日，在中国上海举办的世界人工智能大会（WAIC），国产芯片登场于聚光灯下，天数智芯、壁仞科技、燧原科技、瀚博半导体、寒武纪、地平线一众国产AI芯片公司均展出了最新的技术和产品，先进制程的大算力芯片迎来高光亮相。一边在面临“生死围剿”，一边在“奋力发育”，博弈的拉力赛已然开启。剑指HPC和AI，BAT难逃牵连GPU芯片拉起警报，已经不是第一次了。从2019年，华为被美国列入出口管制“实体清单”，到后来的“中兴事件”，以及今年8月份美国政府直接豪掷527亿美元，通过“芯片法案”，其中明文列举了“中国护栏”条款，受到美国补贴企业禁止在中国大陆扩大生产和投资更先进的芯片，期限是10年，接着，美国商务部发布最终规定，对设计GAAFET（全栅场效应晶体管）结构集成电路所必须的EDA软件等技术实施新的出口管制，相关禁令已于2022年8月15日正式生效。从芯片上“卡脖子”，意图将中国排除在全球半导体供应链之外，已经成为美国的“阳谋”。而这一次的风暴中心却直指智能化、数字化的支柱产业：HPC（高性能计算）和AI（人工智能）为什么不限制Orin，而是限制GPU芯片？“因为英伟达的GPU芯片对于训练人工智能系统至关重要，所以要卡在这个关键点上”。地平线创始人兼CEO余凯表示。的确，GPU是AI时代的算力核心亦是人工智能竞争的制高点，训练集的反复训练和推理都需要强大算力的支撑，比如AI深度学习需要很高的并行计算、浮点计算以及矩阵运算能力，基于CPU的传统计算架构无法充分满足人工智能高性能并行计算（HPC）的需求，HPC主要包括数据中心、AI、FPGA和网络四大应用，而HPC应用对于芯片的要求不在于微缩化，而是能否功耗更低，支撑更大的算力，因此需要发展适合HPC的专属芯片，而AI00和H100则是目前最能高效匹配HPC计算需求的芯片配置了。A100是英伟达2020年推出的数据中心级云端加速芯片，拥有540亿晶体管，采用台积电7nm工艺制程，支持FP16、FP32和FP64浮点运算，为人工智能、数据分析和HPC数据中心等提供算力，FP64一般是衡量超级计算产品的重要指标。而H100是英伟达今年3月发布的最新一代数据中心GPU，集成800亿晶体管，采用台积电定制的4nm工艺，预计在今年下半年正式发货。英伟达CEO黄仁勋此前表示，这款GPU具有超强的计算能力，20个H100

如果说隐私计算赛道，最近的热门关键词是什么？“开源”当属其一。随着数据要素市场培育提速，隐私计算作为数据安全流通的关键技术解，如何加快其技术开发以及商业化的速度成为市场关切。从2020商业落地元年，再至今年，在隐私计算技术服务商与B端客户的深度磨合和诉求匹配中，市场越发共识到，隐私计算的“商业化蓝图”中，高性能算力、开源生态、软硬件工程优化以及场景适配成为“标配项”，缺一不可。而“开源”则被视为隐私计算通向性能提升、规模化落地的重要路径和技术手段。去年10月，央行等部门联合印发《关于规范金融业开源技术应用与发展的意见》，强调“鼓励开源技术提供商，加快提升技术创新能力，切实掌握开源技术核心代码，形成自主知识产权，夯实产业支撑能力”。算力智库发现，自今年至8月份，已先后有蚂蚁集团宣布开源隐私计算框架“隐语”，九章云极发布YLearn因果学习开源项目，原语科技推出隐私计算开源平台Primihub，翼方健数宣布开源翼数联邦学习与翼数安全计算，肉眼可见，开源逐渐“风行”，开源队伍也已不是阿里、字节、百度等大厂专属，一些诸如原语科技、翼方健数这样新锐的力量也在陆续加入。与此同时，今年5月份，由产学研用近50家单位联合发起的国内首个国际化自主可控隐私计算开源社区——开放群岛（Open

数据交易正成为数据要素市场建设的“桥头堡”。7月21日，福建大数据交易所正式揭牌成立；而据最新消息，广东数据交易所也已进入筹建阶段，预计今年年底前建成，继京沪深之后，新型数据交易所的队伍再添“生力军”。2021年3月成立的北京国际大数据交易所，被业界称为开启全国数据交易所2.0时代的标志性机构，旨在构建“数据可用不可见，用途可控可计量”新型交易范式，也以此为发令枪，拉开了新型数据流通交易创新探索的征程。“新型数交所”是对过往传统数据交易所的革新迭代，也是数据供给端和建成规模性数据要素市场的重要尝试，从点试水到全面开花，时隔近一年后，蔚然成风的“新型数据交易所”们交出的“成绩单”如何？落地进程又到了哪一步？散见的各类新闻可以看到各地数据交易所“动作频频，创新不断”，在此年中节点，算力智库全盘扫描，总览“新型数交所”们的最新动态和完整拼图。传统数交所欠缺的“能力区”：有撮合无闭环数据交易所早已有之，2015年4月全国第一家大数据交易所在贵阳正式挂牌运营。此后的两年，大数据发展的顶层政策也在不断推进。各地大数据交易所和交易中心迎来了密集布局的第一波高潮。综合来看，数据交易主要分为场内交易和场外交易两种形式，场内交易多集中在官方主导的平台类市场，如贵阳大数据交易所和上海数据交易所。而场外交易则多发生在企业自营的单边市场（或称为数据集市），即由数据密集型企业主导建立的数据交易或服务市场（如中国电信、国家电网、阿里巴巴等）；或是由“采销一体”型专业数据服务企业主导的交易市场，这类机构往往面向特定市场的需求，采集特定资源，根据业务需要组织成数据产品，如万得（Wind）数据、聚合数据、数据堂、京东万象等。目前，这两类市场构成了数据交易市场主体的全貌。表1:算力智库不完全统计：我国数据交易机构成立情况（截至2022年8月）大数据交易所成立之初，业界寄予厚望，但实质性发展却不尽如人意。以贵阳大数据交易所为例，当初成立的愿景，是未来3-5年交易所日交易额将突破100亿元。但之后几年贵阳大数据交易的交易额目标逐渐降低，从“日交易额100亿元”慢慢变成“全年力争突破亿元”。到2018年，贵数所不再通过官网等渠道对外公布交易额、交易量等动态。官方鼓励数据交易行为在合规的数据交易场所内发生。但在市场化的背景下，“鼓励”并未为各地数据交易场所带来明显的数据交易量，一直以来的场内数交所似乎都遭遇折戟，原因何在？一是合规数据源方出于更高的合规要求，提高了数据需求方的合作门槛，数据源方对于数据需求方的合规判断乏力，一刀切的响应合规主要手段，因而拦住了大量资质还不错的数据需求方，某种程度上，“合规”似乎也成为了数据断桥的诱发因素。其次，未竟的数据基础制度环境和配套设施，是造成数据交易“难产”的核心原因。在数据确权、分级分类、定价、资产化和安全治理等全套制度法律设计未跟上的情况下，数据交易链条各方主体参与的可能性和可行性也是寸步难行，再加上企查查、天眼查等场外数据服务商的崛起，形成个人和企业征信等数据产品，这些数据服务为特定领域带来的价值也更加凸显，此时数据服务商就可以将客户带离平台，无须再通过数据市场进行交易，“去平台化”成为趋势。为此，数据交易平台运营商需要建立一系列科学有效的制度以及创新的技术支持手段，降低已经进入平台的参与者“去平台化”的可能性。比如那些描述难度过高（如未经加工清洗的原始数据）且并不面向任何专用领域和场景的数据，往往在数据价值评估、处理成本分担、数据隐私保护等方面存在各种问题或风险，难以加入交易过程中。数据流通交易市场的运营者需要提供数据清洗加工、数据分析建模应用、数据产品的存储等增值服务以及引入第三方市场，配套好数据分级分类、定价、资产评估审计等服务，让原本不能进入交易市场的数据产品可以进入市场，增强数据市场的有效供给。对于每一个数据产品，最好建立各类应用场景的“示范样本”，不断降低数据产品的描述复杂性和资产专用性，从而扩大数据交易平台上可交易的数据产品规模，这也是此前数交所欠缺的能力区。一位业内专家如是分析。如果说之前各地的数据交易所（中心）为1.0版本，被验证不是“最优解”，那么随着京沪广深闽各地“新型数交所”的强势重启，再次向“数据交易天堑”发起冲锋，有望打开数据交易2.0的新局面。“京沪广深闽”新型数交所全面PK谁“发育”的更快？新型数交所正在牵引着数据交易走入“深水区”，经历1年多的实践，各地“新型数交所们”都在以自己的节奏持续发育。算力智库以京沪广深闽五家代表性“新型数交所”为样本窗口，多维度对比，以窥见数据交易2.0赛道的一些新生的变化和方向。表2：京沪广深闽“新型数交所”对比表2（续）：京沪广深闽“新型数交所”对比纵观而言，各地“新型数交所”的发展方向秉承着“共性与特色”两面一体的路线在推进，基于各自的区域属性，在角色担当上也相应倾斜当地产业结构和经济商圈。以“京沪深广闽”来看，2.0版的“新型数交所”正在练就哪些“新型”能力？“新型数交所需要作出角色转变，纯粹的裁判及简单的撮合角色不应该也不足以成为数交所的功能性内核，在全国统一大市场要求下，新型数据交易所应该同时具备完整数据交易闭环能力及指引甚至监管场外数据交易在统一市场规则下进行的能力，以建立一套从技术、规则、机制、流程都健全的一个基于数据流通的信任机制为目标，数据交易才能破局”，某位数据赛道从业者向算力智库表示，具体表现在：1、数据确权和定价模式的过渡与创新，确权原则可以搁置“数据归谁所有”，完善“数据授权链”，新型数交所从数据使用权利、数据流通权利、数据收益权利层面确定数据资产归属，引入数据登记和合规公证体系，弥合过去数据源方和数据需求方的合规鸿沟和意愿错位。数据定价模式上，数据交易所/交易平台不对数据产品进行直接定价或估价，而是采用多方市场主体多方共同参与，由市场评价贡献，按贡献决定报酬。对于非公共数据方面的复杂数据交易场景，引入第三方评估机构，探索形成第三方估价机制，综合考量数据成本、数据质量、应用价值、服务水平等价格影响因子，通过建立估价模型科学估计数据在特定应用场景中的贡献度，为买卖双方提供议价基础参考。2、构建多层次的数据交易产品，覆盖更细分、更广、更多元的数据领域，降低数据产品的描述复杂性，以及提升资产专用性，从而扩大数据交易平台上可交易的数据产品规模。3、更加注重建设好市场统一规则和数据生态体系，引导培育数商、第三方评估机构发展，更加注重场景化交易和跨境数据流通，不再局限官方主导的单一场内市场，而是构建数据交易主体的协同发展体系。4、“隐私计算、区块链等数据合规流通新技术能力，打造可信数据流通基座，隔离数据隐私泄露风险，交易过程安全、可追溯。图：新型数据交易流通框架（来源：数牍科技）值得注意的是，涉及特殊数据服务或特殊场景的，一直以来是官方场内交易的落地比较成功的市场板块。如特殊场景下的跨境数据交易、特殊数据电网数据的交易。在新型的数据交易流通框架下，区分特殊场景（金融催收、跨境、配合执法）、特殊数据服务（运营商偏好标签，消费支付画像、企业用电数据详情等）、常规场景、常规数据服务等的交易级别、风险性和可信度亦是重要落点，通过开源社区等途径快速形成官方权威的数据源链、数据供需链、数据交易服务链等核心技术体系或者超大规模特殊数据交易基础设施或是可行之路。参考资料1、数牍科技《新型数据交易流通模式有哪些创新亮点？》2、大数据猎人《数据交易场内外博弈思考》、联合数据CADESP《数据交易的场内外博弈》3、华控清交《北京国际大数据交易所成立1年，实现多项“引领性创新”》4、红星新闻《深度｜北京上海深圳都在建设，独家专访解密“数据交易所”》●

作者：张芷馨编辑：叁夭夭“健康码”再提热搜！河南储户被赋红码、外地绿码到本地转红黄码、结束隔离无法转码，屡见不鲜的“魔幻事件”，让人们不禁质疑健康码真的只是“健康码”吗。作为“疫情围堵策略”的核心手段，健康码以其简单、易用、高效、互通等特点，为新冠肺炎疫情防控的精准施策、动态清零等举措提供了关键支撑，亦成为我国疫情防控中无可替代的重要技术工具。“健康码”运转的背后是海量个人信息的汇集、共享并利用算法进行自动化决策。在全球新冠疫情仍将持续的大背景下，健康码的抗疫使命也必将继续。“权不可知，则威不可测”。权力最害怕的是透明、是说理，技术恰恰能够解决这一问题，但健康码的边界、“算法黑箱”和可解释性隐蔽问题，却让健康码的技术正当性逐渐偏离，河南储户被赋红码一事，便是例子。一位网友指出。众所呼吁的“健康码”规制何时能到位？7月18日，CCIA数据安全工作委员会发布了《“健康码”数据安全和个人信息保护措施与建议》（附原文链接），依据相关法律法规、规章和规范性文件、标准等，研究建议了多项对个人信息及数据安全进行监管和保护的具体措施。在健康码的数据安全管理方面，报告提出：应当明确安全责任工作最高负责人。按照不低于网络安全等级保护三级要求建设网络安全防护和安全管理技术。管理体系要求，建立包括数据安全制度、作业规程、工作记录等制度体系。建立健康码数据分类分级制度、数据质量校验制度、健康码算法人工干预制度、健康码用户反馈和举报受理等制度。开展对个人信息保护影响评估工作，形成评估报告。测试加强突发事件处置能力，建立数据备份机制等。对健康码系统的供应商需要严格管理，监督其履行相关业务。对从业人员要求签订保密协议；设置数据合规安全审计岗位，加强内部监督。测算业务峰值，确保健康码核心功能在突发情况下能够正常运行在个人信息权利保障方面，《措施与建议》强调：首先需要充分说明个人对信息所享有的权利，保障用户的知情权。其次是应当为用户提供在线查询、更正、补充基础数据的功能，如通过小程序相应入口提供查询用户填报的数据详情、申领记录。此外，应当为用户提供申诉入口，建立便捷有效的权力行使申请受理机制。这实质上是倡导将健康码对隐私数据的管理权部分交还用户，使得用户能够清晰透明的认知自己所享有的权利并且在有需求时及时行使。《措施与建议》释放了一定的信号，政府正在逐步调整公权力的干预边界以保障公民的合法权益。对外经济贸易大学法学院副教授、数字经济与法律创新研究中心主任许可表示：健康码作为一项技术治理手段，本质上还是为人所控制。所有的算法分两部分，一部分是代码，一部分是策略。策略是由人做出的，不是由机器做出的；它只不过是通过代码的形式，通过算法的外装外壳体现出来，它并没有改变我们的行政法问责的基本原理——谁作出决定，谁承担责任。这也与报告中提出的首条“应当明确安全责任工作最高负责人”不谋而合。健康码问题的内核：成本与收益的博弈无论是河南储户被赋红码，还是各地区“层层加码”，健康码的管理问题不曾停止过。许可强调：技术治理并不是一个从天而降的机制，健康码、核酸检测天数、行程码还是各种数字化治理方式也好，它归根到底都是镶嵌在传统的治理架构中的。健康码诞生的初衷是为了解决当时我们的人员流动问题，所以从另外一个角度来说，健康码本来应该是在紧急状态下扩张人们自由活动范围的一种方式。

2021年11月财政部在《会计改革与发展“十四五”规划纲要》中强调以数字化技术为支撑，以推动会计审计工作数字化转型为抓手，健全完善各种数据标准和安全使用规范。2022年1月6日财政部发布《会计信息化发展规划（2021-2025

7月21日，滴滴因存在16项违法事实，被处以80.26亿元罚款，滴滴CEO程维、总裁柳青因负主管责任，各处人民币100万元罚款，堪称历来网络安全行政处罚金额之最。16项违法事实，主要集中在两个层面，一是数据采集环节，过度收集个人信息，二是数据处理环节，存在严重影响国家安全的数据处理活动。图

2010年3月的东京，乍暖还寒的天气却抵挡不住当红偶像“初音未来”粉丝的热情。架子鼓、钢琴、小提琴、吉他......齐声响起，演唱会现场，2500名观众现场体验，线上还有3万付费观众直播观看。“初音未来”歌声响起，全球首个使用全息投影技术的演唱会拉开帷幕。世界第一的公主殿下初音未来一时间“声动全球”。时隔两年，2012年3月中国虚拟偶像歌手“洛天依”出道，此后上春晚、与明星大咖同台演出上综艺，成为红极一时的偶像歌手。2022年7月，“洛天依”蜡像入驻上海杜莎蜡像馆，成为世界首尊入驻的虚拟歌手。2021年，自称会捉妖的“虚拟美妆达人”柳夜熙，成为虚拟偶像天花板，两个月粉丝数量直逼800万，热度至今不减。2022年，“虚拟数字人”悄然发生着变化，不仅仅是虚拟偶像，越来越多的“虚拟打工人”开始出现。开始有越来越多的虚拟数字人入职银行、券商、保险等金融机构。2021年底入职百信银行的“AIYA艾雅”、2月入职宁波银行的“小宁”、7月刚刚入职平安银行的“苏小妹”等银行“数字员工”。近日，刚刚上岗的红杉中国虚拟投资人Hóng正式上岗，据其自我介绍，每秒可看百份商业计划书。01“虚拟金融民工”打响数字化转型拉力赛2022上半年“虚拟金融民工”热反映了金融行业数字化转型的新进展。在疫情的催化下，金融企业的生产场景、营销模式逐渐发生变化，线上化、移动化、数字化以及智能化的趋势愈加凸显。数字化转型已经不仅仅是锦上添花，而是金融企业能更好的“活下去”的标配。作为信息科技运用的前沿行业，金融行业的数字化转型具有明显优势及代表性意义。疫情以来，数字化转型按下了加速键，尤其是2022年疫情防控常态化之下，金融机构在加速基础设施搭建以及线上用户体验的优化。支付、投融资、保险、理财、征信全方位数字化，全面拉开了“数字金融”模式发展。02疫情按下“加速键”经历了2年多的疫情，当下金融机构数字化转型愈发迫切。“线上创意营销”、“金融数据上云”等发展，是今年上半年以来，银行、消金、证券等金融机构数字化转型的典型表现。技术降本提效，突破增长的天花板，金融机构更能在竞争态势中形成数字化差异。金融机构数字化基础设施在不断完善。“高一点吧？低一点吧？能不能晚一点呢？”通过一个1分钟左右的视频，招联金融从“招联小鹿”拍摄现场的画面切入，生动地演绎了客户与招联金融借贷时提高额度、降低利率和推迟还款时间的沟通，实现了创意营销，让“信用足够棒，招联好商量”口号更深入人心。类似这种通过打造动漫IP，运用微信、短视频等线上营销手段精准引流、创意营销的方式，在2022年上半年受到越来越多金融机构的青睐。除了招联小鹿，还有招商银行的“小招喵”，广发证券的“犇犇”，中国太保的“洋洋”和“保保”等。可以看到，金融科技在拓宽金融服务覆盖面、优化用户流程体验、提升供给效率等方面正为金融机构打开新局面。数据显示，2021年我国网上零售额达13.08万亿元，较上年增长14.1%。线上需求的增加不仅体现在消费领域，线上支付、交易、投资等需求也随之水涨船高，在疫情以来“非接触”需求增长的背景下，金融机构的数字化转型按下了“加速键”。03数字科技贯穿金融全流程、全周期2022年6月，建设银行、中国银行、郑州银行等河南省内近20家银行参与的一场针对“科技创新企业”的银企对接会上，各家客户经理使出十八般武艺推介自家产品，也将当前背景下金融业难以触达客户的难题展露无疑。某大型国有银行的金融科技部负责人在7月20日接受算力智库采访时指出，在这轮数字化变革中，人工智能、隐私计算、区块链、云计算等技术将发挥“头雁”的引领作用，带来新的客户服务方式、认知方式、风险防控以及经营管理的变革。因此，运用人工智能技术提高经营能力、管理能力和服务客户能力将是一项长期重要工作。04“非接触金融”成为标配于是，不同于此前的数字化集中于内部管理的信息化、渠道销售的互联网化、设备的智能化等内部环节，目前金融机构的数字化更多体现在了与客户的交互环节——以数字技术为驱动打造线上金融服务，搭建非接触式服务渠道。以银行的借贷场景为例，在身份识别环节，通过采用人脸识别、声纹识别等技术，无须借款人提交身份证明材料，即可完成借款人身份验证；在风险评估环节中，引入远程视频面谈和微表情技术，不仅突破空间限制实现“随时随地”服务，也为风控后台人员提供智能化的欺诈识别指引，以信贷科技提高作业的精准性；在数据模型构建时，运用神经网络、随机森林等机器学习算法对数据标签进行深度交互，交叉识别信贷风险、提供贷款决策；在贷后管理领域，AI驱动的智能催收策略能够使贷后管理更标准化、可控化，提升客户体验。05“金融数据上云记”高频上演此外，“金融数据上云”成为2022年以来的热门话题。京东云、华为云、阿里云也纵深向金融机构加快布局。业务数智化，应用现代化，平台自主化三者共同构建了金融机构践行数字化战略的技术生产力要素，这三个维度形成一个立方体，立方体体积决定数智化转型的最终价值，整体的生产力提升，才能够保证数字化战略落地的效果。06“金融信创”风起云涌与此同时，金融信创也在2022年迎来加速发展，本土软硬件IT企业在关键技术、产品和服务方面快速升级，与世界先进水平的差距在不断缩小。基础硬件（CPU、存储、金融机具、PC、服务器、网络设备）和基础软件（操作系统、数据库、中间件、虚拟化、云平台）环节的迅速发展，本土IT厂商越来越能满足本土金融机构定制化业务的需求。新场景下，金融信创有望进入全面推广阶段，将推动金融信创基础软硬件爆发式增长，上层应用解决方案供应商迅速发展。“立足开放平台，建立‘AI+场景+信用’和‘自营+开放平台+金融云’模式，通过科技能力和开放平台，灵活高效地链接资产端和资金端，形成资产、资金端的闭环业务链。”某消费金融的业务负责人向算力智库表示，当下我们通过给场景方、金融机构等合作机构提供融合业务、技术一体化的多元增值服务，金融行业需要逐步寻找新的业绩增长点。07数字化战略先“烧钱”是降本增效的前提近两年，金融机构的数字化转型已经迈入深水区，2021年，金融机构在数字化方面投入不菲；2022年以来，更是加码投资。银保监会、中国证券业协会统计数据及各金融机构2021年报数据显示，2020年我国银行、保险、证券(仅证券公司)的IT支出分别为2078亿、351亿、263亿，分别同比增长20%、27%、21%。2021年，该支出继续增加，其中证券业达到338.2亿元，同比增长28.7%。根据Gartner的最新预测，2022年全球IT支出预计将达到4.4万亿美元，比2021年增长4%2021年17家全国性银行（浙商银行未披露该数据）科技总投入达到1685亿元，均实现不同幅度增涨，其中3家银行科技投入超过200亿元、6家银行超过100亿元。数据来源：银行年报；制图：算力智库从上图来看，其中六家国有大行金融科技资金投入合计1074.93亿元，同比增长10.77%。值得一提的是，交通银行科技投入较上一年新增30.26亿元，新增额度位居六大行之首；同时交行也是唯一一家科技投入占营收达4%的国有大行。而股份制银行虽然科技投入参差不齐，但整体仍保持增长趋势，11家股份制银行总投入610.5亿元。08科技人才是金融行业数字化转型的中坚力量此外，科技人才是金融行业数字化转型的中坚力量，总体来看，2021年银行业科技人才的数量呈增长趋势，而科技人员数量与银行规模存在着正相关关系。数据来源：2021年银行年报；制图：算力智库具体来看，15家样本银行中，除工商银行科技人员增长率下降，为-1.13%的增长外，其他银行科技人员数量均呈正增长。平安银行的科技人员占比最高，达到了22.14%，渤海银行的科技人员增长最快，达到了57.17%的增长率。09“数字化风控能力”和“精准智慧信贷”成为双翼金融机构依托先进科技和创新场景，银行一方面加强全面风险管理体系建设，另一方面加强数字化风控能力的建设。以广发银行为例，该行通过建设智慧信贷体系，引入智慧决策引擎，应用机器学习及NLP分析技术，搭建信贷客户贷前、贷中、贷后全流程管控体系，2021年提升流程审批效率50.59%，有效提高贷后预警精确度。同时推进全面风险管理平台建设，通过整合对公、零售行内外数据，建立客户关系图谱，利用授信信息、风险信息、泛集团关系、舆情信息等，构建客户风险统一视图，全方位展示客户风险信息。此外，完成风险指标体系的搭建，2021年共完成信用风险、市场风险、流动性风险等299个各类风险指标加工，为管理层提供多维度、准实时的全面风险轮廓信息。从6家国有大行和12家股份制银行的2021年年报数据可以看出，银行业正通过不断加码科技资金投入和科技人才引进，以全面拥抱金融科技的姿态加快数字化转型步伐。中国人民大学智能社会治理中心专家王鹏向算力智库总结道，金融行业的数字化转型包含战略的数字化转型、组织的数字化转型、人才的数字化转型、业务的数字化转型、以及技术平台相关数据的数字化转型等几个维度。10中小金融机构成为数字化转型“尾部群体”，任重道远央行发布的《中国金融稳定报告2021》显示，近年来，科技与金融深度融合，对金融市场、金融机构和金融业务模式产生深刻影响。随着金融新业态蓬勃发展，交叉性金融产品与服务不断增加，金融风险跨行业、跨市场、跨区域交叉传染的风险上升，金融消费者面临的信息不对称、信息泄露、信息欺诈等问题加剧，金融消费纠纷快速增长，涉众类案件时有发生，不利于经济金融和社会稳定。中国银行业协会秘书长刘峰向算力智库表示，在数字化转型过程中还存在着一些银行机构数字化转型方向不明确；数据治理缺陷明显、专业人才短缺；经营理念和管理体制僵滞，难以适应数字化经营；对新型风险管理能力不足等问题。此外，与大型金融机构相比，数字化起步较晚、根基较弱的中小金融机构在数字化转型过程中面临的压力更为明显。一方面中小金融机构本身IT技术力量薄弱，人力成本也比较高；另一方面由于金融行业前端的金融业务需求不断变化，业务部门经营压力更为突出。此外，中小金融机构同时面临的商业模式、数据安全、技术漏洞等方面的风险也不容忽视。●

作者：张芷馨编辑：叁夭夭跨境数据流动已成为新型全球化的重要内容。《博鳌亚洲论坛创新报告2021》指出，全球主要经济体均谋求在数字经济时代建立新的竞争优势，国际上的主要国家都推出了各自的数字经济发展战略，科技产业和未来产业成为布局重点。显然，数据话语权正成为国际竞争的新阵地。而“数据之争”的第一城便是跨境数据流动。2022年7月5日，英国政府宣布已与韩国达成数据充分性协议，允许两国企业在更小限制和无标准合同保障的情况下共享数据，数据源包括

也在公开评论中表示：应用程序具有开源许可证，并不一定意味着它必须是免费的，开发人员可以选择出售他们的程序，这取决于他们选择的开源许可证。一个很好的例子是

6月29日，武汉达梦数据库股份有限公司（以下简称「达梦数据」)正式递交招股书，申请上交所科创板上市。一旦上市成功，将成为国产数据库“第一股”。犹如一颗重磅“信号弹”，漫漫蛰伏期，国产数据库似乎终于迎来了春天。“很久没见过这么赚钱的IT公司了”，业内人士纷纷感慨。招股书显示，2019年至2021

数字商业展望2021-2025》前瞻产业研究院《AI训练的福音：关于合成数据的一切》科技行者《数据稀缺？生成式AI正在学习如何创造自己》澎湃新闻END●

算力说2021年6月10日，《中华人民共和国数据安全法》（以下简称“数安法”）表决通过，掀开了数据安全治理新的征程，如今时隔一年多，是高歌猛进还是转型艰难？算力智库试图用4幅图卷，管窥《数安法》治下的行业革变。从“网安”到“数安”数据安全产业演进为独立赛道以前只需提供单纯的网络安全产品，保证公司的防火墙不被攻破，机密数据不被泄露就可以了，但现在客户的要求更“多”了，不仅要安全，还要合规，更需要数据全生命周期管理、每个数据节点的数据分级分类、操作人员的权限、数据资产可视化分析等等。一位网络安全行业从业者向算力智库表示，他坦言，近年来，传统的网络安全类产品越来越不好销出去，或者说实际工作开展起来要更复杂，一是因为数据安全成为一个新的命题，单独靠网络安全无法满足；二是监管要求的颗粒度不断细化，迫使网络安全的业务边界也需要拓宽。“当然客观而言，这既是机遇也是挑战，像我们这种专职安全人员可能也要接受认知与能力的双重升级”，这位扎根网络安全行业10年之久的老兵如是感慨。2016年11月，我国网络领域第一部专门法律《网络安全法》出台，并确立了我国网络安全法律规范体系的制度框架和基本内容。其后，网络安全行业如火如荼，然而数安法的出台，却掀开了整个信息化建设和数据安全治理的一个分野，过去相对成熟的信息和网络安全认知难以覆盖新生的数据安全需求。梆梆高级副总裁方宁也指出，网络安全行业中，数据安全的概念早已存在，但大多是从DPL防数据泄露、数据脱敏、安全加密、数据库审计权限管理等防护业务的维度和视角出发。但在《数据安全法》发布后，数据作为企业信息安全建设的一个重要维度被单独摘出，催生了数据安全全生命周期管理、数据安全能力成熟度建设、数据安全治理能力建设等各方面需求，每个环节都可能需要一系列技术和产品工具来帮助解决相应问题，这个过程是由“单点”到“全局”、“被动防范”向“主动建设”

作者：简单编辑：叁夭夭比特币史诗级暴跌，连带着人们对于“Web3”的推崇和憧憬也陷入滑坡。不知何时起，Web3被加密货币的财富神话所裹挟，开始成为投机热土和风投们的造富“策源地”，而原本“去中心化”的初衷，似乎渐行渐远。Web3还悬而未定，质疑纷纷，Web5就匆匆来了！在近日召开的Consensus

“未来，整个世界都将被数字化，一切都将在虚拟数字世界里有一个复制品，像是现实世界的一面镜子。”《失控》作者凯文·凯利在2019年的数博会上预测，未来30年将是“永无止境的人、机器、自然三者的融合”。一语中的，也掀开了关于虚拟数字人的畅想，2021年，元宇宙概念下的虚拟数字人崛起。演唱会、综艺、代言、走秀、脱口秀、短剧、直播……“十八般武艺”的虚拟数字人吸引了数以亿计流量的关注、企业聚焦、资本追逐，而至今年，Web3的号角与东风下，虚拟数字人似乎被赋予了更高阶的意义，从Web2世界里“工具性赋能”的辅助角色，成为Web3世界中不可或缺的关键拼图和场景入口。在这场虚拟数字人浪潮中，一些核心的议题无可避免，从眼下出发，已经孵化和即将孵化的数字人们都将面临同样的问题——如何活着？以及怎么活得更好？从长远来看，Web2和Web3两种环境秩序下，虚拟数字人会朝着何种方向演进？生长出怎样的商业模式？算力智库出品《从Web2到Web3，虚拟数字人的价值演进》重磅出炉！试图梳理出Web2和Web3两种不同视角下的虚拟数字人的价值逻辑和成长脉络，以此前瞻和探讨未来虚拟数字人的可行性方向和商业前景。“造人”记在技术和需求的双向驱动下，虚拟数字人接棒成为2022年的最大风口之一。据天眼查数据显示，我国现有“虚拟人”“数字人”的相关企业28.8万余家。其中，近七成的虚拟人企业成立于1年之内。“造人”记在不断上演，行业为何开始热衷“造人”？在报告中指出，这一现象级的流行，主要由以下方面因素催化：（1）文化认同：Z世代群体的情绪共振和二次元审美迁移Z世代是指1995-2009年间出生的一代人，他们一出生就与网络信息时代无缝对接。作为真正的“互联网原住民”，时代赋予了他们独特的世代特征：既追求独特自我，又有统一文化共识，既享受独立空间，又渴望群体认同，他们追求情感浸入与互动参与，虚拟数字人通过符合人物个性的特征和表达，与Z世代等消费者产生深厚的情感链接，使其产生强烈的情绪共振与文化认同。（2）商业需求：IP影响力和流量效应重塑商业逻辑目前，虚拟数字人有着一定的市场需求，商业价值被不断挖掘，虚拟形象IP化为企业品牌升级实现创新赋能，塑造与品牌文化肌理相匹配的虚拟IP，或者将品牌传统的平面形象“复活”已成为促进品牌转型升级发展，在激烈市场竞争中脱颖而出的重要因素。（3）数字技术与网络空间的加速发展为虚拟数字人提供“培养皿”随着计算机图形学、深度学习、语音合成、类脑科学等聚合数字科技的进步，虚拟数字人从科幻小说走进现实，2020年是人类社会虚拟化的临界点，疫情的席卷、各行各业的冲击都加速了元宇宙的形成及发展。它的社会身份从现实世界的补充变成了超越现实世界的数字平行宇宙，是对实体世界中包括“物”和“人”在内的所有数字孪生体之间的错综复杂的社交网络的虚拟化的数字模拟，人们不再满足于物理空间，而是在精神世界中追逐更多的可能性，而数字技术与网络空间的加速膨胀正好为虚拟数字人提供了“培养皿”。产业链视图多域渗透，泛文娱、元宇宙或为抢跑主赛道报告全景扫描剖析虚拟数字人的行业生态与产业上下游，纵向来看，国内虚拟数字人产业链可分为基础层、平台层、应用层。表1

story”了。人们迫切需要新的“引燃剂”，于是Web3被推向台前，正成为互联网民工们新的“栖身地”和远大叙事。Web3，为什么是现在？在Web3之前，互联网经历了Web1和Web2两个发展阶段。

（此文由同态科技提供）得益于数据安全上升到国家战略高度，隐私计算借助不转移或不泄露原始数据的前提下实现数据融合“可用不可见”，在满足合规要求的前提下充分挖掘数据价值这一特点，成为近年来科技圈的新宠。

作者：陈博编辑：叁夭夭算力说不可否认，NFT是当下最热门也是最“神秘”的领域，被柯林斯词典评为2021年年度词汇，持续为大众瞩目。NFT之风吹向国内之后，以数字藏品的身份，深受时尚、文艺、体娱、新零售等各界的欢迎，成为一种“新式潮流单品”，去年2021年，中国市场各大发售平台发售各类数字藏品（NFT）约456万份，总价值超过1.5亿。腾讯、阿里、京东等国内互联网企业都纷纷大力布局NFT数字藏品赛道，推出数字藏品平台，如腾讯的幻核、阿里的鲸探等。就连国家队也难逃“真香”现场。今日4月24日“中国航天日”当天，全球首个月壤数字藏品正式发布，用以致敬中国航天，可见数字藏品的流行效应正席卷全民。迅猛势头之余，亦是风险隐患滋生的”温床”，4月1日，周杰伦在社交媒体上发文称，其持有的无聊猿BAYC#3738

Store里查看App可以获取哪些信息。ATT政策的作用，在于将这个“编号标记”的过程，从默认实行，转变为了弹框提醒，不少朋友可能已经看到过类似弹窗，允许或不允许，全凭用户自行决定。

2020年新冠疫情爆发以来，我国防疫手段经历了网络化向网格化，再到网络化转变。在此期间，随着健康码、行程码、健康云等一系列数字应用的投入使用，数字防疫多样化的同时，个人信息也被反复收集。更重要的是，很多超出必要的个人信息范畴，甚至包括一些敏感信息，在收集、调用、共享

(fanxiaojuan@zhonglun.com);未经作者同意，不得转载或引用本文的任何内容。注

算力说“外卖骑手，困在系统里”一年前，《人物》杂志这篇调查报道刷屏全网，撕开了算法背后的冷漠真相。算法正在“算计”人类，作为Web2.0时代信息过滤的核心手段和效率工具，算法似乎从问题解决者变成了问题制造者，算法歧视，大数据杀熟，充满诱导意味和广告嫌疑的个性推荐，让身处互联网深海的公民被一步步拽向它编织的信息茧房和赛博牢笼，算法规制刻不容缓。众望所归下，今年3月1日，《互联网信息服务算法推荐管理规定》（下称“《算法规定》”）正式施行，并明确提出算法推荐服务提供者应当向用户提供不针对其个人特征的选项，或者向用户提供便捷的关闭算法推荐服务的选项。实际上，提供关闭个性化推荐的选项在《个人信息保护法》[i]中已有要求，《算法规定》主要细化了要求和法律责任。时隔一月后，那些侵扰个人信息的个性推荐还剩多少？让我们看看“后算法时代”下的行业发生了哪些变化？算法规定出台后，各大平台如何应对？面对用户关于手机软件监控和隐私保护的潜在担忧，自《算法规定》施行以来，微信、美团、Bilibili、抖音、淘宝、微博、今日头条等主流软件纷纷上线了个性化推荐功能的关闭入口。以微信为例，可以在“设置——隐私——个人信息与权限——个性化广告管理”中关闭个性化广告推送按钮，但若选择关闭，用户看到的广告数量不会减少，但看到的广告的偏好相关度降低。值得注意的是，多款app上线“个人信息收集清单”，可以查看app收集的具体个人信息和收集次数。部分app给出“清除个性化记录”的选项，可以将此前在app上的历史行为一键清除。淘宝、百度、豆瓣等app还向用户提供了选择或者删除用于算法推荐服务的针对其个人特征的标签。除此之外，《算法规定》还要求对推荐算法进行了说明告知，其中包括基本原理、目的意图和主要运行机制进行公示。[2]算法透明性要求是为了对抗算法黑箱带来的不确定性，保护用户知情权和选择权。例如，美团在2021年9月公开骑手配送中“预估到达时间”的算法规则，其中并未披露技术细节，但对于基本原理（四层算法模型）、目的意图（为骑手提供充裕送餐时间）、运行机制（在模型预估时间的基础上增加三层保护时间）均予以告知。微博也曾专门发文解释搜索热度、讨论热度、传播热度热搜榜单的形成机制，字节跳动也曾专门对推荐算法的原理进行说明。尽管上述规定的落地细则和监管尺度尚不明确，我们理解关于算法推荐服务透明性要求的监管红线将始终聚焦于用户，企业可据此部署显著明确、易于用户理解的算法公开机制。或许在以后的隐私政策中，信息处理者会加入专门的算法解释章节，对所使用的算法运行机制进行说明。根据此前曾经公开过的算法推荐机制，目前主流的推荐算法有以下几类：基于内容的推荐：通过用户的行为日志挖掘出衡量用户偏好的标签，通过这些偏好标签为用户做推荐。协同过滤：找到与用户兴趣相同的用户（有过类似的行为），将这些兴趣相同的用户浏览过的标的物推荐给用户。基于模型的推荐：一般来说，可基于用户行为记录、用户相关信息（年龄、性别、地域和消费习惯等）及标的物相关信息来构建算法模型，预测用户对物品的偏好。基于社交关系的推荐：例如微信“视频号”中的“朋友赞过”就是通过将你的微信好友赞过的视频展示给你来实现推荐。精准投放与个人信息保护如何平衡？在信息爆炸时代，个性化推荐提高了信息传播效率，可以针对个人精准定制和推送信息，为受众提供高质量信息服务。基于个人信息生成用户画像，进行定向内容推荐和定向广告推送,是软件平台收集个人信息的主要目的之一。那么，如何处理精准投放与收集用户个人信息的关系呢？在广告推送模式的选择中，有opt-in和opt-out两种模式。所谓opt-in，即默认不同意进来，除非专门允许；所谓opt-out，即默认同意进来，除非专门拒绝。前者很严格，所以广告主往往都希望使用后一种模式。即直接推送广告，直到用户明确表示拒绝。但用户往往选择前者，因为用户的感觉会更“清净”——除非用户明确同意，否则广告不要进来。实际上，尽管GDPR对个人信息保护很严格，但也没有对opt-in和opt-out作出裁决。所以直到今天，全球范围内两种模式的争论仍在进行。去年11月网信办发布的《网络数据安全管理条例（征求意见稿）》第49条提出，互联网平台运营者利用个人信息和个性化推送算法向用户提供信息的，应当对推送信息的真实性、准确性以及来源合法性负责，并符合以下要求：（一）收集个人信息用于个性化推荐时，应当取得个人单独同意；（二）设置易于理解、便于访问和操作的一键关闭个性化推荐选项，允许用户拒绝接受定向推送信息，允许用户重置、修改、调整针对其个人特征的定向推送参数；（三）允许个人删除定向推送信息服务收集产生的个人信息，法律、行政法规另有规定或者与用户另有约定的除外。《征求意见稿》尽管目前还没生效，但是第49条体现了我国在个性化推送方面的最新政策趋势，也是最严要求，企业可以作为合规的参考。《征求意见稿》对个性化推送提出了最严格的要求——明确opt-in模式，即只有用户同意且单独同意后才可以进行个性化推荐（精准推送广告）。而目前几乎所有app都是采用opt-out模式，即默认开启个性化推荐，除非用户选择关闭。可以想象如果这一条款通过必将引发热烈关注。但笔者相信，只要数据收集足够透明和规范、内容足够优质和丰富，用户会自愿打开个性化推荐。第49条规定并非凭空严格，而是符合《个人信息保护法》的要求，个性化推荐显然不属于《个人信息保护法》第十三条规定的“例外”事项，当然就应该征得用户的同意。目前主流app的隐私政策会写明收集个人信息的用途包括定制化服务或个性化推荐，用户关闭个性化推荐后，可以看作是个人信息处理目的发生了变更，根据个保法第14条第二款，应重新取得用户同意。另外，49条第2、3款也走的比较远，前述部分app已经据此做了相关优化，在这一点上可以看出互联网龙头企业对算法合规的重视。设置个性化推荐算法开关是维护用户权益必然要求，但并不意味着对算法推荐的否定。相反，app应该持续优化算法，让用户知道收集了哪些信息，以及基于何种机制产生推荐内容，提高算法的公开、透明度，在阳光下公开、透明地“计算”。结

一体机并非是新鲜概念，互联网早已有之，华控清交公司总裁王胜利表示，一体机在理解层面，可以分为两种，一种就是软硬件的工程化设备，即所谓的Engineered

4月2日，由算力智库主办，隐私计算联盟支持的【问路标准化，隐私计算一体机是破局之法？】算力“私”享沙龙圆满收官。来自隐私计算产业链的各方力量，如行业协会、技术厂商、场景方等十位重磅嘉宾，通过在线直播的方式，就隐私计算一体机标准制定、商业应用、技术发展等方面展开深入讨论，真知灼见，方向指引，悉在其中。在合规和市场旺盛的需求催化下，隐私计算商业化是必然趋势。然而，才迎来应用元年的隐私计算，在标准化制定、工程化落地和商业化突破上，仍然桎梏难前，目前的软件和密码学解决方案似乎在性能和算力上“屡屡碰壁”，而软硬结合的隐私计算一体机，有望补足短板，助力隐私计算走向大规模商用，但具体落在应用层，隐私计算一体机面前依然摆着重重瓶颈和挑战，硬件安全性如何保障解决？客户信任如何取得认同？各家技术厂商都在研制自己的隐私计算一体机，部署客户侧后，该如何互联互通，标准化设计该如何统一？诸多问题，都将直接影响一体机的市场推广和隐私计算迈向商业化的进程。标准化制定遭遇加快与放缓两种截然不同的观点隐私计算一体机作为隐私计算产业落地的重要技术探索，日前电气和电子工程师协会-标准化协会（IEEE-SA）正式通过了蚂蚁集团牵头推进的《隐私计算一体机技术要求》立项申请，迎来了全球首个隐私计算一体机国际标准。在国内，中国信息通信研究院（以下简称“信通院”）在中国通信标准化协会和隐私计算联盟联合业内专家也正在制定《隐私计算一体机技术规范》标准。隐私计算一体机标准化呼之欲出？在本次沙龙上，中国信通院云大所高级业务主管袁博在发表《隐私计算标准化进展》主题演讲时透露，信通院将会同行业内专家、机构代表等，于今年对隐私计算一体机标准化达成共识、形成文本。隐私计算标准化宜早不宜迟。持这一看法的，还有来自蚂蚁集团可信原生技术总监秦承刚等。秦承刚在发表《数据密态时代，需要软硬件结合的隐私计算一体机

忽如一夜春风来，随着2020年数据被正式纳入生产要素开始，犹如发令枪响，隐私计算迎来了它的“天时地利人和”。而后数据要素市场建设摧枯拉朽般展开，2021年进入数据合规元年，《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》的三法并行，标志着明文数据盛宴终结，数据密态时代到来，作为解决“数据可用不可见，使用可控可计量”的关键技术解，隐私计算再次被推向了市场前缘。Gartner更是连续两年将其纳入年度战略科技趋势之一，并指出到2024年，全球隐私驱动的数据保护和合规技术支出将突破150亿美元以上，诸多“光环”加身的隐私计算既肩负着培育数据要素市场的基建重任，又是合规框架下的治理所需，洞开在前的是千万级有待开掘的蓝海。一如开尔文男爵对物理学界的经典预言，隐私计算大厦即将落成，但上空仍飘有重重乌云。隐私计算从概念提出到如今，始终仍处于商业化初期。必须直面的是，这是个复杂性和协同性极高的工程，需要庞大的数据源，也要有适配的场景方，考验资金、人才、资源等多重因素。其次，算力性能、计算成本、产品化能力、互联互通的标准化和兼容性等诸多问题依然掣肘着隐私计算迈向商用级突破，以及技术可信和市场认同，还没有取得广泛的共识。为什么选择筹备这本书？对于隐私计算，算力智库算是亲眼见证它成长的。早在2018年11月，算力智库就联合原生数据生态建设者、密码学专家等共同发起隐私计算联盟组织“振金社”，并在国内率先发布第一份隐私计算产业研究报告。在对其长达4年的跟踪、记录和观察中，我们深刻的感知到隐私计算市场良莠不齐，商业应用犹如“木桶短板”，困住全局，我时常担心隐私计算还未长大就已开启“内卷”，市场需要教育和培养，商业案例的布道与升级优化是第一步。”算力智库创始人燕丽如是感慨。“我知道数据流动的价值，但是我不知道怎么用它，以及用到哪里，效果是否像预期一样。”这是很多业内朋友向算力智库表达过的困惑，其中不乏已经躬身入局的隐私计算厂商和数据场景方。这就像拿着锤子找钉子，厂商有技术产品，但却找不到合适的场景；很多数据场景方，数据“一箩筐”，但厘不清业务逻辑，不清楚哪些环节可以用技术来建立模型，哪些地方属于隐私保护范畴，需要隐私计算来保驾护航。各方需求错位，匹配不上，结果成了为“隐私计算”而“隐私计算”，这并非是一个行业健康发展的应有姿态。正因为飘在隐私计算上空的乌云久未消散，场景化落地和商业化探索前行遇阻，业界需要一套“实践性强并且已经验证可取的”商业行动指南和参考坐标，这本书的诞生即缘于此。《隐私计算：开启数据共享新商业模式》重磅上市在此背景下，算力智库创始人燕丽开始筹备撰写此书，2020年开始，历时2年，立足于行业各大厂商的案例调研和专家意见收集，最终成书《隐私计算：开启数据共享新商业模式》，由官媒人民日报出版社出版，现已重磅上市。本书特色1、相当于“隐私计算应用案例”全场景图鉴，系统性剖析解读商业落地路径。从金融、医疗、政务、物联网、智慧城市等数据量最庞大，数据类型最复杂、数据治理需求最高的几大核心场景出发，分别列举和分析了当前隐私计算的一些典型应用案例和商业模式，以及隐私计算产品化的路径，内容详实，回答了隐私计算在商业应用上到底可以发挥什么作用，在数据要素市场建设中，隐私计算具体可以从哪些环节派上何种用场，这些业内从业者最为关心的问题，具有广泛适用的参考价值。2、立足全球视角，厘清国内外隐私计算产业脉络和地图，了解最新趋势。不仅聚焦国内的主要隐私计算厂商和产业生态，同时对国外隐私计算产业的发展概况，包括谷歌、脸书、英特尔等核心企业的产品化现状和最新进展，有个总瞰式介绍，在国际数据话语权之争日益激烈的今天，更具实用意义。3、数据合规元年新常态下，国内外数据法规沿革全面梳理，对数据跨境流动的特殊情境亦作特别篇幅。从数据隐私安全法律与监管现状，当前国内外的数据立法现状，全球视野下数据跨境流动的发展趋势和特点，中国数据跨境流动的法律规制和司法实践等进行详细梳理，方便从业者了解最新的数据立法动态，合规而行。4、理论扎实，结构完备，从数据、技术、市场、商业、合规等多维度阐述，工具性和应用价值兼具。系统讲解隐私计算的关键技术图谱及当前隐私保护技术面临的挑战和课题，包括安全多方计算、同态加密、差分隐私、零知识证明、可信执行环境等，方便读者理解技术的优点和局限性，同时论述了区块链与隐私计算的关系，二者如何互为补充，相辅相成。5、顶级专家学者力荐作序。加拿大皇家科学院和工程院院士、曾任香港科技大学计算机与工程系讲座教授和系主任杨强教授，上海万向区块链股份公司董事长、万向区块链实验室创始人、南开大学经济学博士肖风倾情作序，翼方健数董事长、未来论坛联合创始人及理事、软银愿景基金合伙人陈恂力荐。适读人群本书无论是入门还是深化探索进阶，都是一本隐私计算行业通用的专业级读本，对隐私计算、数据赛道感兴趣的从业者和高校学生，从事数据产业研究或隐私计算技术研究的研究人员、决策制定者、法律法规立法者、监管层，以及对隐私计算有需求的客户侧都普遍适读。作者介绍燕丽，上海交通大学硕士毕业，智能数据与隐私计算研究平台算力智库创始人。专注研究智能数据、隐私计算、区块链等技术协同赋能传统产业数字化改造解决方案与商业模式创新。被和讯选为2019年度“她榜样”女性人物之一。专家力荐今天，我们一直强调共同富裕和数据平等，反垄断成为要务，数据如何确权定价交易、数据跨境流动的规制和数据话语权的争夺成为一系列命题。隐私计算的出现，让这些问题都有了答案的雏形。我很乐见隐私计算有这样一本比较系统的、工具性与商业性兼具的专著问世。——加拿大皇家科学院和工程院院士、曾任香港科技大学计算机与工程系讲座教授和系主任杨强教授在区块链和隐私计算的技术帮助下，数十亿人都有了自己的数据自己做主的可能。那么，一个“去中心化”的确权、保护和交易机制显然就比一个中心化的确权、保护和交易机制更加可信，隐私计算正在为此劈开一条崭新出路，对于每一个有意投身于隐私计算、数据领域发展的人来说，这本书都是一本值得阅读与学习的参考书。——上海万向区块链股份公司董事长、万向区块链实验室创始人、南开大学经济学博士肖风数据对于建设信息文明和数字经济是一个很关键的基础，然而现阶段数据价值还没有被充分释放。但在这个过程中，我们对数据要素的认知正在不断深化，隐私计算的价值逐步得到各界一致认同。本书除了系统性阐述了技术手段，同时囊括了隐私计算的商业价值，也看到了不少模式的创新，是一本能够帮助开拓思路的书籍。——翼方健数董事长、未来论坛联合创始人及理事、软银愿景基金合伙人陈恂鸣

“寄托往往意味着断送”，维克多·雨果《悲惨世界》里的经典之言正是Web2.0时代的写照。近期，B站“答题领卡兑换大会员”活动被网友指出涉嫌出卖用户个人隐私，虽然B站回应称，该页面系文案措辞不妥引起误会，目前已下线该页面并整改，但风波并没有止息，数据主权之争再次被拉入“舆论场中心”，深受Web2.0隐私之扰的互联网公民，又一次不约而同的集体倡议和期许Web3.0时代的到来。Web3.0为什么会被寄予厚望？早在2006年，《互联网天地》曾发表一篇题为《Web

3月26日，在华夏时报社主办的“数据智能重塑实体：2022智能数据论坛”上，算力智库与华夏时报金融研究院联袂出品的《数据智能下的金融数字化转型2022年度报告》（下称《报告》）正式发布。继2021合规元年，数据三法就位后，这是国内首份基于一手调研的“数据智能+金融”案例的全景式报告，立足合规视角，深度剖析信贷风控、金融营销、第三方支付、供应链金融、保险科技五大场景案例，解读“数据和科技”双要素如何驱动场景数智化转型，投石问路，为广大正困于数字化转型，不得其法的企业，奉上两份干货：一份地图——详细梳理了智能数据+金融赛道的产业图谱与代表企业。

NFT作为《柯林斯词典》2021年度热词榜第一，很多人愿意称2021年为NFT元年。在过去几年里，我们见证了NFT从早期Myspace里的Pepe圈内文化发展成为风靡全球的潮流风向标。无论是在音乐圈，游戏圈或者摄影圈，如果你想成为行业的弄潮儿，就势必离不开NFT的加持。而2021年佳士得

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数字化浪潮席卷全球，所有行业都在经历着“一切业务数据化，一切数据业务化”的变革。数据正成为企业发展的基本业务单元和重要资产，数据经营能力攸关企业基业长青，数字化转型亦成为众多行业、企业求存谋变的必由之路。金融业作为数字化转型首当其要的场景领域，面临着合规监管和业务降本增效的双重刚需，“数据”充当了必不可缺的“原料”，数据挖掘和治理能力俨然已成为金融机构的核心竞争力。3月15日，

2月28日，上海首个企业数据合规服务工作站在杨浦区成立。包括上海市委网信办总工程师杨海军，上海市工商联合会副主席杨茜，杨浦区副区长施方，杨浦区人民检察院党组书记、检察长康强，上海市经信委、信息服务业行业协会、市社会科学院互联网研究中心等领导、专家学者代表共同见证工作站的成立仪式。来自美团、哔哩哔哩、优刻得等十家企业作为代表,签署“企业数据合规倡议书”，主动接受数据合规监管，切实完善数据分类分级保护措施，充分保障用户个人权利，共同维护数字经济发展绿色生态。此前1月，上海杨浦区率先发布了年内首份《企业数据合规指引》（以下简称《指引》，点击阅读原文可查看《指引》原文件），在业界引起很大反响，各界均将其解读为司法监管部门先行探索引导企业完善数据合规的信号。2021被认为是我国的数据合规元年，然而相关法律出台以后，一系列问题直截了当地摆在各界面前：法虽出了，企业在日常经营管理中如何开展内部数据合规的“自查”？外部业务拓展创新中，如何才能避开数据违规之雷？近日，算力智库调研团队走进上海市杨浦区检察院，与涂龙科副检察长带领的《企业数据合规指引》核心团队对话，就2022首份《指引》与企业数据合规服务站建立的背景缘起做深入交流。算力智库也试图首发呈现，从我国检察机关的视角解读我国企业数据合规的未来之路。数据合规体系刚成型就在司法实践层面遇到了“小挑战”《指引》的出台，正是在数据合规方面法治不断完善的大背景之下应运而生。2021年《数据安全法》《个人信息保护法》相继实施，联合此前颁布的《网络安全法》，共同构建起数据领域“三法鼎立”格局，完善了我国数据领域立法体系的构建，为数据要素市场建设奠定了有法可依的基础。对话伊始，上海市杨浦区检察院副检察长涂龙科就跟记者介绍道，这部指引出台的“大背景”与“小背景”。涂副检察长表示，自2021年立法层面三法的颁布实施开始，到去年滴滴赴美上市案、阿里云个人信息泄露案、携程大数据杀熟案等案例层面引起的社会广泛关注，都让数据合规的重要性在企业经营管理中愈加凸显。杨浦区检察院党组始终高度重视企业合规工作，2021年下半年一件跨省协办的数据合规案件更是助推了《指引》的出台落地。某西部省份一家企业举报上海杨浦辖区内某高科技企业远程窃取其商业秘密数据。正是在杨浦区检察院协办此案件过程中，他们发现出台一部相对细致准确的企业数据合规指引参考的迫切性。因此，杨浦区检察院联合市信息服务业协会、市数据合规与安全产业发展专家工作组、区工商业联合会各方专家联合出品了《指引》，希望从精细化管理的角度，为企业数据合规业务提供有章可循的合规指引。“如何才能不违规？”企业主动拥抱数据合规时发出的灵魂拷问2019年，郭兵教授诉杭州动物园强制通过人脸识别系统收集个人敏感信息一案，成为轰动全国的国内“人脸识别第一案”。一石激起千层浪，此案直接唤醒了在个人隐私与数据合规方面的法律意识。伴随法治体系日益完善和推广，合规理念也正在逐步渗透企业经营中。然而，由于缺乏具有聚焦性、指导性和操作性的指引，企业面临虽有意愿但不知“从何下手”、“如何合规”的困境。“如何才能不违规？”这是许多企业主动拥抱数据合规时发出的第一问。“三法鼎立”虽然解决了“有法可依”的基础问题，然而相关规章制度的实施落地亟待细化。比如在具体行业规范方面，《指引》针对社会广泛关注的电信、金融、汽车、医疗领域归纳总结了相关法律法规和标准。这不仅对杨浦辖区内的重点产业与公司具有指导性，也能给上海其他区域与全国别的省份提供参考性。上海盈科专注数据合规赛道的刘磊律师在与算力智库沟通时如是评论。涂副检察长团队告诉算力智库，今年发布的《指引》为第一版，后续团队还将继续深化优化细化，发布聚焦垂直行业的企业数据合规新版本。比如在电商直播等贴近民生和消费者个人隐私数据的行业，数据合规管理与隐私保护亟待加强。算力智库在与北京、深圳、厦门等区域内数据合规专家交流时候发现，上海杨浦区的这本倡导型指引是全国范围内的先导。目前数据赛道的重点区域都在积极谋求遵循全国统一整体规范化监管体系的同时，也在因地制宜、针对垂直细分领域管理出台细则。数据合规中，事后监管到事前主动性规范的角色转变尤为重要国家“十四五”规划和2035年远景目标纲要提出“建立健全数据要素市场规则”的要求，在“统筹数据开发利用、隐私保护和公共安全，加快建立数据资源产权、交易流通、跨境传输和安全保护等基础制度和标准规范”等方面作出安排部署。然而业内人士跟算力智库交流时透露，2019年监管针对大数据企业的利用爬虫收割个人信息事件，使整个数据行业震荡，也使得在数据经济赛道的相关企业业务开展时如履薄冰。一方面是国家在动员各类力量，帮助孕育和培育数据要素市场的创新，而另一方面身在其中的企业却亦步亦趋。在高速发展的数据赛道出现的一体两面现象，根源在哪里，如何更好的解决这个困境？这不仅是行业存在的问题，也是大中型企业，特别是最近2-3年涌入的创业型企业在拓展相关数据业务时需直面的法理上的达摩克斯之剑。一方面，对数据价值挖掘大有可为；另一方面又出于对触及法律边界的担忧而战战兢兢。涂副检察长说，《指引》的发布，实现从事后监督到事前服务的主动角色转变。他同时表示，培养企业的数据合规意识和建立健全合规管理体系是当前的突出重点。在用户隐私数据泄露事件频发的情况下，涉密数据分级管理、数据权限防火墙的建立尤为关键。通过为企业提供可参考、可适用的数据合规程序，监管的角色多样化也为企业健康合规发展提供了制度和服务的多方面保障与助力。数据合规未来监管趋势参考Gartner创新曲线，在技术引领的各类创新赛道发展过程中，往往都会经历前期高速增长、监管机构初期持开放观望，中期逐步跟进、后期市场野蛮生长开始之后、监管体系化开启，行业进一步规范的周期性规律。在当下全球范围内涉及数据合规与数据隐私安全，已形成“需求倒推立法、助推普法”的整体“行业-监管”联动发展的整体规律。特别在眼下将数据作为生产要素，大力发展数字经济的我国，一系列相关法律法规也在社会意识进步后的监管诉求下“应运而生”。涂副检察长在最后被问到如何看待未来数据合规的监管节奏与方向优化时，他引用习总书记“在发展中规范，在规范中发展”作为结语。在细分领域，通过类罪名与细分领域的结合，将进一步精细化对企业数据合规监管制度的引导和建设。2月28日的杨浦区“企业数据合规倡议书”的签署与服务站的成立或已成振翅之蝶，打响2022全国数据合规领域的优化升级与精细化管理的第一枪。2021，数据合规元年已成过去式。数据合规并非单一层面的行为，全国两会中，多位全国政协委员和专家认为，应鼓励区块链、隐私计算等新技术的应用，并完善数据流通的技术、标准和规则等。通过结合企业、专家组以及数字行业监管部门的合作开展，将有利于明确数字经济的相关各细分领域中行业规范、发展规划、违法责任等具体的规则制度建设。END●

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“唯有你也想见我的时候，我们的见面才有意义。”上世纪法国著名作家西蒙娜·德·波伏娃的《越洋情书》仍被恋爱中的人们奉为经典。To

3月1日，似乎是个不约而同的时间节点，若干数据法案都将正式生效，留下浓彩。回望肇始，随着2020年4月9日《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》一纸文件的出台，按下了历史的快门，犹如一池春水随风起，数智之势汹涌来袭。数据之弦拨动，数据立法也紧随其后，2021年《数据安全法》《个人信息保护法》相继实施，为数据要素市场建设奠定了有法可依，有章可循的合规指引，而今年开年1月12日，国务院发布的《“十四五”数字经济发展规划》提出了“数据要素市场体系初步建立”的目标，在国家明确的“信号弹”和强力推手下，一场围绕“数据”的时代革新就此拉开，各地争相发力，频“秀肌肉”，从数据治理顶层设计、基础设施到发展应用，如火如荼，都意在“数智化”的进程上率先抢滩，谋得先机。大象起舞，蚂蚁雄兵

站在新春交点，一年似乎如光影倥偬，帧帧划过。艰难与机遇并行，冰冷和温度构成了数字化的双面，疫情并未如预期般消散，恪守数据三法下的合规红线成为企业需面临的新议题，中概股赴美上市2021年夏天戛然潮落，北上深数据交易所陆续筹备建立...考验如火，淬炼真金，裹挟在变局横生下，每个玩家都在寻找自己的“确定性”，一些新思新想也在发酵破土。在此之际，算力智库邀请了25位扎身于隐私计算、人工智能、区块链、数据安全、半导体、智能硬件等产业前沿领域的头部企业代表，来听听他们的“心里话”，希望这些来自一线的真实声音，能在凛凛寒冬中，为同行者添火送暖，重燃热忱。在这25位朋友中，其中有一位留言说：我们走的是一条崎岖坎坷、但值得为之奋斗的道路。算力智库承此之意，愿每一个坚守产业的人，2022年都有梦可做，历久弥坚！祝大家新春快乐。以下为部分摘选（排名不分先后）：中国信息通信研究院云计算与大数据研究所大数据与区块链部副主任

数据大爆炸的时代,发展信创，保证数据的安全与流通便成为刻不容缓的议题。专注于数据智能互联解决方案的科技创新企业冲量在线，致力于促进数据生产要素在社会间的互联互通,构建可信、安全、隐私、公平、高效的“数据互链网”。

算力智库知识联邦有自己的数据要素市场“智邦iData”，您认为智邦iData与近年来各地层出不穷的数据交易所或者未来更广义的数据要素市场有什么不同，是否存在竞争或竞合的关系？答

早在进入隐私计算领域之前，作为香港科技大学副教授、智能网络与系统实验室主任的陈凯就已经在研究高性能算力、网络与数据中心，并已经成为该领域知名专家。事实上，在人工智能与大数据时代，更高性能算力的不断突破是至关重要的。正如GPU是人工智能发展的核心利器，高性能算力也是隐私计算能否从发生量变到质变的关键钥匙。陈凯教授认为，没有英伟达等企业对GPU的死磕，人工智能深度学习发展的不会这么快；而算力性能上不去，隐私计算处理更多大规模的数据以及规模化发展是很难的。2018年，对陈凯教授及其团队而言，无疑是一个非常关键的时间节点——星云Clustar诞生的契机出现。由于陈凯教授在数据中心网络、机器学习系统等方面成绩斐然，很多投资者开始向他提出商议：以团队的研究成果为基础进行创业。陈凯教授本人也是“产学研”结合的实践者，在创办星云Clustar之前，其数据中心网络领域的研究成果就曾与华为、腾讯和微软等企业进行过合作。“创办星云Clustar不单是因为我觉得这样有更大的自由度，可以使大家可以拿出最大的激情做自己想做的研究。更是考虑到，把在高性能网络领域的研究真正转化为生产力才有更大的实践意义。”回想起这段经历，陈凯教授总结道。作为星云Clustar创始人，陈凯教授对星云Clustar的期望就是坚定做以算力为核心的隐私计算技术提供商，研发隐私计算的加速引擎，推动隐私计算行业的快速扩展与规模化。陈凯教授介绍，无论是多方安全计算、联邦学习、同态加密还是秘密共享等隐私计算技术，搭建的隐私计算平台在真正的生产应用中都对算力，即计算和网络通信，有越来越高的需求。新的一年，星云Clustar将在底层算力性能研发的基础上，与隐私计算、云计算等行业内头部企业深度合作，共同深度赋能产业。在陈凯教授的带领下，其团队在2021年取得了许多成就。在场景落地方面，与某国有银行达成合作，完成全国首个国有大行隐私计算场景应用；作为粤港澳大湾区科技创新企业代表，与南京市就隐私计算与数据交易平台项目达成合作；依托算力解决方案实现联邦数据网络算力加速50-70倍算力提升，落地行业最大联邦学习应用场景

“当你某一天突然发现这个世界怎么变成这样了？这个时候你要明白，背后有人在默默的努力去改变这个世界。我们正处在这个时代。欢迎大家在2022年加入这个不卷的赛道，让我们从隐私计算出发，共建Web3.0。”

火热的隐私计算发展至今已经完成了从0到1的突破，却似乎对从1到N有些犯难。隐私计算以技术实现数据可用不可见并实现商业落地，可以说是从0到1。很多人或许认为这样的创造和创新最难，但其后从1到N却不是简单复制长大的过程。对于一家隐私计算技术服务商来说，现实中的数据往往会根据不同场景、不同客户需求，被不同的应用反复调用计算，不但增加了计算成本，还降低了数据利用效率。对于不同企业开发的各类隐私计算平台更是如此。单个隐私计算平台可能解决了一部分数据的共享与流通，但N个隐私计算平台各自为政却又形成了新的孤岛，反而降低了大数据整体流通的效率。于是越来越多隐私计算业界的参与者都开始从更宏观的层面思考一种更高层级、更大范围的数据互联互通模式。翼方健数CEO罗震就是这方面的先行者之一，他认为实现数据和算法的互联互通将会经历三个步骤，最终将走向一个广范的数据和计算互联网（IoDC）。首先在单个机构中建立基于隐私安全计算的独立的数据生态，解耦数据提供方和数据处理方，打通数据供需链条，使数据安全有序流通；其次通过平台联邦链接多个单体平台，通过协议实现平台联盟，联盟平台之间可以实现高效的数据探查、跨平台数据授权使用和通过隐私计算方式的数据共享；最终通过公开协议形成更加广泛的数据和计算的互联网（IoDC），实现数据和数据互联，数据和算法互联，打破人工智能在数据领域的瓶颈。在罗震的带领下，翼方健数开发了贯穿这些步骤的技术和产品，其中最核心的是公司自主研发的隐私安全计算平台翼数坊XDP，以及为实现IoDC第二个关键节点推出的“XDP联盟”——通过链接众多翼数坊XDP平台形成数据和计算网络。目前“XDP联盟”已完成落地应用，从数据汇集、治理到智能应用输出，形成价值输出闭环。比如“宜昌市多点触发疾控平台”案例通过政企数据融合及各部委数据协作实现传染病多点触发预警机制，是典型的数据驱动的智能传染病防控案例。“中国科学院上海营养与健康研究所NODE-智数坊平台”案例建立了健康医疗、生物信息跨区域数据合作共享模式，基于该平台发起的“长三角生物医学产业大数据联盟”构建了全新的数据协作共享生态。罗震表示，IoDC的理念已经得到越来越多客户的认可，因为大家都理解了建立数据计算网络的必要性，也愿意一起建立区域的或行业的IoDC网络。建设IoDC可谓愿景宏大，或许也是隐私计算技术服务商更多关注的话题，而真正在实操场景中更普遍的问题，还是如何让各行业用户认识到数据带来的价值。罗震反复强调，翼方健数不满足于只给客户提供技术工具，而是希望让客户能够通过隐私计算这个工具获得可量化的数据的价值。这里的可量化正是指用数字说话。比如在瑞金医院的案例中，翼方健数打造隐私计算平台，让医院数据同时服务于临床应用和医学研究。其中在内分泌科，住院病历辅助书写从过去耗时20分钟缩短至5分钟，上线3个月，就有47%的医生在日常工作中使用这一工具，并且这一使用率在不断攀升。此外，相关数据还帮助肿瘤科制定质子肿瘤大数据治理标准化流程并完成多篇论文发表。在智能时代浪潮中，罗震希望与翼方健数共同肩负其IoDC编织者应有的使命感，同时也是在具体场景中为客户创造真实数据价值的“实践派”。正如他去年在寄语高考学子时所说：“星光不负赶路人，时光不负有心人”，用技术解锁数据价值的愿景正在变成现实，IoDC的数据计算网络也终将筑起。打造IoDC多维度互联互通问

隐私计算赛道上，女性创业者并不多见，但她们往往实力不俗而一鸣惊人，童玲正是这样一股独树一帜的“她力量”。无论从时间还是空间来看，童玲都是隐私计算业内当之无愧的资深人士。在时间维度上，童玲可以说是中国最早实践隐私计算技术的开拓先锋，也是最新技术与应用的探索实践者。2017年尚在蚂蚁金服任职时，童玲就开始寻找数据“可用不可见”的技术。当时芝麻信用需要与某政府职能机构打通数据，但双方都不能把数据交给对方。于是童玲找到了多方安全计算最早的提出者姚期智教授，结合蚂蚁在数据技术的能力沉淀，促成了蚂蚁金服与清华大学交叉信息研究院成立联合实验室，最终实现了安全的数据共享。这一标志性事件为数据安全有序流动的商业问题找到了技术解决方案，也为传统技术找到了数字经济时代下理想的落地场景，成为我国隐私计算技术的开篇之作。从中还孵化出了中国隐私计算行业最早的几家公司和技术平台，包括蚂蚁隐私计算平台、华控清交，以及童玲创立的蓝象智联。进入2022年，童玲对隐私计算的认知和实践仍立潮头。她认为今年隐私计算会走向“隐私计算+”，成为赋能各行各业数据基建的基础技术和工具，进而产生各类新的商业形态和生产关系。同时蓝象智联也将成为各行各业数字化转型和数字经济的促进者，公司基于隐私计算的数据产品还签约成为上海数据交易所、深圳数据交易所、西部交易中心等数据交易所的首批数商。在空间维度上，童玲的职业经历横跨互联网与金融两大行业，可以说完美处于隐私计算的技术与应用交点。她曾任蚂蚁金服首席架构师、芝麻信用

另外，能完成通用型技术的搭建，还要追溯到创业之初。当时的用户，也许包括我们自己，还看不清隐私计算的需求，我们那时候必须搭建通用型的技术设施，以满足“未来”的需求。这后来成为了我们的一个先发优势。

算力智库今年是隐私计算爆发的一年，UCloud优刻得在加快隐私计算落地应用方面也做了很多布局。具体来看，2021年，UCloud优刻得在加快隐私计算落地方面做了哪些努力？取得了哪些成果？答

自隐私计算出圈以来，其与金融的绑定仿佛是顺其自然的，出于合规、风控、精准营销等业务需求，金融对隐私计算的呼声似乎更高，更迫切，且金融行业多为大中型企业客户，财力预算充足，可以一掷千金，为需求买单，因此很多隐私计算企业都会选择将金融作为第一主攻领域，因为这注定是相对好走的一条路，在没有稳扎稳打的胜算之前，趋易避难，是力求活下去的天性，根据企名片pro数据，目前赛道内融资在A轮及以上的11家公司中，有7家都在主攻金融业务。很多媒体报道、行业研究也会顺势而为，将注意力和溢美之辞更多放在“隐私计算+金融”，但摘掉PR滤镜后，会发现金融或许热闹，但医疗却更是隐私计算落地之路的“试金石”。据算力智库观察，医疗行业的数据复杂度和特殊性，往往更考验隐私计算的综合能力，是性能、安全性和精度等多方面的平衡，医疗领域的方法论相比其它领域更为复杂，很多时候已经超越了建模范畴，通过隐私计算底座来支持复杂的方法论是一个挑战，其中涉及并发度、准确度、算法复杂度、隐私等一系列实现，同时各医院、药企上下游之间数据网络的打通也是一大难题，这意味着需要更加硬核的技术自信、投入度和专注力。纵观众多隐私计算企业中，深耕医疗者寥寥，而锘崴科技便是这样一家以医疗先行的企业，其创始人王爽从一开始就奠定了锘崴科技“知难而上，技术攻坚”的底色，在算力智库与王爽的对话中，他提及到：“我们50%以上的研究精力以及商业业务都在隐私计算与医疗的结合上”。有着

算力智库金融是强监管行业，对待隐私计算的落地也是如此——即使数据交易双方都认可隐私计算技术，也还是需要监管批准。您认为隐私计算应该如何自证清白，未来隐私计算平台自身是否应纳入第三方审计和国家监管？答