一、为什么说区块链融合隐私计算是必然趋势

从更大的版图视角来看，要构建全面的隐私保护和治理体系，不仅需要融合区块链、人工智能、大数据、隐私计算等多种技术，还需要结合法律法规、监管治理等诸多策略。

在数字化社会中，大家对于数据生产要素有着更为强烈的需求，无论是用户服务、业务营销都需要使用大量的数据，尤其是在分布式协作的业务模式中，各方都希望数据能顺畅地流通，并合理地体现数据价值。但与之相悖的是，数据孤岛仍然存在，数据的粗放式使用仍待解决。

与此同时，合法合规成为大势所趋。不论是在国内还是国际上，与个人信息保护、数据安全相关的法律法规一一出台，都对个人信息保护和数据安全等方面提出了更为严格的要求。这意味着，要确保数据的安全，也要尊重个人的隐私权益；在数据全生命周期上，要求实现全面规范，达成合规地流通。

以用户为中心，在安全隐私前提下交换数据，并提供优质合规的服务，是数字化社会建设的趋势，需要在技术、业务模式、治理体系上做出更多的创新。在分布式系统里引入隐私计算、发展合规的数据交易所等举措，都体现出这种创新精神。

在隐私计算领域，区块链、联邦学习和安全多方计算已然成为三大关键核心技术，而且这三大技术之间互有侧重，也有许多重合和联系。

其中，从区块链的角度出发，我们可以看到，一方面，区块链上的数据需要采用隐私算法来保护；另一方面，区块链也可以成为隐私计算协作里的底座和枢纽：采用区块链技术去记录、追溯多方协作中的数据集、算法模型、计算过程，并对最终结果进行评估和共识，持续优化协作效率。

此前几年，我们在区块链领域里探索应用落地时，常常是用区块链为业务场景构建“分布式账本”。合规的应用都会对用户和商户进行KYC（Know Your Client），其中也存在不少待通过隐私计算等创新解法来解答的问题。

例如，身份信息是否可以向全联盟链公布？在交易时，交易里的金额、相关方是否明文公开？每个人拥有的资产，是否可以被随意查询？人们的业务行为，是否会在未授权的情况下被滥用？

例如，在消费场景的积分卡券业务中，商家和商家之间通常不希望过多地暴露自己的经营状况，比如有多少用户开卡、充值，以及每天的流水等；个人用户也不希望自己的消费行为被公开审视。

于是，在隐私问题尚未能彻底解决之前，我们通常采用的办法是，引入核心权威机构参与共识和维护全账本，而其他参与者则分层分片，以不同权限的角色参与。但这样，在一定程度上增加了系统的复杂性，影响了用户体验，同时，给区块链应用的规模化和普及化带来了挑战。

目前，区块链也普遍用于政务领域，比如在智慧城市管理以及各种民生应用中，为大家提供“一网通办”的良好体验，这就需要多领域、多地域、多部门的通力协作。我们可以看到，政务应用覆盖面广，角色众多，数据存在多级别的敏感性和重要性。

区块链可以作为分布式协作的底座，通过数据目录、数据湖等方式，构建数据流转的枢纽，同时引入隐私计算和全面的治理规则，界定数据的边界，使数据在“不出库”的同时，依旧可以实现身份认证、隐匿查询、模型构建等能力。

从更大的版图视角来看，要构建全面的隐私保护和治理体系，不仅需要融合区块链、人工智能、大数据、隐私计算等多种技术，还需要结合法律法规、监管治理等诸多策略。

区块链隐私保护的场景丰富、角色众多，流程多样、数据立体，我们可以用“双循环”机制做进一步分析。

首先，我们从用户端出发，尊重用户对数据的知情权和控制权，把重要的数据交给用户管理。

比如，验证身份的“四要素”中，用户的身份凭据和联系方式通常来自政府和运营商这些权威机构，当用户和某一个业务场景产生联系时，他们并不需要提供全部的明文信息，只需要选择性披露一些可验证的凭据，用以代替明文。

基于分布式验证机制即可实现多场景的验身，证明自己的合法身份，此时业务提供方即使未获得更多明文数据，但也不能拒绝服务。这就从根源上降低乃至杜绝了用户关键隐私的泄露风险。

其次，在业务方，依旧可以采用诸如联邦学习、安全多方计算等技术，对用户已经授权的、合规采集的业务数据进行处理。

在用户知情同意的前提下，在B端实现与合作伙伴之间的协同计算，数据不出库，隐私不泄露，但实现诸如风控、营销、广告等对业务运营有重要价值的事务。最终实现业务效果的提升，在给业务方带来效益的同时，也为用户提供更优质的服务，或者权益上的回报。其整个价值体系是闭环的，合规的，可持续的。

例如物联网和区块链，在采集端，就需要给设备分配身份和标识，同时算法上要做到去标识，防泄露；在用户端，不但要提供个性化的服务，还要做到防止不必要的画像，在做到可验证用户身份和资质的同时，又不能无端地追踪用户行为轨迹；最终，在提供优质服务、安全存储用户数据的时候，又要尊重用户的意愿，包括注销退出的要求。

如此的“双循环体系”，可能不止是在技术上要求设备、APP、后台服务进行迭代的重构，同时其商业模式、运营治理观念等层面可能也会产生许多革新。整个链条会非常的长，需要做的工作也非常多，覆盖芯片、硬件、网络、软件、云平台等广袤的产业链。

目前来看，并没有哪一个“包打天下”的单一技术，可以满足“全链路”、“双循环”的要求。那么我们不妨把场景拆细一点，列举得全面一些，组合一些技术和方案，先解决某个场景里的痛点问题。

事实上，我们在和众多产业应用开发者交流时，他们更期望聚焦于具体的、迫在眉睫的问题，得到有针对性、可着手实施的解决方案，比如转账时隐匿金额、排名时不透露分数、投票时不泄露身份、KYC流程时不泄露视频等等。

特定场景下的问题常常可以基于隐私计算的某一个算法或一些算法的组合，针对性的去应对。我们可以日拱一卒，解决一个又一个的场景化问题，对之前可能有纰漏的事情亡羊补牢，对可预见的刚性需求引入新技术新思路，创新性地去实现。这样就逐步把数据安全的篱笆一点点扎起来，最终筑就数据安全的长城。

分布式协作中，许多场景是跨机构的、跨网络的，无论是区块链还是隐私计算，都会遇到要和其他合作方、其他平台互通的要求。我们看到信通院的相关工作组正在讨论多项互联互通规范，核心框架是要做到“节点互通”、“资源互通”、“算法互通”。

节点互通要求网络和协议等基础要素能互通。资源互通强调的是对资源的发布存储、寻址使用、治理审计（含删除数据、下线服务等），在这个层面上，大家都实现相对一致的视图，提供通用的接口。算法的互通则是非常细致和场景化的，每一种算法都有自己的特点，其密码学基础、运算规则、协作流程都会不一样，反过来对资源的管理资质和节点网络的拓扑，都会提出更多的要求。

在互通基础上还有“自洽性”、“安全性”、“正确性”等要求，而且随着领域的发展，不断增加更多功能的“扩展性”也非常重要。之前，可能大家是在埋头苦干，积累技术和经验，以后在落地时，则需要更注重接口和规范，开放心态，大家一起沟通共建，通过开源开放的方式寻求共识和共赢。

总结一下，关于隐私计算发展的几个思考：

第三，实现标准化和普及化，以推动新技术和新理念的规模化落地。比如相关的行业标准、评测体系，这对帮助从业者理清发展道路、达成行业要求大有裨益。

区块链发展这么多年，除了技术本身，其实最难的是“怎么解释清楚啥是区块链”。希望在科普推广方面，方兴未艾的隐私计算能有更多的新思路，实现更好的效果。

回顾区块链和隐私计算的热潮，我们看到产业和社会在呼唤数据安全和隐私保护，行业也已经有了不少可用的研究成果，得到了一定的认可。展望可见的未来，我们将更加开放、务实，聚焦用户和场景，探索规范的、规模化的、可持续的应用之路。

二、区块链技术将如何影响旅游业

区块链具有不可篡改、不可复制、智能合约和去中心四个特点，将可能引发互联网的二次革命，区块链技术将支持各行各业的应用，重构人们所依赖的数字生活方式。区块链技术最早在金融领域得到应用，目前可知它能对医疗、交通、政务管理等带来巨大影响。旅游业是综合性产业，这意味着只有进行全产业要素的管理才能使旅游业健康可持续发展，这恰恰符合区块链的分布式账本管理思想，相较于其他行业来说，区块链技术更能对接旅游业的管理和服务需求。

一、区块链技术对旅游业的助益

消解旅游服务盲点，解除旅游体验痛点。当前，各种旅游产品层出不穷，但就旅游活动的全过程来说，还远远无法达到“愉悦”的程度，如在旅游前，旅游者要用一双“火眼金睛”，在海量信息中搜索自己想要的真实的信息；在旅游中，景区之间的迁移要花费大量的时间成本；在旅游后，发现自己精心创作的游记文本被复制，知识产权被侵害且无法追偿。在旅游服务和相关公共服务上链后，利用区块链的可溯源功能，也许这一切将不再是问题。

促进旅游企业分工更加细化，鼓励专业的人做专业的事。各种有关价值的通证上链后，信息会更加透明、真实、有效，这将倒逼旅游企业注重细节，将业务做到极致。为响应这种变化，旅游企业，特别是旅行社的分工会更加细化。互联网时代，所有旅游服务提供商的交易和评价都掌握在第三方平台手中，除了面临数据被篡改的风险之外，还要被平台抽取中间费用，在这个生态中，第三方平台主宰着服务提供商的一切。

旅游服务提供商的利润空间被过度剥夺，自然无法为旅游者提供更愉悦的旅游体验。同样的情况也发生在旅游创客身上，在中心化平台上，好评率高的旅游攻略几乎无法得到相应的报酬，导致旅游创客们失去创作热情。区块链技术的介入，将使这一局面得到改善，专业人才将有更多发挥能力的空间。

重构旅游行业信用体系，规范旅游市场秩序。由于区块链的可溯源功能，旅游者、旅游企业等都会自发维护自己的旅游信用资质，使得链上生态环境更加纯净，从而有望解决旅游者不文明行为、旅游企业不诚信行为等问题，使旅游行业信用体系进一步健全，市场秩序进一步规范。

消除信息孤岛，改善旅游营商环境。由于隐私保护等诸多原因，长期以来，各城市以部门为中心的政务办理模式很容易形成“信息孤岛”，导致信息无法共享，影响政务办理效率，进而影响一个城市的营商环境。营商环境是企业生存发展的土壤，是影响城市竞争力的关键因素，当前，党中央、国务院高度重视优化营商环境工作，这将促使能解决数字壁垒问题的区块链技术进一步落地。

二、旅游业中的区块链技术应用

在旅游业中，区块链无论是在B2B、B2C、C2C还是B2B2C等模式上都可以得到很好的应用。

旅游全产业生态区块链。这是区块链应用的最高层次，也是一种相对理想的状态，它将食、住、行、游、购、娱等产业要素和旅游行政管理部门、金融机构、相关旅游组织和机构等全部上链，打造一个旅游全产业生态区块链，形成城市的“旅游大脑”。这是一个美好的愿景，因为在这样一条链上价值类型多样，导致通证和智能合约等技术的设计困难。

旅游分销区块链。为旅游供应商及其销售代理商服务，供应商将房源、机票、价格等信息输入数据库，销售商可以轻松获取这些信息，也可以立即购买存货，所有的交易自动完成，无需人工操作。如Winding Tree就是一个建立在以太坊平台的去中心化旅游分销网络，通过一系列智能合约和开源工具，将酒店、航空公司等供应商与旅行社等销售商连接起来。

旅游金融区块链。主要为银行和旅游企业服务，区块链在金融业中的应用主要涉及金融监管和融资，可以实现增强信息储存、提高金融服务效率、加强数据安全与保护的功能。由于中小旅游企业贷款数额不大，而管理流程却与大额贷款大致相同，银行考虑管理成本，所提供的贷款种类不适应中小企业，中小型旅游企业普遍受到融资困难的困扰。就金融监管而言，由于信息不对称和互联网金融领域的情况不断变化，金融监管存在困难。区块链技术的多方共识、信息共享和交易溯源特征，可以解决以往金融监管和融资痛点，为旅游企业提供成长土壤。

旅游社交区块链。主要为公众的社交服务，用户可以通过发表游记和攻略或参与评论等获得奖励，数据以不可篡改的方式存储于公有链上，由于用户均是监管者，用户自发的审查可以有效控制水贴和商业广告。例如，悦旅链是基于区块链的去中心化旅游社区点评平台，Tripadvisor是全球首家服务旅游实体经济的区块链。

Cool Cousin平台是针对城市热门地点进行推荐的社交平台，在平台上分享的用户就是这个城市的“Cousin”，每个用户都可在平台上分享自己熟悉的地点，并绘制自己的推荐地图，由于带有了地理信息，因而具有较强的旅游功能。Steemit平台主要生产文本，Dubai Points会通过积分游览方式鼓励游客按照各自的喜好选择景点，并根据他们的评分进行动态集点兑换。

旅游公共服务区块链。利用旅游公共服务区块链，通过可验证的用户身份信息与信用机制，让合法守纪的公民享受旅游信息咨询、旅游交通、旅游安全保障等旅游公共服务，减少暴恐事件的发生率。如Hyperledger区块链联盟的参与者法国空客公司在探究利用区块链追踪飞行员的职业证书和资格等。

旅游供求区块链。在旅游供求链生态中，各类参与者可以共享一个点对点的去中心化旅行新世界。如Tripio平台上入驻了全球超过45万家酒店，支持多种数字货币技术，且不收取中间费用。旅行链Travel致力于做一个去中心化的全球旅游出行平台，保证旅行者、房屋出租者、旅行社、景点、航空公司、邮轮、租车等用户和商户能共享一个点对点的旅行新世界，营造一个具有自驱力的共享旅行生态。

旅游教育区块链。旅游学校、培训机构、考级评级机构、资质认证机构、旅行机构和其他旅行平台，借助区块链，使人们的教育方式和旅行方式迎来新的变革，即旅游者教育经历和旅行经历等均被数字化并被安全地保存下来。如全球首个教育旅行区块链Ambertime正在积极探索教育+旅行的模式，使得研学旅行发展前景更为广阔。

三、区块链与隐私计算的结合是必然趋势吗

区块链与隐私计算的结合是必然趋势吗？

我们目前对这个问题的思考框架是：如果不与隐私计算技术结合，区块链技术的应用是否受到限制、无法向前发展；如果不与区块链技术结合，隐私计算技术是否受到限制、无法向前发展。如果二者对彼此都是刚需，那么它们相结合的趋势就是必然。

以下为我们对这个问题的思考：

1、隐私计算技术的应用是否区块链技术的刚需

区块链技术有巨大的优势，但是如果没有隐私计算技术，区块链技术的应用会大大受到限制，因为无法解决链上数据的隐私保护问题，这使得大量涉及敏感数据的场景不愿应用区块链技术，比如金融和医疗领域。

（1）区块链技术的局限性

第一，链上数据公开透明，数据的合规处理和隐私保护能力不足区块链作为分布式账本系统，数据的公开透明尽管有利于存证、防篡改，但也存在数据可轻易被复制、泄漏个人隐私的风险。区块链在公有链上要求不同节点对交易和交易状态进行验证、维护，形成共识，因此每个参与者都能拥有完整的数据备份，所有的交易数据公开透明。如果知道某个参与者的账户，就很容易获取其每一笔交易记录，从而据此推断其社会身份、财产状况等。以消费场景为例，平台之间存在竞争壁垒，用户也希望保留消费隐私，因此区块链缺乏对用户流水、物流信息、营销情况等与企业、个人隐私相关的数据缺乏保护能力，往往导致数据拥有方不愿意让数据进入流通环节。在链上系统的交易不再受中心账本的控制，用户通过使用唯一的私钥进行交易，交易过程被加密且加密前数据很难还原，仅以私钥作为交易凭证使得区块链内的交易变得更加匿名和不可控。在分布式账本系统上，所有的转账以地址形式进行，一但发生了诈骗或者洗钱等金融犯罪，即便可以公开查询地址，但对资金追踪的难度极大，且私钥作为交易凭证很难证明使用者的身份，因此许多企业、个人通过区块链进行洗钱等违法交易，不利于数据的合规处理和合法共享。

第二，数据处理能力不足，制约技术的进一步落地和商业化拓展链上计算受限于网络共识的性能，使得链上交易难以具备实时性和高效率，区块链智能合约的计算能力需要扩展。以最大的加密支付系统比特币为例，每秒钟只能够处理大约 3到 7笔交易5，且当前产生的交易的有效性受网络传输影响，往往需要等待 10分钟左右的记账周期才能让网络上的节点共同知道交易内容。此外，如果链上有两个及以上节点同时竞争到记账权力，则还需要等待下一个记账周期才能确认交易的准确性，最终由区块最长、记账内容最多的链来完成确认。

完全去中心化的系统与现实中大部分现有体系的兼容性不足，缺乏链上链下协同、多业务发展的系统和功能，制约区块链技术的进一步落地。在区块链的技术落地过程中，首先，各行业本身具有成熟的体系，区块链完全去中心化的形式不一定适合所有的领域和行业；其次，区块链的平台设计和实际运行成本巨大，其所具备的低效率和延迟性的交易缺陷非常明显，是否能够弥补原系统更换的损失需要经过一定的精算和比较；此外，使用区块链存储数据需要对原有数据格式进行整理，涉及到政务、司法领域的敏感数据，更需要建立链接线上和线下数据的可信通道防止数据录入有误，这带来了较高的人力、物力成本。

（2）隐私计算技术对区块链技术的帮助

隐私计算技术保障数据从产生、感知、发布、传播到存储、处理、使用、销毁等全生命周期过程中的隐私性，弥补区块链技术的隐私保护能力，实现数据的“可用不可见”。通过引入隐私计算技术，用户的收支信息、住址信息等个人数均以密文的形式呈现，在平台进行数据共享的过程中，既能防止数据泄露，又能够保障用户个人隐私的安全，有利于进一步打破数据孤岛效应，推动更大范围内的多方数据协作。隐私计算技术可与区块链技术形成技术组合，提升数据处理能力、扩大可应用范围。隐私计算技术通过对数据进行规范化处理，能够提升数据处理、数据共享的效率，提升区块链的数据处理能力。此外，隐私计算技术+区块链技术的技术组合能够应用于缺乏中心化系统、但又对敏感数据分享有强烈需求的合作领域，扩展区块链技术的应用场景。

区块链技术的应用是否隐私计算技术的刚需

（1）隐私计算技术的局限性

第一，数据共享缺乏安全检验，制约数据流通的可信性

数据共享的整个流程涉及到采集、传输、存储、分析、发布、分账等多个流程，隐私计算主要是解决全流程的数据“可用不可见”的问题，但是难以保证数据来源可信和计算过程可信。

从数据来源可信的角度来说，在数据采集的环节，数据内容本身可能不完整，数据的录入可能会存在失误；在数据传输的环节，数据的传输可能会被其他的客户端攻击，导致数据在传输的过程中泄漏；在数据的储存环节，储存数据的角色方有可能会篡改数据或者将数据复制转卖到黑市，这些都不会被隐私计算技术记录。如果无法保证数据共享各方的身份得到“可信验证”，就有可能导致数据的隐私“名不副实”。从计算过程可信的角度来说，在数据分析和发布的环节，数据的共享方有可能私自篡改数据的运行结果和发布内容，对最终数据处理的结果进行造假。因此，一旦信息经过验证并添加到隐私计算的环境中，很难发现数据是否被篡改、被泄漏，很难防止不同时间点不同节点的数据造假的情况，在涉及到金融、政务、医疗、慈善等关键领域里，如果数据有误则产生的一系列法律问题则难以追究。

第二，业务水平整体层次不齐，制约技术平台的扩展

当前，隐私计算的技术实现路径主要分为三种：多方安全计算、联邦学习、TEE可信执行环境。三种技术路径存在各自的应用缺陷和问题，由于行业内不同公司对于技术的掌握能力和研发能力有限，导致技术平台的实际应用范围有限，可扩展能力不足。

多方安全计算尽管具有复杂高标准的密码学知识，但其计算性能在实际应用的过程中存在效率低的缺陷。随着应用规模的扩大，采用合适的计算方案保证运算时延与参与方数量呈现线性变化是目前各技术厂商面临的一大挑战。多方安全计算虽然能保证多方在数据融合计算时候的隐私安全，但是在数据的访问、控制、传输等环节，仍然需要匹配其他的技术手段防止数据泄露、篡改。

联邦学习技术目前在业内的应用通常以第三方平台为基础模型，在基础模型之上进行隐私计算，这样的基础模型本身存在被开发者植入病毒的隐患。此外，联邦学习的机制默认所有的参与方都是可信方，无法规避某个参与方恶意提供虚假数据甚至病害数据，从而对最终的训练模型造成不可逆转的危害。由于联邦学习需要各个参与式节点进行计算，因此节点的计算能力、网络连接状态都将限制联邦学习的通信效率。

TEE可信执行环境在国内目前核心硬件技术掌握在英特尔、高通、ARM等少数外国核心供应商中，如果在关键领域从国外购买，则存在非常高的安全风险和应用风险。第三，数据共享缺乏确权机制，制约数据流通的应用性隐私计算通过使用多方数据共同计算、产生成果，然而在实际合作的过程中，由于各个数据共享方业务水平不同、数据质量不一导致在数据处理的每一个环节难以实现合理的确权。

按照常规的利益分配机制，拥有高质量数据、高成果贡献率的数据拥有方理应从中获取更多的利润，但是隐私计算仅考虑到数据的“可用不可见”，数据共享方难以从最终结果来判断谁的数据对于成果的贡献最大，造成利益分配的不公平。如果缺乏合理的成果贡献评估机制和利益分配机制，就会难以激励数据所有者和其他数据持有者进行合作。尤其是在不信任的多方合作的场景下，会更加增加合作的信任成本，使得多方协作难以达成，制约数据流通的实际应用性。

（2）区块链技术对隐私计算技术的帮助

区块链技术通过数据流通的所有环节、所有参与者进行记录，实现数据共享流程中的权责分明，提升了数据流通的可信性。在数据传输的环节，区块链记录数据的提供者，确认数据提供方身份的真实性和有效性，有利于数据确权，为公平可行的利益分配机制提供参考；在数据储存的环节，区块链保证数据的每一次修改都有迹可循，防止数据的恶意篡改。区块链技术可作为隐私计算技术的底层平台，保证了加密数据本身的真实有效性，提升了隐私计算平台里数据流通的可信性，拓展隐私计算技术的应用范围。

3.结论

隐私计算技术和区块链技术的融合是必然的趋势。对于数据资产的流转来讲，没有隐私计算，不能解决数据本身的安全和隐私保护问题；没有区块链，不能解决数据的确权问题以及在更大范围内的数据网络协作问题。将区块链和隐私计算二者结合起来，建设大规模数据流通网络，在目前的实践中成为有所共识的探索方向。

区块链与隐私计算的结合会改变什么？

1、形成大规模数据流通网络和数据要素市场

当前，数据流通存在三方面问题：数据拥有方的数据保护和数据确权难以实现；不同来源数据的整合处理成本过高、缺乏统一标准；数据利益的分配机制不完善。

如前文所述，区块链和隐私计算技术相结合，可以一方面解决隐私保护问题，一方面解决数据确权和多方协作问题，从而建立大规模的数据流通网络。

在大规模数据流通网络建立的基础上，真正意义上的数据要素市场才能够形成，数据作为生产要素的价值才能够被充分发掘出来。

2、推动数据资产化的发展

所谓资产，是指由企业过去的交易或事项形成的，由企业拥有或者控制的，预期会给企业带来经济利益的资源。

数据的资产化就是让数据在市场上发现价值，能够为企业创造新的经济益。

大规模数据流通网络和数据要素市场的形成，将大大推动数据价值的发现、数据资产化的发展。

从企业一侧来看，企业的生产经营活动当中沉淀下来的数据会成为宝贵的资产。一方面，对这些数据的分析和运用，将推动企业改善自身的业务；另一方面，与外部机构进行数据的共享，能够推动数据发挥出更大的价值，企业自身也将从中获取更多收益。这会反过来进一步推动企业的数字化转型和对数据资产的管理。未来，对数据资产的盘点可能成为企业在资产负债表、现金流量表、利润表之外的“第四张表”。

数据资产化的发展，也会推动围绕数据价值挖掘形成全新的服务体系。其中包括数据确权、定价、交易等各个环节。上海社会科学院信息研究所副所长丁波涛将未来数据资产服务体系中的机构分成四类：

第一类提供中介服务，包括数据经纪人，还有数据代理。

第二类提供数据评估，由于数据市场信息不对称或信息混乱，需要提供合规评估、数据质量和数据价格的评估。

第三类提供价格咨询，如提供法律、经济咨询或者是上市辅导等的咨询服务企业。

第四类提供专业技术服务，包括数据开发、数据处理服务、数据交付服等。数据资产化的发展，带来的将是人们认知的提升、生产效率的提高、生产要素的重组、创新的产生、经济的发展以及全社会整体福利的提升。

3、对现有业态的改变

区块链与隐私计算的结合，将提升企业和个人分享数据、利用数据的积极性，进一步推动打破“数据孤岛”。其对现有业态的改变主要体现在以下几个层面：

第一，这将带来新的数据和科技变革。

首先，这将推动数据密态时代的到来。数据密态时代的核心，是数据流通使用方式的巨大改变，数据将以密态形式在主体间流动和计算，显著降低数据泄露的风险，并在合规前提下支撑各种形态业务的发展。此前，数据被加密之后只能用来传输或者存储，但是未来数据在加密状态下可以被计算。这将带来一系列新的问题和挑战，引发许多相关技术领域的连锁反应。

其二，这将重塑大数据产业。随着数据流通的安全化，以往较为敏感的数据领域逐渐开放。以政务数据为例，隐私计算使联合政务、企业、银行等多方数据建模和分析成为可能，进一步释放数据应用价值，创造了多样化的应用机遇。

其三，人工智能产业将获得新一轮的发展。数据、算法和算力是人工智能发展的三要素。近几年来，由于缺乏可用的数据，人工智能的发展遭遇瓶颈。未来，5G和物联网的发展将使得万物互联，数据量大幅增长。区块链+隐私计算技术的应用，可以使得人工智能利用海量数据优化模型，真正迈向“智能化”。其四，这将为区块链产业的发展带来新的机遇。区块链与隐私计算相结合，将拓展联盟链的节点数量，从而进一步扩大可协同利用的数据资源的范围。

第二，在科技变革的基础之上，区块链与隐私计算相结合，将给许多传统产业带来变革。

在政务领域，一方面，可以实现政府不同部门之间的互联互通及数据共享，从而促进政府不同部门的协同，提高政府的效率以及决策质量，推动智慧城市的建设；另一方面，可以促进政务数据与民间数据的双向开放。政务数据向社会开放，可以为企业或学界所用，释放更多价值。民间的数据源向政府开放，可以提高政府在决策以及政务流程等方面的效率。

在金融领域，支付、征信、信贷、证券资管等各个领域都会因之发生变化。总体来看，主要是影响到金融的风控和营销两个方面。区块链与隐私计算技术的结合，可以在符合法律规定、不泄露各方原始数据的前提下，扩大数据来源，包括利用金融体系外部的互联网数据，实现多方数据共享，联合建模，从而有效识别信用等级、降低多头信贷、欺诈等风险，也有助于信贷及保险等金融产品的精准定价；同样，内外部多方数据的共享融合也有助于提高金融机构的反洗钱甄别能力。

在医疗领域，未来在疾病治疗、药物研究、医疗保险等多个领域，区块链与隐私计算都能助推医疗信息化建设，带来巨大变革。在疾病治疗和药物研究方面，区块链与隐私计算结合，能够促进更多的医疗数据被联合起来进行分析和研究，从而为许多疾病的治疗带来新的突破。在医疗保险方面，区块链与隐私计算技术结合，主要是可以使得保险公司可以应用到更多的数据，改善保险产品的设计、定价、营销，甚至可以促进保险公司对客户的健康管理等。

区块链与隐私计算技术相结合，目前应用的重点领域是政务、金融、医疗领域，但是未来其应用将不仅仅局限于这三个领域，还将在更多领域发挥作用。

第三，数据权利、利益将重新分配。

这可能是区块链与隐私计算技术相结合所带来的最为核心，也是最为深刻的，与每一个人的切身利益都息息相关的变革。

首先，这涉及到每个产业链不同环节利益的重新分配。

前述在广告营销领域的应用落地为例，此前广告营销的利益分配主要是在广告主与渠道商之间。但是，未来应用区块链和隐私计算技术，可以在更大范围内进行数据协作，则要解决广告主、多个渠道方、消费者之间多方数据协作的问题，这其中就涉及到多方之间权责的划分、利益的重新分配。

其次，这还涉及到企业与个人之间利益的重新分配。

欧盟的 GDPR,美国的 CCPA等法案中涉及用户的一项重要权益即“portability，（可携带权）”。即第三方应用不能封锁个人数据，一旦个人有下载的诉求，APP需要提供便利的 API利于个人拷贝数据。美国公司已陆续为用户提供 API，如果在这方面功能缺失，个人客户可以提出诉讼，而公司也将面临巨额的罚款。在中国的《个人信息保护法》当中，也有相关的条款。《个人信息保护法》第四十五条规定，“个人有权向个人信息处理者查阅、复制其个人信息”、“个人请求查阅、复制其个人信息的，个人信息处理者应当及时提供。个人请求将个人信息转移至其指定的个人信息处理者，符合国家网信部门规定条件的，个人信息处理者应当提供转移的途径。”

目前，中国公司的区块链+隐私计算探索主要集中在 To B服务领域，但是区块链是全球化的商业，如果美国已经出现这样的模式，中国大概率不会完全不受影响。伴随着消费级软硬件技术能力的提升，区块链与隐私计算技术结合，会逐步对个人与机构之间的数据服务进行变革。对于个人用户而言，将有机会获得自身隐私数据的完全掌控权，并为数据业务过程中所涉及的数据隐私需求获得更强的技术性保障。目前关于 To C服务的相关问题，国内业界还在探讨当中。

为什么区块链+隐私计算的应用尚未大规模普及？

第一，区块链+隐私计算的落地应用，主要是在涉及需要多方数据协作的情况，目前实际需求尚未爆发。

从隐私计算技术发展的角度来看，目前隐私计算尚在落地初期，解决的主要是两方之间的数据协作问题，涉及到多方的场景还不多，因此很多时候还没有体会到对区块链+隐私计算应用的需要。

从区块链技术发展的角度来看，区块链技术在许多领域的应用目前并非刚需。不少问题可以应用区块链解决，但是不用区块链技术也能解决，而应用区块链技术解决的成本更高。因此，目前区块链项目的建设主要是政务部门和大型企业较为积极，因为政府和大型企业从长远发展的角度来考虑，可以做前瞻性的投资建设和技术布局，但是大多数商业机构需要衡量投入与产出。

区块链技术与隐私计算技术结合，主要是用于处理数据协作问题。从数据治理的角度来看，目前大多数机构都在处理自身内部的数据治理问题，内部的数据体系梳理好之后，才涉及到与外部进行数据协作，因此还需要时间。

第二，区块链+隐私计算的落地应用较为复杂，涉及到新商业模式的创造、权责以及利益的重新分配，因此需要的时间更长。

以在广告营销领域的应用落地为例，目前的大多数应用都只是落地了隐私计算平台，主要涉及两方数据协作，直接应用隐私计算技术，延续此前商业应用即可。但是，如果引入区块链技术，则要解决广告主、渠道方、消费者之间多方数据协作的问题，这其中可能涉及到多方之间权责的划分、利益的重新分配，新商业模式的形成需要时间进行探索。

应用的大规模普及，还需要解决哪些问题？

区块链+隐私计算的应用在大规模铺开之前，还需要具备三方面的条件：

第一，从外部环境来看，需要全社会整体的数字化水平的提高。打个比方，区块链+隐私计算将来会形成数据流通的高速公路，但是路上要有足够的车。目前全社会的数字化正在快速推进当中，大多数机构都是正在进行自身内部的数据治理，他们需要先处理好自己的数据，之后才能产生更多的与外部数据进行协作的需求，这还需要时间。

第二，从技术发展来看，技术成熟尚需投入。区块链+隐私计算技术的应用，实际上是牺牲了数据流通的效率、提升了安全性，但是数据流通的效率也非常重要，未来需要在效率和安全这两个方面形成一定的平衡，安全要保障，足够的效率也要满足，这其中涉及到许多技术的研发、行业标准的制定，技术产品化的发展和完善、技术成本的进一步降低，还需要时间。

第三，还需要相关法律法规的完善，以及数据交易商业模式的形成。不过，这一条件与前两个条件相比，其在目前的重要性相对次之。因为随着需求的爆发、技术的完善，相关的法律法规以及商业模式就会随之形成，这一条件在现阶段并非限制区块链与隐私计算技术落地应用的最关键因素。

区块链+隐私计算的应用中还蕴藏着哪些趋势？

1、国产化的趋势

区块链+隐私计算的应用，涉及网络安全、数据安全，未来将成为新基建的重要组成部分。这是关乎网络空间主权、国家安全和未来发展利益的重要方面，因此这个领域的国产化是未来趋势。

在区块链+隐私计算技术应用的国产化当中，软件的国产化是相对容易实现的。难点在于硬件的国产化，其中最难的部分是芯片的国产化。

这一部分的发展，与信创领域的发展相关。信创，即信息技术应用创新产业，其是数据安全、网络安全的基础，也是新基建的重要组成部分。信创涉及到的行业包括 IT基础设施：CPU芯片、服务器、存储、交换机、路由器、各种云和相关服务内容；基础软件：数据库、操作系统、中间件；应用软件：OA、 ERP、办公软件、政务应用、流版签软件；信息安全：边界安全产品、终端安全产品等。

在区块链+隐私计算领域，目前已经有企业在尝试产品的国产化。例如，前文提到的，蚂蚁链自研了密码卡、隐私计算硬件以及自研可信上链芯片，同时还推出了摩斯隐私计算一体机。创业公司如星云 Clustar、融数联智也在进行相关国产化硬件产品的研发。

2、软硬件技术相结合、更多技术融合发展的趋势

目前，在区块链与隐私计算技术相结合的实践中，也呈现出了软硬件技术相结合、更多技术融合发展的趋势。这主要是缘于几方面的需求：

第一，是加强数据安全性的需求。

隐私计算主要是解决数据在计算过程中不泄露的问题，区块链主要是解决存证问题，二者结合仅能解决数据安全的一部分问题。数据从产生到计算再到消亡，会涉及采集、传输、存储、计算、销毁等多个环节，其生命周期可能会有数十年之久，要真正保障数据安全需要一个更加全方位的、体系化的解决方案，以使得每个环节上都有对应的技术体系保障数据安全在数据采集阶段需要精心设计设备可信架构，在网络传输阶段需要合理运用安全协议，在存储阶段需要兼顾加密与性能，在数据计算阶段需要灵活选择可信执行环境与密态运算。除此以外，计算环境的可信与安全在防御纵深建设上也至关重要。这些安全保障能力的技术图谱会涉及到可信计算、软硬件供应链安全、隔离技术、网络与存储的透明加密、密钥管理、可信执行环境等等。这其中每一个技术点都有软硬件结合、多种技术融合发挥的空间。

第二，是提升计算性能的需求。

隐私计算的性能目前还比较低，在计算机单机、单机和单机之间、计算机集群之间这三个层面上都存在。

在计算机单机上，隐私计算由于运用了密码学技术，计算过程中涉及到很多加密解密的步骤，这使得计算量以几何级数增加。以全同态算法为例，在通用芯片上密文运算的速度比明文运算慢了 10万倍。这意味着，做同样的运算，如果用全同态算法，在 Intel最新的 Icelake处理器上，跑出来的效果等同于 Intel的第一代 8086处理器，直接回退了数十年。这使得全同态加密在现实情况下就不具备可用性了。算力问题也是导致全同态算法一直未得到广泛应用的根本原因。

在单机之间和计算机集群之间，会涉及到单机之间和集群之间的通信效率问题。一方面，主流的隐私计算技术无论是联邦学习还是多方安全计算，都有通信问题。密文膨胀、传输次数膨胀，会导致单机之间网络传输效率成为隐私计算的瓶颈之一。另一方面，由于大多数隐私计算的场景都是跨多方的，多方要通过公网进行通信，公网的带宽与时延目前也是巨大的鸿沟。

性能的问题，会随着时间的推移越来越严重。2021年，隐私计算的落地尚处于颇为早期的阶段，主要是在一些机构内部或者是两方、三方之间应用，处理的数据量较小，这个问题还不明显。可是未来，多方数据交换需求的到来、5G和物联网的发展所带来的数据量急剧增大，最终导致的将是数据量爆发式的增长，这需要消耗大量的算力。

到那时，隐私计算的性能将面临巨大的挑战。现在在硬件的创新方面正处于体系结构的黄金时代。这是因为，移动互联网的飞速发展使得应用场景发展很快，上层的软件也发展很快，这使得在计算机底层进行支持的硬件甚至芯片都需要随之进行改变，进入了新一轮的创新周期。

而从区块链与隐私计算结合的长远发展来看，软硬件结合、多技术融合，对隐私计算来说，可以提升性能、安全性和计算效果；对区块链来说，可以促使更多机构低成本加入联盟链，扩大联盟链应用范围。

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编辑|领路元

来源|零一财经《区块链+隐私计算一线实践报告（2022）》