隐私计算从技术机制上可分为三大类：“基于协议规则的技术”，包括多方安全计算、联邦学习、可证去标识；“基于算法的差分隐私”；“基于硬件环境的机密计算”。总体来看，各方向技术特点不同，所适用的场景也不同。
与国外相比，我国隐私计算是面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法，行业发展侧重于强调技术特性；而国外将隐私计算定义为“任何软件解决方案、技术流程或其他技术手段，用以增强数据的隐私和机密性”，强调对数据保护的作用。
据悉，近年来在政策支持、金融保障、技术进步以及标准建设等四大利好因素推动下，我国隐私计算行业实现爆发增长，市场空间体量扩大到千亿元级别，吸引众多互联网巨头企业入局。
一、政策支持
近年来，“大数据杀熟”“App过度索要个人信息”等问题频发，引发了人们对数据隐私的忧虑。为保障个人数据安全，近两年我国陆续制定出台了一系列政策规划，直接使得各行业企业在数据采集、使用、流通全环节中重视及投入数据保护。而隐私计算是保护数据隐私的重要手段，在此态势下，行业发展迎重大政策利好。
| 时间 |
政策规划 |
| 2020年 |
《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》 |
| 《数据安全法（草案）》 |
|
| 《个人信息保护法（草案）》 |
|
| 《民法典》 |
|
| 《关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见》 |
|
| 《湖南省区块链发展总体规划（2020—2025年）》 |
|
| 《关于印发山东省推进工业大数据发展的实施方案（2020-2022年）的通知》 |
|
| 《赣州市数字经济发展规划（2019-2023年）》 |
|
| 《贵阳贵安区块链发展三年行动计划（2020-2022）》 |
|
| 《广西壮族自治区区块链产业与应用数据发展规划〔2020—2025年）》 |
|
| 《杭州国际金融科技中心建设专项规划》 |
|
| 《湖州市人民政府关于印发湖州市公共数据安全管理暂行办法的通知》 |
|
| 《成都市金融科技发展规划（2020-2022年）》 |
|
| 2021年 |
“国家十四五规划” |
二、金融保障：资本热情高涨为行业发展提供充足动力
据悉，在数据隐私保护的背景下，隐私计算行业显然也成为新风口，目前不少VC、PE已入局，包括红杉中国、IDG资本、基石资本等。近两年相关融资事件更是频发。数据显示，据不完全统计，至2020年底，我国隐私计算行业相关融资事件数量为10件，较2019年增加3件。
三、技术进步为行业发展奠定基础
据悉，得益于相关企业不断加大研发投入力度，自2017年后我国隐私计算行业相关专利申请量飞速上升，截至2020年我国隐私计算行业相关专利申请量为1535件，同比上年增加333件；截至2021年4月我国隐私计算行业相关专利申请量累计近5000项，为行业发展提供强大技术保障。
| 全球排名 |
企业简称 |
全球新兴隐私技术发明专利累计申请数量（件） |
| 1 |
蚂蚁集团 |
740 |
| 3 |
阿里巴巴 |
299 |
| 4 |
中国平安 |
282 |
| 7 |
微众银行 |
144 |
| 8 |
腾讯科技 |
115 |
| 9 |
华为 |
115 |
| 10 |
国家电网 |
111 |
| 15 |
浪潮 |
54 |
| 18 |
中国南方电网 |
45 |
| 20 |
京东数科 |
42 |
| 22 |
中国电科 |
40 |
| 26 |
中国移动 |
37 |
| 29 |
百度控股 |
35 |
| 30 |
三六零 |
33 |
| 31 |
如般量子 |
29 |
| 33 |
中兴 |
29 |
| 37 |
OPPO |
27 |
| 38 |
中国银行 |
26 |
| 40 |
矩阵元 |
25 |
| 41 |
华控清交 |
25 |
| 50 |
中国工商银行 |
20 |
| 53 |
中国联通 |
18 |
四、标准建设不断完善推动行业可持续发展
据悉，目前我国针对多方安全计算、可信执行环境、联邦学习已有3项测试标准，此外另有联邦学习参考框架、基础架构与应用两项团体标准。
2021年3月，工信部发布的年度标准工作要点，更是明确提出将围绕包括网络和数据安全在内的安全生产领域编制强制性国家标准体系建设指南。
而在上述政策支持、金融保障、技术进步以及标准建设等四大利好因素推动下，我国隐私计算行业发展也吸引了众多企业入局。数据显示，自2012年以来我国隐私计算初创企业数量呈增长趋势，截至2020年为71家，同比上年增加18家。
同时，随着行业利好不断释放，蚂蚁集团等互联网龙头企业、富数等成熟的网络安全及大数据公司、华控清交等初创型科技企业、微众银行等跨界企业也纷纷涌入市场进行布局。
| 厂商类型 |
厂商 |
核心技术 |
| 综合型互联网公司 |
蚂蚁 |
多方安全计算MPC、联邦学习可信执行环境可信执行环境、差分隐私 |
| 百度 |
参与国标制定（TC260，TC601，etc）、PaddleFL框架开源，Meta可信执行环境、BFC通用安全计算平台 |
|
| 腾讯 |
FL应用服务白皮书，Gartner在线反欺诈推荐厂商，安全竞赛名次 |
|
| 华为 |
联邦学习、多方安全计算、可信执行环境 |
|
| 字节跳动 |
开源两磅学习L平台FedlearnerFL梯度保护算法 |
|
| 网络安全及大数据公司 |
京东数科 |
自研联邦学习L平台 |
| 富数 |
多方安全计算/联邦学习 |
|
| 星环 |
联邦学习 |
|
| 同盾 |
联邦学习 |
|
| 金融机构 |
平安科技 |
蜂巢联邦学习智能平台，IDC奖项 |
| 微众银行 |
联邦学习C位，FATE开源，FL白皮书2.0，大量FL行标 |
|
| 初创专精型公司 |
翼方健数 |
安全沙箱、联邦学习 |
| 华控清交 |
多方安全计算 |
|
| 数牍 |
多方安全计算 |
|
| 蓝象 |
多方安全计算 |
|
| 诺崴 |
联邦学习 |
未来随着企业将各项研究成果全面应用于产品，并逐步形成完整的隐私计算技术布局，我国隐私计算行业发展将保持高速增长；同时行业标准建设不断推进，我国隐私计算行业商业应用也将不断落地，不断深化拓宽。
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