隐私计算行业现状如何？中国做隐私计算的公司有哪些？

在2021 年Gartner的一项报告中， 隐私计算被列为2021 年企业机构九大重要战略科技之一。近两年来，伴随着技术的不断成熟，国内外隐私计算产业化的步伐明显加快。未来将是技术产品加速迭代，应用场景快速升级，产业生态逐步成熟的重要阶段。

中国隐私计算行业发展现状

从2018年开始，随着技术的发展与商业场景的丰富，中国隐私计算行业形成了互联网大厂、大数据公司、运营商、金融机构和金融科技企业、隐私计算初创企业为代表的五大类市场主要参与者。

百度、腾讯、京东、阿里巴巴等互联网巨头凭借在技术领域的积累，自 2019 年开始纷纷推出了各自的隐私计算产品。金融机构是数据流通与安全应用最主要的需求者，国有银行的研究院或是事业部也均开始了隐私计算技术的研究工作，神谱科技、平安科技、百融云创、度小满等金融科技类企业也将业务拓展到基于联邦学习平台等的隐私计算服务中。

据统计，2020年中国隐私计算行业新成立企业71家，同比增长33.96%。这些企业或是在原有厂商业务之中拓展新的技术手段和生成新的技术产品，或是利用新技术延续既有业务模块、以满足合规需求，或是完全以成熟的隐私计算技术为核心底座从事商业运营的隐私计算商家。

中国做隐私计算的公司介绍

经统计，目前中国已有6家传统大厂推出了相应的隐私计算平台，其分别为蚂蚁科技、百度、腾讯、华为、字节跳动、神谱科技。

在中国隐私计算行业现有参与者中，依据各自性质、沿革、战略打法、资源禀赋的多个维度，分为四类:“大厂生态型”、“隐私计算专攻型”、“行业赋能型”、“人工智能、区块链技术型”。各类玩家在积极推高技术渗透率与拓展应用边界的行业发展趋势中，一同构成中国现有隐私计算行业厂商图景。

国外隐私计算行业发展现状

从技术发展的历程来看，谷歌、Intel 等国际领军企业开创了隐私计算产业的时代潮流。但从整体发展路径来看，相比国内企业，国际科技企业在学术研究和开源生态的建设上更为活跃; 相比之下，商业化的产品形态较为局限，产业生态也尚未形成火热竞争或垄断格局。

1.微软研究院自 2011 年开始大规模推进多方安全计算的研究，从两方安全计算入手，逐渐拓展至三方计算和不存在交互行为的多方计算。

2.谷歌是联邦学习的引路人，自 2017 年 4 月，谷歌便提出了联邦学习的概念，并于 2019 年发布论文给出了可扩展大规模移动端联邦系统的描述，用于改进谷歌输入法的自动关联与推荐。

3.Intel 的 SGX 和 ARM 的 TrustZone 处于 TEE 硬件的垄断地位。TrustZone 在2008 年推出，而 SGX 最早在 2013 年推出，二者都是随着移动手机的大发展而繁荣起来，目前市场上可信执行环境的商业化落地都是基于 TrustZone 或 SGX 的解决方案。

除上文提到的科技公司外，国外互联网、人工智能、区块链领域的相关企业也迅速参与隐私计算：AI 公司 Zama 开源了基于全同态加密的软件库 Concrete；Facebook 将基于 PyToych 的隐私计算机器学习框架CrypTen 进行开源；创业公司 Sharemind、Privitar 致力于搭建自研的多方安全计算平台。

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