二、 專利視角看隱私計算

1、 國內外隱私專利申請情況

早在20世紀80年代，以MPC為代表密碼學理論就已經被提出，長期以來處于實驗室研究階段。根據零壹智庫專利數據顯示，隱私計算相關專利首次于1986年由英國的電信公司Plessey提出申請。

之后的30多年，來自中、美、日、韓、法等26個國家和地區的公司相繼開展了對隱私計算技術的研究，并參與了專利申請。截至2021年8月，全球有2，360家公司參與了隱私計算相關專利申請，合計10，611件。

其中，中國、美國和日本是隱私計算專利申請數量最多的3個國家，專利申請數量分別是6，739件、2，211件和603件，占比分別為64％、21％和6％。

圖1： 全球隱私計算專利分布情況

數據來源：零壹智庫，智慧芽

從技術發展歷程來看，以Google、Intel、微軟為代表的美國企業開創了隱私計算產業的先河，中國在2018年先后才開始進入啟動階段。但是從專利申請情況來看，中國在隱私計算領域的研究已經有超過20年。

縱觀中國在隱私計算領域的專利申請情況，大致可以分為3個階段。

階段一（2011年之前），中國每年申請的隱私計算專利不超過100件，每年參與專利申請的公司不超過60家。在這個階段，雖然隱私計算相關概念還未提出，但是相關密碼學技術已經出現。以華為、中興通訊、飛天誠信為代表的中國科技公司已經開始探索密碼學在數據安全和信息安全領域的應用，并申請了大量專利。

階段二（2012～2015年），中國每年隱私計算專利申請數量超過100件，參與專利申請的公司數量也開始突破100家。在這個階段，華為以先發優勢，專利申請數量遠超其他公司。除此之外，騰訊、小米、螞蟻集團、阿里巴巴等公司也先繼開展了隱私計算相關領域的研究。

階段三（2015～至今），中國每年隱私計算專利申請數量呈現爆發式增長，在2019～2020年每年專利申請數量保持在1，000件以上，參與公司規模也均在400家左右。在這個階段，中國發布多項有關數據安全和隱私安全保護的政策，同時開展了多次治理行動。在這種背景下，除了互聯網科技公司，眾多金融機構、隱私計算初創企業、大數據公司等相繼加入該賽道，例如微眾銀行、趣鏈、天冕科技、如般量子等。

盡管中國在隱私計算領域的研究晚于美國等發達國家，但在政府相關政策的加持和企業及個人對隱私安全的愈加重視，中國隱私計算技術在近兩年獲得快速發展，并在全球已初具競爭優勢。

截至2021年8月，中國已經有超過1，700家公司參與了隱私計算專利申請，其中專利申請數量最多的3家公司分別是螞蟻集團（1，195件）、華為（365件）和阿里巴巴（258件）。除此之外，部分公司在近幾年也相繼推出了隱私計算相關產品，例如螞蟻集團推出的螞蟻鏈摩斯多方安全計算平臺，天冕科技在2020年推出了天冕聯邦學習平臺。

圖2：2001～2021H1中國隱私計算專利申請情況

數據來源：零壹智庫，智慧芽

2、 中國隱私計算技術應用情況

目前，隱私計算核心技術主要包括聯邦學習、可信執行環境和多方安全計算。

聯邦學習最早在2016年由Google率先提出。按照騰訊云的解釋，聯邦學習（Federated Learning，FL）是一種打破數據孤島、釋放AI應用潛能的分布式機器學習技術，能夠讓聯邦學習各參與方在不披露底層數據和底層數據加密（混淆）形態的前提下，通過交換加密的機器學習中間結果實現聯合建模。

可信執行環境（Trusted Execution Environment， TEE）是Global Platform在2010年提出的一種隱私計算概念，通過芯片等硬件技術與軟件協同對數據進行保護，同時保留與系統運行環境之間的算力共享。

多方安全計算（Secure Multi－Party Computation， MPC）是20世紀80年底由姚期智等人提出，是一種基于密碼學，數據所有者在數據不出本地數據庫的情況下進行協同計算，輸出計算結果，并保障任何一方無法獲得計算結果之外的其他信息的技術。

或許是由于可信執行環境具有通用性高、開發難度低、算法實現上更加靈活等特點，該技術專利申請受到眾多科技公司的青睞，數量明顯高于其它兩個。根據零壹智庫專利數據統計，截至2021年8月，中國有181家公司申請了相關專利，合計815件，是隱私計算領域公司參與度最高、專利申請數量最多的技術。其次，聯邦學習和多方安全計算，參與專利申請的公司分別有108家和105家，專利申請數量分別為396件和416件。 圖3： 2021年中國隱私計算各技術領域專利申請情況

數據來源：零壹智庫，智慧芽

密碼學作為隱私計算核心技術，通過對稱加密和非對稱加密，消除了信息泄露風險。目前，多方安全計算和聯邦學習都有用到密碼學技術，最常用到的密碼學技術有不經意傳輸（Oblivious Transfer）、混淆電路（Garbled Circuit）、秘密分享（Secret Sharing）、同態加密（Homomorphic Encryption）、零知識證明（Zero－Knowledge Proof）和差分隱私（Differential Privacy）。

從專利申請情況來看，同態加密和零知識證明在中國關注度明顯高于其他加密技術。截至目前，同態加密有182家公司參與相關專利申請，專利合計544件；其次是零知識證明，有124家公司參與專利申請，專利合計376件；其他4項密碼學技術參與公司數量均在10～50家公司之間，專利申請數量在20～110之間。

圖4：密碼學在隱私計算領域應用情況

數據來源：零壹智庫，智慧芽 3、 中國隱私計算行業及場景應用

在近幾年，隱私計算技術和產品逐漸成熟，伴隨著中國數字經濟的發展，數據安全和個人隱私安全受到政府、企業及個人的關注，除互聯網科技公司之外，金融機構、醫療、電信、電網、大消費等多個行業公司相繼探索隱私計算的應用。

從專利申請情況來看，隱私計算主要應用場景有金融、醫療、電網、政務等多個行業。

1） 金融＋隱私計算

相較其他行業，金融行業由于行業的敏感性，對于數據安全合規要求更高。尤其從2019年開始，受爬蟲風波影響，金融大數據行業受到沉重打擊。同時，自2019年以來，多家金融機構被工信部通報存在違法違規收集使用個人隱私數據的情況。

對于金融行業而言，如何保證數據安全和監管合規的同時，還能賦能風險管理、產品營銷等業務場景，成為金融機構需要迫切解決的問題。因此，金融行業成為隱私計算最重要的行業應用之一。

從專利申請情況來看，金融行業是隱私計算技術專利申請數量最多、參與公司規模最大的行業。截至目前，中國有129家公司申請了相關專利，合計408件。在這些公司當中，專利申請數量最多的3家公司分別是螞蟻集團、阿里巴巴和平安集團。除此之外，金融機構當中建設銀行、平安集團、陽光保險、泰康保險、中國銀聯、興業證券等金融機構均有相關專利申請。

從應用場景來看，隱私計算技術在金融行業中的應用場景包括供應鏈金融、資產管理、保險理賠、風險管理、反洗錢、金融身份認證、征信評估、財務審計等。

2） 醫療＋隱私計算

醫療行業，醫學研究、臨床診斷、醫療服務等對數據分析和應用挖掘有著強烈需求。但是，現階段醫療大數據搜索、共享、數據挖掘服務尚處于不成熟階段，缺乏對數據的深度可信挖掘和權限認證，尚未形成有體系的標準和保護措施。嚴格的法律，缺失的保護體系和標準，造成大量醫院，醫療研究機構等醫療數據擁有者不愿或不敢分享其擁有的數據資源，從而嚴重影響了醫療數字化的進步和發展。

為此，一些科技公司采用隱私計算技術構建相關系統或平臺，各節點的醫療機構在不需要共享原始數據的情況下進行聯合建模和聯合數據分析，有效推動醫療行業數據高效利用。

據零壹智庫不完全統計，截止目前，中國有41家公司申請了隱私計算＋醫療相關專利，并且這些公司專利申請數量保持在1～3件。在這些公司當中，騰訊、榮澤科技、醫渡云等公司均有推出自己的隱私計算產品。

3） 電網＋隱私計算

目前，我國經濟和網絡科技的飛速發展，我國對電力系統各方面的需求在不斷提高，智能化進程也在不斷推進，于此同時，智能電網的安全問題也日益得到重視。其中，裝備在電網中的各種傳感器和智能電表負責實時監測電網的運行狀態和收集用戶用電數據，并將這些信息及時地提交給控制中心處理。但目前的大多數智能電表都是以明文的形式與控制中心進行交互，數據的安全性并未得到應有的保障，用戶的隱私信息容易被泄露。

為此，一些企業在近幾年開始探索隱私計算技術在智能電網中的應用。根據零壹智庫專利數據統計，截至目前，我國有30家公司申請了電網＋隱私計算相關專利。其中，專利申請數量最多的兩家公司分別是國家電網和南方電網，專利申請數量分別是31件和16件，其余28家公司專利申請數量保持在1～3件之間。

除此之外，根據專利申請情況，隱私計算應用場景還包括出行、智能汽車、酒店、民航、招聘等。很顯然，各行業對于隱私計算技術均有不同程度的需求，但是大部分場景處于研發階段，未來發展還需更多投入。

4、 全球隱私計算專利榜單TOP20

根據專利申請數量，零壹智庫發布了全球隱私計算專利榜單TOP20。其中，專利申請數量最多的3家公司分別是螞蟻集團（1，195件）、華為（365件）和Intel（346件）。按照公司注冊地，這20家公司分別來自中國、美國、日本、韓國和英國5個國家。其中，中國數量最多，有13家公司進入榜單；其次是美國，有3家公司上榜。

表2： 2021年全球隱私計算專利榜單TOP20

數據來源：零壹智庫，智慧芽

顯而易見，中國企業在隱私計算專利方面，無論是參與數量、還是排名位置，已經占據上風。中國之所以有如此快速發展，源于近幾年中國在數據安全和隱私保護方面的重視，各項政策的發布增強了對隱私計算技術的需求，包括互聯網科技巨頭、金融機構、隱私計算科創企業在內的公司紛紛在該領域進行布局。

三、 案例分析

近幾年，我國隱私計算技術快速發展，在金融、醫療、政務等領域已經有一些企業成功推出了相關產品和平臺。零壹智庫圍繞廣告營銷、金融和醫療三個場景，篩選了一些具有核心技術優勢的公司進行案例分析。

1． 騰訊云：聯合建模釋放商業價值，實現精準營銷

在互聯網巨頭當中，以騰訊、百度、阿里巴巴為代表的公司不僅大量布局了隱私計算相關專利，同時在金融、政務、醫療等場景推出了相關產品。相較其他公司而言，騰訊專利數量不及螞蟻集團、華為和阿里巴巴，但是其在產品研發和行業應用階段具有自身特點，尤其是在聯邦廣告方面，優勢明顯。

對于廣告主與流量平臺而言，如何在原始數據不出域的情況下進行聯合建模，構建更精準的用戶畫像和推薦模型，從而實現定向廣告投放，成為迫切需要解決的問題。

騰訊云基于自研的多數據源聯合計算技術推出了騰訊云安全隱私計算平臺，在保障數據隱私安全的基礎上助力廣告主優化用戶質量。此外，騰訊云在2021年初，基于“騰訊云安全隱私計算”平臺的廣告業務合作，攜手保樂力加完成了多方聯邦學習在廣告營銷領域的首個落地實踐。在確保整個過程各合作方的原始數據始終不出本地，騰訊云通過交換加密中間參數即完成了聯合建模。通過聯邦學習聯合多方訓練精準模型，在較長的 campaign 廣告營銷活動中，其投放效果比對照組有顯著提升。

廣告業務對互聯網巨頭而言，是其主要營業收入之一，在保證隱私安全的同時，如何實現精準營銷，是互聯網平臺比較關注的問題。

2． 天冕科技：打破數據孤島，助力金融機構挖掘數據價值

天冕科技是WeLab匯立集團旗下領先的金融科技服務商，依托集團8年金融科技的輸出與積累，以大數據分析、人工智能、機器學習等核心技術為基礎，自主研發了涵蓋智能信貸風控技術、系統平臺服務、數據中臺以及聯邦學習等在內的金融科技解決方案，助力合作機構降低運營成本，提升服務效率。

在隱私計算領域，天冕科技不僅申請了十余件相關專利，還在2020年推出了隱私計算產品“天冕聯邦學習平臺”。該平臺支持支持企業按照具體的建模場景，溝通并匹配其他聯邦成員（企業），在保護隱私數據的前提下，共同完成聯邦模型的訓練與構建，幫助建模人員快速搭建聯邦學習任務（橫向聯邦、縱向聯邦、縱橫向混合聯邦等），促進聯邦成員間的交流與共贏，在保護數據隱私的同時，深度連接各個合作方，達到了技術賦能。

天冕聯邦學習平臺在某頭部金融企業落地案例中，在建模訓練3周后，模型KS提升17％，營銷轉化率提升20％，ROI提升18％，幫助企業完成業務數據的智能營銷和水平解耦，提升決策能力，以數據價值驅動業務迭代和創新。

此外，在2021年6月，作為大數據安全計算技術領域的杰出代表，天冕聯邦學習平臺憑借調度管理、數據處理、算法實現、效果及性能以及安全性等方面的表現，通過了中國信通院的“大數據產品能力評測”，榮獲中國信通院頒發的“聯邦學習基礎能力專項評測證書” 。

追溯天冕科技在隱私計算領域的布局，早在2017年，天冕科技就開始密切關注隱私計算技術，在2018～2020年，相繼開始專利申請、產品研發，最終在2020下半年開始嘗試將隱私計算產品落地，是眾多科創企業中最早布局隱私計算賽道的公司之一。

3． 醫渡云：以隱私計算技術賦能醫療領域

醫渡云是一家成立于2014年的醫療人工智能技術公司，自成立以來，就致力于醫療場景下，如何在保障數據安全和合規的前提下，高質量高效率地進行大數據處理、AI建模以及應用。

隨著醫療行業的數字化、智能化發展，高質量的醫療數據成為醫療行業可持續發展的核心要素。但是由于醫療行業存在數據孤島、脫敏后的數據隱私安全性和數據監管等問題，導致醫療數據在多方機構之間無法完成數據互通共享。

為此，在2021年中國國際大數據產業博覽會上，醫渡云應用最新的數據處理、聯邦學習、加密及區塊鏈等技術成功推出“多方安全計算平臺（YIDUMANDA）”，將多方安全計算技術與醫療場景深度融合，為醫療機構提供一個安全、高效的數據共享平臺。該平臺融合了最新的數據處理、聯邦學習、加密及區塊鏈等技術，在保證醫療機構之間并不會傳輸原始數據和隱私數據前提下，有效保障原始數據安全，實現數據可用不可見；同時，基于多數據進行聯合建模、聯合計算，使得有效訓練數據顯著增加，實現醫療數據合規的安全共享和應用。

天冕科技天冕科技是WeLab匯立集團旗下領先的一站式金融科技服務商，依托集團8年金融科技的輸出與積累，以大數據分析、人工智能、機器學習等核心技術為基礎，自主研發了涵蓋智能信貸風控服務、系統平臺服務、數據中臺服務、聯邦學習平臺、AI驗室等在內的智能金融產品及解決方案，致力于政企機構降本增效。

End．

       原文標題 : 春節特輯 | 隱私計算專利報告（2021）