UCloud优刻得:云计算企业做隐私计算有天然优势

百家 作者:Ucloud 2022-01-20 15:26:51

近日,国内隐私领域专业媒体《算力智库》重磅推出“2021年度隐私计算十大人物”,UCloud创始人兼CEO季昕华成功入选。


作为国内隐私计算领域最早的探索者,UCloud优刻得从2016年起,就关注和研究数据开放流通领域,2017年推出安全屋数据安全流通平台。2021年,UCloud优刻得将安全屋升级为包含数据沙箱、安全多方计算、联邦学习等主流隐私计算技术的全面数据流通解决方案平台,2021年底,UCloud优刻得成为上海数据交易所首批签约数商。经过几年的探索,安全屋已经在数字治理、医疗、金融领域广泛落地;打造了沪惠保、上海第九人民医院心血管科研数据平台、上海普惠金融平台等应用案例。


1月5日,算力智库专访UCloud优刻得创始人兼季昕华,就隐私计算这个赛道的火热,做一场冷思考和深度交流。

 


做隐私赛道的“奇袭军”

Q

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?


A

季昕华

主要有三个方面。


第一个是在国内政策和法规推动上。作为国内最早涉足数据安全流通技术研究的科技企业之一,2017年,我们推出数据安全流通平台“安全屋”,确保数据可用不可得;研发技术的同时,我们也不断通过自身积累的经验为相关政策的制定献计献策。比如,上海临港提出要建立全球数据贸易自由港,以及《上海市数据条例》施行,我们都是背后的参与者和推动者之一。去年11月,UCloud优刻得成功入选上海数据交易所首批签约数商,政企携手深度参与,共同推动大数据应用服务场景创新。


第二是帮助政府做数据开放。2017年起,我们就开始给政府项目做服务,帮助政府做数据开放。目前在上海、青岛、厦门都有落地的案例,包括上海城市定制型商业补充保险“沪惠保”,上海普惠金融项目,UCloud优刻得安全屋一直都在为上海市公共数据开放提供重要技术支持。



第三是医疗领域我们为医疗科研提供数据开放流通的技术支持。2021年上半年,我们联合上海市第九人民医院血管外科,结合安全屋和优钛私有云平台,建立一套安全、可控、开放的智能数据管理平台,帮助医院等提升运营效率,加速科研创新成果转化。

 

安全屋是目前落地应用广泛的数据安全流通产品


Q

算力智库

作为国内科创板上市的首家云计算企业,在数据安全流通领域产出了一批优质、安全、可靠的行业解决方案,获得业内肯定。在您看来,云计算企业在做隐私计算的优势有哪些?


A

季昕华

在我看来,云计算企业做隐私计算具有几大天然优势。


第一,从「产品能力」来看,无论是云计算、隐私计算还是多方安全计算、联邦计算,底层都需要数据的大规模存储、分析和计算能力。云服务公司可以将云计算、云存储和人工智能、大数据分析能力等很好地融合在一起,这是其他类型的公司所不具备的。


第二,从「安全能力」来看,云计算公司本身对数据的安全保护要求就非常高。同样,UCloud优刻得在安全、隐私计算等方面有多年积累,并与国防科大、清华大学、交通大学、浙江大学等进行合作,进行研究和探索。从最初没有成型的技术方案发展至今,UCloud优刻得做了各种各样的技术尝试,从可信数据沙箱到安全多方计算、联邦学习,不断深入,相对应地打造了覆盖隐私计算三大平台的安全屋,确保用户数据在不同场景下的安全。



第三,从「场景方面」来看,云计算服务公司在长期服务客户的过程中,比较了解客户的各类场景需求。安全屋是目前数据安全流通应用场景和案例最多的技术平台方案。从2016年到现在,UCloud优刻得安全屋承载了公共数据、智能数据大赛、医疗数据开放等多种应用,在金融、医疗、汽车、制造业、防疫等各行各业得到了广泛部署。

Q

算力智库

作为一家云计算厂商,在您看来,公司的基因跟隐私计算的适配度如何?


A

季昕华

我认为这二者的适配度,可以用十个方面来加以阐释,即“三个特点、四个领域、三个技术”。


三个特点,是指我们是中立的,跟用户不竞争的云(计算)。其次,我们是安全的,我们是国内为数不多的内资云,也是国资云。最后,我们是可信赖的,我们的代码是自主研发。这是我们三个特点:中立、安全和可信赖。


四个领域,指我们目前深耕的四个领域即:第一个领域是数字产业化,帮助互联网公司搭建云平台,降低成本,快速发展。第二个是产业数字化,帮助传统企业实现数字化转型,提升发展效率。第三个是治理数字化。在帮助政府落地数字治理方面,我们积累丰富经验。第四个是数据要素流通,通过5年发展,我们已经帮助了政府、金融、医疗领域的客户实现了数据的开放流通,成为目前行业内应用最广的一款隐私计算产品。


三个技术,我们叫CBA。分别是:云计算、大数据、人工智能。云计算包括公有云、优钛私有云、混合云,以及元宇宙相关的产品研发。大数据包括大数据的存储、分析、大数据安全流通技术研发推进。人工智能包括人脸识别测温和边缘计算两大产品系列,应用于教育、养老等民生领域。这些技术都可以与隐私计算应用场景结合,推动隐私计算安全、稳定地向前发展。

Q

算力智库

在您自己的愿景中,UCloud优刻得在跟隐私计算赛道结合的时候,未来三到五年的目标是什么?


A

季昕华

我们把数据流通分成三个发展阶段。


第一个阶段是帮助政府做数据开放,这是我们第一阶段要做的事。现在我们已经树立了沪惠保、上海普惠金融平台等不少行业标杆,下一步就是要在全国做推广。


第二阶段是推动企业和企业的数据流通,我们想努力找准合适的落地行业,让数据开放流通产生真的价值。


第三个就是做跨境的数据交流。在我的理想状态中,数据应该像商品一样跨境,但如何安全合规地通过跨境发挥价值,就需要政府和企业来探索,需要更多创新。



2022年是隐私计算迈向合规发展的一年


Q

算力智库

您觉得,在如今现在的环境下,创业类隐私计算平台的发展机遇和挑战有哪些?


A

季昕华

现在的竞争环境还要好一些了。在2016-2018年的时候,我们跟别人讲,别人都不理解。现在渐渐的,整个做隐私计算的企业也多起来了。目前这个赛道的公司,主要分为四种类型。


第一种是创业公司,第二种是云公司,第三种是安全公司,第四种是大数据公司。


这四种类型的公司,他们各有各的特点。


隐私计算的公司,好处是它没有包袱,专业性强,融资相对容易。此外,他们技术的独特性很强,动作比较快,这是它的优点。


缺点是,这类公司的技术和客户群体相对比较单一一些。


第二类公司是云技术公司,云技术公司相对来说规模大一点,但转身的效率没那么高。


第三类是安全公司。安全公司的好处是它和隐私计算结合更紧密一些,但是在我看来,他们的技术体系不一样。原来的安全公司是防黑客攻击,与隐私计算领域技术并不完全相同,他们对新技术的积累并不是很充分。


第四类就是大数据公司,这类公司的好处是有大数据、有客户,但在合规上,可能还有一定完善空间。

 

Q

算力智库

在您创业过程中,您有过哪些挣扎与实践?能否跟我们讲讲您创业中最困难的事情是什么?您是如何克服的?


A

季昕华

挣扎很大。期间,行业里的不少人都看不清这个方向,也不认可,当时压力是很大的。


我一直认为数据是商品,我当时研究整个商品的发展历史,我觉得数据的发展历史和商品的发展历史是一样的。以前商品不允许流通的,后面有各种机制才让商品流通起来,数据也是有它的相似性,但是又有不一样的地方。我们也希望能找到一个机制,既能确保数据流通,又会确保数据安全。一路坚持到现在。

Q

算力智库

这么多年,我们接触了很多隐私计算厂商,有的可能就干一年到两年,最多干三到四年,大家属于提着一口气,刚好遇到一个好的红利,又吸了一口气再往上跑。现在提了一口气的这些人,可能有一些人会退出的。您已经经过几轮牛熊周期了,您的创业感悟有什么可以拿来跟大家分享的吗?


A

季昕华

我觉得2022年是隐私计算要面对挑战的一年。投资过热容易导致内卷,导致项目上不赚钱也做,这是一个比较大的挑战。但这种情况,总体来讲是一种资源浪费。比如原来一个项目正常几百万,现在十万都做,大家都在抢,导致整个行业陷入恶性竞争,很难健康发展。


另外,现在《数据安全法》实施,什么事能做、什么事不能做有了更明确地规范,这对于一部分行业内的企业而言,要合法地活下来就已经是很大的挑战。

 

合规、确权、定价等难题亟待解决


Q

算力智库

未来的两到三年,隐私计算在场景的落地当中,您认为有哪些制约因素?


A

季昕华

我觉得制约因素有三点。第一个是确权问题。确权的问题现在还不能很好的解决。数据到底属于谁的、加工后到底属于谁的……这些问题都是确权方面的问题。但好消息是,现在上海数据交易所建立了,能够加速数据的确权,助推数据流通地合规化。


其次是定价的问题,数据的定价有难度。

第三个是隐私计算如何能够真的安全,这个在技术上证明也不容易。虽然现在理论证明了,但是我们知道理论和实践是有差距的,这也是我们和很多做隐私计算的公司不一样的地方,我们是做安全出身的,我们会认为,安全即使在理论上是OK的,但在实践过程中可能存在问题。 


Q

算力智库

在资本热褪去以后,您个人认为隐私计算的未来前景在哪里?


A

季昕华

我认为,除了数字治理以外,金融是一个方向,其次是医疗、工业互联网。

 

Q

算力智库

未来还会有很多人进入到这个赛道,对于躬身入局者的后来者,您有什么建议?


A

季昕华

我觉得隐私计算这个行业是很大,但据相关数据显示隐私计算初创公司融资金额超过1亿元的公司也就10家左右,我们还是希望这个行业能够做大。另外就是希望能创造更多数据应用场景,营造更好的产业环境,做强产业生态。



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