【隐私计算】是一种新兴的技术，旨在解决数据使用过程中的隐私保护问题，特别是在数字化时代，数据已经成为重要的生产要素。隐私计算的出现，既是社会对数据隐私日益增长的关注的结果，也是法律法规不断完善的需求驱动。中国在2021年相继出台的《数据安全法》和《个人信息保护法》等法规，为数据利用设定了更严格的合规要求，隐私计算因此成为数据合规利用的关键技术。
隐私计算技术主要包括三类路线：同态加密、多方安全计算和差分隐私。这些技术子项共同致力于实现“数据可用不可见”，即在不暴露原始数据的情况下进行数据分析和处理，有效地打破了数据孤岛，促进了数据的流通和价值挖掘。通过这种方式，隐私计算能够在保证数据所有者权益的同时，释放数据的潜在价值，推动智慧应用的发展。
市场参与者主要包括四类：技术研发公司、互联网巨头、金融机构和数据服务商。这些玩家各自拥有独特的资源和优势，共同推动着隐私计算市场的繁荣。例如，技术研发公司专注于技术创新，互联网巨头拥有大量用户数据，金融机构在数据安全和合规方面有深厚积累，数据服务商则致力于搭建数据交易平台。
随着数据服务市场的兴起，隐私计算将扮演底层基础设施的角色，为数据交易提供安全环境。目前，市场对隐私计算的投资热情高涨，反映出行业对其前景的乐观预期。未来，隐私计算将在数据交易、数据安全、数据合规等领域发挥重要作用，助力数字经济和智能经济的持续发展。
在第一章“掘金”中，报告指出隐私计算是数字经济发展的必然需求，它响应了数据价值、适应了监管要求，并通过技术创新推动了数据合规。第二章“利器”深入探讨了隐私计算的技术发展历程和技术特性。第三章“索骥”描绘了行业的公司图谱，分析了不同类型的市场参与者及其商业模式。第四章“乘势”关注了隐私计算的商业化现状，指出了市场机遇，尤其是在数据要素服务市场建设中的机会。
隐私计算技术的兴起是中国乃至全球数据隐私保护和数据利用趋势的反映，它将重塑数据使用模式，推动数据经济的健康发展。随着技术的不断成熟和应用场景的拓宽，隐私计算有望在未来的数据服务市场中扮演更加关键的角色。
