目前主流的隐私计算技术主要分为三大类：以多方安全计算为代表的基于密码学的隐私计算技术，以联邦学习为代表的人工智能与隐私保护技术融合衍生的技术，以可信执行环境为代表的基于可信硬件的隐私计算技术。
当前隐私计算在全球范围内都处于攻坚阶段，行业正在通过开源开放的方式，降低技术门槛，加速技术普及。据了解，隐私计算国内外开源项目已达40多种。
随着技术增益与商业落地场景逐步丰满，大数据、人工智能、区块链、云服务等类型的企业纷纷入局隐私计算，各类玩家在积极推高技术渗透率与拓展应用边界的过程中，一同构成中国隐私计算产业图景。
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根据中研普华产业研究院发布的《2023-2028年中国隐私计算行业市场深度调研与发展趋势报告》显示：
隐私计算是指在保护数据本身不对外泄露的前提下实现数据分析计算的技术集合，达到对数据“可用、不可见”的目的;在充分保护数据和隐私安全的前提下，实现数据价值的转化和释放。
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，是隐私信息的所有权、管理权和使用权分离时隐私度量、隐私泄漏代价、隐私保护与隐私分析复杂性的可计算模型与公理化系统。
中国隐私计算行业应用
隐私计算在行业中的应用具有重要意义。一是赋能，通过隐私计算的技术，在不共享明文数据、保障数据安全和用户隐私的前提下，实现多方数据协同;二是业务创新，基于隐私计算做业务模式的创新，能够让之前因数据泄露风险不能进行的业务变为可能;三是合法合规数据利用，通过隐私计算技术联通数据孤岛，赋能多方数据合作，可以有效打击数据黑产;四是从技术角度来看，隐私计算的快速发展反推了很多技术的进步。
隐私计算的核心价值是能够实现“数据可用不可见”、“数据不动模型动”。比如，现在电信诈骗、网络赌博高发，急需建立一个反诈平台，这就必须要有政府数据、互联网数据、银行数据，如果他们谁都不愿也不敢把自家的数据拿出来，这时候隐私计算就发挥作用了。它可以在保障原始数据不出库的情况下，通过隐私计算，安全输出计算结果。
在现实生活中，隐私计算已经无处不在，一顿早餐支付、一次保险理赔，都有它的身影。说到底，隐私计算是保护数据安全的。对于普通人而言，随着隐私计算应用的不断拓展，个人信息也会得到更有效的保护。
隐私计算在金融、医疗、政务、智能汽车、营销、工业和电信等具备大量数据基础的领域大有可为，业务场景不断涌现。其中，在金融领域，金融风控和获客是国内隐私计算最主要的落地场景。在数字经济快速发展下，保护数据流通后的隐私安全、深挖数据价值是关键，隐私计算因此受到了广泛关注。
在金融领域，涉及到信贷风险评估、供应链金融、保险、精准营销、多头借贷等领域，用户行为数据和场景数据往往掌握在互联网公司及其他数据源公司手中，基于隐私计算，金融机构可以和这些数据源公司联合建模，实现跨行业的数据共享。
在政务领域，涉及到社保数据、公积金数据、税务数据、交通数据等等，但数据隶属于不同部门，而隐私计算能有效保护各部门数据，利用多部门数据有效应对社会治安及突发事件，提升政府的治理水平。
在医疗领域，虽然医院借助互联网平台和电子病历积累了大量的医疗数据，但是单个医疗机构在数据量方面仍有明显局限性，而跨院的数据共享依然非常困难，通过隐私计算，可以解决单个医疗机构在数据量方面的局限性，实现临床诊断、医学研究、公共健康等多个领域的应用。
隐私计算行业市场发展趋势分析
数字经济时代的特征是将数据视为关键的生产要素，通过跨领域、跨行业、跨地域的机构间的数据流通来释放要素价值，但是在面临数据融合需求的同时，如何防止数据的泄露、盗用、滥用，仍是机构参与数据流通时面临的难题。
2021年中国数字产品制造业产业增加值占51%;数字技术应用业产业增加值占24%;数字要素驱动业产业增加值占15%;数字产品服务业产业增加值占10%。
实际应用方面，截至2021年底，已有88家企业陆续发布100+个隐私计算技术产品，隐私计算产业供给呈现上升态势。重点领域客户陆续结束概念验证和试点部署阶段，大量商业化项目逐步落地，实施部署阶段的产品占比48%，主要集中于金融、政务、医疗和通信运营。但是2021年的实际落地案例仍然较少，市场尚且处于供给驱动阶段。
本报告根据隐私计算行业的发展轨迹及多年的实践经验，对中国隐私计算行业的内外部环境、行业发展现状、产业链发展状况、市场供需、竞争格局、标杆企业、发展趋势、机会风险、发展策略与投资建议等进行了分析，并重点分析了我国隐私计算行业将面临的机遇与挑战，对隐私计算行业未来的发展趋势及前景作出审慎分析与预测。
是隐私计算企业、学术科研单位、投资企业准确了解行业最新发展动态，把握市场机会，正确制定企业发展战略的必备参考工具，极具参考价值!
了解更多行业数据详情，可以点击查阅中研普华产业研究院的《2023-2028年中国隐私计算行业市场深度调研与发展趋势报告》。
