第一個場景，是服務政府、金融行業的數據開放，對應的則主要是數據沙箱技術。

這一應用路徑的典型案例，也是上海市公共數據開放的首個行業應用——金融普惠，簡單的說就是，包括上海市科委、市人力資源社會保障局、市規劃資源局、市生態環境局、市住房城鄉建設委等在內的多家政府部門，首批提供與普惠金融相關度較高的數百個數據項，把包括社保繳納、住房公積金、市場監管、發明專利、科創企業認定、環保處罰、商標、司法判決等數據，通過上海市大數據中心，集中面向商業銀行開放，通過打通政府和銀行間的數據流通壁壘，提高銀行風控能力，不僅可為商業銀行進一步豐富普惠金融信貸產品體系，加大信貸投放力度提供支撐，還可幫助一部分小微企業獲得傳統金融機構信貸服務的機會。到今年3月，有18家銀行通過大數據風控模式，發放超過600億元普惠金融貸款。

UCloud的安全屋作為上海普惠金融平臺開放數據流通的重要解決方案，為普惠金融提供了較好的數據安全管控的基礎，而其中的關鍵就是“數據沙箱技術”。

所謂的“數據沙箱”，指的是一個虛擬環境，特點就是不能運行任何本地的的可執行程序，不能從本地計算機文件系統中讀取任何信息，也不能往本地計算機文件系統中寫入任何信息。

那在這種特殊限制環境下，如何又讓數據充分的為下游所用呢？

這就是“數據沙箱”的魅力，結合云平臺和數據交換技術，提供訪問控制、數據脫敏、安全審計、數據分級管理，在保證系統數據安全性的同時，實現數據價值挖掘。

舉一個例子，在UCloud的數據沙箱里，資源申請方通過數據沙箱對數據進行計算，得出所需計算結果，但卻不觸碰數據本身，嚴格確保數據的所有權和使用權分離。

這一解決方案因為符合典型的政府提供公共服務的特性，后來被運用在多個地方政府的大數據服務項目中。還有一個可想象的場景是，針對有跨境流通需求的數據，也可以使用安全屋解決方案，在不流通數據本身的情況下，有限定地輸出計算結果，為數據安全流通監管提供技術支持。

第二個場景，是醫療場景。大家知道，醫療數據具有很高的價值，比如可以用于醫保控費、保險精算、AI診斷算法的訓練等，是現代醫療、醫保體系都非常需要的數據源。

但和第一類可匯聚、相對簡單的公共數據來說，醫療數據的第一個特點是不可匯聚（可以簡單理解為，數據分布在不同醫院），在這種情況下，數據沙箱就無法解決問題了。

無法解決的原因很簡單，第一是醫療數據的隱私性極高；第二是，醫療數據的用途（保險精算、疾病研究）中對算法的復雜度要求不高，但由于是涉及生命的數據，所以對精度要求極高，這一點用數據沙箱無法完美承載。

在這種進階需求的情況下，安全多方計算被引入。

安全多方計算起源于1982年著名計算機科學家姚期智提出的的“百萬富翁問題”，簡單說，就是在假設第三方不可信的前提下，如何安全地計算一個約定函數的問題，這其中的基礎之一是密碼學。

考慮到篇幅，我們不再介紹更多的細節，簡言之，安全多方計算上具有高度的數據安全，雖然在性能上會有一部分損失，但融合安全屋技術基礎，可很好地滿足跨醫聯體協同的問題，所以正好和這個場景下的需求，很好的對應起來。

第三個場景，是數據源主要是多媒體影像的時候，這些數據的量很大，而且，一般都要引入AI算法，例如通過攝像頭采集數據后，再進行動態影像的抽取和識別，這種情況下計算的復雜度會很高，不適合對算力性能有消耗的多方安全計算。

聯邦學習，又名聯合學習、聯盟學習，它的本質是一個機器學習框架，能有效幫助多個機構在滿足用戶隱私保護、數據安全和政府法規的要求下，進行數據使用和機器學習建模。

簡單來說，兩個機構各有一部分數據，比如騰訊有社交數據、阿里有電商數據，但是它們不能也不愿意把雙方數據進行合并，聯邦學習就可以通過加密機制下的參數交換方式，建立一個虛擬的共有模型，通過算法的分發，在數據不移動，不泄露，也不影響數據合規的前提下實現共同分析。

同理，這種方式也適合不同的高校科研機構，例如對醫療影像資料等具備很高科研價值的多媒體數據開放流通。

簡而言之，UCloud安全屋從最初的數據沙箱技術演進為如今的三大技術平臺，服務客戶的領域也在不斷擴大，從政府、金融，到醫療、教育等。在這背后是各行各業對數據開放流通的態度在轉變，越來越多行業愿意通過成熟的解決方案擁抱開放，通過加速數據流通創造價值。

所以，在我們可以想見的未來，不僅UCloud的安全屋，其它致力于隱私計算的企業也會延伸出更多的場景和解決方案，那么，究竟哪些從事隱私計算的企業會在市場上更有競爭力？隱私計算的商業模式和商業價值又有哪些可以進一步挖掘的空間呢？