數智化時代，資料已成為最核心、最具價值的生產要素，其中，如何應用可落地的技術，共享和保護資料，促進資料要素進一步流通，釋放資料價值，受到業內普遍關注，
隱私計算，被業內譽為打破“資料隱私安全與共享矛盾的唯一技術解”，是大資料、人工智能及產業創新驅動不可或缺的關鍵技識訓節，隨著資料與計算進一步融合，數字產業化加速推進，如何運用隱私計算實作資料“可用不可見”，形成業內亮眼、標桿性的應用案例，成為多領域客戶的共性需求，
這個答案，或許是翼方健數，公開資訊顯示，翼方健數致力于打造“資料和計算互聯網（IoDC）”，以多方安全計算、區塊鏈等技術為核心，從安全、可信等技術要求出發，正幫助行業各方實作資料可用不可見，保障資訊安全，挖掘資料的價值，
著眼實際，務實有效的資料平臺究竟是怎樣的？行業有哪些亟需解決的難題？在11月10日的Data X大會暨翼方健數戰略發布會上，翼方健數首席科學家張霖濤歸納行業的三個痛點：
首先，優秀的資料平臺必須要做到能匯聚不同源頭資料，還要在資料不可見的情況下挖掘資料價值，平臺需要解決的首要問題：如何保護資料隱私和安全？
其次，在IoDC場景下，資源分布在廣泛的網路中，如何利用技術支持應用的資料需求？
最后，資料資產分配產生的價值如何有效分配，如何確保貢獻者的長期權益？
從這些難題出發，張霖濤推匯出優秀的資料平臺應該具備的三大核心能力：
資料全生命周期管理：搭建從資料清洗、資料管理、資料標注、資料價值抽取，資料價值分配、資料交易等等的一系列工具和應用，資料真正能用、可用和好用，
堅實的隱私安全計算技術體系：圍繞XDP平臺的隱私安全計算能力，從單體平臺到聯邦平臺再到IoDC，從沙箱到TEE到MPC和聯邦學習，在隱私安全計算賽道建立最有競爭力的全堆疊解決方案，
AI驅動且可差異化應用：AI為核心，大資料驅動，在垂直行業利用資料和AI能力為行業客戶獲取最大化價值，
瞄準客戶成功的目標，圍繞“用隱私安全計算技術解鎖資料價值“，張霖濤詳細介紹翼方健數提出的路徑——全堆疊技術解決方案，才能為資料平臺的構建帶來新啟發，并為邁向資料和計算互聯網打下堅實基礎，
隱私安全計算平臺是核心底座
平臺為用，架構先行，為打造適合IoDC時代的全堆疊技術平臺，翼方健數先推匯出的是核心的XDP隱私安全計算平臺架構，
XDP平臺架構主要由四部分組成：
- 底層的XDP檔案系統（XFS，XDP File System）用以存盤資料，保證資料安全，
- 中間層是執行引擎XEE，
- 臨近應用的一層支持各種計算環境，包括安全沙箱、可信執行環境、安全計算引擎和聯邦學框架，
- 最頂層用來支持客戶的需求，部署各種應用，
張霖濤指出，底層部件XFS最為重要，如同物流倉，它決定了”資料究竟存在何處，結構是否清晰，能否支持快速呼叫“，
XFS專為IoDC打造，是一個分布式檔案系統，XFS主要提供四大能力：首先是提供高規格安全保護，基于密鑰管理系統，對資料實作強隔離、多層次的加密、細顆粒度的訪問控制及可編程的生命周期管理，保證資料遵循“最小使用原則”；
其次，XFS具備全方位的計算支持，可以滿足大資料和機器學習的多種需求；
此外，XFS具有卓越性能和跨平臺能力，可兼容NVMe，RDMA等高性能存盤技術，全面管理IoDC資料存盤資源；
最后是有經濟高效的使用方式，XFS支持如塊存盤、物件存盤等，可實作資料平滑遷移，
有這樣可靠的檔案系統，客戶可以放心匯聚、存盤資料，上層的XDP DaaS Engine（XDaaS） 的應用才可進一步對資料進行發現與整合，
XDaaS提供可擴展的主資料，實作多資料源間的有效融合，XDaaS同時提供高效的資料探查能力，最后實作cell級別的來源追蹤，在使用程序中，XDaaS還能對敏感資料加以保護，
資料到位后，按需調動資源，執行引擎XEE（XEE，XDP Execution Engine）開始進行運算，
XEE可使用多種底層計算基礎設施，支持云和私有化部署，對硬體環境要求不高，提供多種計算模式，包括批量處理流式計算等，此外，XEE支持基于瀏覽器的多種互動模式，因此，XEE可做到統籌管理IoDC中的全網路計算資源，
如何保障計算的安全性和可擴展性？PCT層運用了多種技術、環境與框架，
不同于傳統沙箱計算環境，翼數安全沙箱（XDP Secure Sandbox）滿足單體平臺上“軟體可信，用戶不可信”的安全假設，系統管理員在安全信任體系之外，能充分防范平臺運維的違規操作，它為單體平臺提供“零信任”的本地計算環境，
在有可信硬體情況下，翼方健數通過可信執行環境XTEE，為客戶提供安全、高效、通用的端到端可信執行環境，并運用硬體完成對軟體的驗證，簡而言之，XTEE可以加快遠程證明、提供TEE運行時加密檔案系統的支持，
對于上層的聯邦學習技術能力，一方面，翼方健數還打造了一套聯邦學習框架XFL，其從底層實際情況出發，具有豐富的自定義介面，兼具高安全性和高擴展性的特征，XFL支持海量插件，覆寫主流演算法，資料不出域，也能在支持主流環境下進行安全聯合建模，
除前期產品技術能力實作之外，翼方健數仍實時回應客戶訴求，持續迭代產品功能，
由于在客戶需求調研中發現，很多應用場景同步對機器學習和通用計算都有需求，為此，翼方健數開發密文計算框架XSC，
XSC框架具有高完備性、靈活部署和集成開放的跨平臺特性，XSC支持高效完備的演算法庫，可以部署各種硬體，支持集成其他的開源隱私計算框架，張霖濤還透露，聯邦學習框架XFL和密文計算框架XSC在未來都會開源，
“保姆級”的資料全生命周期管理
除讓資料實作安全、可信計算外，隱私計算平臺匯集資料后，在實際應用場景中，客戶又提出了新的疑問：如何解決資料管理，資料價值分配和資料確權的問題？
翼方健數認為，區塊鏈技術在這一板塊優勢明顯，但同樣需要和隱私安全計算技術打配合，
翼方健數通過結合隱私安全計算與區塊鏈技術，開發Xledger為XDP聯盟和IoDC提供不可篡改的資料存證與智能合約，對資料實作全生命周期管理，智能合約保障價值分配，保證資料所有者的權益，
如果客戶想要更高效率地獲取高質量資料，怎么辦？
翼方健數自主研發資料標注工具GoldFinger，不僅支持高效率的用戶標注，還可以更好服務AI應用需求，GoldFinger可以保證資料在使用時嚴格隔離，預標注能力還可擴展為眾包模式，兼顧效率與安全，
客戶在清洗資料時標準不明確，效果差，出現大量無效作業，何解？
那就回應需求，翼方健數開發資料治理工具DataWand，
傳統的ETL手段費時費力且沒有統一標準，清洗規則效果差，重復利用率低，也有資料泄露風險，
DataWand都可以解決以上問題，不僅可以對資料大規模標注，在保證資料安全情況下，演算法還能持續迭代，為后續的資料清洗提供服務，據張霖濤介紹，DataWand目前已經在城市級別資料中取得很好的應用效果，這也為后續客戶在選擇時提供了更多參考依據，
資料儲存在哪里？你們是技術供應商，交付后能否保證客戶有完全的控制權限？
張霖濤表示，翼方健數本身并不擁有資料，資料的控制權需要由資料擁有方來做授權，換句話說，翼方健數是“零資料的大資料公司”，
賦能各行業，AI驅動的差異化應用
隱私安全技術可以解決安全與效率的問題，
然而在客戶決策前，是否已有成功先例，仍是重要的拍板依據，
翼方健數早已在醫療、生信、政務等垂直領域完成多項AI業務挑戰，儲備諸多應用案例，
僅以醫療行業客戶為例，翼方健數建立業界領先的，基于深度學習的診療合理性內核，
診療模型基于采集的資料，通過與庫內特征比對，對疾病作出預測和預警，如做智能多點觸發疾控解決方案，以此來預測傳染病的發病情況和未來走勢，
基于知識圖譜，翼方健數輔助構建醫學資料庫，幫助醫生/科研人員系統地從各種資料中抽取出有效資訊，
診療合理性內核已經應用到醫院端的CDSS（臨床決策支持系統）和醫療質控中，進一步幫助醫生提質增效降風險，相關資料在授權后，還可應用于科研院所和政策研究機構，
全堆疊化解決方案，是隱私計算技術落地難的最優解法
張霖濤認為，若想通過隱私計算去最大化資料價值，單一技術顯然無法提供“完美”的解決方案，
如果要為各行各業創造真正的資料價值，使資料和計算資源充分流動，隱私安全計算企業或許還要考慮得更為現實且深遠，全堆疊化解決方案或許才是隱私計算技術落地難題的最優解法，
但是，對于技術供應商而言，最優解法注定會更為艱辛，抵達星辰大海之前，一路絕非坦途，
構建IoDC（資料和計算互聯網）是翼方健數的愿景與目標，若要達成這一目標，一方面，翼方健數需要不斷迭代各類技術方案，為客戶多想一步，適應應用場景的變化；另一方面，翼方健數還需促成行業共識，使不同的平臺間資料互通，為彼此產生價值，不過，這條路徑一旦走通之后，必定會撬動指數級的數字化市場份額，
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標籤：AI
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