财联社9月6日讯（记者 郭松峤）国家数据局近日透露在数据流通利用基础设施方面，支持有条件城市积极开展数据空间、数场、数联网、数据元件、隐私计算、区块链等多项数据可信流通技术路线探索尝试。

财联社记者了解到，数据安全、隐私计算一直是行业关注的焦点。近日，蓝象智联创始人兼董事长童玲接受了财联社记者专访，她对记者表示，隐私计算基础设施-“数据冷链”旨在推动数据从供给端到场景端的安全流通与利用，通过优化数据供给，汇聚数据价值，并在流通中实现数据价值的匹配和价值再创造，具备广泛互联、普惠易用的特点，有利于数据价值在千行百业中得到充分释放。

以下是访谈实录：

财联社：近日国家数据局表示将制定数据产业发展政策，你比较关注哪些方面？

童玲：比较关注数据要素基础设施的建设，因为本质上来讲这是给数据产业的发展打地基，只有基础设施建设好，数据产业未来才能持续和长远的发展。

财联社：你对中国目前数据产业的现状有哪些观察？

童玲：我认为中国的数据产业的发展可以分成两个方面，一个方面我们行业里面把它称为存量市场，另一方面称作增量市场。

在数据要素市场的存量市场里面，其核心要面临的就是基础设施升级，在这个过程中，隐私计算就是里面的一个核心技术，隐私计算可以解决的是在交换数据过程中，原始数据不会流露，这样就防范了数据的滥用。目前数据流通量最大的两个行业，一个是金融一个是广告营销，以金融为例，每年有200亿左右的大数据采购规模，其中100亿征信数据，100亿包括三大运营商在内的市场化数据。这200亿数据采购给金融行业产业带来的价值是千亿以上。因为金融行业比如一家银行采买100万的数据，他会算一个数据ROI就是这个100万能否带来5-10倍的业务价值，比如做贷款、营销带来的收益。所以金融行业的数据流通量是200亿，数据产业产值是千亿以上。广告营销包括各大互联网机构以及广告联盟的数据流通，也是千亿以上的产值。

这两个千亿级数据产业的存量市场最大的痛点是：他们的基础设施并不稳健，大家可能都知道，2018年前后三年左右的时候，当时大数据野蛮发展，出现了数据滥用，隐私泄露等问题，并没有形成一个安全与光明，健康及可持续发展的态势。亟需国家的数据基础设施指引来牵引升级。

在增量市场方面面临的最大两个痛点，一个是数据供不出，缺少数据，比如行业大模型需要海量数据来支持，但是数据严重不足。怎么让数据从场景中来，到场景中去发挥价值，形成持续利用大循环。还有包括定价计量的问题。这个也是需要有规划来促进解决的。对于增量市场在基础设施构建的时候就要能够足够稳健，来支持数据产业安全、健康及长远地发展。

财联社：你提到了基础设施，那么隐私计算在数据基础设施方面有哪些作用？

童玲：隐私计算是数据基础设施的一部分，为了响应落实国家数据局的数据基础设施城市试点政策，我们蓝象智联研发隐私计算基础设施-“数据冷链”解决方案。“数据冷链”数据流通利用基础设施，旨在推动数据从供给端到场景端的安全流通与利用，通过优化数据供给，汇聚数据价值，并在流通中实现数据价值的匹配和价值再创造，具备广泛互联、普惠易用的特点，有利于数据价值在千行百业中得到充分释放。

蓝象智联的“数据冷链”解决方案配合各家数据要素基础设施建设机构，基于隐私计算、匿名化、可信计算等技术，让敏感数据在数据汇聚、处理、流通、应用的全过程中始终处于不暴露隐私的密文状态，这套技术体系目前已在200家国内头部金融、政务及数据源机构得到生产验证，构建了400多个站点。在当前技术能力下，在很多场景中隐私计算可能是跨行业数据共享合作的最佳技术解。

财联社：面对未来，您认为在数据要素价值释放的道路上，最大的挑战是什么？如何准备应对这些挑战？

童玲：数据要素价值释放目前最主要有两大挑战，首先是数据供给仍然不足，特别是期待有更大范围的公共数据开放；第二是数据要素价值释放过程中，如何来确保数据的安全和用户隐私的合法保护。如果更深地去思考，第二个问题是核心问题，因为数据安全和用户隐私保护，也是公共数据要更大开放的前提。

蓝象智联以及数据要素市场众多合作伙伴正在积极地克服这些挑战，一方面不断地探索研发隐私计算在更多技术场景的落地技术和产品，比如蓝象智联在隐私计算基础设施建设方面还推出了“数据试衣间”方案，通过数据授权控制机制加隐私计算技术手段，以安全合规的方式，提供数据远程探查能力，实现数据价值快速探查和试用，解决数据安全开放和数据价值盲盒问题，以实现在更大规模、更复杂场景或更高时效要求中的隐私计算的应用；另一方面，通过更多的数据价值体现，在数据保护和隐私计算技术的前提下，来推动更大规模的数据开放和数据供给。在这两大挑战逐步克服的同时，整个数据要素市场生态也在逐步完善数据授权机制、数据要素交易机制、数据价值发现机制、数据资产入表、数据合作存证和审计等一系列配套措施，让整个行业可以健康稳定快速地发展。

财联社：在确保数据安全和价值创造的同时，如何确保数据利用的可持续性，促进社会经济的全面发展？

童玲：在确保数据安全和价值创造的前提下，数据可以被持续利用的前提是“从场景中来、到场景中去”。在具体应用场景中持续产生的数据，在价值层面是“保鲜”的、在供给上是持续的；只有应用到具体场景中的数据，才是有清晰价值体现的、而且是持续被需求的，同时也会反向推动数据供给的完善。