编者按：他们创办的公司或已是独角兽，或刚启动种子轮，或已家喻户晓，或长期身居幕后，或正起于微末，但他们都是中国新经济的微观脉搏，是这轮产业和技术升级的微观主导者和实践者，不同行业成千成万的他们的身影汇聚，投射变革的洪流。
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《科创板日报》 “连线创始人/CEO”栏目，主要关注创新创业型企业，以企业创始人/CEO的访谈为一手信源，让成长中的创业公司走入公众和市场视野，并发掘最新技术和产业趋势。
《科创板日报》8月5日讯 （记者 张洋洋）当下，公共数据开放流通利用，是实现数据要素市场化配置的重要步骤。但很长一段时间以来，数据开放与数据安全在过去都很难去平衡。
隐私计算技术，因其可以在不转移原始数据的情况下，应用数据产生的计算价值，有效避免原始数据流通导致贬值、失控等，为数据流通的一些问题找到了解法。
隐私计算满足了当下社会各界对数据流通的迫切需求，市场在两年间开始涌入大批玩家：如蚂蚁、腾讯等互联网大厂，也包括发轫于国内信用评级巨头中诚信的洞见科技等垂直隐私计算厂商。今年7月初，洞见科技公布完成了超亿元融资，投资方包括松禾资本、中电科等。
近日，洞见科技创始人、董事长姚明接受了《科创板日报》记者的专访。对于隐私计算的产业进程，姚明向《科创板日报》记者表示，“行业还处在商业化初期的投入阶段”，大规模商业化落地仍是挑战，这其中既包括技术本身复杂性，拉长了市场教育周期；也有因多个“竞争方”内卷的“外部性”拉长商业化周期，“达到Break-Even（收支平衡）也许要等一两年或是更长时间，不过在政策支持和市场共识行业整体趋势向好”。
谈技术：解决数据流通的“不愿”与“不敢”
《科创板日报》：大家通常会用数据流通的“可用不可见”来概括隐私计算，能不能用通俗的语言解释一下这个概念？
姚明：“可用”实际上是指让数据可以参与计算，“不可见”则意味着原始数据不可以被获取到。从技术逻辑上来说，隐私计算技术能够实现“可见的具体信息部分”保留在数据拥有方本地，“不可见的计算价值部分”开放、共享和流通。
《科创板日报》：那这至少会有两方以上的参与者进来，大家愿意把这些数据拿出来吗？
姚明：这个问题可以分两个层面来看，一个是愿不愿，一个是敢不敢。
先说愿不愿。对于市场化机构来讲，取决于数据开放能否取得持续的商业价值变现；对于政府机构来讲，取决于数据开放能否带来广泛的社会价值。显然答案是肯定的，所以问题聚焦于敢不敢。数据流通后，一旦被复制和转售，数据原始拥有方就失去了控制权和收益权，并且数据流通链路上的各个环节都有可能发生数据泄露、隐私侵犯等问题，导致很难追溯问题源头实际在哪一方发生。
《科创板日报》：因为不敢导致意愿降低的情况现在有好转吗？
姚明：市场化数据流通从形成到发展已有七八年的时间，早期的数据流通技术主要是通过数据包、API接口和安全屋等形式，结合对数据的静态加密和脱敏处理后的流通，但会导致数据本身价值受损和安全控制信任等问题。
直到2020年，行业开始形成一个共识——利用隐私计算技术可以实现数据安全流通，在保留数据所有权、控制权、收益权的基础上，流通数据的计算权。也就是说，隐私计算技术能在不进行原始数据转移的情况下，应用数据产生的计算价值，此时原始数据不能被复制缓存，也不会被转售，有效避免原始数据流通导致贬值、失控等“后链路风险”，进而让数据流通的一些风险迎刃而解。
谈公司：正布局全国性销售和交付网络
《科创板日报》：这两年进入隐私计算赛道的玩家也不算少，核心的竞争优势需要什么？
姚明：隐私计算市场的长期发展并不只由技术决定，它既是一个数据安全和隐私保护的基础设施，也是需要有“对手使用方”才能够体现出商业价值的链接技术。在商业化过程中，隐私计算技术、上游数据生态和下游场景知识，三者缺一不可。
《科创板日报》：洞见科技现在营收情况怎么样？
姚明：根据一些专业分析机构的整理，去年隐私计算相关的整体市场大概有四、五亿的规模，洞见科技的商业案例影响力和收入规模在行业内应该都是领先的。
《科创板日报》：洞见科技在今年7月初公布完成了超亿元融资，这笔钱打算怎么花？
姚明：融资实际发生在去年底，投资方松禾资本和“中电科”，分拆了两次进行交割。
融资款的用途，一方面是对底层技术持续研发投入，这是主要支出，另一方面是对营销团队的扩张，不局限于头部的金融机构、地方政府机构，还包括中长尾的金融机构、能源机构、医疗机构，乃至工业互联网机构。
《科创板日报》：公司接下来的规划是？
姚明：公司建设层面其实刚才也提到了，我们正在构建全国性的销售和交付网络。
业务布局层面，我们将从政务、金融，延展到能源、医疗、工业等领域。
发展节奏层面，我们坚持“布点-连线-结网”。“布点”是指在数据提供方和数据应用方之间做好头部客户标杆案例；“连线”是指通过隐私计算链接数据资源形成融合数据智能，改善数据应用场景的业务效果，实现场景运营商业模式落地；“结网”是指通过隐私计算互联互通技术形成跨行业、跨平台的链接，形成多层级、多领域的数据流通网络，更好地服务全域数据流通生态，将数据价值发挥到极致。
谈行业：“内卷”拉长盈利预期
《科创板日报》：这个行业的商业模式是？
姚明：商业模式可以分为两层，第一层是基础设施建设，包括软件产品、技术服务和解决方案。第二层是平台运营分润，当基础设施已经部署在数据提供方和数据应用方后，将形成平台属性，进而基于隐私计算平台开发数据增值产品、建立数据智能模型，服务不同客户场景来获得平台性收入。
《科创板日报》：行业大家现在赚钱吗？
姚明：现在应该是不赚钱的。到目前为止，行业仍处于技术研发的投入期，这种投入体现为从实验室走向商业化市场，但在商业化市场达到“可用”的状态后，还要继续迭代到“好用”和“易用”。
随着行业标杆案例的商业化落地，形成示范效应并渗透到腰部和长尾客户后，产品标准化程度也在逐渐提升，研发成本将会被逐渐摊薄，但是达成“Break-Even”（收支平衡）也许要等一两年，或是更长时间，但整体趋势是向好的。
《科创板日报》：整个行业步入到成本摊薄的阶段，乃至能够盈利，您做过预期吗？
姚明：对创业者而言，这是必须考虑的事情。现在行业市场竞争比较激烈，受资本市场助推，行业产生了大量内卷，影响到成本摊薄和盈利时间的预期。比如恶意低价竞争、技术良莠不齐误导客户，是对行业发展的伤害。但好的一面是，资本市场助力，会帮助行业形成更广泛的市场教育。
从洞见科技的实际经营来说，自去年至今，成本已经开始在逐渐摊薄，这个速度虽然会受行业竞争的一些影响，但总体来说，还是非常乐观向好的。
《科创板日报》：目前有一个普遍观点认为，隐私计算现在面临大规模商业化落地的难题，导致这个问题的原因有哪些？
姚明：这个问题比较复杂。首先是技术本身，想要给客户讲明白隐私计算技术，对方需要有一定的技术积累，理解之后，还要花时间去验证这项技术，这又要花时间。行业初期消耗大量时间成本做技术的市场教育，自然就会影响商业化的进程。
其次，隐私计算是一项需要有“对手使用方”才能真正体现商业价值的链接技术，同时获得数据提供方和数据应用方的认可，会使难度继续增加，并拉长时间周期。
《科创板日报》：在服务客户的过程中，行业的普遍性难题有什么？
姚明：第一是市场教育程度不足。即使是一些行业头部客户，虽然他们对隐私计算技术有一些了解，但是对于隐私计算厂商真实的技术能力的判断力还不够。
第二是跨部门协作，隐私计算平台需要链接多方数据形成数据智能来服务具体客户的业务场景，例如联合风控、联合营销等，往往涉及使用外部数据资源，需要通过业务、技术、法务、合规、安全等多个部门的沟通协作，目前还没有形成完全统一的标准，导致每个客户都存在差异化，实际上这也影响了隐私计算技术的商业化应用进展。
《科创板日报》：外部性太强了。
姚明：没错。要实现多方协同的技术应用，确实很难。乐观地看，如果迈过了这一步，那后面就是坦途了，现在确实处于一个比较艰难的阶段。
《科创板日报》：这个阶段您预计还得多久？
姚明：基本上从去年下半年开始，洞见科技开始大规模商业化推广，现在已经获得了很多头部客户的标杆案例，正在跨越这个艰难阶段，但整个行业都突破这个阶段，可能还需要半年到一年的周期。
谈创业：客观面对“中诚信系”标签
《科创板日报》：洞见科技由“中诚信”孵化，您之前也担任中诚信CTO兼副总裁，您是专业技术出身。
姚明：对，我的职业生涯始于在美国贝尔实验室做技术研发，后来也一直从事技术研发与管理工作，涉及的领域从通信到移动互联网，从大数据到信用科技，直到创立洞见科技聚焦于隐私科技。
《科创板日报》：从金融信用转身到科技创业，当时的思考是什么？
姚明：创立洞见科技的初衷，是因为我们曾亲身推动并见证了互联网大数据对于金融行业的巨大价值，但是在那段历程中，行业内出现了很多关于数据安全与隐私保护方面的困扰，这些问题激发了我们去研究数据安全和隐私保护的技术。
特别在2017年，中诚信聘请了斯坦福大学终身教授张首晟先生担任首席科学家，他敏锐判断出，当时处于数据价值被认可和应用的阶段，那么未来一定会遇到数据安全和隐私保护的一系列问题，应该尽早布局与数据安全相关的技术。经他指导，我们成立了关于数据安全和隐私保护的技术研究小组，也就是从那时候开始了对隐私计算技术的相关研究。
到了2019年，大数据和人工智能行业经历了空前的监管治理风暴，更坚定了我们专门做数据安全和隐私保护的决心，因为隐私计算技术，不仅可以服务于评级和征信领域，也能服务所有的数据流通相关领域，是一个更广泛的应用场景、更宏大的增长市场，所以就诞生了洞见科技这家公司。
《科创板日报》：在中诚信的经历，给现在的洞见科技带来了什么？
姚明：中诚信是我的老东家，也是洞见科技的天使股东，为洞见科技创始管理团队的成长提供了平台，我们对数据的洞察力、对金融的Know-How，源自中诚信的工作经历，我们非常感谢老东家。
中诚信作为中国最大的信用产业集团，有深厚的数据资源、政府资源和金融资源，一方面能为洞见科技提供先天资源，另一方面也与洞见科技有很多业务协同。
