今天给大家聊到了京东数科区块链联邦学习，以及京东数科区块链真假相关的内容，在此希望可以让网友有所了解，最后记得收藏本站。
7月16日，京东数字 科技 与中国经营报联合主办的“金融 科技 下半场——第一届资管 科技 行业高峰论坛”于北京举行，京东数字 科技 资管事业部副总经理徐叶润出席并发表演讲。他指出，经过了五到六个月的积累和开发，我们逐渐进入了JT的阶段，2.0会提供什么服务，最终目标是想建立一个生态。
JT如何形成一个生态，这里面有两种模式，第一种模式，作为一个平台型的输出，JT本身作为一个平台，它可以落到金融机构里面，运用金融机构本身的客户资源开拓它的服务功能，这是一种模式，另外一种模式，JT作为生态，他有更多的市场参与者加入到JT的开发功能服务方面，这里面就形成了一个生态，我们有更多的金融公司和金融机构参与JT里面整个开发的环境。
作为一个非金融机构，我们离金融某些行业比较远，我们需要有更多的市场参与帮助我们完善这个平台，这是为什么我们说我们希望做成一个资管生态全生命周期开放式的平台，当然我们也知道，我们是一家 科技 公司，所以我们对这个技术本身有炙热的追求，尤其是对于比较前沿的技术，京东资管 科技 我们已经在尝试很多前沿性的技术，包括区块链技术，如何用区块链进行交易。
我们也进行多边计算或者加密计算，使得客户没有把其他数据给我们之前如何进行更多的计算，这是另外一个新型的技术手段。5G的出来又为边缘计算提供了极大的方便，我们又在尝试边缘计算这种新型的业务模式，或者新型的技术手段。加在一起，我们认为京东数科在资管 科技 方面已经处于领先地位，但是我们会不断的追求卓越，更深入的在资管领域永远做一个领跑者。
以下为发言实录：
各位尊敬的来宾下午好。首先看一下这张PPT，这是一个现状，资管业务是一个强金融属性的，但是对于技术的需求，目前远远没有达到有应该有的地位，在这张PPT里进一步提供了下一阶段资管 科技 应有的发展路径，从一个大的层次上讲出了金融下半场非常核心的工作要点，如果我们再从一个高的层次朝下走，在这张PPT里，我们用了一个世界经济论坛在去年讲到了一个比较重要的观点，他们对全球有两百多家头部的金融机构做了一个整体的框架划分，把整个金融服务分成六大部分，从投资管理到金融市场，所有的这些跟金融有关的，这六大部分里，又把所有的对于技术的需求分成了五个阶段，在这五个阶段里看技术要素所处的地位，所以在这五个里面我们也可以看出，整个金融今后的发展趋势，逐渐的可以归纳成这两个要点，这是一个总结，新技术不断的演进，逐渐的弱化了传统的差异化竞争的优势，而这个新技术的本身又带来了新竞争的优势，新的竞争优势是陈总提到的，有一个定制性的开发、全价值链、一站式服务，以及产品的组件生态，如果我们从一个大的范围逐渐朝一个更低层次沉淀，我们可以看出在今后几年里大概的方向，技术在哪些领域里带来的不同点在什么地方。
从这个六边形里看出，京东数科，在前面几年里已经有了很大的铺垫，不光是从支付也好，财富管理也好，资本市场服务，所有这些在前面的四到五年里已经有了非常深的业务沉淀，这就是说如果我们看整个京东数科现在有的技术积累，业务的积累，一般说，京东数科已经有了一个无与伦比的生态建设，以及在这个生态的基础上，他所有的技术的积累，包括人工智能这些最新型的前沿性的技术，都是京东数科在前面几年所积累出来的技术能力。
在这个基础上，京东数科还有一块优势，在前面几年因为自己业务的需求，他在结构化金融方面的需求，在量化理念方面的需求，自己积累了很多经验，而经验反过来帮助京东数科建立自己的资管 科技 ，这是为什么我们说在金融 科技 的上半场，京东数科已经有了极大的积累，然后逐渐的有了今年2月份的资管有方1.0的发布，1.0的发布具体做什么？
今天经过了五到六个月的积累和开发，我们逐渐进入了JT2.0的阶段，2.0会提供什么服务，下面会介绍一下，最终目标是想建立一个生态，这是我们有一个JT+的资管 科技 生态的组成部分。
我们先看一下JT1.0，他到底给我们提供什么样的服务，这张片子是今年2月份发布会上的片子，在这张片子里介绍了4个系统，这四个系统基本上是提供了四大能力，产品设计能力、销售交易系统、资产管理系统、风险管理的能力，这四大系统组成了JT平方1.0的整个框架，这四套系统的推出到目前为止，尽管我们只经历了五六个月的时间，但是市场的反响非常好。这里是这四个系统目前的市场反馈，这四个系统也存在一些问题，比如，第一，它是一个垂直型的系统，它系统的架构更多的是一个单一产品，比如结构化金融，只对着结构化金融，而销售交易更多的是对着债券的交易信息，所以系统本身比较简单，简单也就是说它是单资产，这是第一个问题。
第二个问题，当我们进入一个资产管理行业的时候，他更多的是组合管理，他更多的是如何把帐户和资产打通，如果把定价风控统一在一起，第二个要解决的是如何在最底层的数据层把它打通，这是第二个问题。
第三个问题，我们要解决的是统一估值的问题，当我们的资产没有打通的时候，我们是用不同的估值系统支撑不同的交易系统。我们知道了所有不足的地方，我们能够进入到JT平方2.0的阶段。现在看一下2.0是什么样的结构。
2.0的架构，底层的基础组件还是按照原有的数据平台，计算平台，微服务和AI这四个不同的组件，它可以沿用京东数科现有的技术框架，我们看作一个基础的组件，而这个基础组件既可以用自己的组件，也可以用客户的组件，在这一层更多的是看成提供了通用型的服务。上面一层是中台，更多的体现了我们的能力，而中台服务里有七个服务，这七个服务是提供了上端应用架构的基础。
这七个服务更多是从最底层的DaaS，就是数据既服务，还有一个共识加密，区块链和数据是我们最底层的两层。
在这两层上建造了一个智能挖掘层，如何把市场数据统一在一起，如何把我们特有的数据资源整合在一起，建立一个智能挖掘层，如何把AI最基本的功能装到这个智能挖掘层，这个称为通用功能层，这个不仅仅可以用在资管 科技 里，同样可以用在其他的 科技 里面，或者其他的功能板块里，再往上是投资技术层，投资技术层的产生或多或少决定了这家公司，这家企业的核心竞争力，我们基本上定了四个服务，风控服务、估值服务、交易设施和智能配资，我们一会儿对每个服务做一个大概的拆解。
再回到中台服务，再朝上是我们的应用层，在1.0的情况下有四个系统，这四个系统在新的建构里，这四个系统就变成了智能研究，智能交易架构和结构化金融平台，原先1.0的智能系统在新建构里就逐渐变成三个前台的应用，我们这三个应用仍然支撑着京东数科的两大业务体系，资管平台和结构化金融工厂。这个前台的应用逐渐的把所有的服务和功能输出给客户，整个架构体现了我们现在2.0的机构。
再朝下走，我们再看一下这七个服务，具体的拆一下，第一个是通用服务，京东自己的数据既服务的架构，这个服务对京东数科来说是独立的整体，他既可以用在资管 科技 里面，也可以作为一个独立的服务输出给所有的市场客户。今天整个DaaS平台服务已经有了广泛的市场客户，已经有了实际的应用，而我们仅仅是他其中的客户之一，如果感兴趣，我们可以专门花时间看一下如何服务于我们的市场客户。
第二个服务，共识与加密，区块链的通用服务，6月份京东数科把整个共识与加密或者区块链通用服务变成开源服务，整个开源的服务使得所有的机构企业能够更好更便捷的使用区块链的技术，这对于我们整体的刚才杨明辉总提到的ABS区块链的合作项目，跟中信证券，应用整个开源技术，为我们推广ABS区块链提供了帮助，区块链技术如果没有公共的底层技术，很难在上面加以应用，整体京东数科区块链开源的技术，我们曾经跟客户做过交流，两个小时里面，基本上就可以把区块链整体的基础设施布到一家完全没有任何区块链知识或者技术的公司，花两个小时就可以布上去，当然可能有更长的时间，这个不是花在区块链技术上，更多是内部的网络设施，技术本身完全是通用型的，这是为我们所有ABS的推广，我们以后还会讲一下，既然有这套系统，我们已经不限于ABS本身了，我们可以把区块链作为交易网络，而不仅仅是底层资产的系统，如果感兴趣我们也可以帮您引见一下京东数科区块链的部门，他们有一个非常庞大的团队，有70个人，是一个通用的技术。
这两个通用技术的基础上，我们可以进行比较专业性的看法，就是第三个通用类的服务，我们称为智能挖掘，我们有海量数据，这些数据的存储抓取分析，尤其是怎么通过智能型的，大数据的计算，NLP，图谱、机器学习，智能型的分析，在我们的JT平方里作为通用性服务输出，当然今后也可以解耦，可以作为开源的基础设施推广在市场，使得更多的客户应用我们的底层设施，底层技术再往上走。
下面是风控的服务，我们整个市场上谈风险有四大类风险，市场风险、信用风险、流动性风险以及合规操作风险，这四大风险整合在一起，一般是有四套不同的系统，然后这四套不同的系统，对于不同的组合进行分门别类的计算和预判，然后整合在一起，在做这个风控的时候，我们想到的第一点，如何把四个风控系统整合在一起，在整个风控里面，我们不仅仅是一个传统型的计算型的风控，我们要引进更多大数据的能力和人工智能的能力，这是为什么在这里面，第一个信用风险更多是引用了大数据的能力，市场风险的部分我们更多的是引用了估值，引用了计算的能力，合规风险，我们更多的用到了AI的能力，这几套东西拼在一起，我们有一个综合性风控的体系，可以把所有的四大类风险整合在同一个平台上，这是我们的风控服务。
我们知道风控不仅仅是一个单一的计算，单一的组合能力，我们可以看一下高盛的案例，高盛每天要算两百亿个价格，每天的持仓量有七八百万，这么庞大的计算量不是简单的计算就可以支撑的。我们看一下阿拉丁系统，16万亿的资产，他也不是整体的单一的计算，他需要工程化体系放在一起，这是我们这里特地提出一点，京东数科工程化的能力在这个市场上，在境内是超强的，整体的JT平方在2.0阶段不仅仅提供单一的，我们也能够提供工程化的能力。
智能配置更多的是智能投研能力，怎么通过数据和计算相结合整合在单一的研究平台上，对于资产的配置和投后管理进行智能化统一的整合。交易实施服务，更多的是怎么样用区块链的技术，能够把整个市场上，尤其是银行间市场和场外市场，通过区块链的技术，整合在一起，因为时间关系不能细讲，这也是比较大的项目，现在希望跟更多的金融机构一起建立一个联盟，更多的在这个联盟里通过区块链把市长的流动性提高。
讲了七大服务，这七大服务又通过三大提升，一个是数据的智能化，另外一个是运营体系，我们开发的工程化，最后是创新化，如何才能把这几块结合在一起，给金融机构提供五大效率，包括差异性的竞争，投资效益的提升以及整体的技术层次的提升，这边大概提了几个案例，第一，我们综合性的研究体系，更多的是怎么样用AI模式能够自动投研，或者更准确的预判交易的信号，更准确的提供预警。我们今天提供的这个案例已经在跟我们的某些客户进行合作，某些功能已经推广到市场，已经在运营了。
下面是工程化能力，包括指数工程，大家可以看一下这些指标，一级行业指标，二级行业指标，三级行业指标，所有指数的产生并不是一件难的事情，只要有规则和数据都可以做，难在指数有工程，怎么把指数日积月累的帮他们把整体指数所有的处理、指数所有的回报、预测，绩效等等整合在一起，这是一个浩大的工程，目前我们已经开始做这方面的尝试。
区块链的ABS，时间关系先跳一下。这是我们想象中的JT平方2.0的终极目标，如何把我们刚才的七大服务三大能力整合在一起，最终为金融机构低端客户提供整套服务，这是我们讲的以服务为中心的JT平方。
讲了JT平方的平台本身，2.0的终极目标也细化了，最后讲一下，JT平方如何形成一个生态，这里面有两种模式，第一种模式，作为一个平台型的输出，JT平方本身作为一个平台，它可以落到金融机构里面，运用金融机构本身的客户资源开拓它的服务功能，这是一种模式，另外一种模式，JT平方作为生态，他有更多的市场参与者加入到JT平方的开发功能服务方面，这里面就形成了一个生态，我们有更多的金融公司和金融机构参与到JT平方里面整个开发的环境，这是第一个。
第二，作为一个非金融机构，我们离金融某些行业比较远，我们需要有更多的市场参与帮助我们完善这个平台，这是为什么我们说我们希望做成一个资管生态全生命周期开放式的平台，当然我们也知道，我们是一家 科技 公司，所以我们对这个技术本身有炙热的追求，尤其是对于比较前沿的技术，京东资管 科技 我们已经在尝试很多前沿性的技术，包括区块链技术，如何用区块链进行交易，这是第一个。
第二，我们也进行多边计算或者加密计算，使得客户没有把其他数据给我们之前如何进行更多的计算，这是另外一个新型的技术手段。5G的出来又为边缘计算提供了极大的方便，我们又在尝试边缘计算这种新型的业务模式，或者新型的技术手段。加在一起，我们认为京东数科在资管 科技 方面已经处于领先地位，但是我们会不断的追求卓越，更深入的在资管领域永远做一个领跑者，谢谢大家！
来源: 新浪 财经
作为区块链领军企业，趣链科技在隐私计算领域有着深厚积累，自主研发的隐私计算平台BitXMesh是首个将区块链与安全多方计算技术结合，并支持链上链下协同的数据共享平台，满足隐私保护需求下的数据价值传递需求，打破数据孤岛，实现数据“可用不可见，可控可计量”。BitXMesh已通过中国信通院《多方安全计算 基础能力专项评测》、《区块链辅助的隐私计算工具 基础能力专项评测》、《多方安全计算 性能专项评测》和《联邦学习 基础能力专项评测》且性能测试各项评测结果超行业平均水平10倍以上是构建分布式数据要素市场的可信基础设施。鉴于出色工作以及对联盟工作的鼎力支持，趣链科技受邀成为隐私计算联盟副理事长单位。自加入隐私计算联盟以来，趣链科技积极推进标准化、白皮书和研究报告的编制工作，积极参与隐私计算行业应用交流，主要编写了《隐私计算白皮书（2021）》、《隐私计算与区块链技术融合研究报告》、《隐私计算应用研究报告》等报告和隐私计算基础能力、性能安全专项等十余项标准。2022隐私计算大会上重磅发布了趣链科技牵头和主要编写的两项研究报告：《隐私计算应用研究报告》、《可信隐私计算研究报告》和四项标准：《隐私计算 一体机技术要求》、《隐私计算 可信执行环境安全要求和测试方法》、《隐私计算 可信执行环境性能要求和测试方法》以及《隐私计算 金融场景标准及测试方法》。百度能查到相关资料的。
美国当地时间2019年1月7日，备受瞩目的CES美国消费电子展虽还未正式开展，大量展位都已在拉斯维加斯做好了准备。本届CES依旧云集了全球最先进的电子产品，也是众厂商展示自身黑 科技 的最好舞台。作为首次参展的实体经济和数字经济深度融合的创新型企业，京东携众多黑 科技 展品亮相CES，涵盖无界零售、智能物流、IoT、城市计算等核心板块，向世界展示未来零售的形态。
门店 科技 助力线下零售 AR技术解决试衣试妆难题
出门逛街试衣间总排长队？想在门店试试最新的口红色号是否适合自己却担心公用商品的卫生问题？本次京东在CES展出的“身临其镜”和“AR试妆镜”则可以帮你解决以上烦恼。
京东展示的AR试衣镜不但能够满足用户试衣效果的展示，还实现了通过复杂背景实时抠图、骨骼关键点识别和特效叠加等技术，匹配服装风格自主切换场景，实现身临其境般的沉浸式试衣、场景化试衣和360度试衣体验。
而AR试妆镜则让用户不用再反复涂抹化妆品，通过AR的虚拟效果可以很好地还原口红、腮红、眉笔、隐形眼镜等产品在脸上的效果。有了试妆镜，顾客可以花比以前更少的时间在商店里试用更多的美妆商品。而在线上购物同样能够利用AR试妆来完成，解决了用户无法直观了解色号效果的问题。
此外，在京东展区你还可以享受到AR购物体验，它缩短了在线网购商品与消费者之间的距离。商品不仅能够以1:1的比例出现在真实的环境中，用户还可以通过点击与商品进行互动，例如可以“打开”冰箱门查看内部结构，观众还会惊喜的发现，通过AR技术呈现在实际空间中的3D商品不仅外观，大小也和实物非常接近。此外，通过京东与谷歌的合作，基于谷歌AR Core也在不断优化AR购物的效果和精准性，创造更多能够以假乱真的AR购物体验。
京东还展出了“京东慧眼”系统，在顾客靠近时会进行智能识别和分析，通过对用户的年龄、性别、表情、进店次数进行初步判定及趣味标记后，整合店内、店外的人流量及用户类型并进行监测分析，生成门店用户群体画像。通过京东大数据结合商城海量数据，结合监测数据生成门店用户群体画像，分析该地区用户的购物习惯和兴趣喜好，协助店内智能选品并进行备货推荐，店内的高人气商品以及不同人群的喜好程度，可以作为调整商品布局及库存的依据，降低成本提高效率，为线下精细运营提供了数据支持。
车联网解决方案打通车内与家庭
下班回家堵在路上，突然想起来家中的热水器忘记打开了，而京东的车联网解决方案则可以让你通过语音或手势直接远程控制家中的智能设备，形成以车为终端的，人、车、家的场景生态。你甚至还可以通过家中的智能音箱，直接远程关闭车窗。
京东车联网解决方案场景间的联动非常丰富，包括车内控制家居设备、地理围栏实现场景触发、语音联动、多屏互动、穿戴设备联动、影音 娱乐 和生活服务等功能，未来还将实现语音购物、快递到车、智能加油、金融保险等以车为中心的，智能快捷一小时生活圈，实现用户生活场景的无缝对接，提供更加舒适便捷的一站式全服务体验。
京东车联网是京鱼座AIoT生态的重要组成部分，除此以外CES的京东展位上还展示了包括自研音箱、耳机、家居套件等多款生态内产品，本次CES也是京鱼座品牌首次亮相海外。去年12月，京东正式发布集团全新 科技 品牌“京鱼座”,原有IoT业务全面整合升级为小京鱼AIoT生态，通过软硬一体的方式，向行业合作伙伴提供优质的物联网解决方案，共同用 科技 创新为消费者提供更美好的生活。
京东数科携商用智能机器人首次亮相海外
自去年11月20日，京东金融品牌全面升级为京东数字 科技 后，本届CES成了京东数科在海外的首次亮相。除与7Fresh联合展出的区块链商品溯源之外，京东数科还展出了智能巡检机器人、京东智能机器人通用底盘开发平台、城市计算解决方案等多款产品。
京东智能巡检机器人主要用于机房内进行设备检测、机房环境检测、机房资产盘点、机房人员安防等工作。相比较传统人工巡检，该款机房巡检机器人更效率、更精准、更低成本。它集成了六自由度可升降机械臂、视觉检测相机、深度摄像头、红外相机、温湿度传感器、激光雷达、超声波传感、声光报警等多个工作单元和传感器，结合先进的深度学习算法和领先的机器视觉技术，实现了自动巡检、智能识别、人体追踪与跟随。
智能机器人通用底盘开发平台,适用于巡检机器人和商业服务机器人，具有极高灵活性和安全性，在安防、商场、银行等行业有着广阔应用前景。用户可根据特定场所需求，灵活搭载相关设备，实现自主移动工作。该款通用底盘自主定位导航系统支持厘米级高精度地图创建可灵活避障，并自主规划路径；还支持巡检点、虚拟墙等技术，设定机器人活动范围和行进路线。平台支持供电监测、自主返回充电等通用性能；同时也支持地图创建、任务设定、远程控制、故障预警等基础功能。
在京东数字 科技 展台,还有六块充满 科技 感的智能屏幕,它们分别展示了城市计算的理念以及五个落地应用案例——城市画像、信用城市、空气质量监测、救护车站点选址及实时调度优化和城市犯罪率预测。
此外，在CES的京东展台上，你可以看到7Fresh的生鲜货柜，值得一提的是扫描商品右侧的二维码，即可查看这件商品从生产到运输的全流程信息，这就是京东数字 科技 的京东区块链防伪追溯平台。
该平台基于京东线上线下丰富的应用场景实践和积极的对外业务合作，已有500余家顶级品牌商使用，服务超过3.5万个SKU，累计逾250万次的售后用户访问，上链数据多达12亿条。该平台除非常适用于消费品领域的防伪追溯并已取得了系列丰硕成果外，还天然适用于对商品来源、供应链、商品品质等方面有更高可控要求的医药、医疗器械等领域的政府监管及企业管理维度的防伪追溯管理。
无人车无人机齐登场解决物流最后一公里
此次CES展上，京东无人机家族中的末端配送系列Y3和V3将同时亮相。作为无人机末端配送的主力机型，Y3和V3无人机目前已经飞跃全国10个省份并在陕西、江苏、青海、海南等7个省份开展常态化运营，飞行里程超过12万公里，成为支撑京东无人机干线-支线-末端智能物流体系的骨干力量。
目前京东末端无人机还面向更多应用领域，包括解决海岛物流、应急救援、农业植保等多方面的实际问题。同时，京东Y3和V3无人机在2018年在珠峰大本营周边地区成功完成载货飞行测试，在多种场景开展立体试验，为无人机运营场景的持续开拓和更大规模应用进行了 探索 。
此外在CES展上，京东智能配送站也首次在海外发布，配送站充分验证了现有自动驾驶技术在末端配送领域场景开拓、智能调度、配套搭建上的成熟度和可复制性，随着更多配送机器人智能配送站投用，不仅对于解决城市物流“最后一公里”配送难题具有标志性意义，还将为智能物流融入城市基础设施建设、服务消费者品质生活提供新样板。
京东机器人智能配送站目前已经在国内长沙和呼和浩特两个城市“一南一北”相继落地，两个配送站在设定配送区域内人机配送比例达到1:1，其中长沙智能配送站设计机器人停靠20台，人日配送包裹量最高可达2000个，呼和浩特智能配送站设计配送范围则覆盖周边200平方公里。就在不久前第二十届中国专利奖颁奖大会上，由京东物流自主研发设计的末端物流配送Y3无人机获得中国外观设计专利银奖，实现重大突破；此前，京东智能物流运载装备京东配送机器人刚刚获得2018年“中国好专利”奖。
电影中的外骨骼机器人被京东带进现实
我们常常在科幻电影中看到的机械外骨骼也被京东带进了现实生活中，本次京东在现场展示的外骨骼机器人已在京东的部分仓库中应用，可适用于拣货、存储、分拣、装卸货等8个仓储物流的核心环节，能帮助仓储员工减轻负重，减少身体损伤，同时使员工搬运商品的劳动强度降低80%以上，使工作效率提升30%以上。
更值得一提的是，在可持续发展和 社会 公益展区展示的丝巾、京东Joy玩偶都是由物资回收再生制作的。平均一条再生丝巾可重新利用6个塑料瓶，一个JOY公仔可重新利用9个塑料瓶。所有塑料瓶均是由京东物流上门回收后再交由合作方进行再生加工。塑料再生是京东长期开展的“闲置物资回收”计划中的一部分，目前，该计划已经覆盖中国近50个城市，回收的品类包含闲置衣物、玩具、空瓶、童书、过期药品等，其中回收的闲置衣物超过100万件，闲置玩具40余万个，回收的物资通过捐赠、 再生等循环利用的途径共减少二氧化碳排放2400吨。
在环保方面京东还携手9大品牌商共同发起了绿色供应链行动——青流计划，通过包装、仓储、运输等多个环节不断践行低碳环保、节能降耗的 探索 。早在2017年12月，京东物流就开始在B2C自营业务中试点循环快递箱“青流箱”，截止2018年10月底，全国范围内投放“青流箱”数量已近100万个，覆盖近30个城市，投放超过500万次。同时京东也在给包裹“瘦身”，由京东自主研发的新型两层物流标签每年可减少700吨纸张。此外，智能化仓库“亚洲一号”已经实现了仓储屋顶分布式光伏发电系统的应用。
为中国制造优秀产品海外大秀提供舞台
在2019年CES上，京东为国内多家品牌提供了在世界顶级展会上展示自己的舞台，包括搭载骁龙845处理器、双液冷散热加独立图像处理芯片的黑鲨 游戏 手机Helo，最高支持10G RAM+256GB ROM超大内存组合、散热面积达到22000平方毫米的红魔2代 游戏 手机Mars，窄边巨屏、机身轻盈灵巧的机械革命X8Ti Plus 游戏 本，以及支持33种语言互译和集成多项AI技术于一身的科大讯飞翻译机2.0等明星产品，它们都在本次CES展会上大放异彩，让世界感受到了中国产品的魅力。
开放、合作、共赢 打造无界零售“盟国”生态
京东集团CTO张晨在把本次参展CES的意义归结于三个关键词：开放、合作、共赢。京东第一次如此完整地在海外展示京东的技术、产品和解决方案，正是为了让全行业和消费者都看到京东对未来零售的思考和布局，看到技术对零售行业，以及上下游的改变，并了解京东能够提供的成熟技术和方案，产生合作的无限可能。同时京东打造了全球电子消费类产品可信赖的平台，“买电器上京东”已经成为中国消费者的习惯，今年京东也会在CES上和微软、罗技、Sharp等企业签署战略合作协议，携手用最新、最酷的产品服务消费者。“京东希望在行业中打造‘盟国’生态，积极将自身的技术和资源积木化，开放给行业，和合作伙伴的优质‘积木’拼接，创造更大的价值。无论作为零售平台还是零售 科技 服务商，无论在国内还是全球，京东都全力推动和伙伴的共赢。”
京东数科区块链联邦学习我国首家大数据交易所是贵阳大数据交易所。
贵阳大数据交易所是经贵州省政府批准成立京东数科区块链联邦学习的全国第一家以大数据命名的交易所。
2015年4月14日正式挂牌运营京东数科区块链联邦学习，在全国率先探索数据流通交易价值和交易模式。
2022年进入优化提升阶段京东数科区块链联邦学习，抢抓数据价值化新机遇京东数科区块链联邦学习，探索数据要素资源化、资产化、资本化改革新路径，大力培育数据要素流通产业生态。
贵阳大数据交易所以服务全国为目标，通过采用隐私计算、联邦学习、区块链等先进技术，打造数据、算力、算法等多元的数据产品体系，激活数据要素供给，重点在政务、金融、医疗、文旅、劳务用工、公共资源交易、通信、电力、交通、气象等领域，培育一批专业数据服务商，“鼓励发展数据集成、数据经纪、合规认证、数据审计、数据公证、数据保险、资产评估、争议仲裁、人才培训等第三方服务中介机构”，面向全国数据流通交易提供高效便捷、安全合规的市场化服务。
从更大的版图视角来看，要构建全面的隐私保护和治理体系，不仅需要融合区块链、人工智能、大数据、隐私计算等多种技术，还需要结合法律法规、监管治理等诸多策略。
在数字化 社会 中，大家对于数据生产要素有着更为强烈的需求，无论是用户服务、业务营销都需要使用大量的数据，尤其是在分布式协作的业务模式中，各方都希望数据能顺畅地流通，并合理地体现数据价值。但与之相悖的是，数据孤岛仍然存在，数据的粗放式使用仍待解决。
与此同时，合法合规成为大势所趋。不论是在国内还是国际上，与个人信息保护、数据安全相关的法律法规一一出台，都对个人信息保护和数据安全等方面提出了更为严格的要求。这意味着，要确保数据的安全，也要尊重个人的隐私权益；在数据全生命周期上，要求实现全面规范，达成合规地流通。
以用户为中心，在安全隐私前提下交换数据，并提供优质合规的服务， 是数字化 社会 建设的趋势，需要在技术、业务模式、治理体系上做出更多的创新。在分布式系统里引入隐私计算、发展合规的数据交易所等举措，都体现出这种创新精神。
在隐私计算领域，区块链、联邦学习和安全多方计算已然成为三大关键核心技术，而且这三大技术之间互有侧重，也有许多重合和联系。
其中，从区块链的角度出发，我们可以看到，一方面，区块链上的数据需要采用隐私算法来保护；另一方面，区块链也可以成为隐私计算协作里的底座和枢纽：采用区块链技术去记录、追溯多方协作中的数据集、算法模型、计算过程，并对最终结果进行评估和共识，持续优化协作效率。
此前几年，我们在区块链领域里 探索 应用落地时，常常是用区块链为业务场景构建 “分布式账本”。合规的应用都会对用户和商户进行KYC （Know Your Client） ，其中也存在不少待通过隐私计算等创新解法来解答的问题。
例如，身份信息是否可以向全联盟链公布？在交易时，交易里的金额、相关方是否明文公开？每个人拥有的资产，是否可以被随意查询？人们的业务行为，是否会在未授权的情况下被滥用？
例如，在消费场景的积分卡券业务中，商家和商家之间通常不希望过多地暴露自己的经营状况，比如有多少用户开卡、充值，以及每天的流水等；个人用户也不希望自己的消费行为被公开审视。
于是，在隐私问题尚未能彻底解决之前，我们通常采用的办法是，引入核心权威机构参与共识和维护全账本，而其他参与者则分层分片，以不同权限的角色参与。但这样，在一定程度上增加了系统的复杂性，影响了用户体验，同时，给区块链应用的规模化和普及化带来了挑战。
目前，区块链也普遍用于政务领域，比如在智慧城市管理以及各种民生应用中，为大家提供“一网通办”的良好体验，这就需要多领域、多地域、多部门的通力协作。我们可以看到，政务应用覆盖面广，角色众多，数据存在多级别的敏感性和重要性。
区块链可以作为分布式协作的底座，通过数据目录、数据湖等方式，构建数据流转的枢纽，同时引入隐私计算和全面的治理规则，界定数据的边界，使数据在“不出库”的同时，依旧可以实现身份认证、隐匿查询、模型构建等能力。
从更大的版图视角来看，要构建全面的隐私保护和治理体系，不仅需要融合区块链、人工智能、大数据、隐私计算等多种技术，还需要结合法律法规、监管治理等诸多策略。
区块链隐私保护的场景丰富、角色众多，流程多样、数据立体，我们可以用 “双循环”机制做进一步分析。
首先，我们从用户端出发，尊重用户对数据的知情权和控制权，把重要的数据交给用户管理。
比如，验证身份的“四要素”中，用户的身份凭据和联系方式通常来自政府和运营商这些权威机构，当用户和某一个业务场景产生联系时，他们并不需要提供全部的明文信息，只需要选择性披露一些可验证的凭据，用以代替明文。
基于分布式验证机制即可实现多场景的验身，证明自己的合法身份，此时业务提供方即使未获得更多明文数据，但也不能拒绝服务。这就从根源上降低乃至杜绝了用户关键隐私的泄露风险。
其次，在业务方，依旧可以采用诸如联邦学习、安全多方计算等技术，对用户已经授权的、合规采集的业务数据进行处理。
在用户知情同意的前提下，在B端实现与合作伙伴之间的协同计算，数据不出库，隐私不泄露，但实现诸如风控、营销、广告等对业务运营有重要价值的事务。最终实现业务效果的提升，在给业务方带来效益的同时，也为用户提供更优质的服务，或者权益上的回报。其整个价值体系是闭环的，合规的，可持续的。
例如物联网和区块链，在采集端，就需要给设备分配身份和标识，同时算法上要做到去标识，防泄露；在用户端，不但要提供个性化的服务，还要做到防止不必要的画像，在做到可验证用户身份和资质的同时，又不能无端地追踪用户行为轨迹；最终，在提供优质服务、安全存储用户数据的时候，又要尊重用户的意愿，包括注销退出的要求。
如此的“双循环体系”，可能不止是在技术上要求设备、APP、后台服务进行迭代的重构，同时其商业模式、运营治理观念等层面可能也会产生许多革新。整个链条会非常的长，需要做的工作也非常多，覆盖芯片、硬件、网络、软件、云平台等广袤的产业链。
目前来看，并没有哪一个“包打天下”的单一技术，可以满足“全链路”、“双循环”的要求。那么我们不妨把场景拆细一点，列举得全面一些，组合一些技术和方案，先解决某个场景里的痛点问题。
事实上，我们在和众多产业应用开发者交流时，他们更期望聚焦于具体的、迫在眉睫的问题，得到有针对性、可着手实施的解决方案，比如转账时隐匿金额、排名时不透露分数、投票时不泄露身份、KYC流程时不泄露视频等等。
特定场景下的问题常常可以基于隐私计算的某一个算法或一些算法的组合，针对性的去应对。我们可以日拱一卒，解决一个又一个的场景化问题，对之前可能有纰漏的事情亡羊补牢，对可预见的刚性需求引入新技术新思路，创新性地去实现。这样就逐步把数据安全的篱笆一点点扎起来，最终筑就数据安全的长城。
分布式协作中，许多场景是跨机构的、跨网络的，无论是区块链还是隐私计算，都会遇到要和其他合作方、其他平台互通的要求。我们看到信通院的相关工作组正在讨论多项互联互通规范，核心框架是要做到“节点互通”、“资源互通”、“算法互通”。
节点互通要求网络和协议等基础要素能互通。资源互通强调的是对资源的发布存储、寻址使用、治理审计 （含删除数据、下线服务等） ，在这个层面上，大家都实现相对一致的视图，提供通用的接口。算法的互通则是非常细致和场景化的，每一种算法都有自己的特点，其密码学基础、运算规则、协作流程都会不一样，反过来对资源的管理资质和节点网络的拓扑，都会提出更多的要求。
在互通基础上还有“自洽性”、“安全性”、“正确性”等要求，而且随着领域的发展，不断增加更多功能的“扩展性”也非常重要。之前，可能大家是在埋头苦干，积累技术和经验，以后在落地时，则需要更注重接口和规范，开放心态，大家一起沟通共建，通过开源开放的方式寻求共识和共赢。
总结一下，关于隐私计算发展的几个思考：
第三，实现标准化和普及化，以推动新技术和新理念的规模化落地。比如相关的行业标准、评测体系，这对帮助从业者理清发展道路、达成行业要求大有裨益。
区块链发展这么多年，除了技术本身，其实最难的是 “怎么解释清楚啥是区块链” 。希望在科普推广方面，方兴未艾的隐私计算能有更多的新思路，实现更好的效果。
回顾区块链和隐私计算的热潮，我们看到产业和 社会 在呼唤数据安全和隐私保护，行业也已经有了不少可用的研究成果，得到了一定的认可。展望可见的未来，我们将更加开放、务实，聚焦用户和场景， 探索 规范的、规模化的、可持续的应用之路。
数据观 | 刘振航
隐私计算是在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下，对数据进行分析计算的一系列信息技术，保障数据在流通与融合过程中的“可用不可见”，实现数据价值的转化和释放，为应对个人隐私保护、数据安全隐患、数据孤岛等数据流通的关键难题提出的一种技术信任下的创新解决思路。隐私计算成为了平衡数据使用与安全的重要途径之一，也成为了数字经济时代的“安全员”。
近年来，我国陆续出台了《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规，发布了多项促进隐私计算技术与数据要素流通的政策措施，推动了隐私计算赛道的活跃，同时也为隐私计算行业发展指明了方向。
技术融入场景 赋能数据智能流通
据了解，在2022数博会上，洞见 科技 “基于隐私计算的省级政务数据开放平台”案例斩获两项大奖，一是荣获2022数博会大数据产业发展系列研究成果“最佳实践案例”大奖；二是成为中国软件评测中心2022年首批“数据安全产业成果-十大典型应用案例”之一，在数据安全产业公共服务平台展出。
隐私计算领域最为主流的技术是安全多方计算、联邦学习和可信执行环境。在核心技术方面，洞见 科技 基于场景认知的积累，前瞻性地构建融合计算引擎，深度研究安全多方计算与联邦学习技术，自主研发出金融级隐私计算平台InsightOne，在实际应用场景中将两种技术路线进行融合应用，并且通过区块链技术增信隐私计算，使数据在加密前提下实现跨机构的数据联合分析与联合建模，在不同行业领域实现“数据可用不可见”的场景应用。
除此之外，洞见 科技 还研发出无可信第三方联邦学习、快速联邦学习、多方安全图计算和图联邦学习、互联互通算法容器等技术，攻克联合建模中的可信风险和性能问题，拓展跨平台的隐私计算互联互通能力，实现“计算可信可链接”。
拓展服务场景 推动隐私计算平台互联互通
将服务领域从政务、金融拓宽至更多领域，为更多的场景提供服务。在这一过程中，隐私计算平台间的互联互通将是至关重要的一环。
2021年6月，洞见 科技 与蚂蚁集团、锘崴 科技 实现了多方异构隐私计算平台之间完全对等的算法协议互通，属行业首例三方互联互通实践，目前已与业内数十家隐私计算企业达成了互联互通合作。彭宇翔认为，在实现跨平台互联互通中与技术实践同样重要的，还有技术标准化工作。在标准工作中，洞见 科技 牵头了IEEE的隐私计算互联互通国际标准，并积极参与到中国信通院、信安标委、央行北京金融 科技 产业联盟等机构组织的互联互通标准制定工作中。
“洞见 科技 2021年的战略重心是布点，2022年的重心是连线。”彭宇翔介绍，隐私计算行业的上游节点是数据供应商，下游节点是数据应用商。目前，洞见 科技 在上下游拥有完善的生态布局，连线则是将上下游企业机构数据进行跨平台跨域链接，运营数据智能化流通网络。除了中诚信生态及信用评级的合规数据资源外，洞见 科技 在政务数据资源侧、市场数据资源侧，与政府相关部门、支付清算机构、通信运营商及知名的互联网公司均达成合作，并作为签约数商入驻了北京、上海、深圳、西部（重庆）、华东（江苏）、山东、海南、浙江、长三角、贵阳、合肥等数交所。
基于前期自研隐私计算平台节点在政务、金融、运营商等领域的广泛部署，洞见 科技 在数据侧和场景侧的数据智能网络逐渐成型。对于未来的发展，彭宇翔表示，洞见 科技 将致力于成为“最懂数据、最懂金融”的数据智能网络基础设施运营服务商，作为独立第三方，连接上下游企业机构数据，通过“左+数据、右+场景”的模式，提供数据智能产品，运营数据智能网络，让数据要素安全流通、数据价值充分释放、业务效果得到有效提升。
受访嘉宾简介：
彭宇翔，洞见 科技 华东区总经理，浙江大学硕士研究生。曾负责隐私计算平台产品设计，主导多个隐私计算项目落地，并参与制定联邦学习、安全多方计算等多项隐私计算技术标准，曾任众安 科技 AI算法tech leader，负责保险 科技 中的AI算法研究，主导设计eKYC、智能理赔、RPA等多个应用系统，对AI算法、机器学习、隐私计算等技术有深厚积累。
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