9月3日，WAIC 2022·可信隐私计算高峰论坛在上海世博中心举行。本次可信隐私计算高峰论坛由世界人工智能大会组委会办公室指导，中国信通院云计算与大数据研究所、蚂蚁集团、机器之心主办，隐私计算联盟、隐语开源社区共同支持，上海市经济和信息化委员会副主任张英出席并发表了致辞。
此次论坛由中国科学院院士王小云、美国三院院士Michael Jordan领衔，加州大学伯克利分校计算机系教授Dawn Song等20多位产学研界顶尖专家共同探讨了新一代人工智能技术的安全与发展，讨论可信隐私计算技术的挑战和未来。锘崴科技创始人、董事长王爽教授应邀出席此次论坛并参与本次峰会的圆桌对话。
圆桌对话环节由华东师范大学、数据科学与工程学院副教授陈岑担任主持人，多位产业界、学术界嘉宾一同探讨隐私计算产学研用的价值闭环。
隐私计算是一套跨学科的底层技术体系。我们不应该简单地把隐私计算的发展当成一个纯粹的技术问题，很多时候，它其实是「产学研用」的分工协作。目前隐私计算还在快速发展，本次圆桌通过「产学研用」的视角，讨论目前隐私计算整体的发展现状、遇到的问题以及未来的发展方向以及如何最终实现隐私计算最终价值闭环的问题。王爽教授从技术的前瞻性、隐私计算人才培养、产学研等方面进行了分享和交流。
Q：对于隐私计算的发展来说，技术的前瞻性是否需要走在客户需求前面？
A：
技术的前瞻性和客户需求之前是需要做平衡。
从科研角度来说，技术的前瞻性是需求，也是必要，是科研工作存在的意义，但确实会超出客户当前需求。而企业研发则需要以客户需求为中心，但事实上，这两点并不矛盾。企业研发除了需要解决客户当前的需求，还需要创造新的需求，而这部分就需要学术或技术方面的前瞻性作支撑。以同态加密为例，这一概念在上世纪八十年代就提出了，但是真正的突破是在2009年，Gentry的全同态加密算法。换句话说，理论上的突破可以创造技术上的突破。同时，科研也可以以需求为导向，由市场需求决定研究的方向，也就是说，技术的前瞻性和客户需求并不矛盾，主要在于如何引导前沿性的技术和理论，使其能最终转化成实际价值。在实践中，很多大厂也会在前沿性技术研发上投入很多预算，这些投入并不是盲目的，而是根据所预测的客户需求，有针对性的投入，这实际上就是对技术前瞻性需和客户需求的平衡。
锘崴在这一方面也有一定经验。锘崴的创始团队从2014年开始举办iDash隐私计算大赛，这个比赛创造一个很好的平台，聚集了产业界、学术界的不同领域专家，比如密码学、机器学习等等。这样能够听到不同的声音，发现实际的诉求，再反馈给科研人员，让他们能将前沿性技术落地来满足这些需求。
Q：目前对于隐私计算人才的培养，学术界和产业界是否有结构性的供给需求错位？
A：
隐私计算实际上是一门交叉学科，涉及机器学习、密码学等非常多的领域，同时它还会应用到不同场景，比如医疗、金融等等，就会涉及到更多其他学科的知识，这也就意味着需要复合型人才。这当然不是说需要全精通的全能型选手，可以有偏重但对其他领域要有一定了解，比如这个学生主修的密码学或者机器学习，但如果同时对医疗有一定了解可以帮助他更好地去理解应用场景，避免了闭门造车。
国内的大学专业设置相对单一，但是近年来也开始出现了很多跨学科或者融合学科的专业，或者是双学位的设置。那么像上面所说，对于隐私计算这类交叉学科，能很好避免结构性错位。
Q：你们之前在海外做隐私计算产学研结合的落地，现在也在国内，海外和国内在产学研上有什么差异？你之前有哪些经验是可以分享的？
A：
产学研结合可以分为广义和狭义。广义上来说就是培养人才，进行科研继而商业转化的这个过程。狭义来说则是，企业、高校、科研机构利用自己的资源或优势，在互补的情况下，基于某一个项目进行合作。这种方式的实现路径也很多样，比如可以通过成果转化的方式，高校或科研机构申请专利，企业购买或得到授权进行使用;另一种是高校或科研机构在产生了科研成果之后，通过企业进行创新性孵化;或者是国家级的项目中会有企业参与，例如锘崴今年参与的科技部的“十四五”重点研发项目，和多家三甲医院合作，构建全国性的专病数据队列，通过隐私计算可以覆盖一百多家医院，十万余个病例;最后一种就是以成立联合实验室的方式进行合作。
这些路径和方式国内外都有，这一点上并没有太大差异，比较明显的中外差异是在不同方式的占比上，像海外科学家创业占比更多，国内则是以项目或联合实验室形式为主。
此外，本次论坛特设论文poster专区，分享国内外隐私计算前沿学术进展，王爽教授论文成功入选并展示。
除此之外，在同期举行的「数据智能与内容认知高峰论坛」，由上海市产业互联网专委会指导、朋湖网撰写的《2022建立统一大市场下，隐私计算的应用市场研究》正式发布。本报告以“建立统一大市场文件发布，明确加快培育统一的技术和数据市场，引发隐私计算需求热”为研究背景，重点聚焦在新政策下隐私计算技术的特点和应用场景前景，对国内外几家具有代表性的隐私计算厂商和几大落地场景进行分析，并列举分析差异化应用及对其他“统一大市场”中产业转型的赋能过程。锘崴科技凭借优秀案例成功入选该报告。
