2020 年全球累计创造了 59ZB 的数据，已经迈入数字化时代。作为数字经济的基础，数据成为了重要的生产要素，数据流通共享也成为必然的趋势。但另一方面，随着数据的商业价值不断被认可，数据泄露以及共享中的安全问题越发严重，监管日渐严格。企业作为数据的收集者、加工者、赋能者，如何在符合法律法规、保护隐私的情况下实现数据经济价值成为新的命题。
围绕技术赋能数据流通问题，IDC 开展了《IDC Perspective: 隐私计算全景研究》。通过调研分析，研究系统展示了中国隐私计算市场发展环境、市场规模、核心技术发展动态、应用场景与典型案例、技术提供商竞争格局、商业模式与厂商概况等重点市场内容，并得到以下核心结论：
1. 市场规模：突破 8.6 亿元人民币，未来有望实现 110% 以上的市场增速
根据 IDC 调研发现，2021 中国隐私计算市场规模突破 8.6 亿元人民币大关。从收入形态而言，市场收入主要来源于产品售卖或平台建设方面，大量技术服务商的营收规模仍然处于亿级以下水平。下图展示了当前中国隐私计算提供商的收入分布情况：
2. 典型应用：金融机构联合风控与政务数据开放是当前隐私计算主流应用场景，技术在生物医疗与能源制造行业的落地与商业模式实现仍有待探索
金融机构较为完善的信息化建设与数字化水平，以及围绕联合风控、联合营销场景迫切的外部数据引入需求，使其在隐私计算的部署实践上走在了前列。政府行业与企业集团，在合规的情况下需要驱动数据分级开放，赋能企业数字化转型，提升智慧城市、智慧社区建设，也对隐私计算技术提出了较为强烈的需求。而生物医疗方面，围绕隐私计算的医院评级需求、医疗科研、新药研发、疾病辅助诊断、保险核保等生物医疗需求逐渐凸显，能源方面调动分散的智能家居、远程监控等物联网数据，更好地进行电力消耗预测，挖掘电力数据价值的试点也已开展。但受限于高度的非结构化数据、数据资产更为敏感、更需要权属划分的现状，相应场景的推广仍需更加可行且普适的方案。
研究选取国寿财险、中原银行、北京国际大数据交易所、某运营商在联合营销、联合风控、联合治理等方面的案例，描绘隐私计算技术在实践中解决的具体需求与应用效果，期待为市场提供参考借鉴。
3. 竞争态势：技术提供商方案趋同，具体能力体现差异
当前，中国隐私计算市场入局企业已经涵盖互联网厂商、专项创业类企业、AI 及大数据公司、区块链公司、安全公司与行业公司等各类型企业，企业依据自身技术基因优势制定产品策略。研究对有代表性的技术提供商进行了描述，并梳理出厂商产品的如下特点：
中国隐私计算产品以融合的技术输出路线为主：技术初期，厂商普遍同时支持机密计算、多方安全计算、联邦学习三项技术，以此支持联合查询、联合统计和联合建模的多样需求，平滑对接客户项目。其中联邦学习支持率达到 100%，机密计算因需要兼容或对接硬件厂商支持率相对较低；同时因为应用场景需求与当前通信复杂度影响，也有部分厂商在技术布局初期不提供多方安全计算技术模块。
厂商技术差异化能力：在相对同质化的技术输出方案上，厂商在技术性能、安全性、产品化能力上仍有一定差异，同时在产品提供形态，互联互通能力、垂直行业咨询服务能力提供方面也各有不同。下图展示了市场技术提供商对于各项差异化能力的覆盖率：
IDC 中国高级分析师洪婉婷表示：“IDC 数据显示，2021 年中国隐私计算市场整体规模已经达到 8. 6 亿元人民币水平。随着隐私计算技术在效率、安全性上的进一步提升，技术提供商产业分工更加明确、数据运营更加体系化，隐私计算市场有望在未来实现超过 110% 的增长率。单一的隐私计算技术效能有限，这需要诸如区块链、数据治理等技术的协作，也需要合规咨询、交易机制等服务的加持。全栈的技术与服务体系会将数据要素市场发展推向新的增速水平与高度。”
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