去年至今，隐私计算大约经历了如火如荼的一年。身为局中人，看穿居中事，道尽居中话，为的无非是让更多的来了解这个比较细分的AI领域。秋天本是硕果累累的丰收季，隐私计算这个行业算是金秋吗？

一喜一悲

一喜为百花齐放。我所知道在布（挂）局（钩）隐私计算技术的国内科技公司，大约三十来家，国外除了大厂，创业公司为数不多。这是可喜的，因为任何新领域，必须有尽可能多的布道者、参与者、使用者，这对新技术的传播和教育具有多点开花的作用。所以，你可以看到去年谈隐私计算，无人知晓；今年谈及，无人不知。这就是非常积极的行业信号反馈。

一悲为鱼龙混杂。真的是世间何事都逃不出阴阳两面、物极必反。可能是我片面了，我看到更多的科技公司发出来的文章，纯粹在跟风讲趋势（隐私计算、用户隐私安全、生产要素这些概念的重要性已经毋庸置疑），如果科技公司只会谈这些，那是不是意味着谈不了技术？谈不了产品？谈不了业务？这是很糟糕的！

试问，不管是不是国内领先、或者是国内首创，又或者是“五强”、“四小龙”，有没有真正落地帮助到行业带来真正的变化呢？寥寥无几、屈指可数！这也是我想说的——

隐私计算下个赛季“S2”，谁可以是真正的赛道王者，吃瓜群众的关注点可能会发生转移。

S2赛季

开局一把刀。如果我把过去一年的隐私计算行业发展，成为S1赛季，就像游戏中砍怪升级一样，观众更多地聚焦于弄清楚隐私计算是什么东西、可能在哪些地方会有用处、大概的技术方向是什么。所以，涌现出很多的科创公司，有的可能技术底蕴真的很浅，甚至集成了别人的内核（比如集成Fate、集成TensorFlow等），包装包装、修饰修饰，也可以在资本如此寒冬的2020年融到资本（足见隐私计算行业火热）。所以，如果我说，S1赛季名词叫“故事汇”，你同意吗？

资本看落地、客户看产品、专家看技术、业务看功能。行业窗口已经打开，金融、医疗算是隐私计算目前POC阶段最大的两个垂直应用领域。S2赛季，我想打个标语——“去伪存真”。可能比较残暴，但是一定会这样，结局可能也是如此。不具备真正技术核心、不具备完善产品能力的隐私计算影子科技公司，会被三棍子打死：

一棍子来自客户，怎么搞都搞不到长线上；二棍子来自股东，怎么样都给不出满意的答卷；三棍子来自自身，被技术搞死、或者搞死技术（能交付的隐私计算产品是一个巨大的、复杂的、困难的软件工程，不是一个简单的spring服务、不是一个简单的逻辑回归代码）。

去伪存真，拭目以待。我更相信留下来的是那几家自己在踏踏实实做技术、做产品、做交付的公司，所谓“半纸功名、风雪千山”，来形容干隐私计算这个事情的工程师，最恰当不过了。

S2赛季关注的几个能力

1）安全性证明，确实很难，必须去做，可以从代码review开始；多方之间的网络抓包攻击是必须做的佐证；

2）建模误差，只给出python库的建模结果和联邦学习的建模结果误差系数，还不够。你需要给出整个联邦学习或者MPC的过程，每个环节是准确计算、还是存在误差的计算；（作为建模工程师来说，他们很关心这种误差会不会影响现有的稳定模型）

3）数据生态，如果让你买一个没有电视节目的机顶盒，我相信送你都觉得碍着地方，隐私计算软件供应商需要有自己的数据生态，因为客户最终是期望通过安全的方式用数据；

4）自主控制，这个能力主要体现在厂商是否可以根据大KA的具体需求和应用场景，对底层技术进行适应性优化（最终啊，如果核心代码是集成了第三方，会很被动，因为你很难要求Google去发一个你的）；

5）toB服务能力，说着很俗，但是S2赛季绕不过去的。选手们期盼的商业模式可能都是全世界都安全一个标准化的软件工具，然后数据都在这个工具上流通，但是我觉得可能真到这个标准化的模式完全不用厂商去支持的赛季可能是S10。现阶段，准备好一个几十人的交付团队再说吧。

6）领域专家，我很期待出去做销售或者做售前的同学，不是只会描述联邦学习的产品本身，更需要具备对垂直领域的深刻理解和洞察。因为很多领域的业务人员，更需要领域专家来做结合隐私计算的解决方案，厂商可不能闭门造车。

7）领域细分落地，接着第六点，很可能不同的行业基因的厂商会慢慢聚焦于更适合自己的领域，比如政企、医疗、金融等，这可能是正确的。反过来，S2赛季，如果你擅长的领域是金融，怎么可能在医疗行业做的溜呢？

8）标准参与，接下去一年应该有更多的标准和管理办法，如果有机会参与进去，这样的厂商可能会得到更好的背书，进银行等机构，非常有竞争力。

谁将是王者

游戏中的王者，通常攻击、防御、辅助、团队等各个维度能力兼备。隐私计算科技公司，做到王者，我觉得会体现在三个主要方面：核心技术完全可控、形成数据网络生态、业务场景落地流畅，最终王者会变成一个数据智能网关的行业角色。哪几家会在S2赛季脱颖而出呢？欢迎留言探讨预测。