专访锘崴科技董事长王爽教授：隐私计算，可信AI的技术底座和安全基石 | 爱分析访谈(7)

爱分析：锘崴隐私计算平台在部署方式上有隐私计算一体机、虚拟化部署、云计算、软件包等多种方式，不同的部署方式适用的场景有什么不同？

王爽教授： 部署方式的选择取决于客户的计算资源和数据存储方式。比如客户本身没有计算资源、只有数据节点，就可以配置一体机，数据接入以后即可开箱即用。比如用户有一定IaaS层或者 PaaS层的计算资源，就适合部署软件包或者容器。比如客户的数据存储在云上，就可以采用 SaaS 化服务的形式。

爱分析：全栈的技术能力以及可编排、可组合的产品工程能力会成为未来隐私计算厂商的必备能力吗？

王爽教授： 这一点主要取决于厂商的定位。 市场上主要有两种类型的隐私计算公司，一种是“+隐私计算”类型，这类公司聚焦于某垂直细分行业，具备行业专业知识，清楚行业痛点，于是结合隐私计算技术解决垂直行业问题。 现在金融行业、医疗行业都有这类隐私计算公司。

还有一种是“隐私计算+”类型的公司。这类公司会侧重开发底层的隐私计算的构架，通过融合多种隐私计算技术服务于不同行业。这类公司的优势在于技术钻研深入，产品综合能力强，能支持很多复杂的业务场景，而不是基于场景定制隐私计算应用。这是市场中常见的两种不同类型的公司的定位。

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医疗领域能力沉淀助力锘崴科技快速拓展金融、政务领域

爱分析：锘崴科技目前在医疗、金融、政务领域积累的数据源网络包含哪些类型？

王爽教授： 医疗场景下主要是医院的专病数据。 锘崴科技在专病计划下有像癌症、罕见病、心脑血管、风湿免疫等不同的专病数据源。 此外锘崴科技也与医院的信息系统对接，相应地增加了医院的供应商数据和病人病案首页信息。 所有这些医疗数据可以服务于普惠金融、保险营销等应用。