首页科技快讯第四范式、深创投，联手投了个哈佛女硕士的创业公司

第四范式、深创投，联手投了个哈佛女硕士的创业公司

来源：晰数塔互联网快讯时间：2022年03月09日 08:42

截至目前，隐私计算领域融资事件近70起，投资方不乏红杉中国、IDG资本、金沙江创投等明星机构。

隐私计算赛道再现亿元级的融资。

3月9日，隐私计算公司“光之树科技”宣布连续获得两轮融资，分别是来自第四范式的战略融资和深创投的独家投资，A系列总金额近亿元人民币。

本轮资金将主要用于加强底层技术研发、服务市场开拓、强化人才布局，增强光之树科技产品的多场景落地能力。

光之树科技成立于2017年，是国内隐私计算领域的先发者之一，曾参与国家及行业隐私计算领域多项技术标准的制定。公司创始人兼CEO张佳辰毕业于哈佛商学院和肯尼迪政府学院，并受到麻省理工学院人工智能实验室联合培养，曾任小米生态链企业Ninebot机器人业务首席运营官和亚马逊高级产品经理。

光之树科技创立初期，就获得了由策源创投、心元资本、巢生资本和快创营创投投资的种子轮融资。此后，公司又在2018年5月和2020年2月分别获得来自中诚信征信及险峰旗云的两轮融资。

解决数据应用困境，实现数据“可用不可看”

当下，数字经济被视为中国经济增长的重要引擎之一，数据因此成为数字经济时代的新资产。但在数据应用层面，长期以来都存在一个困境，就是所有权和使用权无法分离。在数据拥有方与其他公司进行数据共享和模型训练的过程中，因为数据可以被无限复制，所以很难保证原始数据不会被二次利用甚至是发生信息泄露。

为了解决上述问题，光之树科技采用联邦学习、多方安全技术，以及基于芯片TEE（可信计算）技术的机密计算等技术，在保护数据本身不对外泄露的前提下，帮助客户实现数据分析计算。

目前，光之树科技已经研发出了“光之树隐私计算平台”“云间联邦学习平台”“光之树数据协作服务平台”“光之树多方安全计算平台”“自动化机器学习平台”等多款产品。其核心产品之一，“天机可信计算框架”是一个基于芯片中的可信执行环境（TEE）和其他加密技术的可信计算体系，主要通过将数据从共享到联合计算在硬件创建的可信执行环境中进行的方式，从而做到数据可用不可见，确保了数据隐私、安全和合规。同时，数据共享的相关记录由区块链进行记账和溯源。

从应用场景来看，光之树的客户已经覆盖银行、保险、通信、广告、医疗和政务等多个行业。

在金融领域，光之树主要帮助大型金融机构构建数据协作联盟，整合税务、医疗、物流等多个数据开放体系，和银行、保险企业等数据应用主体的数据资源，实现数据的授权、发布、分享完全线上化；政务领域，光之树基于隐私保护计算和其他技术的结合，有效地保护了政府部门的数据，在一定程度上解决政务数据孤岛问题，提高政府治理能力，同时还帮助各大数据交易所实现数据产品的交付。

此外，光之树科技还利用隐私计算帮助更多企业进行产业数智化升级。在与顺丰的合作中，光之树帮助顺丰建立的散单客户风险识别模型，让顺丰“先寄后付”服务的客群覆盖面实现了数倍的提升。

截至目前，光之树科技服务客户达数十家，其产品及解决方案已应用于中国银联、中原银行、中国保险行业协会、深圳市龙华区政府、贵阳市大数据发展局、顺丰等金融机构、政府部门以及知名科技公司。与此同时，光之树科技还与华为、海光、腾讯等多家企业展开战略合作。值得关注的是，本轮投资方之一的第四范式也是光之树的客户和战略合作方之一。

团队方面，光之树目前团队规模近百人，其中研发团队占80%以上，成员包括全国顶尖的计算机及密码学专家，曾任职于微软、谷歌、亚马逊等企业。公司首席算法及密码学科学家袁晨为复旦大学计算机博士和新加坡南洋理工大学数学博士，博士后师从国际密码学会会士、欧洲密码学会主席Ronald Cramer教授，同时也是我国在国际三大密码学顶级会议上发表隐私计算相关论文数量最多的学者。

据光之树科技创始人兼CEO张佳辰透露，公司的下一轮融资也在进行当中。

市场规模近百亿，隐私计算仍处于早期阶段

隐私计算的兴起激活了数据的共享价值，被视为推动共享智能技术发展的关键突破口。在市场需求的拉升和新技术的推动下，当前的隐私计算正处于发展窗口期。

根据市场研究机构Gartner数据，到2024年，隐私驱动的数据保护和合规技术支出将在全球突破150亿美元以上，即达到千亿人民币以上；另据KPMG预测，隐私计算国内市场规模将快速发展，三年后技术服务营收有望触达100-200亿人民币的空间，甚至撬动千亿级的数据平台运营收入空间。

广阔的市场前景之下，嗅觉敏锐的资本也闻风而动。根据CVSource投中数据显示，截至目前，隐私计算领域融资事件近70起，投资方不乏红杉中国、IDG资本、金沙江创投等明星机构。

在张佳辰看来，隐私计算火热的背后，主要有两方面的原因：

第一是政策利好。过去两年间，各类关于网络数据安全以及个人隐私安全的法案相继出台，均要求市场参与者、数据处理者采取安全技术措施保障数据安全。

“法案中强调‘既要数据安全，又要保护数据的交易和流通’，在这既要又要之间，当下唯一可行的最优解就是隐私计算，在政策的推动下，隐私计算行业正迎来重大利好。”张佳辰表示。

第二是市场需求。前不久，IDC在《2022年中国ICT市场预测》报告中提到，到2024年，数据隐私、安全、放置、使用、披露等方面的政策要求将迫使80%的中国大型企业在自主基础上重组其数据治理流程，在这一趋势下，隐私计算也将成为企业的刚需。

不过，张佳辰也强调，目前隐私计算领域整体发展尚属于早期阶段，仍存在多方面的挑战。

首先，法规尚未明确。目前国内关于隐私计算的实践场景和效果尚未标准化，在数据流通过程中，哪些数据可以流通，哪些不能流通，流通场所是场内的还是场外，这些细则都需要被进一步明确下来，达成行业共识。

其次，作为一个刚刚崛起的新兴技术，隐私计算还需要经历一段教育市场的过程，需要让客户乃至投资人通过实际应用感知到隐私计算的具体作用。而想要实现应用落地，除了要求企业拥有隐私计算本身的技术能力之外，还需要具备对数据源的理解、场景建设以及资源整合的能力，这对于大部分创业公司来说是非常困难的。这时候，企业就不得不面对一个问题——是全部自建还是合作，但无论选择哪种方式，对企业自身资源整合以及能力边界都提出了巨大考验。此外，据张佳辰介绍，一款标准的隐私计算产品从开始研发到落地的周期大概在一年左右，而在这过程中也需要投入大量的人力和资金。

“如果将整个行业发展比作一天的24小时，那么目前国内的隐私计算还处于早晨5、6点阶段，这意味着该领域仍有更多的发展机遇和可能性。作为赛道中的一员，我们希望能够先去创造价值，再通过合适的模式将价值传递到各行各业，这是当下光之树科技认为最重要的事情。”张佳辰表示。

本文来自微信公众号“东四十条资本”（ID：DsstCapital），作者：王满华，36氪经授权发布。