开源作为软件和网络、数字领域的一种开发和创新模式,目前已成为技术研发、应用和行业数字化发展的基石,驱动着数字经济加速发展。2021年,开源首次纳入国家《“十四五”规划和2035年远景目标纲要》,得到国家战略层面的肯定和支持。
今年,数字经济在政府工作报告中独立成段,重点提及建设数字信息基础设施,释放数据要素潜力,其重要性可见一斑。可以预测,2022年将是中国数字经济发展的深化之年,提升关键软硬件技术创新和供给能力,解决数字产业发展过程中的卡脖子问题,已是各行业的重要课题。
开源基于“开放源代码(免费)给使用者”的底层逻辑,有助于软件开发降本增效、加速迭代、促进产业协同创新,挖掘数据价值,为各产业技术发展提供动力,开源正在成为各行业数字化转型中的解题钥匙,并迎来新的发展机遇。
在隐私计算领域,开源也正成为一种潮流。据安永咨询《全球数据合规与隐私科技发展报告》,开源是驱动协同创新、推动产业链发展及生态建设的重要模式。目前,基础软件市场的开源模式已经基本成熟,新兴技术在技术萌芽期、发展期及市场完全成熟后这三个阶段往往也会迎来一波开源项目的数量增长。尤其在技术发展期,开源不仅降低研发成本,而且社区协作的框架可以对现有技术进行优化和“打补丁”,基于此,隐私计算的发展路径将与技术开源休戚与共。
在我国,隐私计算的开源是从FATE开始的。为了联接不同组织机构间的数据,使数据得到更大的应用价值,FATE于2019年2月首次对外开源,并于2019年6月成立FATE TSC(技术决策委员会)对FATE开源社区进行开源治理。
这是全球首个工业级联邦学习开源项目,提供了一种基于数据隐私保护的分布式安全计算框架,为机器学习、深度学习、迁移学习算法提供高性能的安全计算支持,能有效解决在保护数据隐私的前提下如何实现跨机构AI协作的问题。发展至今,FATE已经迭代多个版本,并与多个联邦学习平台展开深度合作,FATE开源社区业已汇聚100多家企业、300多所高校等科研机构的开发者,在社区成员的支持下,联邦学习逐渐走入大众的视野。
作为隐私计算领域开源的“首倡者”,FATE的开源,开创了隐私计算领域开源的先例。随后,越来越多的公司或开发者已经或正在加入隐私计算开源行业,极大促进了隐私计算开源生态的发展,为技术交流与迭代以及后续工业化落地应用持续注入着“新力量”。据中国信通院的调查显示,从开源项目的活跃度和影响力来看,联邦学习的开源生态为工业化的落地应用贡献了强劲力量,为2020年及之后出现的很多联邦学习类产品提供了可靠参考与借鉴。55%的国内隐私计算产品是基于或参考了开源项目,其中开源项目以FATE为主。
实际上,像FATE这种开源性质的平台,它的一个很大意义是起到教育或者培育市场的作用,在可控的范围内再不断去试错和验证。 FATE内部发布了多个新的版本和算法的升级,尤其是安全的性能越来越高,并且还可以去连接不同的联邦学习和隐私计算的系统,在异构的情况下互联互通,目前已通过国家级多方安全计算金融应用评测。关于联邦学习和隐私计算系统安全方面的研究,过去一年如雨后春笋般出现了很多关于漏洞补救及预防的论文文章,诸如此类变化不乏开源的正向驱动。
当前,数据已成为重要的生产要素,隐私计算的重要性日益凸显,而开源技术构建的大规模数字化、生产协作的商业生态,形成了数字经济时代极具代表性的大数据合作资产,开源与隐私计算的结合,为合规释放数据价值提供了更坚实基础。随着企业新产品、平台、架构的开源,作为数字科技创新的动力,“开源”也将发挥更大的协同及技术引擎作用,进一步促进数字经济高质量深入发展。
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记者调查发现,在稳就业大背景下,各地积极探索创新举措,实现线上线下融合,实现更加充分更高质量就业。
作为国民经济“中流砥柱”的国有企业承担着引领国内产业高质量发展,参与全球竞争的重任,数字化转型成为这一过程中的应有之义。
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