8月13日，《隐私保护与隐私计算》研讨会在前海召开。会议以闭门会议的形式进行，旨在从数据隐私保护入手，针对数据安全共同探讨隐私计算技术发展方向和产业落地情况，推动人工智能、大数据等技术应用落地发展。

深圳市信息服务业区块链协会副会长余维仁提出，大数据时代下隐私保护存在泄露更常见、手段更隐蔽、后果更严重三大特点，需要各界更新对个人隐私保护的固有认识。目前，国内数据隐私保护的相关法律体系和管理规范均在逐步完善。从趋势上看，我国政策是在赋予个体更多数据隐私保护方面的权利的同时开始逐步规范数据收集过程中的安全合规操作流程。他建议，应吸取《通用数据保护条例》经验，进一步探索数据保护与企业创新的平衡关系。

微众银行区块链安全科学家严强博士指出，隐私计算作为隐私保护技术的一个重要分支，对于合理有序发掘数据这一新兴生产要素意义重大。相比传统大数据技术，隐私计算技术的侧重点是提升数据的品质和扩充数据的来源，因此也带来诸多新的挑战，其中“可用而不可见”只是隐私计算的一个小目标。为了普及隐私计算，推动整体行业发展，隐私计算技术标准化势在必行。目前，隐私计算技术标准化整体进程尚处早期，存在着巨大的机遇。相比以往的标准化探索方式，微众银行区块链在隐私计算领域，结合多年区块链应用实践经验，研发了一套更为有效的场景式解决方案WeDPR，以提升构建隐私计算能力分级和模块接口互通的可操作性，增强公众对标准测评结果的解读能力和隐私计算技术方案的信任感。

矩阵元创新研究院高级研究员夏伏彪针对Rosetta如何连接隐私计算与AI进行了专题分享。夏伏彪认为，隐私计算能够在保护数据隐私的前提下，实现各不同源、不同企业之间的数据能够融合运用，在AI中应用广阔。目前，隐私计算中密码学技术门槛较高，与深度学习、机器学习之间有较深沟壑，亟需融合两种技术，推动整套隐私计算或者隐私AI的计算技术问题和理论进展。为此，矩阵元研发了基于密码学的隐私开源框架Rosetta。作为机器学习与密码学的有机结合，Rosetta完全复用了TensorFlow接囗，可兼容原生TensorFlow对数据流图自动执行的各种运行时优化，具备易用性，高效性和可扩展性等的特点，实现了多数据源的融合，打破了密码学与AI层面开发者之间的壁垒，极大的提升了系统可操作性。

深圳市人工智能产业协会副会长饶伟年针对隐私保护对人工智能行业的挑战及对策进行了发言。他指出，数据是人工智能设备的“粮食”，数据训练对于提高设备的智能化水平至关重要。由于政策管控趋于严格，人工智能产业发展依然存在数据收集难度大，数据量不足问题；无统一的数据储存结构及应用标准，数据质量不高；隐私保护技术不成熟三大挑战。他建议，应建立数据储存的标准化体系，从数据采集、并行计算框架、以及结果的输出、并行数据处理等多方面完善储存及应用的基础性标准。发挥市场在数据资源配置中的作用，建立去中心化分布式的数据共享机制，促使市场利益主体在安全环境中共享及开放数据。推动底层技术研究，通过分布式计算以及软硬件协同提升隐私计算安全性，探索隐私计算与区块链结合在数据效率与数据隐私保护的平衡方案。

在深圳市增强现实技术应用协会秘书长钟建辉看来，对于AR/VR行业来说，在信息泄露问题产生之前，就要先制定行业自律规则以及法律监管条例。目前在游戏、社交上隐私声明大多数人没有看就直接点击“同意”，这是一个让第三方轻易获取用户信息的行业漏洞。他认为，必须建立系统分层的方法如隐私治理、隐私工程能力等来有效地保障AR/VR个人数据在收集、传输、存储、处理、共享、删除等生命周期中的GDPR合规，应将Privacy By Design 和 Privacy Impact Assessment集成到AR/VR解决方案的开发设计中，识别AR/VR涉及的隐私风险并进行相应的消减。

据此，此次活动由深圳市信息服务业区块链协会、陀螺研究院、矩阵元主办，中国生物识别与计算机视觉科技创新产业联盟、金砖国家未来网络研究院中国分院、中国船舶综合技术经济研究院、深圳市人工智能产业协会、深圳区块链产业联盟、深圳市5G产业协会、深圳市增强现实技术应用协会、和深圳海洋融创研究院协办。