《隐私计算（2021年）》全文的颁布和实施，对企业合规安全地发挥数据价值提出了更高的要求。既要应用数据，又要保护安全，如何兼顾发展和安全，平衡效率和风险，在保障安全的前提下发挥数据价值，是当前面临的重要课题。以多方安全计算、联邦学习、可信执行环境等为代表的隐私计算技术为流通过程中数据的“可用不可见”提供了解决方案，已在一些领域开始推广应用。可以说，隐私计算是在实现保护数据拥有者的权益安全及个人隐私的前提下，实现数据的流通及数据价值深度挖掘的一类重要方法。

　　本试图回答以下这些问题：隐私计算是什么：为什么会有隐私计算技术？它能发挥什么价值？面临什么样的政策环境？隐私计算技术发展情况：隐私计算的技术体系是怎样的？各类隐私计算技术的方案架构和特点有哪些？每种隐私计算技术擅长解决的问题是什么？其成熟度和缺陷有哪些？技术融合与扩充的情况如何？隐私计算应用场景：隐私计算常用的应用场景有哪些？在每 个场景里，隐私计算解决了什么痛点、如何应用？隐私计算产业发展情况况：国内外隐私计算主要有哪些企业？隐私计算行业的商业模式、论文情况、技术开源情况半岛官网、标准建设情况如何？隐私计算合规性情况：从法律视角看，隐私计算解决了哪些数据流通的合规性问题？应用隐私计算过程中，面临哪些合规性风险？如何解决这些风险？隐私计算面临的问题与挑战：隐私计算的发展面临哪些问题？这些问题该如何改善？