摘要
隐私计算是数据安全流通的关键技术，如何规模化应用是隐私计算发展面临的重点难题。从隐私计算技术落地、规模化推广应用的角度审视了隐私计算的发展趋势与面临的挑战，提出了隐私计算融合应用基本模型；通过梳理未来隐私计算融合应用的主要特点及趋势，提出了隐私计算融合应用典型方案，给出了隐私计算应用发展思考与建议，为隐私计算从离散化试点应用走向泛在化融合应用提供参考。
内容目录：
1 隐私计算
1.1 隐私计算简介
1.2 隐私计算技术体系
2 隐私计算融合应用发展趋势
2.1 隐私计算融合应用基本模型
2.2 发展趋势
2.2.1 趋势 1：政策驱动融合
2.2.2 趋势 2：多元技术融合
2.2.3 趋势 3：异构网络融合
2.2.4 趋势 4：泛在场景融合
2.2.5 趋势 5：产业互通融合
3 隐私计算融合应用典型方案
3.1 泛物联网融合应用方案
3.2 多云协同隐私服务方案
3.3 跨行业数字安全隐私保护方案
4 隐私计算应用发展思考
5 结 语
伴随信息技术的高速发展以及数字化建设进程推进，全球数据呈爆发式增长。据 Gartner 预测，2025 年全球数据预计将增至 175 ZB，中国数据将达 48.6 ZB，占全球总量的 27.8%，成为全球最大的数据圈，推动发展数字经济成为新一轮科技革命和产业变革的重要方向。然而，不同于其他资产，数据具有可复