数据作为数字时代新土地，是推动经济转型升级的基础性、战略性资源。将数据转变为数据资产，使其有序流转与合规使用，并在过程中对数据进行合理的定价和收益分配，是发展数字经济的重要课题。在解放数字生产力的道路上，人们进行了多种技术路线的探索与尝试，其中
联盟链和隐私计算是其中比较有代表性的两条路径。
联盟链是对
区块链技术的变形应用，是
区块链技术在行业应用的失败尝试。马士基和IBM建立的TradeLens的关闭是联盟链应用发展道路的缩影。TradeLens官方回应的关闭原因是不能满足全面的、全球化的协作需求，其背后正是联盟链路线的局限性。这种局限性体现在两个方面。一是技术开放度不够，以Hyperledger为代表的联盟链架构，数据中心化程度依然很高，违背了区块链开放网络的前提，不利于生态扩展；二是没有行之有效的激励机制，联盟链缺乏对通证激励模型的支持，链本身不能提供激励，就只能依赖链外激励。TradeLens面临的最大困境就是核心企业不愿意将核心业务和核心数据放在链上，因为缺少动力。
隐私计算是数据要素共享的另一条技术路径，但就目前发展情况而言同样存在较大局限性。在技术安全性上，隐私计算涉及的算法多样，无法保证多方计算的各参与方都严格遵守协议流程，存在参与方同谋、数据投毒等风险；在计算和通信负载层面，大规模应用隐私计算普遍面临计算和网络负载的限制例如通过隐私计算联合建模的耗时是传统机器学习的数十倍甚至数百倍；在安全共识层面，参与者很难直观验证各方的安全性，当前也缺少隐私计算安全分级标准，实际应用场景下的各方安全共识通常难以达成；在互操作性上，每一个隐私计算应用方都面临着与不同机构多方计算的问题，但各方部署的隐私计算平台可能基于特定的算法和设计实现，平台间很难完成信息的交互。
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