上述是我们在底层做的一些探索，上面应用层呢，很多人说
区块链能促进数据融合，怎么做得呢？就是让每个人都copy了一份，这当然就数据融合了，但隐私问题怎么考虑呢？
隐私问题不见得需要区块链，但区块链是一个去中心化的方案，可以作为数据交易的媒介。在数据交易中，买方只想买特定应用的使用权，他们只想用这个数据，而不需要把数据全都买过来，但是对于卖方而言，他把数据给了你，谁知道你会怎么用呢？他们的感知是，交易的原始数据就是交易数据的所有权。
所以我们要做的是，通过加密算法和系统限制数据的使用，就是说这个数据分享出来后只能这么用，没有其他的用途，本着这样一个理念，就需要我们系统的任何部分均看不到原始数据，或者中间过程明文，而只能看到明文的结果。这是一个安全协议，是我们院长姚期智院士80年代提出来的，但是这些年一直没有一个好的编程模型。你怎么把它变成一个通用的，能够搭载算法的框架？
我们对此做了很多探索。另外这里面有无数种加密方法，如何选择效率更高的算法呢？我们经过研究，可以做得非常快，也非常通用，可以直接用python写，容易编程，就和平时写程序差不多，最终可以在不看到处理过程的情况下算出最后那个结果来。我们可以优化到一个神经网络模型用毫秒就能识别出来，同时支持基于加密的数据隐私和基于统计的差分隐私。
我们现在做了几个应用场景，第一个应用是个人信用历史的查询和整合。比如查“徐葳借了多少钱”，这里面有两点，一是不能让别人知道你查的是“徐葳”，这样的话别人就知道“徐葳可能在找你借钱”，客户就有可能被别人抢了。二是不能让你知道“徐葳在哪里借钱”，只能得到他借了多少钱的结果。
第二个应用是一个数据融合建模平台，这是一个医药的试用。就是一些药厂在测试一些药的作用，它不想告诉别人具体在测什么，因为这是他的知识产权，但是我们又想得到一个模型预测哪些药对哪些病有作用，所以我们就整合市场的数据，而没有泄漏每一方数据的情况下，整合在一起做预测。那么如果你整合的数据越多，预测算法的准确度也越高。所以说数据是有意义的，如果保证了每个人的数据没有泄漏，数据交易就不会发生，可以从密码的方案来实现。
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