博雯 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
背靠清华姚班的科研成果,能孵化出来一家怎样的公司?
华控清交在最近给出了答案:
5亿元B轮融资已完成。
此轮融资由联想创投、中关村科学城持续加投,也有OPPO集团、讯策科技等新股东跟进投资。
而自成立以来,他们已经完成了四轮融资,吸引了如高榕资本、香港交易所等诸多投资机构的注意。
现在,华控清交表示:成立三年,他们已在国内隐私计算领域处于领先位置。
那么,华控清交到底是如何将学术资源转化为商业价值,又是为何受到市场和资本的青睐呢?
数据“可用不可见”
让数据“可用不可见”,这是华控清交屡次提到的一个概念。
简单来说,AI要变好,那就必须得吃数据,越吃越先进。
但由于「数据」这一资源的特殊性,这使得未加密的明文数据一旦被共享,就不再受到控制,很有可能被滥用。
因此,各方不敢共享、不愿共享、不能共享数据的“数据孤岛”现象也就在行业中长期存在。
基于姚期智院士的多方安全计算理论(MPC),徐葳教授带领着姚班的学生们开始从底层的密码学,计算机学搭建,慢慢让数据可用不可见,使用可控可计量”成为了可能。
而华控清交,正是在姚期智院士和徐葳教授的科研成果上诞生的公司。
他们将数据分离成可见的具体信息部分和不可见的计算价值部分,使得数据在充分流通、共享的同时,规避了信息泄露的风险。
而现在,华控清交已经开始研发和建设基于多方安全计算理论的数据融合技术、标准和基础设施,实现了从学术资源到落地产品的转化。
比如PrivPy多方安全计算平台就是华控清交的一项代表产品:
这一平台集成了多方安全计算、联邦学习、隐私查询等数据安全技术,运用了秘密分享、混淆电路和可信计算等多种计算引擎。
其高性能并行计算引擎,支持横向扩展和数据并行,以及TB级的数据处理。
走出清华园,华控清交的隐私计算技术,已经在政务、金融、医疗、安防、能源等诸多领域验证了自己的能力。
比如,在注重客户隐私和市场安全的金融领域,就可以使用其多方安全计算平台,在拥有隐私数据的多方在不直接提供数据原文的前提下,利用其生成的数据密文进行有效的数据融合与计算。
来自清华姚班
而要真正建设一套完整的实现数据交易流通的基础设施,这当然离不开公司背后的学术资源:
清华学堂计算机科学实验班(姚班)。
这所由图灵奖得主姚期智院士创办的顶尖实验班,就是华控清交最大的底气。
其董事兼首席科学家便是来自清华大学交叉信息研究院长聘副教授的徐葳。
他师从图灵奖得主David Patterson,在系统、网络、机器学习、光通讯等多领域顶会如SOSP、Sigcomm、EuroSys、ICML、KDD上发表论文50余篇,并获得DSN,APSys最佳论文奖。
CEO则为前高盛全球合伙人张旭东,他曾担任德意志银行中国机构客户部门和中国区股权业务部门的总负责人。
公司开发团队中的技术骨干更是多名姚班毕业生云集。
而现在,这家从国内最顶尖的实验室中走出的公司,正朝着他们的愿景不断前进。