icon人工智能三要素的核心矛盾及解决方案icon
算力要素流通障碍
算力资源分散、异构 无法度量且缺乏统一规范 需求弹性涨落 适配困难、供需失衡
模型要素流通障碍
协作过程中两方均有隐私安全保 护需求,对企业而言: 基础模型投入巨大、特定任务表现不佳;微调及使用LLM/FM时的数据与机密泄露风险 对大模型提供商而言: 需要保护知识产权与商业利益
数据要素流通障碍
数据价值在于分享由于数据可复制、易复制
数据本质上不能安全流通原始数据不流通
流通的是数据价值
揽睿星舟
集成、调度来自不同供应商、不同地域、不同 类别的算力供应,并以人工智能开发和使用的完整技术栈和工具链的形式呈现
揽睿星舟
基于“零信任”隐私及机密计算的大模型生态
翼数坊XDP
全球首个实现城市级数据规模的商用隐私计算平
icon算力调度与匹配icon
icon模型、算法流通icon
icon模型、算法流通icon
icon数据要素流通的障碍icon
icon数据要素流通icon
icon隐私计算关键技术icon
多方安全计算MPC/同态加密
如果没有一个可信的第三方,如何让多个数据所有者共同参与,安全 地完成协同计算。HOW: 1)采用秘密分享、混淆电路、遗忘传输等方法将软件转化为逻辑阵列后进行安全计算 2)密文计算
联邦学习
如何让多个相互不信任的数据拥有方不必共享数据的基础上联合进行模型训练。HOW: 1)横向:每个参与者在本地训练计算自己样本,只分享模型训练的梯度 2)纵向:各参与者训练各自的 embedding,共同训练上层模型
安全沙箱计算/TEE
如果有一个,或者可通过硬件建立一个可信任的第三方,让多个相互不信任的数据所有者共享数据进行计算。HOW:1)利用可信任执行环境TEE防止操作系统恶意地查看应用执行环境的内容 2)利用安全沙箱防止恶意应用通过特殊调用控制操作系统
icon自研密态计算XSCE 算法性能 - 信通院性能评测icon
性能优势
PSI算法和特征工程算法性能优势明显
PIR
高安全单次查询性能优于平均数据
低安全多次查询性能基本持
优于平均数据
联合统计性能都优于
icon自研联邦学习XFL性能 - 信通院性能评测icon
联邦学习 XFL (XDP Federated Learning)是隐私安全计算的核心技术, 实现“原始数据不出域,数据可用不可见” 前提下的分布式、跨节点的机器学习。
icon自研安全沙箱XDP SandBoxicon
计算隔离
与场景授权绑定,为每个计算任务创建独立的沙箱;不同计算任务、宿主机和计算实例间强隔离;有效防护针对容器技术的逃逸和攻击
数据安全
数据落盘及传输加密,保护数据全生命周期安全 严格的应用审核和数据授权机制,保证用户数据 可用不可见
通用高效
轻量级云原生沙箱技术,无需担心虚拟化技术性能问题;支持所有类型的应用,应用无需额外适配;所有XDP计算任务都在安全沙箱环境中
icon自研的零信任机密计算集群XCubeicon
对数据安全防护需要贯彻其整个生命周期, 尤其在对数据使用时的保护一直缺乏高效 通用的手段。 综合“可信计算”和“机密计算”技术, 在TPM和TEE硬件基础设施之上,构建、 实现了安全、通用、高效的零信任机密计 算集群技术XCube,在使用上完全兼容云 原生技术,现有云原生应用可无缝迁移。安全:数据全生命周期加密,运行环境全链路度量 通用:云原生应用无缝迁移 高效:一键部署,高效运维,近乎零的性能损失价值体现: - 大幅降低使用机密计算硬件的迁移成本,应用、生态无缝兼容 - 数据全生命周期加密保护,集群全节点基于硬件互相认证,一切计算都是机密计算 - 大模型时代,保护数据和模型免受不可信基础设施威胁,为AI服务提供零信任运行环境。
icon算法开源,自研、安全、可信icon
 
翼数开源
翼方健数联邦学习与多方安全计算 技术已于2022年7月25日正式开源, 普及隐私计算技术,降低技术使用门槛,共建行业生态。
这代表翼方健数的技术愿意接受最 大范围和所有维度的检测——让各方数据资产的计算、流通和共享过 程真正实现透明、可信、可监管。
icon数据、算法、算力:三要素流通构成IoDCicon
icon翼方产品组合icon
icon旗舰级数据流通产品系列· 翼数坊Xicon
icon2023全新 翼数坊主版v3.0 :高效协同,倍道而进icon
icon技术模块化,通过组合成为不同产品的实现icon
icon翼方核心技术模块icon
icon翼方核心技术模块icon
icon翼方健数的核心竞争力icon
要素流通的全栈技术能力
人工智能和大模型应用、数据与模型保护、算力调度、计算编排、数据编排、 隐私及机密计算等全栈技术能力
经认证的核心技术
中国信通院认证,性能行业领先作为唯一中国企业,与IBM、VMware、 Intel列入国际隐私计算报告代表厂商
开源第一梯队
国内要素技术开源第一梯队
高可配、组态化
采用Core与Shell分离、组态化的技术产品架构为要素提供“多通路”流
灵活拓展的产品线
不以技术作为产品区隔,而以实际用户场景构建多产品;翼方产品可基于在实际流通场景中不同的信任假设和需求适配不同技术,可满足轻量化、零信任等需求... 灵活拓展的产品线;采用Core与Shell分离、组态化的技术产品架构为要素提供“多通路”流通高可配、组态化优秀实践
城市级、多行业
率先在城市级别大数据场景实现数据流通,并具备多个案例;深耕医疗健康,营销、金融、科学
icon翼方产品布局图谱icon
iconHDA 健康数据解析平台icon

HDA健康数据解析平台(Health Data Analyzer)是一个面向大健康领域降低企业数据治理成本,提升数据可用性的在线SaaS服务平台。 平台通过翼方健数自主研发的光学字符识别技术(OCR)、人工智能自然语言处理技术(NLP)和翼方行业领先的医疗知识图谱,将图片或医疗 文本解析为电子形式的可统计可分析的标准化数据。

iconFPM 数据驱动的金融精准营销icon
 
FPM(Finance Precision Marketing)是翼方健数为企业提供的精准获客服务。通过 DSF(Data Secure Fusion)确保样本在原始 数据不出域的前提下,使用联邦学习技术建立营销预测模型,优化投放策略、高效筛选优质目标客群,实现营销的降本增效。基于运营商海量的用户、终端等基础信息,结合 APP、网络访问等线上行为数据,为企业开展精准营销活动提供有效的数据支撑。通过自研AI技术能力和大量数据训练的用户分类模型,高效匹配营销策略及策略组合,帮 助客户定制专属的营销策略模型及服务组合, 提高用户体验,降低营销成本。
iconPSA 患者分层分析与展示应用icon
 
患者分层分析与展示应用PSA(Patient Stratification Analysis)是首个基 于区域公共数据源,辅助医药真实世界研究和市场洞察的前置评估商业应用 产品。 通过在数据源上搭建的SDS(基于隐私安全计算的单一数据源平台)实现数据可行性分析与BI展示,帮助医药企业安全、合规、高效地开展数据的前置 评估,进行患者漏斗分析及市场洞察概览,从而最终为医药企业在临床试验 选址、患者招募分析(研发阶段)、疾病负担和卫生经济学评价(围上市期) 及疗效安全性、患者旅程(推广期)等全生命周期证据产生提供高质量的数 据基础。 核心功能价值: 1. 为各类研究和分析需求开展前置评估,减少评估时间,降低交付风险; 2. 全面、专业的展示不同数据资源特点,挖掘创新数据应用需求
iconDDI 数据驱动的智能保险应用icon
 
DDI(Data-Driven Insurance)是在翼方健数SDS(Single Data Source)平台上开发和运行的一套保险数据服务应用。 SDS是部署在数据源端(大数据局、卫健委/局)的隐私安全计算平台, 为数据源端提供基于隐私安全计算保护的公共数据开放共享环境。打 通以大数据局、卫健委/局等为代表的数据提供方与以保险公司为代表 的数据需求方之间的数据通路。DDI提供一站式保险数据服务,满足保险核保、理赔等多种业务场景需要。通过数据驱动,赋能保险业务,帮助保险公司降本增效。
iconSDS 一站式数据运营平台icon
 
基于隐私安全计算的数据运营平台SDS(Single Data Source)通过与行业应用共 同协作,实现安全、合规、 开放、可扩展和高效的一站 式数据运营解决方案。 解决数据安全、隐私保护和数据共享、价值实现及价值流通之间的根本矛盾。
iconDSF 跨节点计算及价值挖掘产品icon
DSF(Data Secure Fusion)是赋能集团/企业与外部企业数据跨节点计算及价值挖掘的轻量级隐私计算产品。DSF提供包括联邦学习、多 方安全计算等核心隐私计算算法及安全的隐私 安全计算环境,并提供全流程的节点发现、数据发现、授权管理、计算管理、任务管理,实 现多方数据安全流通和价值挖掘的全生命周期管理。
iconMDE 数据共享协作平台icon
 
MDE(Multi-Domain Enterprise)是赋能企业内部数据价值流通 的大数据计算平台。MDE提供资源隔离、封闭、安全的沙箱计算环境,并以「可用不可见」的方式使用数据、销毁数据。配合数据加密、授权、审计、溯源等措施,实现多方数据安全合规流通和价值挖掘。
iconDLC 数据要素流通云平台icon
数据要素流通云平台 DLC (Data Liquidity Cloud) 是翼方健数自主研发的 一套基于隐私安全计算的云平台,为数据要素的安全流通提供跨云协作、 可计量、安全合规的SaaS解决方案。SaaS特性:跨云协作、开箱即用起用效率高、云资源可计量囊括MainShell的全部核心能力:高可配、数据市场、应用市场、场景授权、数据全生命周期安全等 翼方健数的平台通过各项权威认证,满足国内外对于数据,尤其是个人数据、敏感数据的信息保护要求。
icon揽睿星舟: AI大模型生态icon
 
揽睿星舟(Lanrui-ai)作为一款 高性能的训推一体算力平台, 为机器学习用户提供丰富多 样的GPU计算资源,开箱即用的训推环境,大容量、高可用的分布式文件存储以及开放的镜像生态。 用户可以通过简单易用的用 户界面,快速获取高性能 GPU计算能力,从而高效地 完成各种训练和推理任务, 提升工作效率。
icon揽睿星舟:高性价比全网算力调度icon
icon揽睿星舟:一站式专有模型构建及使用工具链icon
icon揽睿星舟:大模型时代的数据及模型安全保护icon

揽睿星舟将得益于多项技术能力的集成,从隐私计算、可信机密计算、到计算编排、跨云调度等。其价值倡导对于模型提供方来说是在保护 模型安全的基础之上赋能模型的专业化、专有化及其商业应用,释放模型在企业市场的价值;对于企业而言,可规避基础大模型开发的巨大 前置投资,保护企业数据与知识产权,通过自有数据、针对自己的场景优化模型的性能。

iconAI药研中数据与模型的双向保护icon
icon药企真实世界研究及预测模型构建icon
项目背景及目的
MNC头部药企赛诺菲希望引进一款疫苗产品,需要在国内申请临床III期,研发中心基于某区域健康医疗数据开展疾病发生率 及疾病负担分析,为推进临床试验顺利获批积累RWE证据。
项目背景及目的
该药企有一款上市多年的心血管重磅产品,静脉 血栓栓塞作为一种心血管并发症是造成癌症患者死亡的第二大病因, 因此医学部期望通过多中心医院建立肿瘤患者VTE发生的风险预测模 型,帮助肿瘤患者减少栓塞的死亡风险同时拓展心血管产品的受众。
icon新客联合拓展与人群精准触达icon

项目背景:常规品牌营销基于媒体自有标签进行线上人群圈选的基础模式 与该品牌业务场景不匹配,需要更精准的人群定位手段。 项目目标:引入线下地理位置数据,基于隐私安全计算环境下的精准营销 平台刻画适用目标人群高频出入场所的行动轨迹,进行精准定向。 实际效果:实际点击转化率提升91%。

icon有效服务新用户拉新及沉睡客户激活的金融营销icon

项目背景:某头部消金公司历史2亿沉睡用户,通过传统语 音外呼效果不佳,选用翼方健数智能营销方案,通过大数据 对用户进行有效分层精准触达,其中包括: 短消息触达、智 能语音触达、人工语音触达、企业微信社群触达等。 实际效果:助力该客户规模化电销沉睡用户实现日处理线索 45万,日放款近千万。在语音成交订单中,智能语音的成交订单超过50%,表明翼方健数自研的智能语音技术可以有效降低营销成本。

icon基于隐私计算的健康医疗科研数据协作网icon
需求与挑战
医院方顾虑医疗健康数据泄漏、数据权属等问题,多模态专病 数据组织形式多样、数据治理难。各疾病领域研究多样化、细分指标多样化难以统一。研究者无法快速有效渠道快速发现目标研究数据、开展多病种联合研究等问题。在机构的研究者与多机构数据源间,缺乏跨机构数据基础设施支撑。 核心诉求为保证数据隐私安全的前提下加速医疗数据在医学院-医院间流通,挖掘医疗健康数据的科学价值和商业价值。
翼方解决方案
基于隐私计算的健康医疗科研数据协作网 1. 支持网络节点注册管理 2. 支持通用数据模型(CDM) 3. 支持分布式数据查询 4. 支持用户-数据-应用场景的数据授权方式 5. 支持数据计算分析 6. 支持科学计算等第三方应用的Jupyter、专病应用等;
 
产生的价值保护数据方、使用方各方权益;用户有平等协作地位 
研究者用户触达和使用的数据范围扩大,更利于充分挖 掘数据临床价值、科研价值和商业价值 
建立医疗健康数据开放共享、安全有序流通生态 
数据驱动的临床专病研究范式,引领新医科发展方式
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