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9月20日，数牍科技举行“大模型+隐私计算”技术研讨会，来自北京市大数据中心、中国科学院信息工程研究所、国网智能电网研究院有限公司、北京科技大学的各位专家领导与数牍科技的相关人员，从电力、政务等现实场景到学术研究，针对大模型研究、应用现状和面临的挑战，以及大模型和隐私计算的结合进行深入交流、讨论。

大模型潮起，在诸多领域模型端正在尝试赋能实际的应用端。国内科研机构、技术厂商纷纷开展大模型的研究，新的大模型产品不断涌现，围绕大模型应用和挑战的讨论也越来越多。

区别于传统人工智能，大模型涉及海量数据、海量参数和海量算力，在释放巨大能量的同时，也面临前所未有的挑战。这其中数据和模型安全是无可回避的话题，相关的法律法规、标准确立也亟需补齐。

国网智能电网研究院有限公司中级工程师王晓慧认为在大模型时代下的隐私保护需求更为突出，面临参数海量化、隐私识别难、训练通讯效率要求高等主要问题，对大模型和隐私计算均提出新的挑战。王晓慧还介绍了隐私计算和大模型在电力场景的应用探索。

北京大数据中心石志国教授介绍了政府在城市级共性算法模型库的应用与实践，分析了大模型在交通、城管、社区、应急等多个政务场景下的应用前景，并指出大模型应用过程中面临的一些问题。

中国科学院信息工程研究所正高级工程师陈小军认为大模型应用面临三大挑战：安全与隐私风险、隐私保护技术效率和隐私计算软件平台业务适配。他提出从隐私风险评估、数据安全采集、安全鲁棒模型训练和高效模型推理等四个方面进行深入研究，促进大模型的应用落地。

基于上述讨论，数牍科技密码学专家单进勇介绍了公司在“大模型+隐私计算”方向的近期成果。

包括近期发布的医疗大模型领域首部团体标准——《医疗领域大模型应用数据安全规范》，该标准由中国信息通信研究院、数牍科技、北京壹永科技有限公司共同完成。旨在规范大模型在医疗领域数据应用的行为，以确保医疗数据的隐私和安全得到妥善保护，同时推动医疗领域的技术创新与发展。

未来数牍科技也将与北京市大数据中心、中国科学院信息工程研究所、国网智能电网研究院有限公司、北京科技大学等政府机构、科研院所针对“大模型+隐私计算”等课题继续开展深入研究。守护数据安全，让隐私计算更好赋能大模型在更多领域的应用落地。