Q：隐私计算这边，除了底层的软硬件一体的技术，还有什么其他技术储备和方向（比如联邦学习或MPC 等 ）？

A：隐私计算本身，底层需要密码技术的支撑。卫士通原来的背景是出自电科30所，在密码理论和算法上有比较多的积累，在同态、多方计算、联邦学习等方面都具备一定原有基础。但是从布局上来说， 我们认为客户侧不会把某个技术方向当做自己的选择，而是根据应用选择不同的方式。因此我们目前的布局是根据好几种方式为用户做好支撑。从新的点来说，我们可能会比较关注基于芯片的可行计算的结构，去推动在PE的环境下进行数据的安全计算的思路。

Q：和互联网大厂相比，公司是否有优势壁垒？ A：在隐私计算传统的几个方向上，大家的技术没有太多的差别，没有谁的技术特别明显地领先。竞争的点不完全在这个逻辑上，而在当下的背景上，做好数据流通，需要几个因素互相配合。我们现在的考虑是可能在密码算法和隐私计算平台的基础上，去叠加法律法规或者其他层面上的合规的一些安全密码能力和手段，构成一个更大的体系性的安全保障。

另外，如果真的要推动数据流通，需要在数据和应用场景上的一些支持，因此我们会和合作伙伴共同打造数据流通平台的场景化的一些东西。

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