10支优秀团队项目路演，在云赛空间精心打造的舞台上，开启一场专属他们的毕业SHOW。同时，云赛空间也希望与优秀的合作伙伴一起共话创新生态、发掘潜在创新原力、打造创新生态体系、共享最新科技成果！
以下为上海同态信息科技有限责任公司精彩项目路演内容，由云现场整理。
大家下午好，我是同态科技的CEO李朋林，我们公司是致力于数据的协同共享跟数据的资产保护。
其实这个话题在这两年来变得越来越被大家所关注，特别的是在当今的环境下，大家都意识到数据有非常大的价值，特别在今年3月30日中共中央跟国务院推出了《关于完善要素市场化体制机制的建议》，其中专门强调要加速推进数据要素市场，主要是三点：第一点是促进数据的开放共享；第二点是提升社会数据的价值；第三点是整合数据，并且保证数据的安全。刚好我们在这个领域一直深耕很多年，可以刚好完成这样一些事情。
对于我们来说，现在整个数据领域其实存在着三个比较大的痛点。
第一，数据的多方要完成数据的共享，但是不想让对方知道自己数据核心内容，在我们个人隐私保护和商业数据隐私保护当中是大家非常关注的一点。
第二点和传统的行业挂钩，云计算已经推了很多年了，但是大家对于云计算的期望是它只是一个计算的资源，但是现在的云并没有真正能够完成这点。包括阿里云、天翼云，包括上海的ucloud，他们致力于在云计算上做数据隐私安全。Ucloud做了安全屋。
第三，完成数据业务的过程当中如何保证数据价值不被稀释。对于我们来说，通过标准化的四个产品形成了不同的数据场景的解决方案。这个数据场景解决方案基于隐私化的数据业务的要求，比如说隐私化的数据查询，隐私化的数据协同，最终完成现有业务的衔接。在整个过程当中，我们追求的是改造成本尽量低，跟现有的商业完全贴合的。
还有一块是咨询服务，包括国内国外GDPR这块，对于咨询的业务比较旺盛。
这是我们标准产品下面的细分产品，大家可以看到是非常细致的，针对不同的场景，比如说光身份认证有统一的身份认证还有嵌入的身份认证，还有离岸数据管控，数据已经发给对方了，怎么控制自己的数据。第三块是密钥管理，国家《密码法》今年1月1日正式实施了，我们使用的是密码的技术，既然使用到密码技术，密钥如何保管这是非常关键的问题，我们也有一些涉及和考虑。
最后一块是基于人工智能和机器协同。
案例讲两个，从数据隐私保护角度讲，最关键的一点是国家政府机关，政务外网要做下沉，现在如何用新的技术保证尽量低的成本，但是使政务数据可以发送给对方，并且可以有效应用，在我的外网体系当中有数据安全，也有数据应用、数据隐私保护很完整的体系。
第二块是今年推出数据要素市场之后，我们跟一些地方政府一起完成区域的数据要素中心的建设。在数据要素中心底层只是一个基础，上层有金融科技类的业务的辐射，比如说完成企业征信，促进中小微企业的贷款，还有再上层可以做人工智能的数据基础应用，还可以做基于物联网的数据基础应用，他们构建区域的要素数据中心去辐射整个产业，包括新基建领域也可以产生比较好的效果。
这是在上海、成都、青岛三个地方开展的。（见图）。
这是隐私化数据查询的简单模型，底层是原来的数据，原来的业务接口在上面，中间部署了环境，是私有化的，不会对原有系统产生很大的改变，最终完成了不同数据的业务。
这是同类型的公司，因为这个领域从2018年GDPR推行以后特别被大家关注，Ucloud是科创板的领域，在这方面做了很多年了，只是大家技术路径不一样。
矩阵元也是非常大的公司，是区块链方向的。
这是我们团队情况（见图）。像CIO在伦敦国王学院，也是图灵研究所的研究员。市场总监是以前央行的华东负责人，在金融领域有很深的辐射，另外还有国内非常顶尖的密码专家作为首席科学家，大家希望群策群力，将这件事情做好。
这是现在公司的发展情况，包括去年也参加了360的沙盒大赛，后面也服务了很多央企。
特别感谢云赛空间这些年来对我们的支持，在过程中给予我们非常大的帮助，感谢给我们创业企业的支持。
最后讲一下我们公司的愿景，我们定位是数据领域的“思科”。大家听起来有点不切实际，大家可以这么理解，70年代思科用路由连接了所有硬件，统一了协议。我们用隐私计算连接所有的数据，所以我们定位是数据领域的思科。
我们企业的介绍到这里。谢谢大家！
提问：
首先恭喜有融资的完成，我想了解一下，整个商业模式可以再介绍一下吗？我觉得方向不错，我们知道痛点刚才列了三个，痛点是不是跟最终的决策行为，跟业务的发生其实没有必然联系，能简单再介绍一下我们所谓的盈利模式，包括这个模式和其他几个同行之间是不是有一些差异，除了产品技术之外。
李朋林：
刚才我这边讲到，我们可以进行私有化的部署，所以说从我们产品角度来说，我们是给客户提供了一套隐私计算的环境，这个隐私计算环境可以是一种软的软件形态，也可以是一种非常方便的一键部署，也可以是硬件的形态。在形态当中已经集成了客户所需要的，比如说完成隐私化的数据查询等，他通过环境的部署，只要部署在数据的出口上，所有出去的数据经过我设定好的隐私计算的方式，出去的方式已经全部是加密后的数据，这个加密后的数据支持他做后期运算，我们收取他的年费。
对于客户来说，他有必要性和迫切性的，拿中国银联举例子，银联在过去这么多年数据服务过程当中，他的数据被它的第三方公司大量窃取，第三方公司不是直接对接客户的，它有一个中间的渠道公司，传统的方式下渠道公司会截留银联的数据。
提问：
这个没问题，这个是技术的必要性。银联一家客户给我们带来的年收入大概多少体量？
李朋林：
我们是按照每一个数据服务要使用一个license。
提问：
怎么样快速复制成长？我还没有get到，这个大家都需要，我们对数据特别专注的政府或者银行，大企业，数量还是有限的。如果在每一家上面挖掘的价值有限的话，我觉得对于公司未来的所谓的体量和想象愿景，我不知道，我现在没有get到，后续怎么挖掘价值上面再做一个交流吧。
李朋林：
这个领域非常新，在政府和金融体系不太容易接受新的内容，在银行体系很多以测试或者创新性做这样的业务。对于现在客户来说，现在的客户都是他们已经意识到必须要做这件事情，还没有到现在开始大规模推的阶段。
提问：
理解，或者说今年收入大概预期到什么规模？
李朋林：
预计1000万-1500万左右。
提问：
我问一下你和其他的一些竞争对手在技术路径是不一样的，你的技术路径比其他竞争对手最大优势是什么？
李朋林：
首先，技术路径有很多种，但不一定我们跟他们不一样，我们就不会使用一样的技术。从整个隐私计算框架上来说有很多种技术，只是大家你的产品类型，你是以某一个具体技术为主，还是采用多种技术解决一个具体问题为主。对于我们来说，现在整个领域的技术确实不是非常成熟，开会之前我和合作伙伴聊到这个问题，你现在如果想要整个金融机构把它的金融架构改变掉，其实不可能的。对于我们来说，我们利用现在所有技术当中非常成熟的技术抽象成不同的模块，不同的模块解决不同的问题。对于客户来说像乐高拼积木一样。这是我们和其他公司不太一样的，我们并没有深抠一个技术做到底。
另外一点，刚才我讲到会把很多技术抽象成很多成熟的模块，这是一个非常难的过程，必须对所有的密码算法非常清楚了解，它的效率、安全性考虑在内才能抽象出来，好在我们背后专家团队已经做了30多年，我们有技术支持和前端的产品力，使这件事情变成可能。
提问：
抽象完以后更像一个标品还是有抽象能力根据客户的需要，然后把它做成一个定制化的解决方案？
李朋林：
我们叫做隐私计算的环境，更多是一个框架。框架当中客户可以根据自己不同的需求，自己去设定。这样我们就把能力开放给了客户，而不是限定死你只能做什么事情。
提问：
这个适配过程大概要多长时间？
李朋林：
其实适配过程比较简单，因为只在业务出口的这台服务器上或者业务环境上做有限的修改就可以了。
提问：
大概多长时间？一个月还是？
李朋林：
一周左右，我们效率非常高的。
