华控清交徐葳--参与新型数据交易所构建，实现规模化数据交易的可控可计量
毋庸置疑，在隐私计算领域，没有哪个企业如华控清交一般，能被同行如此一致的认为是“老大哥”般的存在，而华控清交的创始人徐葳教授更是行业内标杆性的人物。
在访问过程中，笔者也认识到了不一样的徐葳教授与华控清交。徐葳教授一直在强调，华控清交能实现从零到一的飞跃，离不开企业团队的付出与努力。他直言：“靠谱的团队做什么都是靠谱的，但是不靠谱的人，即便再靠谱的事也能做成不靠谱的。”
作为清华大学交叉信息研究院副教授，同时又是华控清交创始人，徐葳教授是“产学研”的实践者，这受到其导师David Patterson教授以及伯乐姚期智院士两位图灵奖得主深刻影响。
徐葳教授回忆起求学与回国创业的经历，几近动情。遇到姚期智院士，也成为徐葳教授2013年回国任教的一大动力与职业的一次转折点，就如同千里马遇到伯乐。2018年，清华大学通过转化姚期智院士和徐葳教授的科研成果发起成立了华控清交。
不过，徐葳教授也坦言，华控清交创立之初，几乎没有人意识到隐私计算的重要性。也正是这样，让其团队有更多时间沉淀研发通用型隐私计算基础设施，为华控清交积淀了坚实的基础，也为隐私计算的普及做好准备。
2021年，华控清交参与了北京国际大数据交易所以及湖南大数据交易所的建立，为我国新型数据交易所提供了重要的技术支持。
在徐葳教授看来，大数据交易所在技术上经历了三代，第一代是明文数据交易所，数据交易十分受限;第二代是API数据交易，只适用于一些特定的统计场景。而第三代新型数据交易所，是引入隐私计算技术，基于多方数据汇聚进行密文计算，不进行数据间的直接交易，而是进行数据特定使用权价值的交易。
“隐私计算降低了数据共享中的技术风险，但是数据交易是技术和管理的综合，因此数据交易所是很必要的。”徐葳教授提醒道。
关于隐私计算技术的商业落地情况，徐葳教授提到，隐私计算商业落地近两年就能实现规模化发展，但是真正实现大规模的使用，还需要大数据生态真正建立起来，这还需要更多的时间去完成，而华控清交正参与其中。
或许，我们可以从徐葳教授的讲述中，更进一步的了解华控清交与隐私计算的未来。
我喜欢自由探索与创新
《算力智库》：在外界看来，您的身份是多元的，教授、企业创始人、科学家，还是各类奖项获得者，多元的身份给您带来的哪些优势?
徐葳：我认为这些身份之间是相辅相成的，“产学研”之间是互相促进和帮助。我是工程学科的研究者，最重要的就是不仅要有理论研究产出，更应该真正应用在社会生产中。
从研究角度看，学术研究可以更好的去探索定义是什么，核心问题是什么以及能用什么办法解决。比如隐私计算究竟是想解决什么问题，它究竟属于哪些领域的研究范畴等。先理解问题，再从科研与前沿学科中想出解决办法，而不是我知道什么办法就用什么办法解决。
从育人角度看，给学生的知识不仅仅是理论的纸上谈兵，更多的是在工程实践中的新发现，在产业中真正能落地生产的知识。
在企业生产角度看，团队成员各司其职，有负责管理的、负责科研的、负责业务对接的，每个人都做自己最擅长的事情，这样产业和科研才能互相促进，而不是互相拆台。
多元的身份能让我站在不同角度思考隐私计算，在“产学研”之间融合贯通。
《算力智库》：师从图灵奖获得者David Patterson教授、又在图灵奖得主姚期智教授创立的交叉信息研究院工作，这两位良师益友给您的研究或者创业带来了哪些收获?
徐葳：影响是非常大的，我是典型的被教育改变的人。在本科的时候，我是十分内向的，但是经过博士期间的锻炼，我觉的自己逐渐改变了。
Patterson教授在工业与产业的结合方面，颇具影响力，指引和鼓励了我将学术与产业相结合。姚先生也这么认为，他曾表示“计算机学科做交叉学科，就是不仅仅要做工具学科，也是要用计算机的方法和思想去改变各行各业的实践”。
“把技术缠绕在生产生活、实体经济中”。创办华控清交后，我们也选择了通用型技术设施的研发，可以用于大大提升各行业数据使用效率与降低使用成本，为隐私计算在产业应用的普及做好准备。
华控清交创办时，我已经毕业好多年了。后来见到导师Patterson教授，他也很支持我。他说教授开公司有成功的也有失败的，无论成功与否，都是一次非常宝贵的经历。
《算力智库》：2010-2013年您曾在谷歌美国总部工作，是什么契机和动力让您回国发展的?
徐葳：我是一直都想回国的。正好当时有两个契机，第一个就是当时在谷歌做基础架构可靠性方面等研究，工作非常稳定，也比较自由，但就感觉有点类似于退休生活，而我更喜欢自由探索新事物。
当时姚期智先生正好去美国招聘，我的导师Patterson介绍我们认识后，姚先生介绍要在清华创办信息交叉学院，我认为能早期加入探索是很好的机会。姚先生和我说，可以自由探索感兴趣的方向。
我一直认为我是姚先生从美国“捡”回来的，当年博士毕业去谷歌工作后，走出学术圈的人，就像流落街头了。但是姚先生又给了我重回学术圈的机会，我很感激。
当时回国后，我探索了很多方向。在2014年前后，大数据尽管非常热门，但是却带不来业务价值，因为明文数据交易会带来太多问题，包括合规、企业机密泄漏等问题。意识到数据共享问题后，我发现这个领域存在机会，一些大型企业诸如是Google存在数据闭环的，有人访问就能产生数据，它又能在其他(如广告)业务里用这些数据变现，就形成了闭环。但在大部分企业中，都不存在数据闭环，要么自己不产生数据，要么数据没办法变现。这是大数据领域一直发展不起来的一个重要原因，我认为隐私计算可以让数据流通变得可控，后来就专注探索隐私计算方向了。
《算力智库》：近几年，您在顶级学术期刊上发布的多篇文章，主要是研究哪些领域?成果转化情况怎么样?
徐葳：我的论文是多样化的，有好几个研究方向。比如数据中心网络(尤其是高性能的数据中心网络)、系统可靠性、医疗AI、隐私计算(多样技术交叉的综合领域)、区块链等几个主要领域。研究方向多元是许多系统领域教授的特色。
在这些方向中，我选择了创办企业落地隐私计算研究成果，一个重要原因是它从来不单是密码学问题。隐私计算效率的提升还结合了大量的AI模型训练的方法，比如联邦学习这类，这些优化还会降低安全性，所以需要取舍。隐私计算还涉及到网络传输、局域网、广域网等影响数据访问的速度，硬件的加速以及简单明了的编程语言等，需要从更综合的，一个完整的系统角度去思考。这正是我所喜欢的问题。
我研究的其他领域也已经在进行成果转化了，只不过我没有亲自参与产业落地。
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