毋庸置疑，在隱私計算領域，沒有哪個企業(yè)如華控清交一般，能被同行如此一致的認為是“老大哥”般的存在，而華控清交的創(chuàng)始人徐葳教授更是行業(yè)內標桿性的人物。
在采訪過程中，筆者也認識到了不一樣的徐葳教授與華控清交。徐葳教授一直在強調，華控清交能實現從零到一的飛躍，離不開企業(yè)團隊的付出與努力。他直言：“靠譜的團隊做什么都是靠譜的，但是不靠譜的人，即便再靠譜的事也能做成不靠譜的。”
作為清華大學交叉信息研究院副教授，同時又是華控清交創(chuàng)始人，徐葳教授是“產學研”的實踐者，這受到其導師David Patterson教授以及伯樂姚期智院士兩位圖靈獎得主深刻影響。
徐葳教授回憶起求學與回國創(chuàng)業(yè)的經歷，幾近動情。遇到姚期智院士，也成為徐葳教授2013年回國任教的一大動力與職業(yè)的一次轉折點，就如同千里馬遇到伯樂。2018年，清華大學通過轉化姚期智院士和徐葳教授的科研成果發(fā)起成立了華控清交。
不過，徐葳教授也坦言，華控清交創(chuàng)立之初，幾乎沒有人意識到隱私計算的重要性。也正是這樣，讓其團隊有更多時間沉淀研發(fā)通用型隱私計算基礎設施，為華控清交積淀了堅實的基礎，也為隱私計算的普及做好準備。
2021年，華控清交參與了北京國際大數據交易所以及湖南大數據交易所的建立，為我國新型數據交易所提供了重要的技術支持。
在徐葳教授看來，大數據交易所在技術上經歷了三代，第一代是明文數據交易所，數據交易十分受限;第二代是API數據交易，只適用于一些特定的統(tǒng)計場景。而第三代新型數據交易所，是引入隱私計算技術，基于多方數據匯聚進行密文計算，不進行數據間的直接交易，而是進行數據特定使用權價值的交易。
“隱私計算降低了數據共享中的技術風險，但是數據交易是技術和管理的綜合，因此數據交易所是很必要的。”徐葳教授提醒道。
關于隱私計算技術的商業(yè)落地情況，徐葳教授提到，隱私計算商業(yè)落地近兩年就能實現規(guī)模化發(fā)展，但是真正實現大規(guī)模的使用，還需要大數據生態(tài)真正建立起來，這還需要更多的時間去完成，而華控清交正參與其中。
或許，我們可以從徐葳教授的講述中，更進一步的了解華控清交與隱私計算的未來。
我喜歡自由探索與創(chuàng)新
《算力智庫》：在外界看來，您的身份是多元的，教授、企業(yè)創(chuàng)始人、科學家，還是各類獎項獲得者，多元的身份給您帶來的哪些優(yōu)勢?
徐葳：我認為這些身份之間是相輔相成的，“產學研”之間是互相促進和幫助。我是工程學科的研究者，最重要的就是不僅要有理論研究產出，更應該真正應用在社會生產中。
從研究角度看，學術研究可以更好的去探索定義是什么，核心問題是什么以及能用什么辦法解決。比如隱私計算究竟是想解決什么問題，它究竟屬于哪些領域的研究范疇等。先理解問題，再從科研與前沿學科中想出解決辦法，而不是我知道什么辦法就用什么辦法解決。
從育人角度看，給學生的知識不僅僅是理論的紙上談兵，更多的是在工程實踐中的新發(fā)現，在產業(yè)中真正能落地生產的知識。
在企業(yè)生產角度看，團隊成員各司其職，有負責管理的、負責科研的、負責業(yè)務對接的，每個人都做自己最擅長的事情，這樣產業(yè)和科研才能互相促進，而不是互相拆臺。
多元的身份能讓我站在不同角度思考隱私計算，在“產學研”之間融合貫通。
《算力智庫》：師從圖靈獎獲得者David Patterson教授、又在圖靈獎得主姚期智教授創(chuàng)立的交叉信息研究院工作，這兩位良師益友給您的研究或者創(chuàng)業(yè)帶來了哪些收獲?
徐葳：影響是非常大的，我是典型的被教育改變的人。在本科的時候，我是十分內向的，但是經過博士期間的鍛煉，我覺的自己逐漸改變了。
Patterson教授在工業(yè)與產業(yè)的結合方面，頗具影響力，指引和鼓勵了我將學術與產業(yè)相結合。姚先生也這么認為，他曾表示“計算機學科做交叉學科，就是不僅僅要做工具學科，也是要用計算機的方法和思想去改變各行各業(yè)的實踐”。
“把技術纏繞在生產生活、實體經濟中”。創(chuàng)辦華控清交后，我們也選擇了通用型技術設施的研發(fā)，可以用于大大提升各行業(yè)數據使用效率與降低使用成本，為隱私計算在產業(yè)應用的普及做好準備。
華控清交創(chuàng)辦時，我已經畢業(yè)好多年了。后來見到導師Patterson教授，他也很支持我。他說教授開公司有成功的也有失敗的，無論成功與否，都是一次非常寶貴的經歷。
《算力智庫》：2010-2013年您曾在谷歌美國總部工作，是什么契機和動力讓您回國發(fā)展的?
徐葳：我是一直都想回國的。正好當時有兩個契機，第一個就是當時在谷歌做基礎架構可靠性方面等研究，工作非常穩(wěn)定，也比較自由，但就感覺有點類似于退休生活，而我更喜歡自由探索新事物。
當時姚期智先生正好去美國招聘，我的導師Patterson介紹我們認識后，姚先生介紹要在清華創(chuàng)辦信息交叉學院，我認為能早期加入探索是很好的機會。姚先生和我說，可以自由探索感興趣的方向。
我一直認為我是姚先生從美國“撿”回來的，當年博士畢業(yè)去谷歌工作后，走出學術圈的人，就像流落街頭了。但是姚先生又給了我重回學術圈的機會，我很感激。
當時回國后，我探索了很多方向。在2014年前后，大數據盡管非常熱門，但是卻帶不來業(yè)務價值，因為明文數據交易會帶來太多問題，包括合規(guī)、企業(yè)機密泄漏等問題。意識到數據共享問題后，我發(fā)現這個領域存在機會，一些大型企業(yè)諸如是Google存在數據閉環(huán)的，有人訪問就能產生數據，它又能在其他(如廣告)業(yè)務里用這些數據變現，就形成了閉環(huán)。但在大部分企業(yè)中，都不存在數據閉環(huán)，要么自己不產生數據，要么數據沒辦法變現。這是大數據領域一直發(fā)展不起來的一個重要原因，我認為隱私計算可以讓數據流通變得可控，后來就專注探索隱私計算方向了。
《算力智庫》：近幾年，您在頂級學術期刊上發(fā)布的多篇文章，主要是研究哪些領域?成果轉化情況怎么樣?
徐葳：我的論文是多樣化的，有好幾個研究方向。比如數據中心網絡(尤其是高性能的數據中心網絡)、系統(tǒng)可靠性、醫(yī)療AI、隱私計算(多樣技術交叉的綜合領域)、區(qū)塊鏈等幾個主要領域。研究方向多元是許多系統(tǒng)領域教授的特色。
在這些方向中，我選擇了創(chuàng)辦企業(yè)落地隱私計算研究成果，一個重要原因是它從來不單是密碼學問題。隱私計算效率的提升還結合了大量的AI模型訓練的方法，比如聯(lián)邦學習這類，這些優(yōu)化還會降低安全性，所以需要取舍。隱私計算還涉及到網絡傳輸、局域網、廣域網等影響數據訪問的速度，硬件的加速以及簡單明了的編程語言等，需要從更綜合的，一個完整的系統(tǒng)角度去思考。這正是我所喜歡的問題。
我研究的其他領域也已經在進行成果轉化了，只不過我沒有親自參與產業(yè)落地。
《算力智庫》：美國專做技術成果轉化的公司“巴士底”曾做過一項調查：美國高校教授創(chuàng)業(yè)的失敗率達到了96%~97%。但在科技就是第一生產力的當下，科學家創(chuàng)業(yè)也給商業(yè)領域帶來了最先進的成果和思想，寒武紀、商湯科技、地平線等企業(yè)就是非常著名的例子。華控清交也已經成為行業(yè)領軍企業(yè)，“科學家創(chuàng)業(yè)”需要具備哪些素質?您對科學家、教授創(chuàng)業(yè)有什么建議?
徐葳：我希望不要給教授、科學家打上“標簽”，其實誰創(chuàng)業(yè)都有成功有失敗的。
創(chuàng)業(yè)者要認清楚自己的擅長什么，這是非常重要的。許多科學家、教授他認為自己什么都能做。這樣的認知是有原因的。在學術領域，教授需要獨立運營實驗室，從人事到財務到談項目，甚至刷墻、接網線都需要自己做。在一個企業(yè)里，交給專業(yè)人員去做，效率、效果都會更好。教授創(chuàng)業(yè)，我時刻提醒自己最重要的一點是open mind。擁抱變化，擁抱不同的觀點。如果思想不夠開放，固守自己的認知，就很難找到契合的團隊把事情做好。
在華控清交，我與CEO張旭東很早就認識了，我們雙方間相互信任。我負責技術研究轉化，他負責企業(yè)管理等，配合的十分默契與互補，此外，再尋找一些有能力的人和諧的工作。因此創(chuàng)辦企業(yè)搭檔和團隊也是至關重要的。
如果在團隊，商業(yè)等等這些事情還沒有想清楚，還不夠成熟的條件下，教授也可以把成果轉化交給別人去做。我周圍很多科學家采取這樣的方式，進行成果轉化也很成功。
“新型”數據交易所的構建
《算力智庫》：復盤來看，2021年，華控清交在哪幾個領域做隱私計算的成果更突出?2022年有哪些正致力突破的計劃?
徐葳：2021年，在金融領域以及數據交易所成果比較突出。我們的技術特色是「通用型技術」，我們在各種領域都在做嘗試。
通用型技術可以快速形成適用不同領域的不同算法和定制化應用，我們也不專門側重在哪個領域發(fā)展。通用型隱私計算是單一系統(tǒng)形式、分布式系統(tǒng)的思想，支持不同的隱私計算協(xié)議。作為一種工具使隱私計算技術走向普及。降低了實用門檻，就是要打造“爛大街”的技術，降低開發(fā)成本。把一個技術“爛大街”化，是軟件系統(tǒng)的終極追求，也是計算機行業(yè)高速發(fā)展的秘訣，隱私計算也不例外。
2021年，在技術領域，我們對通用型系統(tǒng)繼續(xù)進行了整體的改造和研發(fā)，使其大大降低使用門檻，降低行業(yè)應用的開發(fā)與使用成本。
AI技術，這些技術能夠解決目前AI工程化落地沒跟上，未來結合不同的應用場景將大有可為;此外，針對特定場景的可編程加速器很有發(fā)展前景，軟硬件結合的系統(tǒng)設計會成為解決很多計算問題的有效思路。
元宇宙把UGC(User Generated Content)從微博，短視頻，直播，直接帶到了新的階段，允許低成本地實現交互性粘性都更強的UGC。VR只是元宇宙外在表現形式，其實，元宇宙也是一個交叉學科領域。元宇宙在打破互聯(lián)網平臺壟斷方面是具備潛力的。然而，元宇宙火得太快，缺少技術沉淀的時間，根基不穩(wěn)，很容易出現劣幣驅逐良幣的行業(yè)風險，對整個行業(yè)造成打擊。這一點是需要關注的。
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