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在当前人工智能快速发展的背景下，各行各业都在积极拥抱新技术，同时算力网络的建设也在不断推进。数据已经成为推动数字经济的重要力量。然而，在数据跨域传输和协同计算过程中，如何实现“可用不可见”、“可控可计量”的目标，依然是一个重大挑战。传统的安全防护方式在面对复杂的数据协作场景时，显得不够有效。

曙光云副总裁孙会首在接受采访时表示，他们正在经历三个重要的转变：从以人为主的安全体系转变为技术主导；从单点防御转向整体防御；从被动应对转为主动预防。这一变化背后，是曙光云联合多家科研机构和行业伙伴，推出的“立体密算体系”，旨在为智能世界提供更安全的基础支持。

目前，数据安全领域有很多概念，比如隐私计算、机密计算、可信计算等。它们之间有什么不同？为什么需要推出“立体密算”？

李明达指出，“立体密算”与主流的机密计算有本质区别。它不是简单的技术补充，而是从整体架构上进行安全升级。机密计算主要依赖于CPU硬件，在不信任环境中创建一个独立的安全区域，主要用于保护计算过程中的数据安全。这种方式更像是对现有系统的局部修补。

相比之下，“立体密算”是一套完整的、基于自主可控技术的安全计算架构。它将国产芯片、国密算法和可信计算3.0结合在一起，构建出一个多层次的安全空间。这种架构不仅保护数据，还保护计算资源和算法，实现全流程的安全管理。其信任基础来自底层芯片和系统，而不是后期添加。

徐良解释说，可信计算、隐私计算和机密计算各自解决不同的问题。而“立体密算”希望整合这些前沿技术，解决实际工程中的安全难题，确保数据和应用端到端加密，最终形成一个安全的环境，适用于大模型、数据处理和应用开发。

企业在引入安全技术时，通常要考虑性能和成本之间的平衡。过去，安全投入常常被视为性能的负担。徐良提到，通过“立体密算”技术，利用星云一体化优化，将性能损耗降低到传统方案的三分之一以下，从而提升整体效率。

核心在于将国密算法硬件化，并采用异步加密和分层缓存机制，让安全与性能相互配合。这样不再只是算力和安全厂商之间的竞争，而是利用芯片本身的特性来实现安全能力。

孙会首表示，以前密码技术不仅昂贵，还会降低系统速度。而“立体密算”通过CPU内生安全技术，在初期阶段几乎免费，解决了成本问题；同时，也克服了依赖密码机带来的性能瓶颈。

某地公安信息化项目使用该技术后，系统并发性能明显提升，安全审计时间缩短，总体拥有成本大幅下降。这在IT预算紧张的情况下，使得更多企业可以享受算力增长和安全增强的双重好处。

随着大模型的快速发展，AI数据和模型的安全成为企业竞争力的关键。李明达指出，在开放架构中，模型泄露可能比数据泄露更严重。“立体密算”从底层芯片开始构建计算体系，实现全方位防护，包括计算、存储、网络和外部设备。

在生态建设方面，徐良表示，希望为整个AI生态提供持续的安全机制。通过开放API接口连接主流AI框架，使技术能力惠及更多从业者。未来还将联合科研机构，围绕大模型训练、智能体协作等方面制定标准，为产业建立长期安全保障。

“立体密算”已在多个行业得到验证，如公共安全、医疗、金融和交通等。在医疗领域，帮助多机构在不暴露原始数据的前提下完成联合建模；在政务场景中，实现跨部门数据共享和全程可审计；在交通领域，解决云边端协同的安全问题。

孙会首提到，交通行业的典型场景是云边端结构，路测设备数量庞大，但每个设备的安全保障成本高，风险大。而“立体密算”即使在小规模的端侧场景下，也能保证数据和系统的安全。

曾宇航补充说，他们在交通领域通过轻量级部署和TEE可信执行环境，实现了ETC支付、信号灯采集和监控数据的加密与身份认证，构建了跨平台的数据共享信任机制。

对于普通用户来说，“立体密算”的作用可能不太明显，但它在保护个人隐私、企业机密乃至国家安全方面发挥着重要作用。孙会首举例说，如果数据运行在加密的安全环境中，就能避免被滥用，减少被大数据操控的风险。

曙光云表示，“立体密算”不仅是技术上的突破，更是对产业安全体系的全面升级。它通过构建覆盖多个层面的内生安全框架，为数据流通和算力互联提供安全保障。

未来，“立体密算”有望成为数据要素市场的信任工具、跨域合作的桥梁、降低成本的手段以及推动创新的力量。

要实现这一目标，仅靠一家企业无法完成。产业链的龙头企业应带动上下游，打造完整的产品体系；科研机构、高校和产业界需共同参与研发和标准化；相关部门应加快政策和标准的出台，推动“立体密算”进入国家网络安全、算力网络和数据市场重点支持范围。

在数据成为关键生产要素的时代，没有安全的计算和流通环境，数字经济的发展将受到限制。孙会首强调，无论个人、企业还是国家，核心竞争力都与安全密切相关。而“立体密算”正是在这一点上，努力提升整体安全水平。