一、数据要素政策背景：数据要素化加速行业变革

随着国家数据要素市场化配置改革的深入推进，数据已成为推动产业创新的关键生产要素。在新能源汽车与电力领域，海量的运行数据、充电数据、电网交互数据正待开发挖掘，但数据隐私安全、数据孤岛等问题制约着数据价值的释放。隐私计算作为实现数据"可用不可见"的关键技术，正成为破解这一难题的核心利器。

当前，新能源汽车产业与电力系统正加速融合，形成"车-桩-网"一体化发展新格局。然而，行业面临数据流通壁垒：车企掌握车辆运行数据，充电运营商拥有充电行为数据，电网企业掌握配电数据，各方数据难以安全高效融合利用。

隐私计算技术的成熟为打破这一僵局提供了可能。通过多方安全计算、联邦学习等密码学协议，各方数据可在不泄露原始信息的前提下实现联合计算与分析，真正实现数据价值流通。

通过构建了以计算协议层、算法算子层、集成应用层为核心的多方计算框架：计算协议层基于隐私计算密码学协议，确保数据流通全过程的安全可控；算法算子层提供标准化计算组件，支持安全风险识别、联合统计分析等功能；集成应用层面向充电安全识别、充放电策略优化等场景提供应用服务。

这种架构设计满足了在线计算、离线计算和数据分析等不同应用需求，为"车-桩-网"信息融合提供了完整解决方案。

针对车-桩-网信息融合中的跨网信息交互需求，我们设计了面向充电管理与控制的数据交互服务系统：

充电安全风险识别：基于车端动力电池健康状态参数和桩端安全状态数据，通过隐私计算实现安全风险的早期识别与预警；

充放电策略优化：研究"千人千面"的车-桩匹配策略，根据车辆特性、用户习惯、电网负荷等多元因素，实现安全、高效的最优充放电方案；

联合统计分析：各方在数据不出域的前提下，完成多源数据的联合统计与分析，挖掘数据潜在价值。

隐私计算技术正在成为新能源行业数据流通的信任基础设施。它通过密码学协议确保了数据融合过程中的安全性，解决了行业长期面临的数据隐私与价值挖掘之间的矛盾。

未来，随着电动汽车与电网交互（V2G）技术的普及，隐私计算将在需求响应、虚拟电厂、绿电交易等场景中发挥更加重要的作用，成为支撑新型电力系统建设的数字基石。

通过构建基于隐私计算的可信数据空间，数牍正在开启新能源汽车与电力系统深度融合的新篇章，为实现碳达峰、碳中和目标提供数字化助力。