隐私计算（Privacy Computing）是一种在数据处理和分析过程中保护用户隐私的技术范式，通过加密、分布式计算或安全多方协议等方法，确保原始数据不被泄露，同时支持高效的计算任务如机器学习模型训练或数据挖掘。它使得多方能够在共享数据时维持数据的机密性，从而在遵守隐私法规如GDPR的前提下实现协作。
在AI产品开发的实际落地中，隐私计算技术如联邦学习、同态加密已被广泛应用于医疗健康诊断、金融风控和个性化推荐系统等领域。例如，联邦学习允许多个组织或设备本地训练模型参数，仅共享模型更新而非原始数据，这显著提升了AI产品的合规性和用户信任度，同时推动了数据驱动型创新的发展。
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