当 AI 遇上全同态加密：一场正在点燃的开源运动
AI 正在深入医疗、金融、政务等核心领域，但数据隐私始终是绕不开的障碍。医院不敢把病历交给云端模型，银行不敢让第三方碰交易流水，企业不敢用外部 AI 分析内部数据。不是技术不行，是信任的成本太高。
全同态加密（FHE）正在改变这件事。它让 AI 可以直接在加密数据上做推理——模型看不到原始数据，数据方看不到模型参数，但计算结果完全正确。听起来像魔法，但它是真实的密码学。而且，它正在从理论走向工程。
密流智能发起「盗火者计划」
近日，密流智能（CipherFlow）正式发起 LattiAI 开源共建计划——「盗火者计划」，面向全球开发者、高校研究者与 AI 工程师，共同打磨 LattiAI——国内首个面向 AI 密文推理的全同态加密开发框架。
作为计划的启动活动，密流智能将于 4月1日（周三）19:00 举办线上 Workshop，邀请来自北京大学、清华大学、密流智能的4位专家，围绕 FHE+AI 的技术现状与未来方向展开分享：
- Talk 1：AI 时代的隐私危机与 FHE 的破局之路 —— 樊俊锋 · 密流智能
- Talk 2：当 AI 遇上密码学，一场正在发生的范式革命 —— 李萌 · 北京大学
- Talk 3：站在爆发前夜：FHE 的科研机遇与方向 —— 王安宇 · 清华大学
- Talk 4：开源项目 latti-ai 介绍与共建指南 —— 陈思 · 密流智能
三条赛道，覆盖不同背景参与者
本次「盗火者计划」第一期设立三条赛道：
本次活动我们设了三条赛道，覆盖不同背景的参与者：�� 赛道一：AI + FHE 框架能力建设适合：深度学习工程师、框架开发者。
- 任务1：实现一种经典 CNN 模型密文转换，如 VGG、Inception、SSD
- 任务2：实现 softmax 层的同态计算
本赛道面向深度学习工程师。参与者无需密码学背景，框架已封装 FHE 加解密流程，参与者专注于模型结构适配与推理实现即可。
赛道二：安全 AI 行业场景落地
适合：做金融/医疗 AI 的研究者和工程师。
- 任务3：实现一种金融领域的密文推理，如价格预测、信用评估模型
- 任务4：实现一种医疗健康领域模型的密文推理，如心电图分析、医疗影像模型
本赛道面向有行业模型经验的研究者和工程师。参与者将基于 latti-ai 框架，将已有的行业 AI 模型适配为密文推理方案，验证 FHE 在真实场景中的工程可行性。
赛道三：FHE 底层优化
适合：密码学研究者、高性能计算方向。
- 任务5：使用稀疏打包的 bootstrapping 算子优化计算效率
- 任务6：针对低精度神经网络优化 FHE 参数
本赛道面向密码学与高性能计算方向的研究者，要求具备 FHE 算法基础。
时间节点
- Workshop：2026年4月1日（周三）19:00~20:30
- 任务认领截止：2026年4月15日 19:00
- 代码 + PPT 提交截止：2026年4月30日 19:00
- 评审颁奖：5月线上公示 + 线下 Meetup
奖项设置
- 卓越贡献奖：¥10,000 × 1
- 优秀共享奖 ￥5,000× 2
- 生态贡献奖：￥3,000/团队或个人
优秀成果将合入 latti-ai 开源框架，成为项目生态的一部分。专家顾问团队来自北大、复旦、北航、南航等高校。
活动详情关注公众号密流智能
