施密特没有浪费任何寒暄时间。
翻开笔记本的第二页，目光直视沈烈：
“唐先生，沈先生，我们直入主题。欧盟对数据主权有着严格规定，这一点我相信你们非常清楚。你们在峰会演讲中提出的‘全球安保数据共享平台’概念，在技术层面上令人印象深刻，但在法律合规层面上，我想知道它如何与《通用数据保护条例》兼容？”
这个问题尖锐而精准，直指镐科方案。
GDPR不仅是欧盟的数据保护法规，更是全球数据治理的黄金标准之一。
其核心原则——
数据最小化、目的限制、存储限制、完整性与保密性、问责制——
每一条都对跨国数据共享构成严峻挑战。
沈烈没有立即回答，而是用三秒钟时间整理思路。
这三秒钟的停顿既显示他对问题的重视，也避免给人留下预先背诵标准答案的印象。
然后他从容应答，语速平稳，确保同声传译员能够准确跟上：
“施密特先生提出的问题非常关键。实际上，GDPR的合规性是我们设计平台时的首要考量之一。我们的解决方案基于两个核心技术：联邦学习和区块链。”
他立即从公文包中取出一台平板电脑，连接到房间内的投影仪。
沈烈没有使用花哨的PPT，而是调出了一个简洁的技术架构图。
“首先，联邦学习技术确保数据无需离开各成员国的司法管辖区。”沈烈用激光笔指向架构图的中心部分，“传统的集中式机器学习需要将数据汇聚到中央服务器进行训练，但这违反了GDPR的数据本地化要求。而联邦学习采取完全不同的路径。”
他放大示意图中的一个子模块：
“在我们的设计中，机器学习模型被发送到各成员国的本地服务器，在数据不出境的前提下完成训练，然后只有模型参数——而非原始数据——被加密上传到协调服务器进行聚合。这个过程循环迭代，最终产生一个全局模型，而任何参与方都无法从模型参数中反推出其他方的原始数据。”
施密特身体微微前倾，这是他产生兴趣的标志：
“具体的技术实现？特别是对差异化隐私的保护？”
“我们采用了三重保护机制。”
沈烈的回答展现出扎实的技术功底，“第一层，本地训练时加入符合欧盟标准的差分隐私噪声，确保单个数据点无法被识别；第二层，采用安全多方计算协议，模型参数聚合过程本身加密；第三层，所有数据处理都会在联盟链上留下不可篡改的记录，包括数据来源、使用目的、处理时间、访问人员，全程可追溯、可审计。”
他调出另一个界面，显示了一个模拟的审计日志：
“这是基于我们内部测试平台生成的样例。您可以看到，每一次数据访问都需要多层授权，并且符合‘最小必要’原则。平台内嵌了GDPR合规性自动检查模块，如果某项操作可能违反条例，系统会在执行前预警并阻止。”
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