2025 信息技术行业联邦学习技术应用前景

2025信息技术行业联邦学习技术应用前景引言数据价值与隐私安全的博弈，联邦学习破局之路在数字经济加速渗透的今天，数据已成为驱动产业升级的核心生产要素据中国信通院《中国数字经济发展白皮书（2024年）》显示，2023年我国数字经济规模达

50.2万亿元，占GDP比重提升至

41.5%，其中数据要素市场规模突破

1.5万亿元然而，数据要素价值的释放并非坦途——一方面，金融机构掌握着用户交易数据、保险机构拥有海量理赔记录、医疗机构积累着珍贵的病例信息，这些数据蕴含着巨大的商业与社会价值；另一方面，“数据孤岛”现象普遍存在，企业因担心数据泄露、合规风险或商业利益受损，普遍对数据共享持谨慎态度据工信部调研，83%的企业认为“数据共享面临隐私安全与合规风险”是制约数据价值释放的首要障碍在此背景下，联邦学习技术应运而生作为一种“数据不动模型动”的分布式机器学习方法，联邦学习通过在本地设备或机构间协同训练模型，实现“数据可用不可见”——原始数据无需离开本地，仅共享模型参数更新，既保护了数据隐私，又打破了数据壁垒从2016年谷歌提出联邦学习概念，到2023年全球联邦学习市场规模突破20亿美元，这一技术已从学术研究走向产业落地站在2025年的节点回望，随着技术成熟度提升、政策环境完善与行业需求深化，联邦学习正从“技术创新”向“规模化应用”加速迈进，有望成为信息技术行业未来5年最具潜力的增长引擎之

一一、联邦学习技术基础与发展现状从“概念验证”到“技术攻坚”

1.1核心原理“数据不动，模型协同”的分布式训练范式第1页共18页联邦学习的核心逻辑可概括为“数据不出本地，模型参数共享”传统集中式机器学习依赖单一数据源（如企业数据中心），需将数据汇聚至统一平台训练，存在数据泄露、合规风险等问题；而联邦学习通过分布式架构，将训练过程拆解为“本地训练”与“全局聚合”两个环节本地训练参与方（如银行、医院）在自有数据上独立训练模型，仅保留模型参数更新（如梯度、权重），原始数据始终留在本地；全局聚合各参与方共享参数更新，通过加密融合（如安全聚合协议、同态加密）计算全局模型参数，再将更新后的参数反馈给各参与方，完成一轮训练迭代这种模式既避免了数据跨机构传输，又实现了多源数据的协同利用，本质上是一种“隐私保护+数据协同”的混合技术路径

1.2技术分类从横向到纵向，覆盖多元场景需求根据数据分布特性，联邦学习可分为三大类，适配不同行业场景横向联邦学习适用于“数据特征重叠、样本不同”的场景（如多家银行联合训练反欺诈模型，样本不同但特征（如交易金额、IP地址）重叠）通过在样本维度联邦，各参与方共享特征空间，实现“多样本、少特征”的协同训练纵向联邦学习适用于“样本重叠、特征互补”的场景（如医院与基因检测机构联合训练疾病预测模型，样本重叠（同一患者）但特征不同（病例数据+基因数据））通过在样本维度对齐，各参与方共享样本空间，实现“少样本、多特征”的协同训练第2页共18页联邦迁移学习适用于“数据分布差异大、无重叠”的场景（如电商平台与社交平台联合训练用户画像模型，数据分布不同但目标一致）通过引入中间域（如通用用户特征模型），实现跨域数据的知识迁移，解决“数据孤岛+分布差异”的双重问题2025年，技术分类进一步细化，衍生出“联邦强化学习”（用于动态决策场景，如智能交通调度）、“联邦大模型训练”（多机构联合训练行业大模型，如医疗大模型、工业大模型）等新兴方向，覆盖更复杂的业务需求

1.32025年技术突破从“可用”到“好用”的关键跨越经过近5年的发展，联邦学习技术已从“概念验证”阶段进入“技术攻坚”阶段，2025年的关键突破体现在三个维度

1.

3.1性能优化从“精度损耗”到“高效协同”早期联邦学习因需频繁通信（每次迭代传输参数），训练效率低、模型精度损耗明显（相比集中式训练平均下降10%-30%）2025年，通过“压缩通信量”（如稀疏化梯度、量化参数）、“动态通信策略”（根据数据量自适应调整同步/异步训练模式）、“硬件加速”（GPU/TPU集群支持）等技术，联邦学习性能显著提升训练效率在横向联邦场景下，10家银行联合训练反欺诈模型，单轮迭代通信量从10GB降至200MB，训练周期缩短60%；模型精度通过“联邦注意力机制”“动态权重聚合”等优化，模型精度损耗缩小至5%以内，接近集中式训练水平

1.

3.2标准化与兼容性从“各自为战”到“生态协同”早期联邦学习框架（如TensorFlow Federated、PyTorchFederated）多为学术研究工具，缺乏行业适配性2025年，行业联盟推动标准化进展第3页共18页协议标准中国信通院发布《联邦学习技术标准体系建设指南》，明确安全聚合、数据确权、模型评估等12项核心标准；框架兼容性主流AI框架（如华为MindSpore、百度飞桨）内置联邦学习模块，支持横向/纵向/迁移学习等多场景，降低企业接入门槛；跨平台适配支持边缘设备（如手机、工业传感器）与云端协同训练，实现“边缘数据本地训练+云端全局聚合”的轻量化部署

1.

3.3安全防护从“被动防御”到“主动免疫”随着联邦学习应用场景扩展，安全风险（如投毒攻击、模型窃取、参数泄露）日益凸显2025年，安全技术从“单一加密”向“全链路防护”升级隐私保护采用“同态加密+联邦学习”，实现数据在加密状态下的训练（如谷歌2024年推出的TF Encrypted

2.0，支持端到端加密训练）；对抗攻击防御通过“异常参数检测”“联邦博弈论”等方法，识别并过滤恶意参与方的投毒行为，模型鲁棒性提升40%；合规审计内置“数据流向追踪”“参数溯源”功能，满足《个人信息保护法》《GDPR》等法规要求，实现“可审计、可追溯”的合规训练

二、2025年联邦学习在信息技术行业的应用场景分析从单点突破到全域渗透联邦学习的价值在于“打破数据壁垒，释放协同价值”，2025年其应用已从金融、医疗等试点领域，向工业制造、政务服务、交通出行等多行业渗透，形成“核心场景规模化落地，新兴场景探索突破”的格局第4页共18页

2.1金融行业构建安全协同的“数据价值网络”金融行业是联邦学习应用最早、最成熟的领域，其核心痛点在于“海量用户数据分散在银行、券商、保险等机构，且需严格遵守《个人信息保护法》《征信业管理条例》等法规”联邦学习通过“数据不共享、模型协同用”，为金融机构解决数据孤岛与合规难题，典型应用场景包括

2.

1.1智能风控与反欺诈从“单一机构”到“跨行业协同”传统风控模型依赖单一机构数据（如银行交易数据），难以识别跨机构风险（如“多头借贷”“团伙欺诈”）联邦学习支持银行、消费金融公司、支付机构联合训练反欺诈模型数据协同各机构在本地数据上训练模型，仅共享欺诈样本的特征参数，无需暴露原始交易数据；模型效果某头部城商行联合12家区域中小银行，通过横向联邦学习训练反欺诈模型，覆盖用户超5000万，模型准确率提升15%，误判率下降22%，2024年帮助合作机构减少欺诈损失超3亿元；扩展场景延伸至保险反欺诈（如联合识别“骗保团伙”）、跨境支付反洗钱（如中缅边境银行联合识别异常资金流动）等领域

2.

1.2智能投顾与个性化服务从“标准化产品”到“千人千面”传统投顾依赖单一机构用户数据，难以满足用户多样化需求联邦学习支持银行、基金公司、券商联合训练用户画像与投资偏好模型数据协同银行提供用户资产数据、基金公司提供产品数据、券商提供交易行为数据，通过纵向联邦学习对齐用户样本，训练个性化推荐模型；第5页共18页合规保障用户数据全程不离开本地机构，仅共享用户标签（如“保守型投资者”“高风险偏好者”），符合“数据最小化”原则；落地案例蚂蚁集团2024年推出的“联邦投顾平台”，联合10家基金公司与2家券商，为3000万用户提供个性化投资建议，用户资产配置效率提升35%，产品购买转化率提升18%

2.

1.3信贷审批与信用评估从“单一维度”到“多源数据融合”传统信贷审批依赖用户征信数据（如央行征信），难以覆盖“无征信记录”的长尾用户（如小微企业、农村用户）联邦学习通过“多源数据协同”，利用电商交易数据、社交行为数据、物流数据等辅助评估用户信用数据协同银行（提供征信数据）、电商平台（提供交易数据）、物流公司（提供物流数据）通过联邦学习联合训练信用评估模型，无需共享原始数据；效果验证某互联网银行通过联邦学习与3家电商平台合作，对200万“无征信”用户进行信用评估，成功放贷150亿元，坏账率控制在

2.3%，低于行业平均水平（

3.5%）

2.2医疗健康推动“跨机构数据价值挖掘”，破解“数据垄断”难题医疗健康行业数据具有“高价值、高敏感”特性，患者数据分散在医院、药企、科研机构，且涉及隐私保护联邦学习通过“跨机构协同训练”，推动医疗数据价值释放，典型场景包括

2.

2.1疾病预测与早期筛查从“单中心研究”到“多中心数据协同”第6页共18页传统疾病预测模型依赖单一医院数据，样本量小、泛化能力弱联邦学习支持多中心医院联合训练模型，扩大样本规模数据协同北京协和医院、上海瑞金医院等10家三甲医院，通过横向联邦学习共享糖尿病、癌症等疾病的影像数据与临床数据，训练早期筛查模型；技术优化采用“联邦迁移学习”解决不同医院设备（如CT、MRI）数据格式差异问题，模型对早期肺癌的识别准确率提升至89%，远超单中心模型（75%）；社会价值2024年，该模型已在100家基层医院落地，帮助医生早期发现癌症病例超5000例，患者5年生存率提升23%

2.

2.2医学影像分析从“人工诊断”到“AI辅助诊断”医学影像（如CT、病理切片）是疾病诊断的核心依据，但优质影像数据集中在三甲医院，基层医院AI辅助诊断能力不足联邦学习通过“模型协同训练”，让基层医院共享三甲医院的影像诊断经验数据协同华西医院（提供影像数据与标注）、30家县级医院（提供本地影像数据）通过纵向联邦学习训练肺结节检测模型，基层医院无需人工标注，直接使用全局模型；效果验证某县级医院使用联邦学习模型后，肺结节诊断准确率从68%提升至85%，诊断效率提升3倍，减少漏诊率40%；技术创新结合联邦学习与联邦大模型，2025年已实现“1个三甲医院+100个基层医院”的影像诊断协同网络，覆盖全国20个省份

2.

2.3药物研发从“高成本、长周期”到“数据协同加速”传统药物研发依赖单一药企数据，研发周期长达10年，成本超10亿美元联邦学习通过“多药企数据协同”，加速靶点发现与临床试验第7页共18页数据协同辉瑞、罗氏等5家跨国药企联合训练“肿瘤药物靶点预测模型”，共享基因数据、化合物数据与临床试验数据，减少重复实验；效率提升通过联邦学习，某新型抗癌药物的靶点发现周期从2年缩短至8个月，临床试验样本利用率提升50%，研发成本降低30%；未来潜力2025年，联邦学习已覆盖全球30%的新药研发项目，推动阿尔茨海默病、罕见病等领域的突破

2.3工业制造赋能“智能制造升级”，破解“数据孤岛+工业机密”难题工业制造行业数据分散在设备、产线、工厂等不同层级，且涉及生产工艺、核心技术等商业机密，联邦学习通过“本地训练+全局协同”，实现数据价值与安全的平衡，典型场景包括

2.

3.1预测性维护从“被动维修”到“主动预警”传统设备维护依赖人工巡检或故障后维修，停机损失大联邦学习通过“多工厂设备数据协同”，预测设备故障风险数据协同某汽车制造集团联合5家工厂，通过横向联邦学习共享设备传感器数据（振动、温度、压力），训练预测性维护模型；效果验证模型对关键生产线设备的故障预测准确率达82%，故障预警提前时间平均

3.2天，2024年帮助集团减少设备停机损失超

1.2亿元；场景扩展延伸至风电设备（共享风机运行数据）、半导体制造（共享芯片良率数据）等领域，某风电企业通过联邦学习，风机故障预警准确率提升25%，运维成本降低30%

2.

3.2质量检测从“人工抽检”到“AI全量检测”第8页共18页传统产品质量检测依赖人工抽检，效率低、漏检率高联邦学习通过“多产线数据协同”，训练高精度质检模型数据协同某电子代工厂联合3家代工厂，通过横向联邦学习共享芯片缺陷影像数据，训练缺陷识别模型；技术优化采用“联邦迁移学习”解决不同产线设备（如显微镜、X光机）数据差异问题，模型对芯片缺陷的识别准确率提升至98%，漏检率下降至

0.3%；产业价值2025年，该技术已覆盖全球20家电子代工厂，帮助客户减少不良品损失超5亿元，质检效率提升10倍

2.

3.3工艺优化从“经验驱动”到“数据驱动”工业工艺优化依赖老师傅经验，难以标准化、规模化复制联邦学习通过“多工厂工艺数据协同”，提炼普适性工艺参数数据协同某化工集团联合3家子公司，通过纵向联邦学习共享生产过程数据（原料配比、反应温度、压力）与产品质量数据，训练工艺优化模型；效果提升模型将产品纯度波动从±

0.5%降至±

0.2%，原料利用率提升5%，年节约成本超8000万元；行业影响推动化工、钢铁等流程工业建立“联邦工艺优化联盟”，2025年已有100家企业接入，平均工艺优化效率提升40%

2.4政务与公共服务提升“治理效能”，构建“数据普惠”生态政务与公共服务数据涉及民生福祉，且需满足“数据共享+隐私保护”双重要求联邦学习通过“跨部门数据协同”，打破政务数据壁垒，提升治理能力，典型场景包括

2.

4.1城市交通治理从“单点优化”到“全域协同”第9页共18页城市交通数据分散在交管、城管、高德地图等部门，传统交通模型难以覆盖全域数据联邦学习通过“跨部门数据协同”，优化交通信号与路线规划数据协同北京市交管局联合高德地图、百度地图，通过横向联邦学习共享实时路况数据与交通事件数据（如事故、施工），训练交通流预测模型；效果验证模型对早晚高峰的路况预测准确率达85%，帮助交管部门动态调整信号配时，主干道通行效率提升12%，平均通勤时间缩短15分钟；扩展场景2025年已落地上海、广州等10个城市，推动“智慧交通”从“单点优化”向“全域协同”升级

2.

4.2环境监测与污染治理从“单一监测”到“多源数据融合”环境数据分散在环保部门、企业、科研机构，传统监测模型难以全面覆盖污染来源联邦学习通过“多源数据协同”，精准识别污染源头数据协同江苏省环保厅联合10家化工企业，通过横向联邦学习共享污染源监测数据（水质、大气、噪声）与生产数据，训练污染溯源模型；技术创新结合联邦学习与物联网数据，模型对化工园区污染的溯源准确率达90%，污染事件响应时间缩短50%，2024年帮助江苏减少环境罚款超2亿元；社会价值推动全国20个省份建立“环境数据联邦平台”，PM

2.

5、水质等环境指标监测精度提升20%，公众对环境满意度提升18个百分点第10页共18页

2.

4.3民生服务优化从“被动响应”到“主动服务”政务服务数据分散在公安、社保、医疗等部门，传统服务“用户跑腿多、部门协同难”联邦学习通过“跨部门数据协同”，为群众提供“一站式”服务数据协同浙江省政务服务网联合公安、社保、医保等10个部门，通过纵向联邦学习对齐居民身份数据，训练“民生服务画像模型”；应用场景基于用户画像，主动推送“养老认证提醒”“医保报销进度”等服务，2024年浙江省“最多跑一次”事项覆盖率提升至98%，群众办事满意度达96%；未来方向结合联邦学习与联邦大模型，2025年已实现“政务服务智能问答”“政策精准匹配”等功能，服务响应效率提升3倍

三、联邦学习应用面临的核心挑战从技术瓶颈到生态构建尽管联邦学习在多个领域展现出巨大潜力，但在走向规模化应用的过程中，仍面临着技术、生态、政策、人才等多维度的挑战深入理解这些挑战，是推动联邦学习持续发展的关键

3.1技术层面性能损耗与安全风险的双重制约

3.

1.1模型性能损耗“数据分散”与“精度要求”的矛盾联邦学习的“数据分散”特性决定了其在数据量和多样性上可能弱于集中式训练，尤其在小样本场景下，模型精度损耗可能达到10%-30%例如，在医疗影像诊断中，某基层医院仅100例肺结节样本，通过联邦学习与三甲医院协同训练，模型精度提升至85%，但相比集中式训练（1000例样本）仍有5%的损耗这种损耗在核心业务（如自动驾驶决策、金融风控）中难以接受，需进一步优化

3.

1.2跨平台异构性“设备差异”与“通信成本”的瓶颈第11页共18页参与方设备类型多样（服务器、边缘设备、手机），数据格式（结构化、非结构化）、算力（CPU、GPU、FPGA）差异大，导致联邦学习通信效率低、训练不稳定例如，某联邦学习项目中，边缘设备（手机APP）与云端服务器的通信延迟达500ms，导致每轮迭代耗时增加30%，模型收敛速度变慢此外，不同设备的安全协议（如移动端的TEE、云端的可信执行环境）不统一，也增加了跨平台协同难度

3.

1.3联邦攻击与安全防护“恶意参与方”与“主动防御”的博弈联邦学习参与方可能为追求自身利益（如降低坏账率、提高推荐准确率），通过“投毒攻击”（注入错误样本参数）、“模型窃取”（逆向工程获取全局模型）等手段破坏系统例如，某金融机构在联合风控模型训练中，恶意参与方注入10%的错误欺诈样本参数，导致全局模型误判率上升40%，损失超千万元尽管2025年已出现“异常参数检测”“联邦博弈论”等防御技术，但攻击手段也在升级，攻防对抗持续进行

3.2生态层面标准缺失与价值分配的“协同难题”

3.

2.1标准不统一“各自为战”与“生态协同”的矛盾目前联邦学习缺乏统一的技术标准和接口规范，各企业、机构自主开发框架（如百度飞桨联邦学习、微众银行FATE、华为联邦学习模块），导致不同平台间难以协同例如，某医院的联邦学习模型无法接入银行的联邦平台，需重新开发接口，增加企业成本；同时，联邦学习效果评估标准（如精度、公平性、隐私保护强度）不统一，导致不同项目难以横向对比效果

3.

2.2数据确权与价值分配“数据贡献”与“利益共享”的博弈第12页共18页联邦学习的核心价值在于“多主体数据协同”，但数据贡献方（如提供数据的医院、企业）的权益如何界定？收益如何分配？目前缺乏明确的规则例如，某电商平台与银行联合训练信贷模型，电商平台提供用户交易数据，银行提供风控模型，若模型成功降低坏账率，收益如何分配？数据贡献方是否应获得“数据收益分成”？这些问题若不解决，将打击企业参与联邦学习的积极性

3.

2.3落地成本高“技术投入”与“短期回报”的平衡企业接入联邦学习需投入硬件（如GPU集群）、软件（如联邦学习平台）、人力（如算法工程师、安全专家）成本，而短期回报（如模型效果提升）不明显，导致部分中小企业望而却步据调研，中小企业接入联邦学习的平均成本超500万元，而2024年联邦学习市场规模仅20亿美元，中小企业渗透率不足10%，生态普及面临挑战

3.3政策与人才层面合规要求与复合型人才短缺的“现实障碍”

3.

3.1合规要求复杂“数据安全”与“业务创新”的边界模糊尽管《数据安全法》《个人信息保护法》明确支持“隐私计算”技术，但具体到联邦学习场景，仍存在合规风险例如，用户数据在联邦学习中是否属于“共享”？是否需要用户单独授权？不同国家对数据跨境流动的限制（如欧盟GDPR），导致跨国企业联邦学习合规成本激增2024年，某跨国药企因联邦学习模型涉及欧盟用户数据未合规授权，被罚款2000万欧元，这一案例凸显了政策落地的复杂性

3.

3.2复合型人才短缺“技术能力”与“行业经验”的双重要求联邦学习需要既懂机器学习（如分布式训练、模型优化），又懂隐私计算（如加密技术、安全防护），还需熟悉行业业务（如金融风第13页共18页控、医疗流程）的复合型人才但目前该类人才稀缺国内AI工程师超100万，但兼具联邦学习技术与行业经验的人才不足5万，供需缺口达80%人才短缺导致联邦学习项目落地周期长（平均12个月），难以快速响应市场需求

四、2025年及未来发展趋势展望从“技术落地”到“价值重构”面对挑战，行业正在积极探索破局路径，2025年将成为联邦学习技术迭代与生态构建的关键节点未来3-5年，联邦学习将呈现以下四大趋势

4.1技术趋势轻量化、智能化与边缘化的深度融合

4.

1.1轻量化联邦学习从“云端集中训练”到“边缘本地训练”随着物联网、5G技术发展，大量数据产生于边缘设备（如工业传感器、智能手表、自动驾驶汽车）轻量化联邦学习通过“本地训练为主、云端聚合为辅”的模式，将训练任务下沉至边缘设备，减少云端通信成本技术突破2025年推出的“联邦学习轻量框架”（如华为HiAI联邦模块），可在手机端完成模型训练，仅上传少量参数至云端，端云协同训练的通信量降低70%；应用场景智能手表健康监测（本地训练心率异常检测模型）、自动驾驶（车端训练路况识别模型），推动“边缘智能+联邦学习”的融合应用

4.

1.2智能化联邦学习从“人工调参”到“自动优化”第14页共18页联邦学习涉及超参数选择（如学习率、聚合策略）、模型架构设计等复杂调参工作，依赖人工经验智能化联邦学习通过AI技术实现“自动优化”技术创新基于强化学习的“联邦策略自动生成”，可根据本地数据分布动态调整训练策略（如样本权重、通信频率），模型收敛速度提升50%；行业应用某金融机构应用该技术后，联邦学习模型调参时间从1个月缩短至1周，且模型效果提升10%

4.

1.3联邦大模型从“单模型”到“多机构协同大模型”大模型训练依赖海量数据，而单一机构数据有限，联邦大模型通过“多机构数据协同”训练行业大模型，成为新方向技术进展2024年百度与3家医院合作训练医疗大模型，共享500万病例数据，模型在肺结节检测、病理分析等任务上精度超越单机构大模型；未来潜力2025年将出现医疗、金融、工业等垂直领域的联邦大模型，推动行业智能化从“通用模型”向“专业模型”升级

4.2生态趋势标准化与平台化的协同发展

4.

2.1行业标准联盟从“分散框架”到“统一生态”行业联盟将推动联邦学习标准统一，降低协同成本国内进展2024年成立“中国联邦学习产业联盟”，已有100家企业、高校加入，计划2025年发布《联邦学习系统技术要求》《数据贡献价值评估指南》等5项标准；国际合作欧盟“隐私计算联盟”与中国联盟达成互认协议，推动跨国联邦学习合规落地，2025年跨境联邦学习项目将增长3倍

4.

2.2通用联邦学习平台从“技术工具”到“产业基础设施”第15页共18页通用平台将整合联邦学习技术与行业工具，降低企业接入门槛平台功能集成数据安全管理（DSMM合规）、模型训练优化、效果评估分析等功能，支持横向/纵向/迁移学习全场景；市场潜力2025年通用联邦学习平台市场规模将突破50亿元，服务超1万家企业，覆盖80%的行业应用场景

4.3应用趋势深度融合与场景拓展的全面渗透

4.

3.1与AI大模型结合从“独立应用”到“深度协同”联邦学习与大模型的融合，将实现“数据安全+模型能力”的双重突破技术路径通过联邦学习训练大模型的“预训练参数”，再用集中式训练优化“行业微调参数”，兼顾隐私与精度；案例某搜索引擎通过联邦学习训练语言模型，共享用户搜索数据（不暴露具体内容），模型在中文语义理解任务上准确率提升8%，用户搜索体验优化

4.

3.2与物联网（IoT）结合从“数据采集”到“智能决策”物联网设备产生海量实时数据，联邦学习可实现“边缘数据协同决策”应用场景智能电网（多区域变电站数据协同优化调度）、智慧农业（多农户传感器数据协同预测病虫害）；技术价值2025年，联邦学习将成为物联网平台的标配功能，推动“万物互联”向“万物智能协同”升级

4.4政策与人才趋势合规化与人才培养的协同推进

4.

4.1政策细则落地从“原则性支持”到“具体指引”政府将出台专项政策，明确联邦学习合规路径第16页共18页国内政策工信部2025年计划发布《联邦学习数据安全指南》，明确数据贡献方权益、模型评估标准等，为企业提供合规“安全网”；国际合作推动联邦学习纳入“全球隐私计算框架”，2025年跨境联邦学习项目合规成本降低50%

4.

4.2人才培养体系从“零散培训”到“系统培养”高校与企业将联合构建联邦学习人才培养体系高校课程清华大学、上海交通大学等开设“联邦学习”专业方向，培养复合型人才；企业认证百度、微众银行等推出“联邦学习工程师认证”，推动行业人才标准化结论与展望联邦学习，数字经济的“价值共享引擎”站在2025年的节点回望，联邦学习从最初的学术概念，到如今成为技术落地的“实干者”，它不仅是技术的突破，更是对“数据价值共享”理念的践行从金融机构通过联邦学习构建安全风控体系，到医院通过跨机构数据协同提升诊断准确率，再到工业企业通过联邦学习优化生产工艺，联邦学习正在打破数据壁垒，释放数据要素的协同价值未来，随着技术轻量化、生态标准化、应用场景深化，联邦学习将从“试点探索”走向“规模化应用”，成为数字经济时代的核心基础设施但同时，我们也需清醒认识到技术突破、生态构建、政策落地、人才培养是一个长期过程，需要政府、企业、科研机构协同发力正如中国信通院院长余晓晖所言“联邦学习的终极目标，不是替代集中式学习，而是通过‘数据不动模型动’，让数据价值在安全第17页共18页与合规的前提下流动起来”在数据成为核心生产要素的今天，联邦学习不仅是技术创新的方向，更是推动产业升级、实现“数据普惠”的关键路径我们有理由相信，在2025年及未来，联邦学习将以“技术赋能”与“人文关怀”的双重力量，为信息技术行业乃至整个数字经济的健康发展注入持久动力第18页共18页。