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毫无疑问，如今我们正经历互联网第四次信息革命，坐拥海量的信息与数据。这些数据如果能够用AI的方式进行解读，将会为人类日常生活带来颠覆性变革。联邦学习作为未来AI发展的底层技术，它依靠安全可信的数据保护措施下连接数据孤岛的模式，将不断推动全球AI技术的创新与飞跃。随着联邦学习在更大范围和更多行业场景的渗透及应用，它在更高层面上对各类人群、组织、行业和社会都将产生巨大影响，联邦学习的公共价值主要体现在以下几个方面：

• 加速人工智能技术创新发展：人工智能技术当前已形成汇聚了全球技术、资金、人才和影响力等多元资源的产业生态，而作为AI建模底层不可或缺的核心技术，联邦学习将真正助力大数据实现价值，在数据不出本地的环境下带动AI各领域在各行业的深度融合，使得人工智能技术能够扫清数据障碍，不断迭代成长和创新。
• 保障隐私信息及数据安全：联邦学习可做到个体的自有数据不出本地，联邦系统通过加密机制下的参数交换方式，在不违反数据隐私保护法规的情况下，建立一个虚拟的共有模型。建立虚拟模型时，数据本身不移动，也不会泄露用户隐私或影响数据规范，充分保障了个体隐私信息及数据安全。
• 促进全社会智能化水平提升：基于联邦学习的AI技术将更安全地融入社会基础设施和生活中，它不仅能辅助人类的工作及生活，也逐步改变人类的认知模式，从而推动社会经济及发展。

联邦学习技术是一种“合作共赢”的模式，对商业利益而言极具价值。在这样一个联邦机制下，各个参与者的身份和地位相同，而联邦系统帮助大家建立了“共同富裕”的策略。这就是为什么这个体系叫做“联邦学习”。从商业角度而言，联邦学习的主要价值有：

• 带动跨领域的企业级数据合作，智能策略辅助市场布局及竞争力提升：联邦学习作为AI发展的底层技术，能够帮助到企业参与到新的全球化、泛行业化的协作网络和联邦生态中，通过跨领域的企业界数据合作，更有效地训练模型辅助自身市场布局、策略优化，从而提升竞争力。联邦学习能在技术层面帮助企业更好地确立自身合作与竞争策略，以此形成联邦中的独有生态，从而更好推动企业良性发展。
• 催生基于联合建模的新业态和模式：通过联邦生态及联邦学习在其他领域的应用拓展，将不断影响和改变合作中提供方、需求方的关系，重定义各方合作者的身份、服务方式和盈利方式，催生出基于联合建模的全新业态及模式。
• 降低技术提升成本和促进创新技术发展：联邦学习技术成体系可复用的解决方案能够有效降低技术应用的门槛，扩大技术应用的范围和广度，这使得广大泛AI行业企业机构能够为不同客户提供更加丰富的产品及服务，同时去除数据安全隐忧的AI大环境将有助于创新型技术的进一步飞跃，在提升效率和获得成长的同时，实现自身发展。

参考文献：
[1] 杨强, 刘洋, 程勇, 康焱, 陈天健, 于涵. 联邦学习[M]. 电子工业出版社, 2020
[2] 微众银行, FedAI. 联邦学习白皮书V2.0. 腾讯研究院等, 2021