在数据为王的时代，由于本应协同的多个信息系统之间功能不相关、信息不共享，无法直接交换数据，从而形成“数据孤岛”现象，严重阻碍了数据要素的市场化。 同时，互联网和移动互联网的快速发展进一步加剧了数据碎片化的问题，使得跨平台、跨域数据的整合和利用更加复杂。
在应对大数据时代挑战的过程中，光道数码以前瞻性的技术眼光，提出了一种基于数字对象和联邦湖仓一体架构的湖仓一体化技术。 这项创新技术将联邦学习在用户隐私和安全方面的技术优势与数据湖仓一体的数据治理和深度分析能力相结合，有效打破数据孤岛，实现跨组织数据共享和分析。 通过连接多个数据湖仓一体，湖仓一体技术构建统一的数据平台，使企业能够轻松访问、查询、分析和挖掘不同的数据，为企业未来的数字化转型和业务创新提供有力支撑。 随着技术的不断发展和应用的不断深入，联邦学习作为一种解决数据孤岛问题的有效技术，已初步应用于多个行业。
联邦学习的基本概念
联邦学习本质上是一个分布式机器学习框架，可以在保证数据隐私和法律合规的前提下实现数据共享。 其核心思想是，当多个数据源参与模型训练时，不需要原始数据的流动，只需通过交互模型之间的参数进行模型的联合训练，从而保证原始数据可以保持局部。
联邦学习的出现打破了传统机器学习的集中式数据训练模式，同时以保护隐私为目标，精心设计了组织、机构、设备之间的交互，使联邦学习应用能够在保护隐私的前提下完成多方数据联合建模的任务。 这种方法平衡了数据隐私保护和数据共享分析，即数据可用但不可见的数据应用模型。
联邦学习的技术优势
传统的机器学习需要先将数据聚合到中心，然后才能进行模型训练，随着数据量的增加，应用成本也会相应增加。 此外，一旦数据离开其原始环境（即域外），就变得难以管理和控制，导致数据隐私泄露和数据安全风险。
相比之下，联邦学习可以帮助多个机构共同构建一个系统。
1. 安全、高效、合规的多源数据应用生态。 联邦学习通过实现跨机构数据整合和共享，为大数据应用提供准确、安全、高效的人工智能模型构建基础，从而提升大数据服务质量，为经济社会发展创造更多价值。
联邦学习的应用前景
1.公开政府事务。 在政府数据公开共享过程中，由于缺乏有效的隐私和安全保护技术，数据共享后无法限制数据的使用，导致数据滥用、隐私泄露等问题。 联邦学习应用可以与大数据开发组件集成，实现数据资源的针对性利用，打破第一部门的数据孤岛，提高政务服务的效率和质量，增强第一部门的透明度和可信度。
2.智慧城市。 智慧城市的核心是数据驱动的城市治理，但由于各机构和单位对数据安全共享的严格控制，数据难以整合和互联。 利用联邦学习，各机构和单位可以形成联邦协同，共创联邦学习模型，在保障数据安全的前提下，充分发挥数据的最大价值，助力智慧城市建设发展。
3.金融应用。 对于银行、电商平台和用户私有社交网络中的信息分布，联邦学习可以为银行构建跨企业、跨数据平台、跨域的大数据和AI系统提供良好的技术支持，保证多方在合规的基础上进行深度合作，也为金融行业带来新的商业模式和增长机会。
4.数字广告。 由于广告主、流量平台、消费者和众多第三方的参与，数字广告产业链分散互通，造成严重的数据孤岛。 联邦学习可以提供加密的分布式机器学习技术，使各方能够遵守隐私和安全法律法规，在不泄露底层数据、保持数据加密（或混淆）状态的情况下建立虚拟共享模型，从而提高各方的合作效率。
5.医疗应用。 基于生物医学的算法或统计研究需要大量的样本，单一数据源难以满足海量数据需求。 联邦学习应用可以提供多源医疗数据共享平台，在保证数据源隐私安全的同时，实现数据价值的共享。
联邦学习作为一种兼顾数据协同和安全隐私的新技术，是保证数据流动有序合规的基本要素。 为各行业打破数据壁垒提供了新思路，在保护数据安全的前提下实现各方互利共赢。 产业链上下游要凝聚共识，强化个人信息保护和数据安全的重要性，积极探索联邦学习在垂直行业的应用案例，形成行业示范，加快探索联邦学习行业应用场景。 预计在不久的将来，联邦学习可以在许多关键的开放问题上取得重大进展，将人工智能的好处带到社会的每个角落。
优质作者名单 部分内容**：中国信息通信研究院。
原标题：中国信息通信研究院发布《联邦学习场景应用研究报告（2022）》。
注：**本文的目的是传达更多信息，文章内容仅供参考。