伴随着算力的提升、算法的进步和数据量的增加，人工智能（AI）迎来了第三次发展浪潮，开始了在各行各业的落地探索。那么，人工智能技术是否真能如我们预想一般在各行各业落地生根？当我们把目光拉远到整体行业应用中时，问题就凸显出来了——除了有限的几个行业，更多的应用领域有的只是小数据，或者质量很差的数据，并且这些数据分散在不同机构中，形成了“数据孤岛”，缺乏有效的互通和协作。
能否把散落在各地、各机构的数据合并成大数据，这就存在着另一个问题——数据隐私保护。近年来，随着政策法规的逐渐完善和公众隐私保护意识的加强，如何在保护数据隐私的前提下实现行业协作与协同治理，如何破解“数据孤岛”与“数据隐私保护”的两难困境，已成为当下人工智能技术行业应用中亟待解决的问题。
联邦学习（federated learning）作为一种新兴的人工智能技术，可以解决“数据孤岛”和“数据隐私保护”的问题，有望成为下一代人工智能协同算法和协作网络的基础。联邦学习是指在满足隐私保护和数据安全的前提下，设计一个机器学习框架，使各个机构在不交换数据的情况下进行协作，提升机器学习的效果，其核心就是通过建立一个数据“联邦”，解决“数据孤岛”和“数据隐私保护”的问题。
联邦学习具有以下4点特征：各方数据都保留在本地，不泄露隐私，也不违反法规；多个参与者联合数据建立虚拟的共有模型，实现各自的使用目的，共同获益；在联邦学习的体系下，各个参与者的身份和地位相同；联邦学习的建模效果类似于传统深度学习。
2016年，Google公司最先提出了“联邦学习”的概念，原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题，其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下，在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习。
当前，联邦学习在智慧金融、智慧医疗、智慧城市及物联网等方向都已实现了落地应用。例如，在智慧金融方向，联邦学习将打破各个企业之间的数据壁垒，是企业完成数字化转型的关键。在智慧医疗方向，联邦学习在不共享患者数据的情况下联合多个机构进行协作，从根本上解决数据流通和模型训练的问题。在物联网方面，联邦学习在车联网、智能家居、可穿戴设备、机器人等方向也有着巨大的应用潜力。
以上部分内容节选自《深入浅出联邦学习：原理与实践》，在不改变原意的前提下，做了简要的编辑。该书从基础、原理、实战、拓展四个维度系统讲解了联邦学习，作者是人工智能领域的资深专家，现任某大型金融集团科技公司联邦学习团队负责人。本书不仅得到了中外院士的联合推荐，而且得到了来自清华大学、华中科技大学、百度、蚂蚁集团、同盾科技等学术界和企业界专家的一致推荐。