內容概況：中國聯邦學習行業在政策支持、技術進步和市場需求推動下的穩步發展態勢。2024年，中國聯邦學習行業市場規模為2.54億元，同比增長11.89%。技術層面，以微眾銀行FATE、螞蟻金服共享智能平臺為代表的技術框架持續迭代，支持同態加密、安全多方計算等隱私保護技術，實現“數據可用不可見”的協同建模。在金融風控、醫療聯合診斷、城市交通優化等場景中，聯邦學習有效解決了數據孤島與隱私安全的矛盾，提升模型精度達20%以上。

相關上市企業：百度集團（09888）、騰訊控股（00700）、阿里巴巴（09988）、京東集團（09618）

相關企業：中芯國際集成電路制造有限公司、浪潮電子信息產業股份有限公司、長江存儲科技有限責任公司、華為技術有限公司、阿里云計算有限公司、上海深實微系統科技有限公司、阿里巴巴（中國）有限公司、奇安信科技集團股份有限公司、派歐云計算（上海）有限公司、中國工商銀行股份有限公司、、字節跳動有限公司

關鍵詞：聯邦學習、聯邦學習市場規模、聯邦學習行業現狀、聯邦學習發展趨勢

一、行業概述

聯邦學習（Federated Learning，FL）是一種分布式機器學習方法，核心目標是在保護數據隱私的前提下，允許多個參與方協作訓練模型。其核心機制是：各參與方（如企業、設備、機構）僅在本地使用自有數據訓練模型，并將模型參數（如梯度、權重）加密后傳輸至中央服務器或通過安全協議交互，最終通過聚合這些參數形成全局模型。原始數據始終保留在本地，避免跨機構/設備的數據共享，從而解決“數據孤島”問題，并符合GDPR等隱私法規要求。根據數據分布特征、網絡結構及參與方角色，聯邦學習可以分為橫向聯邦學習、縱向聯邦學習和聯邦遷移學習三大類。

二、行業發展歷程

中國聯邦學習行業自2017年谷歌提出概念后，經歷探索、應用、生態構建至成熟擴展四階段：2017-2018年微眾銀行、百度、阿里率先研究，微眾開源全球首個工業級框架FATE；2019-2020年產業化落地，金融領域率先應用跨機構信貸風控模型，京東數科開發“時空AI引擎”支撐智慧城市建設，政策推動IEEE P3652.1標準制定，醫療領域試點跨醫院數據融合；2021-2022年生態成型，FATE社區吸引超4000開發者、800企業參與，京東數科提出高效通信算法，可信聯邦學習2.0理論推出并融合區塊鏈、5G/6G等技術拓展場景；2023年至今成為技術基礎設施，多行業深度應用如平安科技“蜂巢平臺”支持金融風控，政策完善數據要素市場化配置，2025年與邊緣計算、AI大模型結合形成分布式AI協同新范式，中國在全球化標準制定中影響力提升，推動數字經濟高質量發展。

三、行業產業鏈

聯邦學習行業產業鏈上游主要包括芯片、服務器、存儲設備、網絡設備、邊緣計算設備等計算硬件，同態加密庫、差分隱私工具包、安全多方計算協議庫等隱私保護軟件庫，分布式計算框架，以及云服務等。產業鏈中游為聯邦學習平臺與解決方案提供商。產業鏈下游主要應用于金融、醫療、物流、數字廣告、智能交通、政務等領域。

在經濟結構調整和轉型升級的背景下，金融業的穩定增長為實體經濟提供了有力支持。一方面，金融機構通過優化資源配置，為新興產業和中小企業提供了更多資金支持，促進了經濟的多元化發展；另一方面，金融市場的穩定運行也為居民和企業的財富管理提供了更多選擇，增強了經濟的活力和韌性。2024年，中國金融業增加值為9.85萬億元，同比增長4.92%。聯邦學習作為一種新興的分布式機器學習技術，通過在不共享數據本身的情況下進行聯合建模，為金融業的數據隱私保護和模型優化提供了新的解決方案。在金融風控領域，聯邦學習技術通過整合不同金融機構的數據，構建更精準的信用評估模型。在智能營銷方面，聯邦學習技術通過整合金融機構和第三方數據，實現了更精準的客戶畫像和個性化推薦。此外，聯邦學習技術在金融監管合規方面也發揮了重要作用。隨著技術的不斷成熟和應用場景的進一步拓展，聯邦學習有望在未來繼續推動金融業的創新和發展，助力中國金融業在數字經濟時代實現更大的突破。

相關報告：智研咨詢發布的《中國聯邦學習行業市場現狀分析及發展戰略研判報告》

四、市場規模

中國聯邦學習行業在政策支持、技術進步和市場需求推動下的穩步發展態勢。2024年，中國聯邦學習行業市場規模為2.54億元，同比增長11.89%。技術層面，以微眾銀行FATE、螞蟻金服共享智能平臺為代表的技術框架持續迭代，支持同態加密、安全多方計算等隱私保護技術，實現“數據可用不可見”的協同建模。在金融風控、醫療聯合診斷、城市交通優化等場景中，聯邦學習有效解決了數據孤島與隱私安全的矛盾，提升模型精度達20%以上。

五、重點企業經營情況

中國聯邦學習行業呈現出多元化和層次化的企業競爭格局，頭部企業憑借技術優勢和市場資源占據主導地位，而新興企業則在細分領域尋求突破。頭部企業包括螞蟻數科、微眾銀行等，其中螞蟻數科以36.7%的市場占有率連續三年位居中國隱私計算市場份額第一。螞蟻數科的摩斯隱私計算平臺，融合多方安全計算、聯邦學習等多項技術，實現了原始數據不出域的多方數據協同計算。微眾銀行則在金融領域率先應用聯邦學習技術，其開源的FATE框架成為行業技術標桿。中型企業如富數科技、锘崴科技等，專注于特定行業或技術領域，提供定制化的聯邦學習解決方案。富數科技在隱私計算領域具有深厚的技術積累，其產品Avatar在金融、政務等領域得到廣泛應用。锘崴科技則在醫療大數據隱私計算方面取得突破，其NovaVita平臺為醫療行業的數據共享和分析提供了安全可靠的解決方案。

百度集團股份有限公司在聯邦學習領域以技術領先與生態構建為核心。專利方面，深度學習專利申請量全球第一（6751件），大模型專利中國第一（283件），如“基于區塊鏈的聯邦處理方法”專利實現數據安全共享。技術層面，PaddleFL框架支持橫向聯邦與兩方安全學習，應用于金融風控、反洗錢場景；PrimiHub平臺結合一念智能創作平臺，強化隱私保護。應用上，文心大模型日均調用量超15億次，覆蓋4.3億用戶，開發者達1808萬，推動醫療基因數據共享、智慧城市交通優化等場景落地。生態方面，主導FATE開源社區，參與IEEE P3652.1標準制定，形成技術標準話語權。2025年上半年，百度集團總營收為651.65億元，同比下降0.43%；毛利為293.21億元，同比下降13.14%。

騰訊控股有限公司聚焦場景深耕與產品化。專利層面，2025年“基于聯邦學習的數據處理方法”專利賦能車聯網數據安全。技術產品方面，T-Sec聯邦學習通過加密中間結果交換提升模型效果15%，支持銀行風控、消費金融貸前審批，3周內可投產；安全聯邦學習服務覆蓋99%用戶，結合黑灰產知識圖譜，應用于金融信貸、航空票務營銷風控。標準層面，參與IEEE P3652.1制定，推動技術標準化。應用上，在汽車行業實現車與車數據共享隱私保護，智能終端領域保護用戶隱私，形成“PaaS+SaaS”級聯邦學習產品鏈，助力產業協同創新。2025年上半年，騰訊控股總營收為3645億元，同比增長13.69%；毛利為2055億元，同比增長21.05%。

六、行業發展趨勢

1、技術不斷融合，驅動分布式AI協同新范式

聯邦學習將深度融合AI大模型、邊緣計算及5G/6G技術，形成“分布式AI協同”新生態。例如，微眾銀行FATE框架與大模型結合，通過聯邦學習實現跨機構大模型參數聯合更新，解決單一機構數據量不足導致的模型泛化能力弱問題。華為則推動聯邦學習與邊緣計算結合，在工業互聯網場景中實現本地數據實時脫敏處理與模型訓練，降低中心化數據傳輸風險。此外，區塊鏈技術將用于聯邦學習中的數據確權與激勵機制，如螞蟻金服“共享智能平臺”已探索用區塊鏈記錄聯邦學習貢獻值，實現數據價值公平分配。這種技術融合將推動聯邦學習從單一場景向跨行業、跨領域協同演進，成為數字經濟時代數據要素流通的核心基礎設施。

2、應用場景拓展，催生垂直行業深度應用

聯邦學習應用將從金融、醫療向工業互聯網、自動駕駛、能源管理等領域滲透。在工業互聯網領域，京東數科“時空AI引擎”已應用于設備故障預測，通過聯邦學習聚合多工廠設備數據，構建跨企業故障預測模型，提升預測準確率。自動駕駛場景中，騰訊T-Sec聯邦學習支持車端-云端協同建模，實現車輛感知數據安全共享，提升自動駕駛系統對復雜路況的適應能力。能源管理方面，國家電網試點聯邦學習優化電力負荷預測，結合多區域用電數據構建分布式模型，降低單點故障風險。這些場景拓展將推動聯邦學習技術深度融入實體經濟，助力產業數字化轉型。

3、標準推進及國內政策完善，與生態共建強化產業根基

隨著IEEE P3652.1標準推進及國內政策完善，聯邦學習將形成更規范的產業生態。微眾銀行FATE開源社區已吸引超4000開發者，推動技術共享與標準統一。中國信通院數據顯示，55%的國內隱私計算產品基于FATE等開源項目，形成“技術標準-產品開發-場景落地”的閉環生態。同時，政策層面將持續完善數據要素市場化配置機制，如《數據安全法》與《個人信息保護法》的細化實施，為聯邦學習提供合規保障。未來，企業需在隱私保護性能平衡、跨行業數據融合能力上持續突破，通過生態共建推動產業規?；l展，最終實現聯邦學習從“技術工具”向“數字經濟基礎設施”的躍升。

以上數據及信息可參考智研咨詢（jwnclean.com）發布的《中國聯邦學習行業市場現狀分析及發展戰略研判報告》。智研咨詢是中國領先產業咨詢機構，提供深度產業研究報告、商業計劃書、可行性研究報告及定制服務等一站式產業咨詢服務。您可以關注【智研咨詢】公眾號，每天及時掌握更多行業動態。