研判2025！中國聯邦學習行業(yè)產業(yè)鏈、市場規(guī)模及重點企業(yè)分析：技術框架持續(xù)迭代，隱私保護技術助力協同建模[圖]

內容概況：中國聯邦學習行業(yè)在政策支持、技術進步和市場需求推動下的穩(wěn)步發(fā)展態(tài)勢。2024年，中國聯邦學習行業(yè)市場規(guī)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(xù)迭代，支持同態(tài)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(yī)療聯合診斷、城市交通優(yōu)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(yè)：百度集團（09888）、騰訊控股（00700）、阿里巴巴（09988）、京東集團（09618）

相關企業(yè)：中芯國際集成電路制造有限公司、浪潮電子信息產業(yè)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(tǒng)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(jié)跳動有限公司

關鍵詞：聯邦學習、聯邦學習市場規(guī)模、聯邦學習行業(yè)現狀、聯邦學習發(fā)展趨勢

一、行業(yè)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(yè)、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(guī)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(yè)發(fā)展歷程

中國聯邦學習行業(yè)自2017年谷歌提出概念后，經歷探索、應用、生態(tài)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(yè)級框架FATE；2019-2020年產業(yè)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(fā)“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(yī)療領域試點跨醫(yī)院數據融合；2021-2022年生態(tài)成型，FATE社區(qū)吸引超4000開發(fā)者、800企業(yè)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(qū)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(yè)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(fā)展。

三、行業(yè)產業(yè)鏈

聯邦學習行業(yè)產業(yè)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(tài)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(yè)鏈中游為聯邦學習平臺與解決方案提供商。產業(yè)鏈下游主要應用于金融、醫(yī)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(yè)的穩(wěn)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(yōu)化資源配置，為新興產業(yè)和中小企業(yè)提供了更多資金支持，促進了經濟的多元化發(fā)展；另一方面，金融市場的穩(wěn)定運行也為居民和企業(yè)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(yè)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(yè)的數據隱私保護和模型優(yōu)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(jiān)管合規(guī)方面也發(fā)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(xù)推動金融業(yè)的創(chuàng)新和發(fā)展，助力中國金融業(yè)在數字經濟時代實現更大的突破。

相關報告：智研咨詢發(fā)布的《中國聯邦學習行業(yè)市場現狀分析及發(fā)展戰(zhàn)略研判報告》

四、市場規(guī)模

中國聯邦學習行業(yè)在政策支持、技術進步和市場需求推動下的穩(wěn)步發(fā)展態(tài)勢。2024年，中國聯邦學習行業(yè)市場規(guī)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(xù)迭代，支持同態(tài)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(yī)療聯合診斷、城市交通優(yōu)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(yè)經營情況

中國聯邦學習行業(yè)呈現出多元化和層次化的企業(yè)競爭格局，頭部企業(yè)憑借技術優(yōu)勢和市場資源占據主導地位，而新興企業(yè)則在細分領域尋求突破。頭部企業(yè)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(xù)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(yè)技術標桿。中型企業(yè)如富數科技、锘崴科技等，專注于特定行業(yè)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(yī)療大數據隱私計算方面取得突破，其NovaVita平臺為醫(yī)療行業(yè)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(tài)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(qū)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(chuàng)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(fā)者達1808萬，推動醫(yī)療基因數據共享、智慧城市交通優(yōu)化等場景落地。生態(tài)方面，主導FATE開源社區(qū)，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(yè)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(yè)協同創(chuàng)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(yè)發(fā)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(tài)。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(yè)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(qū)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(qū)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(yè)、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(yè)深度應用

聯邦學習應用將從金融、醫(yī)療向工業(yè)互聯網、自動駕駛、能源管理等領域滲透。在工業(yè)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(yè)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(tǒng)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(yōu)化電力負荷預測，結合多區(qū)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(yè)數字化轉型。

3、標準推進及國內政策完善，與生態(tài)共建強化產業(yè)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(guī)范的產業(yè)生態(tài)。微眾銀行FATE開源社區(qū)已吸引超4000開發(fā)者，推動技術共享與標準統(tǒng)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(fā)-場景落地”的閉環(huán)生態(tài)。同時，政策層面將持續(xù)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(guī)保障。未來，企業(yè)需在隱私保護性能平衡、跨行業(yè)數據融合能力上持續(xù)突破，通過生態(tài)共建推動產業(yè)規(guī)?；l(fā)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（rainbowgiftswholesale.com）發(fā)布的《中國聯邦學習行業(yè)市場現狀分析及發(fā)展戰(zhàn)略研判報告》。智研咨詢是中國領先產業(yè)咨詢機構，提供深度產業(yè)研究報告、商業(yè)計劃書、可行性研究報告及定制服務等一站式產業(yè)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(yè)動態(tài)。