報告導讀：

聯邦學習是一種分布式機器學習方法，旨在保護數據隱私的前提下，允許多個參與方協作訓練模型。中國聯邦學習行業發展迅速，自2017年谷歌提出概念后，經歷了探索、應用、生態構建至成熟擴展四個階段。2024年，中國聯邦學習行業市場規模達2.54億元，同比增長11.89%。技術層面，以微眾銀行的FATE框架和螞蟻金服的共享智能平臺為代表，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。行業競爭格局多元化，頭部企業如螞蟻數科、微眾銀行占據主導地位，中型企業如富數科技、锘崴科技在細分領域尋求突破。未來，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，推動技術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。

基于此，依托智研咨詢旗下聯邦學習行業研究團隊深厚的市場洞察力，并結合多年調研數據與一線實戰需求，智研咨詢推出《2025-2031年中國聯邦學習行業市場現狀分析及發展戰略研判報告》。本報告立足聯邦學習新視角，聚焦行業核心議題——變化趨勢（怎么變）、用戶需求（要什么）、投放選擇（投向哪）、運營方法（如何投）及實踐案例（看一看），期待攜手行業伙伴，共謀行業發展新格局、新機遇，推動聯邦學習行業發展。

觀點搶先知：

行業發展階段：中國聯邦學習行業自2017年谷歌提出概念后，經歷四階段發展：2017-2018年探索期，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年應用落地期，金融領域率先實現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，醫療領域試點跨醫院數據融合；2021-2022年生態成型期，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理論融合區塊鏈、5G/6G技術；2023年至今成熟擴展期，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，政策推動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。

行業發展有利因素：政策層面，《數據安全法》《個人信息保護法》細化實施為聯邦學習提供合規保障，IEEE P3652.1標準推進形成規范產業生態；技術層面，微眾FATE、螞蟻共享智能平臺等框架持續迭代，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”。市場需求方面，金融風控、醫療聯合診斷、城市交通優化等場景對數據隱私保護與模型優化的需求激增，聯邦學習有效解決數據孤島與隱私安全矛盾，提升模型精度達20%以上。此外，5G/6G、邊緣計算、AI大模型等技術融合拓展應用場景，推動聯邦學習向跨行業、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。

產業鏈核心節點：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。

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。

競爭情況：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。

市場趨勢：規模化方面，隨著技術成熟與應用場景拓展，聯邦學習在金融、醫療、工業互聯網、自動駕駛、能源管理等領域滲透率持續提升，市場規模有望保持穩定增長。生態化方面，頭部企業通過開源框架、社區運營構建生態壁壘，如微眾FATE開源社區吸引超4000開發者，形成“技術標準-產品開發-場景落地”閉環生態，推動產業規模化發展。全球化方面，中國在IEEE P3652.1標準制定中影響力提升，推動聯邦學習技術標準全球化，促進國際技術交流與合作。融合化方面，聯邦學習與AI大模型、邊緣計算、5G/6G技術深度融合，形成“分布式AI協同”新生態，推動跨行業、跨領域數據共享與協同建模，成為數字經濟時代數據要素流通的核心基礎設施。

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