2026-2032年中国联邦学习行业市场现状分析及发展战略研判报告

报告导读：

联邦学习是一种分布式机器学习方法，旨在保护数据隐私的前提下，允许多个参与方协作训练模型。中国联邦学习行业发展迅速，自2017年谷歌提出概念后，经历了探索、应用、生态构建至成熟扩展四个阶段。2024年，中国联邦学习行业市场规模达2.54亿元，同比增长11.89%。技术层面，以微众银行的FATE框架和蚂蚁金服的共享智能平台为代表，支持同态加密、安全多方计算等隐私保护技术，实现“数据可用不可见”的协同建模。在金融风控、医疗联合诊断、城市交通优化等场景中，联邦学习有效解决了数据孤岛与隐私安全的矛盾，提升模型精度达20%以上。行业竞争格局多元化，头部企业如蚂蚁数科、微众银行占据主导地位，中型企业如富数科技、锘崴科技在细分领域寻求突破。未来，联邦学习将深度融合AI大模型、边缘计算及5G/6G技术，形成“分布式AI协同”新生态，推动技术从单一场景向跨行业、跨领域协同演进，成为数字经济时代数据要素流通的核心基础设施。

基于此，依托开云电竞官方网站下载安装 旗下联邦学习行业研究团队深厚的市场洞察力，并结合多年调研数据与一线实战需求，开云电竞官方网站下载安装 推出《2025-2031年中国联邦学习行业市场现状分析及发展战略研判报告》。本报告立足联邦学习新视角，聚焦行业核心议题——变化趋势（怎么变）、用户需求（要什么）、投放选择（投向哪）、运营方法（如何投）及实践案例（看一看），期待携手行业伙伴，共谋行业发展新格局、新机遇，推动联邦学习行业发展。

观点抢先知：

行业发展阶段：中国联邦学习行业自2017年谷歌提出概念后，经历四阶段发展：2017-2018年探索期，微众银行、百度、阿里率先研究，微众开源全球首个工业级框架FATE；2019-2020年应用落地期，金融领域率先实现跨机构信贷风控模型，京东数科开发“时空AI引擎”支撑智慧城市，医疗领域试点跨医院数据融合；2021-2022年生态成型期，FATE社区吸引超4000开发者、800企业参与，京东数科提出高效通信算法，可信联邦学习2.0理论融合区块链、5G/6G技术；2023年至今成熟扩展期，成为技术基础设施，多行业深度应用如平安科技“蜂巢平台”支持金融风控，政策推动数据要素市场化配置，2025年与边缘计算、AI大模型结合形成分布式AI协同新范式，中国在全球化标准制定中影响力提升。

行业发展有利因素：政策层面，《数据安全法》《个人信息保护法》细化实施为联邦学习提供合规保障，IEEE P3652.1标准推进形成规范产业生态；技术层面，微众FATE、蚂蚁共享智能平台等框架持续迭代，支持同态加密、安全多方计算等隐私保护技术，实现“数据可用不可见”。市场需求方面，金融风控、医疗联合诊断、城市交通优化等场景对数据隐私保护与模型优化的需求激增，联邦学习有效解决数据孤岛与隐私安全矛盾，提升模型精度达20%以上。此外，5G/6G、边缘计算、AI大模型等技术融合拓展应用场景，推动联邦学习向跨行业、跨领域协同演进，成为数字经济时代数据要素流通的核心基础设施。

产业链核心节点：在经济结构调整和转型升级的背景下，金融业的稳定增长为实体经济提供了有力支持。一方面，金融机构通过优化资源配置，为新兴产业和中小企业提供了更多资金支持，促进了经济的多元化发展；另一方面，金融市场的稳定运行也为居民和企业的财富管理提供了更多选择，增强了经济的活力和韧性。2024年，中国金融业增加值为9.85万亿元，同比增长4.92%。联邦学习作为一种新兴的分布式机器学习技术，通过在不共享数据本身的情况下进行联合建模，为金融业的数据隐私保护和模型优化提供了新的解决方案。在金融风控领域，联邦学习技术通过整合不同金融机构的数据，构建更精准的信用评估模型。在智能营销方面，联邦学习技术通过整合金融机构和第三方数据，实现了更精准的客户画像和个性化推荐。此外，联邦学习技术在金融监管合规方面也发挥了重要作用。随着技术的不断成熟和应用场景的进一步拓展，联邦学习有望在未来继续推动金融业的创新和发展，助力中国金融业在数字经济时代实现更大的突破。

市场规模：中国联邦学习行业在政策支持、技术进步和市场需求推动下的稳步发展态势。2024年，中国联邦学习行业市场规模为2.54亿元，同比增长11.89%。技术层面，以微众银行FATE、蚂蚁金服共享智能平台为代表的技术框架持续迭代，支持同态加密、安全多方计算等隐私保护技术，实现“数据可用不可见”的协同建模。在金融风控、医疗联合诊断、城市交通优化等场景中，联邦学习有效解决了数据孤岛与隐私安全的矛盾，提升模型精度达20%以上。

竞争情况：中国联邦学习行业呈现出多元化和层次化的企业竞争格局，头部企业凭借技术优势和市场资源占据主导地位，而新兴企业则在细分领域寻求突破。头部企业包括蚂蚁数科、微众银行等，其中蚂蚁数科以36.7%的市场占有率连续三年位居中国隐私计算市场份额第一。蚂蚁数科的摩斯隐私计算平台，融合多方安全计算、联邦学习等多项技术，实现了原始数据不出域的多方数据协同计算。微众银行则在金融领域率先应用联邦学习技术，其开源的FATE框架成为行业技术标杆。中型企业如富数科技、锘崴科技等，专注于特定行业或技术领域，提供定制化的联邦学习解决方案。富数科技在隐私计算领域具有深厚的技术积累，其产品Avatar在金融、政务等领域得到广泛应用。锘崴科技则在医疗大数据隐私计算方面取得突破，其NovaVita平台为医疗行业的数据共享和分析提供了安全可靠的解决方案。

市场趋势：规模化方面，随着技术成熟与应用场景拓展，联邦学习在金融、医疗、工业互联网、自动驾驶、能源管理等领域渗透率持续提升，市场规模有望保持稳定增长。生态化方面，头部企业通过开源框架、社区运营构建生态壁垒，如微众FATE开源社区吸引超4000开发者，形成“技术标准-产品开发-场景落地”闭环生态，推动产业规模化发展。全球化方面，中国在IEEE P3652.1标准制定中影响力提升，推动联邦学习技术标准全球化，促进国际技术交流与合作。融合化方面，联邦学习与AI大模型、边缘计算、5G/6G技术深度融合，形成“分布式AI协同”新生态，推动跨行业、跨领域数据共享与协同建模，成为数字经济时代数据要素流通的核心基础设施。

报告相关内容节选：