研判2025！中国联邦学习行业产业链、市场规模及重点企业分析：技术框架持续迭代，隐私保护技术助力协同建模[图]

内容概况：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。

相关上市企业：百度集团（09888）、腾讯控股（00700）、阿里巴巴（09988）、京东集团（09618）

相关企业：中芯国际集成电路制造有限公司、浪潮电子信息产业股份有限公司、长江存储科技有限责任公司、华为技术有限公司、阿里云计算有限公司、上海深实微系统科技有限公司、阿里巴巴（中国）有限公司、奇安信科技集团股份有限公司、派欧云计算（上海）有限公司、中国工商银行股份有限公司、、字节跳动有限公司

关键词：联邦学习、联邦学习市场规模、联邦学习行业现状、联邦学习发展趋势

一、行业概述

联邦学习（Federated Learning，FL）是一种分布式机器学习方法，核心目标是在保护数据隐私的前提下，允许多个参与方协作训练模型。其核心机制是：各参与方（如企业、设备、机构）仅在本地使用自有数据训练模型，并将模型参数（如梯度、权重）加密后传输至中央服务器或通过安全协议交互，最终通过聚合这些参数形成全局模型。原始数据始终保留在本地，避免跨机构/设备的数据共享，从而解决“数据孤岛”问题，并符合GDPR等隐私法规要求。根据数据分布特征、网络结构及参与方角色，联邦学习可以分为横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习三大类。

二、行业发展历程

中国联邦学习行业自2017年谷歌提出概念后，经历探索、应用、生态构建至成熟扩展四阶段：2017-2018年微众银行、百度、阿里率先研究，微众开源全球首个工业级框架FATE；2019-2020年产业化落地，金融领域率先应用跨机构信贷风控模型，京东数科开发“时空AI引擎”支撑智慧城市建设，政策推动IEEE P3652.1标准制定，医疗领域试点跨医院数据融合；2021-2022年生态成型，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理论推出并融合区块链、5G/6G等技术拓展场景；2023年至今成为技术基础设施，多行业深度应用如平安科技“蜂巢平台”支持金融风控，政策完善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，推动数字经济高质量发展。

三、行业产业链

联邦学习行业产业链上游主要包括芯片、服务器、存储设备、网络设备、边缘计算设备等计算硬件，同态加密库、差分隐私工具包、安全多方计算协议库等隐私保护软件库，分布式计算框架，以及云服务等。产业链中游为联邦学习平台与解决方案提供商。产业链下游主要应用于金融、医疗、物流、数字广告、智能交通、政务等领域。

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。

相关报告：智研咨询发布的《中国联邦学习行业市场现状分析及发展战略研判报告》

四、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。

五、重点企业经营情况

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。

百度集团股份有限公司在联邦学习领域以技术领先与生态构建为核心。专利方面，深度学习专利申请量全球第一（6751件），大模型专利中国第一（283件），如“基于区块链的联邦处理方法”专利实现数据安全共享。技术层面，PaddleFL框架支持横向联邦与两方安全学习，应用于金融风控、反洗钱场景；PrimiHub平台结合一念智能创作平台，强化隐私保护。应用上，文心大模型日均调用量超15亿次，覆盖4.3亿用户，开发者达1808万，推动医疗基因数据共享、智慧城市交通优化等场景落地。生态方面，主导FATE开源社区，参与IEEE P3652.1标准制定，形成技术标准话语权。2025年上半年，百度集团总营收为651.65亿元，同比下降0.43%；毛利为293.21亿元，同比下降13.14%。

腾讯控股有限公司聚焦场景深耕与产品化。专利层面，2025年“基于联邦学习的数据处理方法”专利赋能车联网数据安全。技术产品方面，T-Sec联邦学习通过加密中间结果交换提升模型效果15%，支持银行风控、消费金融贷前审批，3周内可投产；安全联邦学习服务覆盖99%用户，结合黑灰产知识图谱，应用于金融信贷、航空票务营销风控。标准层面，参与IEEE P3652.1制定，推动技术标准化。应用上，在汽车行业实现车与车数据共享隐私保护，智能终端领域保护用户隐私，形成“PaaS+SaaS”级联邦学习产品链，助力产业协同创新。2025年上半年，腾讯控股总营收为3645亿元，同比增长13.69%；毛利为2055亿元，同比增长21.05%。

六、行业发展趋势

1、技术不断融合，驱动分布式AI协同新范式

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。例如，微众银行FATE框架与大模型结合，通过联邦学习实现跨机构大模型参数联合更新，解决单一机构数据量不足导致的模型泛化能力弱问题。华为则推动联邦学习与边缘计算结合，在工业互联网场景中实现本地数据实时脱敏处理与模型训练，降低中心化数据传输风险。此外，区块链技术将用于联邦学习中的数据确权与激励机制，如蚂蚁金服“共享智能平台”已探索用区块链记录联邦学习贡献值，实现数据价值公平分配。这种技术融合将推动联邦学习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。

2、应用场景拓展，催生垂直行业深度应用

联邦学习应用将从金融、医疗向工业互联网、自动驾驶、能源管理等领域渗透。在工业互联网领域，京东数科“时空AI引擎”已应用于设备故障预测，通过联邦学习聚合多工厂设备数据，构建跨企业故障预测模型，提升预测准确率。自动驾驶场景中，腾讯T-Sec联邦学习支持车端-云端协同建模，实现车辆感知数据安全共享，提升自动驾驶系统对复杂路况的适应能力。能源管理方面，国家电网试点联邦学习优化电力负荷预测，结合多区域用电数据构建分布式模型，降低单点故障风险。这些场景拓展将推动联邦学习技术深度融入实体经济，助力产业数字化转型。

3、标准推进及国内政策完善，与生态共建强化产业根基

随着IEEE P3652.1标准推进及国内政策完善，联邦学习将形成更规范的产业生态。微众银行FATE开源社区已吸引超4000开发者，推动技术共享与标准统一。中国信通院数据显示，55%的国内隐私计算产品基于FATE等开源项目，形成“技术标准-产品开发-场景落地”的闭环生态。同时，政策层面将持续完善数据要素市场化配置机制，如《数据安全法》与《个人信息保护法》的细化实施，为联邦学习提供合规保障。未来，企业需在隐私保护性能平衡、跨行业数据融合能力上持续突破，通过生态共建推动产业规模化发展，最终实现联邦学习从“技术工具”向“数字经济基础设施”的跃升。

以上数据及信息可参考智研咨询（www.chyxx.com）发布的《中国联邦学习行业市场现状分析及发展战略研判报告》。智研咨询是中国领先产业咨询机构，提供深度产业研究报告、商业计划书、可行性研究报告及定制服务等一站式产业咨询服务。您可以关注【智研咨询】公众号，每天及时掌握更多行业动态。