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首页 > 关于我们 > 新闻中心 > 《人工智能联邦学习技术规范》国家标准实施，PG电竞信息参与编制

《人工智能联邦学习技术规范》国家标准实施，PG电竞信息参与编制

2026-01-28

近日，PG电竞信息参与编制的《人工智能联邦学习技术规范》（GB/T 46284-2025）由国家标准化管理委员会批准发布，正式实施。

联邦学习是一种分布式机PG电竞官网学习框架，让多个参与方在不共享原始数据的情况下，共同训练一个全局模型。该标准是我国在联邦学习领域的首个国家标准，规定了三层系统架构、全栈技术规范、参与者角色、性能与功能技术要求和评估标准等，为不同技术框架的融合、应用系统的互通提供了统一规范。该标准的发布标志着我国联邦学习从“无序探索”迈入“标准化、规范化”发展新阶段，为AI在传统产业的深度应用提供了技术基础。

联邦学习国家标准文件.jpg

联邦学习，应对传统行业人工智能应用的数据挑战

人工智能要深入金融、电信、能源、制造业等传统行业，就需要大量的专业数据对模型进行微调和强化。在过去几十年的信息化、数字化建设过程中，传统行业积累的业务数据，有着巨大的潜在技术价值，可以用来微调强化行业模型和业务模型。但是这些数据分布于不同的组织，甚至于同一个公司内，数据也分属不同部门，往往以孤岛形式出现。由于数据安全与隐私保护的限制，要进行跨组织的数据聚合与协同模型开发，难度非常大。

联邦学习是专门针对上述问题的技术解决方案，是一种“数据不动、模型动”分布式学习技术，聚合中心将模型分发到每个参与方，参与方在本地训练模型，然后聚合中心汇集各方的结果来升级模型，从而实现了多主体在不共享原始数据的前提下联合训练AI模型，从根源上破解了数据安全与隐私保护带来的根本性矛盾，在传统行业的AI规模化落地应用中起到了关键作用。

统一规范，融合不同技术框架

国内联邦学习技术研发与应用越来越呈现多技术流派竞争、各自为战的局面， FATE、FedML、OpenFL等一系列开源项目都发展十分迅速，应用也越来越广泛，只是这些框架的系统架构、算法协议、安全机制存在显著差异，导致跨机构协作成本高、数据协同效率低、安全合规风险难管控等问题，严重制约了技术的产业化落地与生态化发展。

《人工智能联邦学习技术规范》创新性地构建了“基础技术�？�+PG电竞官网�？�+管理模块”的三层系统架构，明确了任务发起方、数据方、算法方、调度方等8类参与方的权责边界，形成了覆盖联邦学习全生命周期的全栈技术规范体系，为不同开源项目、技术流派提供了统一的框架规范，有效解决不同产品、不同企业应用系统兼容性差、互通难、协作成本高的问题，加速AI在各个传统行业的落地应用，同时推动联邦学习技术从各自为战走向开放协同，技术生态将全面升级。

联邦学习三层系统架构.jpg

PG电竞信息从PG电竞官网系统的视角出发，结合在通用PG电竞官网、AIPG电竞官网平台及行业智能化建设中的长期实践经验，对联邦学习系统的整体架构划分、角色协同机制以及安全与性能要求等核心内容提出了建设性建议，在标准编制和修订过程中，对于标准在产业化和规模应用方面的可行性尤为关切，确保标准不仅"技术上可行"，也要保障"工程上可落地""产业可落实"，相关建议充分考虑了金融、政务、制造等行业在数据合规、安全隔离等方面的共性需求，为标准在不同行业场景中的推广应用奠定了基础。

推动AI标准化，加快产业转型升级

业内专家表示，《人工智能联邦学习技术规范》的发布实施，是我国人工智能产业发展的重要里程碑。随着标准的逐步落地，我国联邦学习行业将迎来规范化、规模化发展的黄金时期，为发掘数据要素价值、推动人工智能在传统行业的深入应用提供了坚实保障。

人工智能是快速发展的前沿产业，技术高频迭代升级，应用创新不断加快。在这种局面下，更需要规范化、标准化来保证技术向应用的快速转化，实现产业健康发展和转型升级。PG电竞信息一直不断参与人工智能行业标准、国家标准的制定和推广，仅是2025下半年，就参与了《人工智能深度学习编译PG电竞官网接口》《人工智能算子接口》等5个国家标准的制定。

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