附报告下载 | 联邦学习入选“全球数字科技十大趋势”
近年来，数字经济已成为推动全球经济发展的新动力，也是中国高质量发展的新引擎。各国之间竞争的焦点是依托数字化技术实现新一轮产业变革，以抢占全球价值链制高点。中国提出建设数字中国，致力于构筑国家竞争的新优势。
为了更好地了解全球数字科技发展情况，阿里研究院和智谱AI联合发布了《2023全球数字科技技术发展研究报告》。该报告基于AMiner科技情报平台的数据，采用文献计量方法揭示数字科技研究前沿的“画像”，并总结出2023年全球数字科技的十大趋势，同时也从论文、专利等多个维度进行全球科研实力对比。通过系统、客观的分析方法来评估创新的活跃程度，接下来是报告的精彩内容分享。
报告利用持续跟踪2012年至2021年数字科技领域TOP1%核心论文的方法，筛选出了数字科技领域的十大热点前沿技术趋势。这些技术的涌现和发展为数字科技的创新注入了新的活力，同时也预示着数字科技在未来的应用和发展中将会有着更广阔的空间。
趋势一：生物大数据
趋势二：生成式对抗式网络算法
趋势三：沉浸式扩展现实娱乐平台
趋势四：量子计算机
趋势五：AI解码蛋白质结构
趋势六：移动边缘计算网络
趋势七：可解释的 AI
趋势八：联邦学习
趋势九：混合计算
趋势十：能源区块链
从“十大趋势”中我们可以看到，“AI”、“隐私”、“效率”、“数据”是业界关注的重点对象，也是未来数字科技趋势浪潮中值得被抓住的“浪尖”。
其中，【联邦学习】、【能源区块链】、【边缘计算】三个关键趋势不是最近才出现的“新词”，是正在被深入推进落地的前沿技术，结合了“人工智能”、“计算效率”和愈发被重视的“隐私保护”。
联邦学习
联邦学习（Federated Learning）是一种分布式机器学习技术，它的目标是在不共享敏感数据的情况下，利用各个设备本地的数据模型进行模型训练和更新，从而实现数据共享和协作。
在传统的机器学习中，数据通常需要集中在一个地方进行训练，这可能会面临许多挑战，例如数据隐私问题、数据传输成本、数据安全等。而联邦学习通过将模型的训练和更新分布在多个设备上，可以避免这些问题。每个设备使用自己的数据进行本地模型的训练和更新，然后将模型参数上传到云端服务器，服务器将这些模型参数进行聚合和融合，生成新的模型参数并返回给设备，然后设备根据新的模型参数更新本地模型，这个过程可以迭代多次，直到模型收敛。
联邦学习可以应用于多个领域，例如医疗、金融、智慧城市等。在医疗领域中，联邦学习可以用于患者数据的隐私保护，各个医疗机构可以在不泄露敏感数据的情况下，共同训练一个模型，提高诊断准确率。在金融领域中，联邦学习可以用于欺诈检测、信用评估等任务，各个银行可以共同训练一个模型，提高风险预测能力。在智慧城市领域中，联邦学习可以用于交通流量预测、城市规划等任务，各个城市可以共同训练一个模型，提高城市智能化水平。
基于算法模型构建的联邦学习架构，可以在保护数据隐私的前提下，实现多个设备的协作和共同学习，具有广泛的应用前景。
能源区块链
能源区块链是区块链技术在能源领域的应用，旨在解决能源行业中的可持续性和透明性问题。能源区块链技术允许能源网络中的参与者共享数据、监测能源流动，并确保能源交易的安全性和可追溯性。
能源区块链技术的核心在于建立去中心化的能源交易平台，消除了传统能源交易的中间环节和繁琐的结算过程。通过使用智能合约，能源交易可以自动执行，实现能源的分散交易和供应商之间的直接交易。
在能源区块链技术的支持下，能源供应商可以直接将其能源生产和消费数据上传到区块链上，这些数据可以被其他能源供应商或消费者访问和监测。同时，能源区块链技术还可以鼓励可再生能源的使用和减少能源浪费，促进能源行业的可持续性发展。
能源区块链技术可以为能源行业带来更高效、更透明、更安全的能源交易和供应链管理，促进能源的可持续性和经济发展，这是未来数字科技的关键目标。
边缘计算
边缘计算是一种分布式计算模型，它将计算和数据存储靠近物理设备或者最终用户，从而提高了数据传输速度和系统响应速度。边缘计算的目的是在物联网等大规模分布式系统中，实现数据的实时处理和实时分析，从而降低传输延迟和数据传输量，同时保护数据的隐私和安全。
与传统的云计算相比，边缘计算具有以下几个优点：
1.实时性更强：边缘计算可以将计算和存储资源放置在更靠近最终用户的地方，从而减少数据传输时间和网络延迟，提高了数据的实时处理能力。
2.节省带宽和能源：由于边缘计算可以在本地进行数据处理，不需要将所有数据都传输到云端进行处理，因此可以大大减少带宽和能源的消耗。
3.更好的数据隐私保护：在边缘计算中，数据可以在本地进行处理和分析，不必传输到云端，从而更好地保护了数据的隐私和安全。
边缘计算的应用非常广泛，例如智能制造、智能交通、智慧城市、智能医疗等领域。在智能制造领域，边缘计算可以实现工业物联网的实时监控和远程控制；在智慧城市领域，边缘计算可以实现智能交通、智能安防等应用；在智能医疗领域，边缘计算可以实现医疗设备的远程监测和数据分析。
需要注意的是，边缘计算在实现高效的数据处理和分析的同时，也带来了一些挑战，例如数据隐私保护、网络安全、资源管理等问题。因此，边缘计算和联邦学习的结合是趋势中的趋势。
数字技术论文
1.中美数字科技领域论文整体影响力大致相当，中国数字科技领域论文平均被引量比美国多4次/篇，而英国和加拿大论文平均被引量高于中美。但在数字科技领域的顶尖论文数量上，中国明显落后于美国。
2.在全球数字化浪潮中，欧美国家是数字科技基础研究创新的引领者，除中国外的亚洲国家没有出现在顶尖论文数量前10强行列。
数字技术专利
1. 中国数字技术专利数量全球遥遥领先。中国共 387,989 件数字技术专利，是排名第 2 美国的 2.9 倍，是排名后 9 位国家总和的 1.6 倍，中国数字应用技术整体研发能力在全球首屈一指。
2.中国数字技术高价值专利（市场价值 100 万美元以上）数量在全球相对落后。虽然中国专利总量是美国的 2.9 倍，但美国高价值专利是中国的 8 倍，特别是越往价值链高端，美国的优势越明显。
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