产学研专家齐聚 共话可信联邦学习与开源生态

5月25日，“联邦学习安全效率与开源生态”论坛将在线上开幕，本次论坛以“安全效率，开源开放”为主题，由中国信息通信研究院云大所、清华大学智能产业研究院、深圳数据交易有限公司共同指导，FATE开源社区、开放群岛（Open Islands）开源社区、智能投研技术联盟（ITL）联合主办。

本次论坛将聚集隐私计算联邦学习领域产学研各界代表，围绕联邦学习的技术与应用创新、可信联邦学习的特征及可用性、开源开放与数据交易、隐私计算标准化与合规性等热门议题展开深入讨论与分享，探索数据价值安全、高效流转之道。

专家思辨：从联邦学习走向可信联邦学习

随着人工智能、大数据等新兴技术不断发展与广泛应用，加快培育数据要素市场已是弦上之箭，受到万众期待。联邦学习作为隐私增强计算与人工智能相结合的新型技术范式，在历经应用元年之后，进入专注平衡安全、效率及可用性的全新阶段。

“数据不动模型动、数据可用不可见”是联邦学习的核心要义。就近年来隐私计算联邦学习在发展应用过程中面临的安全、效率等挑战，业内专家学者对联邦学习的理论进行了持续丰富和拓展，形成了“可信联邦学习”，其特征包括：安全可证明、性能可使用、效率可控、决策可解释、模型可监管和普惠。本次论坛也将围绕“可信联邦学习”这一关键技术趋势，展开深度讨论。

加拿大皇家科学院及工程院两院院士、开放群岛（Open Islands）开源社区执行主席、智能投研技术联盟（ITL）主席、FATE开源社区技术指导委员会主席杨强教授将带来《可信联邦学习》主题演讲，将首次提出安全评级的四维度理论框架，系统性论述隐私计算、联邦学习和安全多方计算之间的关系，可信联邦学习的特征与实现，安全与效能的“无免费午餐”理论，以及可信联邦学习的版权保护等观点。

之后将由一众行业专家、学者围绕“可信联邦学习的安全、效率及可用性”主题展开精彩圆桌对话。圆桌对话环节由微众银行人工智能首席科学家范力欣主持，对话嘉宾包括清华大学智能产业研究院副教授刘洋，中国工商银行大数据人工智能实验室资深经理胡国强，智能投研技术联盟（ITL）副秘书长、中泰证券股份有限公司金融科技委员会主任何波、光大科技大数据研究团队负责人王鹏，FATE开源社区TSC board成员、星云Clustar CTO张骏雪。

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开源创新：互联互通促进构建良性生态

目前，国内外主流的隐私计算参与方之间，存在多元化的技术差异，从“数据孤岛”到“计算孤岛”，推动规范与标准完善，促进数据链条各方的互联互通迫在眉睫。中国信通院发布的《隐私计算白皮书（2021年）》指出，开源协同正加速隐私计算的技术迭代。技术复用，开发门槛低，以及问题发现和修复敏捷性等天然优势，开源对于技术变革与规模化起到正向推动作用。

据中国信通院调研统计显示，55%的国内隐私计算产品是基于或参考了开源项目。有分析认为，隐私计算技术发展和规模化应用的关键是构建生态，让生态各方连接和协作。而开源项目天然具备技术开放性和迭代能力，各方的互联互通成为生态构建的关键。

围绕这一趋势，本次论坛也邀请到了中国信息通信研究院云计算与大数据研究所大数据与区块链部副主任闫树，深圳数据交易有限公司董事、副总经理、开放群岛（Open Islands）开源社区委员会生态赋能组组长王冠，FATE开源社区开发专委会主席、VMware中国研发中心技术总监张海宁分别就隐私计算技术框架与安全体系、开源开放助力培育全国统一数据交易大市场、FATE开源框架的技术演进及生态发展等作主题分享，融合宏观背景、生态战略以及实践案例，全方位解读数据要素良性生态体系建设的最优路径。

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应用实践：助力千行百业数字化发展

数据作为新型生产要素，具备战略资源与创新驱动的双重价值，是新一轮科技博弈的焦点，已经成为全球共识。数据安全、隐私保护问题，一度是产业迈进数字化发展的最大顾虑，隐私计算联邦学习的出现也让产业数字化进程大大提速。

成功的实践案例，往往可以为后来者提供丰富的经验参考，本次论坛也邀请到了多位专注金融、自动驾驶、通信等不同领域联邦学习应用的专家学者，分享实战经验及趋势洞见。建信金融科技有限公司极速工场（创新实验室）总经理王雪，西安交通大学教授及博导、清华大学交叉信息核心技术研究院可信人工智能中心主任、深信科创创始人杨子江教授，中兴通讯资深系统架构师、联邦学习和AI安全解决方案负责人唐波将分别以建信金科、深信科创、中兴通讯的隐私计算联邦学习落地应用案例，分享联邦学习成为多元场景合规开展数据价值流通的技术支撑作用及详细方案，共同展望“升级版”可信联邦学习抓住数字经济机遇，搭上数字化快车，迎来渐进式飞跃发展。

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更多精彩观点，专家洞见，请关注联邦学习安全效率与开源生态论坛，共议隐私计算联邦学习、数据要素生态发展新态势！

今天14:30，隐私计算联邦学习生态圈的研讨盛宴，邀请您共同参与！以下是详细议程海报：

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