2026-02-23
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浪潮信息参与编制的《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器学习框架,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。
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。
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“基础技术模块+计算模块+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。
浪潮信息从计算系统的视角出发,结合在通用计算、AI计算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。
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。浪潮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器接口》《人工智能 算子接口》等5个国家标准的制定。
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2025年,一项2200亿的巨型工程已运行整整四年,累计发电1960亿度,当初立项时,无数人质疑劳民伤财,甚至有专家断言会成为烂尾项目,然而却现实狠狠给了这些质疑者一记响亮的耳光。
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中日关系的走向或许不用乱猜了,已经很明朗了,日本根本没能力挑战中国,这点毋庸置疑。至于两国会不会开战,开火权牢牢掌握在中方手中
去年十一月,日本国会的一场答辩让整个东亚地区的空气骤然凝固。 时任首相在回答议员质询时,抛出了一个极其危险的表述,将台海地区的潜在事态与日本自身的“存亡危机”直接挂钩,并暗示这可能触发集体自卫权的行使。 这番言论如同一块投入平静湖面的巨石,瞬间激起了千层浪。