12月18日，FATE社區2021年度生態峰會在深圳召開。本次峰會以“聯結產業”為主題，設置了多場聯邦學習具體應用場景落地的話題分享。
這是國內聯邦學習產業化應用開啟以來，對不同行業、不同場景下聯邦學習技術應用進展、商用案例較為全面的一次總結和展示。來自中國銀聯、工商銀行、畢馬威、微眾銀行、醫渡云、深圳電信、VMware、星云Clustar等多領域多機構代表悉數出席。
聯邦學習產品和標準快速推進
峰會首先由FATE Linux開源社區技術指導委員會主席、加拿大工程院及加拿大皇家科學院兩院院士、香港科技大學講席教授楊強開場致辭。他表示，聯邦學習的屬性強調了“共同”的概念，共同建立模型，通過開源的方式讓多方共同使用并驗證平臺的安全可用性，朝著互聯互通、輕量適用的方向更好地推進社區建設。畢馬威中國華南區金融科技合伙人蔡正軒致歡迎辭，他提到，聯邦學習、隱私計算近年來的發展非?？?，在金融科技領域研究這個方向的公司也在快速增長，相信聯邦學習、FATE開源社區會為大數據和AI的數據價值挖掘提供很好的助力。
隨后，微眾銀行人工智能部研究員范濤介紹了聯邦學習FATE開源社區2021年的最新發展情況。他表示，2021年，國內聯邦學習產品和標準進入快速推進階段。截至2021年，社區成員已經基本覆蓋了國內主要云計算、云原生企業及不同行業中數字化升級加速的各類商業公司、研究機構。FATE社區更是日臻完善和壯大，國內眾多優質公司積極申報為成員單位，為聯邦學習生態的總體繁榮提供了必要基礎。
FATE是全球首個聯邦學習工業級開源框架，可以讓企業和機構在保護數據安全和數據隱私的前提下進行數據協作。FATE于2019年2月首次對外開源，于2019年6月捐獻給Linux基金會，并成立FATE 技術指導委員會TSC對FATE社區進行開源治理，截至2021年已經有1000余家企業和300余家科研機構參與開源生態共建。
在技術方面，星云Clustar CTO張駿雪和VMware中國研發先進技術中心技術總監張海寧分別介紹了如何通過算力加速賦能聯邦學習及企業級聯邦學習平臺在部署應用方面的特點。
據張駿雪介紹，聯邦學習憑借“數據不動模型動”的技術優勢，快速在金融、政務、醫療等產業場景中得到應用。與之伴生，使用同態加密帶來的算力及通信開銷也在不斷制約聯邦學習大規模應用。如何通過算力加速，使聯邦學習技術與業務結合更加緊密，提升技術效率成為行業的共同挑戰。目前，星云Clustar自主研發的基于Xilinx VU13P芯片的FPGA加速卡已廣泛應用于數據中心，實現算力與通信的能力大幅提升。未來星云也將繼續發揮在算力加速方面的技術優勢，承載起FATE生態“算力擔當”的角色，共同推動社區生態建設。張海寧認為，盡管近年來聯邦學習已取得長足發展，但數據的現狀依然不理想，數據孤島、數據分布不均、缺少標注數據等問題尚待解決，企業級聯邦學習平臺正是針對上述問題的優解方案。VMware作為FATE社區的主要貢獻者之一，將在云原生定制化部署方面繼續努力，助力數據安全和互聯互通。
金融、醫療、通信等重點領域領跑,聯邦學習走向商業化新階段
在行業應用方面,金融、醫療、通信等行業成為聯邦學習商業化的領跑領域。在金融業務中,銀行紛紛發力聯邦學習驅動和保證下的數據應用,在智能風控、反洗錢等場景發揮重要價值;在醫療行業,AI遠程診斷,實現跨院、跨科研機構的數據共享,在臨床應用中的比例正逐年提升;在通信業,激活運營商除基礎通信數據之外的周邊數據,讓高質量數據(如客戶征信信息、行為習慣等)實現跨行業共享。
中國銀聯金融科技研究院團隊負責人周雍愷表示,金融屬于強監管行業,數據安全和用戶隱私的需求尤為明顯。如何在安全的前提下確保數據流動、挖掘數據價值,隱私計算可以提供很好的保障。另一方面,當前隱私計算各異構平臺之間難以互聯互通已經對行業發展造成很大的困擾,隱私計算孤島化與不可控風險加大,業界對于互聯互通的訴求非常迫切,需要產業各方的努力共同推動互聯互通的落地,開源社區在其中可以發揮重要的作用。中國工商銀行大數據和人工智能實驗聯邦學習團隊負責人強鋒則介紹了聯邦學習在金融行業應用的進展,尤其是在反洗錢、風控等方面,在聯邦學習的技術加持下,銀行業務中的數據合作實現了“數據可用不可見”,極大提升了服務效率和質量。
深圳電信金融及新興行業解決方案部門總監楊建偉介紹了聯邦學習在通信行業的應用經驗。他說,在5G時代,連接是萬億級別的,信息數據爆炸。在通信行業,不僅有狹義的通信數據,也有大量有價值的周邊數據。如何在保證用戶隱私和數據安全的前提下,將這些數據賦能給千行百業使用,推進社會進步,是我們當前需要解決的問題。而聯邦學習可以在遵守安全原則的前提下打通網絡環境,通過專屬加密通道交換對方加密后的訓練梯度、模型數據,保護數據隱私及安全的同時賦予數據更多價值。
聯邦學習如何深入應用于醫療場景?醫渡云首席架構師蔣錦鵬以醫渡云在醫療領域的成果為例進行了解讀。他表示,數據/研究/模型的核心模式形成了對聯邦學習的天然需求。在醫療方面,各類醫學研究及AI模型訓練需要數據支撐,研究者正進行各種形式的數據合作,多中心研究相比單中心科研有著不可替代的優勢。但這帶來了如何實現數據“可用不可見”的挑戰。如何在保障數據安全合規的前提下,基于多家醫療機構的數據進行聯合建模研究,這就需要隱私保護計算的底層支撐。醫渡云搭建的健康醫療大數據平臺,可以高效地實現院內多源異構數據集成和數據治理,基于隱私計算技術同時支撐院內和跨院多中心科研高效開展。這是聯邦學習在智能醫療時代的典型應用。
在行業先行者的持續推動下,聯邦學習商業化呈現出從關鍵行業到泛行業的普及態勢。除上述幾大行業外,在智能制造、工業物聯網等領域,聯邦學習也在起技術支撐作用?？梢哉f,只要有數據需求的行業,就必然伴隨聯邦學習的同步“保駕護航”。作為底層技術保障,聯邦學習開源的意義日益凸顯,從建立標準、產品/系統迭代,再到形成生態,并最終促成多行業中的聯邦學習技術商業化,2022年技術+商業雙繁榮的局面值得期待。希望更多優秀的機構及個人開發者參與共建FATE開源社區,共同推動聯邦學習生態發展與應用創新。
