聯邦制，即是聯邦成員把各自的部分權力讓渡給聯邦政府，同時又保留了部分管理內部事務的權力。這一制度與人工智能時代的安防有什么關系？

當前，數據孤島和數據安全問題是智慧安防發展的阻礙，這兩個問題應該如何解決，近兩年也提出了許多方法，比如聯邦學習。聯邦學習就像聯邦制度一樣，各終端設備既與中央服務器連接，又能保護自身原始數據，從而在打破數據孤島的同時保障自身數據的安全性。近年來，聯邦學習廣為產學各界重視，構成了一種代表性的解題方案。

什么是聯邦學習？

在聯邦學習框架中，中央服務器保存初始化可共享的全局數據，各終端設備保存本地數據，并根據本地數據訓練本地機器學習模型。

其中，終端設備向中央服務器傳輸模型參數等數據，但不會傳輸完整的客戶端原始數據。因此，在各終端設備數據特征對齊的前提下，聯邦學習的全局模型能夠獲得與數據集中式存儲相同的建模效果，有效解決了兩方或多方數據使用實體在不貢獻出數據的情況下的數據共同使用問題，解決了數據孤島問題。

聯邦學習有何應用？

上述優勢使得聯邦學習十分適用于B2B和B2C業務，在智慧城市、智慧金融等多個領域均有應用。

以智慧城市為例，四處分散的攝像頭可以幫助監控違規行為，也可以收集交通狀況等數據，這些場景中，單個攝像頭儲存的標簽數據較少且無法及時反饋做標注工作。針對這一問題，常規的做法是將各終端的數據上傳至云端，但這樣會導致延遲和數據分散問題。而利用聯邦學習，各終端可以聯合建模，在本地進行數據標注和模型更新。

數據隱私保護的典型場景則是征信體系的建設。目前各政府機關的信息系統或數據平臺積累了大量數據，建設征信體系時，需要聯合政府和大型企業的數據，聯邦學習可以在政府與企業間共同建模，維護這些數據的保密性。

推動物聯網時代加速到來

物聯網時代，打破數據孤島是當務之急，而聯邦學習可以發揮“群體智能”的力量，為解決數據孤島提供思路。

聯邦學習的出現已經開始改變大數據在各行各業的應用方式，聯邦大數據生態的構建也離不開學界和產業界的共同探索和推動，包括安防行業在內的使用聯邦學習技術的各方應當攜手，聯合制定數據聯邦行業規范，促成多方聯邦數據協議，達成標準化、協同化、規范化的聯邦學習環境。

結語：我們似乎可以從聯邦學習應運而生的現實問題，以及其發展思路中，共同探討這樣一個問題：智慧安防，乃至智慧城市，距離我們究竟有多遠？若希望拉進這個距離，目前有哪些急需開展的工作？從這個角度思考，我們或許會發現，聯邦學習是一個新的產業機遇。