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联邦学习是一种新兴的人工智能基础技术，报告主要从技术研究、行业应用、学者画像以及发展趋势等维度，较为全面深入地分析了联邦学习自2016年诞生至2020年的重要发展成就。联邦学习“中美双雄”格局显现，全球专利受理数量以中国地区最多，共1514项；美国位居第二，共579项。在专利申请数量TOP10机构中，中国占7席，美国占3席。开源框架主要来自中美，其中OpenMined 推出的Pysyft 、微众银行的FATE和谷歌的TFF框架的热度居于全球前三位。联邦学习领域的全球学者共计2,764名，中美分别拥有816和817名，各占全球总量的30%。未来联邦学习研究趋势将与算法模型和安全隐私技术相关，如Edge Computing（边缘计算）、Data Heterogeneity（数据异质性）、Internet Of Things（物联网）、Blockchain（区块链）、Wireless Communication（无线通信）、Communication Efficiency（沟通效率）等。行业应用研究方向呈现出不断与区块链、物联网、车辆交互、5G等技术融合的态势。
