报告主要发现：联邦学习是一种新兴的人工智能基础技术，主要应用于金融、安防、医疗、在线推荐系统等领域。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、Data Heterogeneity、Internet Of Things、Blockchain、Wireless Communication、Communication Efficiency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。
