1、随着云计算和大数据技术的不断发展，无论是机构还是个人，每天都会源源不断地 产生大量数据；与此同时，随着人工智能技术和数据处理能力的提升，不断产生的海量数据能够被实时地进行计算、分析与挖掘。理论上，大数据与人工智能技术的完美结合，能够充分挖掘和释放数据的价值。然而，现实中，由于数据中包含大量个人隐私、商业机密等，数据隐私安全的问题也广泛受到世界各国重 视，现实中的“数据壁垒”形成了大量的“数据孤岛”，导致大数据与人工智能的 结合并不完美，数据价值并未被充分挖掘和释放。在这样的背景下，联邦学习的概念被提了出来。
2、联邦学习的概念是指多个客户（如移动设备、机构、组织等）在一个或多个中央服务器协作下协同进行去中心化机器学习的设置。在去中心化机器学习的过程中，联邦学习能够保证每个客户的隐私数据不出本地，从而降低了传统中心化机器学习所带来的隐私泄露风险和因数据泄露带来的相应成本。
3、联邦学习最重要的是隐私保护能力和大数据分析能力，腾讯安全联邦学习应用服务能够在保护参与方隐私安全的前提下，进行模型训练，更好的解决隐私保护问题。腾讯安全服务覆盖99%用户，庞大的用户量也为联邦学习的行业应用奠定了坚实基础。腾讯安全联邦学习应用服务通过低成本快速迭代的联合建模服务，能够在保护所有参与方隐私的同时，有效释放出各方大数据生产力，广泛适用于各种业务创新的应用场景。
4、分析近年来人工智能的整体发展趋势可以知道，数据将扮演整个人工智能实现过程中的关键点。在实际操作中，对数据要求少、能够本地完成训练的人工智能应用会优先落地。剩下的是需要联合才能够凑齐足够训练数据的，以及联合之后都凑不齐足够数据的。这三种类型的场景，大致的占比是一个从塔尖到底座的金字塔型。也就是说，通过应用联邦学习，这个链接分散、孤岛化原始数据，通过以机器学习为 核心、数据管理、调用为辅的整体框架，最终生成最为高效神经网络的新发展思路，人工智能的应用推广很有希望再次迎来一波快速增长。
5、目前国内头部企业都在研究联邦学习技术，作为国内最早倡导“联邦学习”的企业之一，腾讯的联邦学习技术已覆盖PaaS级和SaaS级领域，已有相关产品落地，腾讯安全联邦学习应用服务就是落地产品之一。