近日，IEEE 標準委員會（SASB）一致投票正式通過聯邦學習國際標準（IEEE P3652.1），標準將於今年年底正式出版推行。這也是國際上首個針對人工智能協同技術框架訂立的標準，由國內知名數字化銀行微眾銀行領銜，會同多家國內外AI公司及研究機構發起、籌備。星雲Clustar作為工作組重要開創成員，負責聯邦學習底層基礎架構部分的標準制定，設計的高性能聯邦機器學習異構系統為聯邦學習提供強有力的算力支持，助力聯邦學習突破密態數據計算與密文傳輸的限制。該標準將為更多行業和海內外機構應用聯邦學習技術提供標準化的行業規範，標誌著聯邦學習開啟大規模工業化應用的新篇章。
根據微眾銀行同步的標準籌備流程實時信息，標準草案於2020年3月提交IEEE，經最後階段的評估及微調，於9月正式批准出臺。標準工作組人員介紹說，在籌備立項正式獲批之後，在一年多的時間裡，標準工作組先後召集了六次標準工作組會議對標準制定進行討論及審定。
技術標準推行將推進聯邦學習開啟大規模工業化應用
“聯邦學習國際標準的正式出臺, 將為更多行業和海內外機構應用聯邦學習技術提供標準化的行業規範，標誌著聯邦學習開啟大規模工業化應用的新篇章。”微眾銀行相關負責人表示。
聯邦學習（Federated Learning）是一種加密的分佈式機器學習新範式，可以讓各參與方在數據不出本地的情況下進行AI協作，實現“價值共建而數據不共享”，提升各自的AI模型效果，是解決現階段各行業AI落地中的“數據孤島”與“數據隱私保護”兩大行業痛點行之有效的解決方案。在國內，這一技術方向由微眾銀行首次提出，並且通過開源軟件、領銜行業標準建立等方式推動聯邦生態建立。
聯邦學習IEEE標準對聯邦學習的定義、概念、分類、算法框架規範、使用模式和使用規範等方面都進行了系統性的闡述，尤其是標準工作組成員憑藉在各自領域豐富的技術、研發、服務、運營經驗，對聯邦學習在To B(企業端)、To C(用戶端)以及To G(政府端)不同情境下的場景分類，建立了聯邦學習的需求分析模板，釐定了聯邦學習性能及安全測評準則，並將聯邦學習的激勵機制設計理論應用於各種實際場景中。
技術標準是推廣行業應用的通用溝通語言，是引領行業進步的重要指南。目前在微眾銀行等領頭羊的帶領下，聯邦學習已在金融、醫療、智慧城市等領域有一系列落地應用，例如各銀行間建立聯邦反洗錢模型用於小微企業信貸風控，聯邦醫療打破醫院間影像孤島，城市攝像頭基於聯邦學習建立數據不出本地的強大安防網絡等。首個國際標準的出臺，更多想應用與正在應用聯邦學習的企業和機構得以進一步擴大合作，共建更加完善和強大的聯邦生態。例如，不同地區、規模不同的多家醫院在統一的標準指導下，數據不出本地，利用各自擁有病例數據進行聯合建模，提升預測腦卒中等疾病的準確率，從而推動我國分級診療、慢病防控、疾病早篩等醫療健康事業重要領域進步。
聯邦學習國際標準的發佈，體現了聯邦學習這一新興技術領域正式在國際上獲得認可，也預示著在ToB、ToC等各大應用場景中，聯邦學習應用案例將跨入井噴階段，以聯邦學習為代表的保護隱私和數據安全的人工智能技術將推動人工智能正式進入如中國科學院張鈸院士所預測的安全、可靠和可信的“人工智能3.0”時代。
IEEE P3652.1標準重要節點回顧
微眾銀行作為標準工作組的發起單位和召集單位，工作組主席由微眾銀行首席人工智能官楊強教授擔任，在一年多的時間裡，標準工作組先後吸納了微眾銀行、創新工場、星雲Clustar、第四範式、松鼠AI、京東城市、騰訊雲、邏輯匯、華為、中國電信、小米、華大基因、中電科大數據研究院、Senses Global、依圖、趣鏈科技、百度、海信、螞蟻金服、Eduworks、AI Singapore等三十餘家海內外頭部企業與研究機構共同參與，召集了六次標準工作組會議對標準制定進行討論及審定。以下為標準制定過程中重要里程碑：
- 2018年12月，IEEE標準協會批准了由微眾銀行發起的關於聯邦學習架構和應用規範的標準P3652.1（Guide for Architectural Framework and Application of Federated Machine Learning）立項；
- 2019年2月，標準工作組第一次會議；
- 2019年6月，對聯邦學習的定義、框架、案例進行了研討和分析；
- 2019年8月，聚焦聯邦學習各項指標的評估如何量化、標準如何體現聯邦學習技術的合規性、聯邦學習應用案例的分類歸納等；
- 2019年11月，聚焦聯邦學習場景需求分類與安全測評，著重對聯邦學習的安全測評與評級進行規劃；
- 2020年3月，標準草案獲IEEE通過，進入評估階段；
- 2020年9月，終版標準獲IEEE確認，形成正式標準文件；
- 2020年年底，將正式公開出版，全球推行。
微眾銀行同步主導多項國際標準及全球產業協同
除IEEE P3652.1標準外，由微眾銀行牽頭、國內科技公司主導的國際首個可解釋人工智能（XAI）也已於今年6月份正式獲批，標準籌備工作有序推進中，其中，星雲Clustar擔任秘書長單位。
此外，微眾銀行牽頭，標準工作組成員共同發起的聯邦學習產業發展聯盟（Alliance of Federated Learning Industrial Ecosystem Development，AFLIED）也於近日正式註冊成立，聯盟是由從事人工智能、聯邦學習、數據智能、數據治理、信息隱私保護等相關工作的企事業單位組成的國際性非盈利性組織。聯邦學習產業發展聯盟旨在整合人工智能、聯邦學習、大數據分析、經濟管理等領域的產業及科研資源，推動以人工智能及聯邦學習算法為核心的技術創新, 打造以提升數據價值及加強信息隱私安全保護為目的的產業生態系統；以國際、國家、行業標準為紐帶，促進政、產、學、研、用結合和成果共享，帶動形成相互支撐、協調並進、有效聯合的產業發展環境，助力提升數據價值發展的核心競爭力，不斷完善數據產業鏈，推動相關技術在各個產業場景的應用落地, 引領產業的快速、健康發展。
注: 目前可在IEEE標準官網查看標準全文。
https://www.techstreet.com/ieee/standards/ieee-p3652-1?gateway_code=ieee&vendor_id=7453&product_id=2183131
聯邦學習產業發展聯盟官網，請訪問：flal.org 或點擊 閱讀原文
