联邦学习（Federated Learning）是一种分布式机器学习范式，它允许多个客户端设备（如智能手机或边缘节点）协作训练一个共享模型，而无需将原始数据传输到中央服务器。在联邦学习中，每个设备使用本地数据独立训练模型，只上传模型更新（如梯度信息）进行聚合，从而在保护数据隐私和安全的前提下，实现模型的集体优化和性能提升。
在AI产品开发的实际落地中，联邦学习为处理敏感数据场景提供了高效解决方案。例如，在移动应用产品中，它可用于个性化键盘输入预测，用户的输入数据始终保留在设备本地，只共享模型更新以优化全局模型；在医疗健康领域，不同机构可协作训练诊断模型而不共享患者数据，满足GDPR等隐私法规要求。随着隐私保护需求的增长，联邦学习正推动智能设备、物联网和边缘计算产品的创新。
延伸阅读推荐Brendan McMahan等人在2017年发表的论文「Federated Learning: Collaborative Machine Learning without Centralized Training Data」，该论文是联邦学习技术的奠基性研究。
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