报告概述

到 2034 年，全球联合人工智能学习市场规模预计将从 2024 年的2.506 亿美元增长到98.094 亿美元左右，预测期内的复合年增长率为44.30%从 2025 年到 2034 年。2024 年，北美以35.6%的份额和8920万美元的收入引领联合人工智能学习市场。仅美国就贡献了7140万美元，复合年增长率为33.6%，凸显了其在这一领域的领导地位。

联合人工智能学习 (FL) 是一种机器学习技术，允许在多个分散设备或服务器上训练算法，而无需交换数据本身。这种方法可确保数据保留在本地设备上，从而增强隐私性和安全性。在数据量大的场景下尤其有效由于隐私问题、监管要求或后勤挑战而无法集中化

对联合人工智能学习的需求正在快速增长，特别是在处理敏感数据的行业，例如医疗保健、金融和电信。由于这些行业面临着对数据使用的严格监管，联邦人工智能学习对于确保合规性和实现竞争优势变得至关重要。

联邦人工智能学习市场的主要驱动因素包括用于本地数据处理的边缘计算的兴起、使用多种数据源来实现准确的模型以及日益增长的数据隐私问题。这一趋势在医疗保健、金融、自动驾驶和个性化医疗领域尤其重要，因为它支持安全高效的人工智能模型开发。

安全多方计算、边缘计算和区块链的进步促进了联合人工智能学习的采用。这些技术增强了联合人工智能学习系统的安全性和效率，使更多组织可以大规模实施这种方法。

联合人工智能学习提供了多种商业优势，包括增强的安全性、获得更广泛的数据洞察力以及在不影响数据完整性的情况下提高模型准确性。这些优势使其成为希望利用人工智能同时保持严格的数据隐私标准的企业的一个有吸引力的选择。

在隐私问题日益严重、边缘生成的数据量不断增长以及各种应用程序对增强人工智能模型性能的持续需求的推动下，市场将出现显着增长。随着技术的成熟和更多行业认识到其潜力，广泛采用预计将加速，从而推动市场进一步扩张。

关键要点

• 全球联合人工智能 L盈利市场预计将从2024年的2.506亿美元增长到到2034年约98.094亿美元，复合年增长率为在2025年至2034年的预测期内，增长率为44.30%。
• 在2024年，工业物联网 (IIoT) 细分市场占据领先地位，占整个联合人工智能学习市场份额的超过 28.7%。
• 机器学习 (ML) 和深度学习细分市场在到 2024 年，占据超过 30.6% 的市场份额。
• 大型企业是 2024 年联合人工智能学习解决方案的主要采用者，占据超过 70.6% 的市场份额。
• 2024 年，IT 与电信行业在垂直行业中处于领先地位，贡献了超过 32.6% 的总市场份额。
• 从地理位置来看，北美在 2024 年联合 AI 学习市场中占据主导地位，占有 35.6% 份额，收入达到8920 万美元。
• 在北美地区，美国仅在2024年市场的估值就达到7140万美元，这得益于33.6%的复合年增长率的强劲增长率，凸显了其在这一新兴技术领域的领导地位。

分析师的观点

医疗保健、金融和制造行业正在引领联合人工智能学习 (FL) 的采用。在医疗保健领域，FL 可以实现协作研究和诊断，同时保护患者隐私。金融机构使用 FL 进行欺诈检测和风险评估，确保客户机密。制造业应用 FL 来跨分布式设施进行预测性维护和质量控制。

联邦学习 (FL) 的采用是由于对数据隐私、安全性和欧盟人工智能法案等法规的日益关注所推动的，这些法规要求解决方案符合法律规定拉梅作品。边缘设备的兴起和对实时数据处理的需求正在推动 FL 集成到自动驾驶汽车和个性化医疗保健等应用中。

监管环境越来越支持 FL 的采用，欧盟人工智能法案等法律优先考虑数据主权和隐私，与 FL 的核心原则保持一致。安全多方计算和差分隐私等技术创新正在增强 FL 的安全性。此外，将 FL 与边缘计算集成可以在源头实现高效的数据处理，从而减少延迟和带宽使用。

关键增长因素

• 隐私保护：联合 AI 学习通过在设备级别本地处理数据来提供显着的隐私优势，从而防止敏感数据集中。这一点在医疗保健和金融等行业尤其重要，因为数据敏感性至关重要。
• 提高数据安全性：联合人工智能学习框架中的安全聚合方法可确保单个模型更新在学习过程中受到保护，从而针对潜在数据泄露增加额外的安全层。
• 增强模型准确性和效率：量子优化等先进技术可提高全局模型收敛的效率，特别是在处理非 IID（非独立且相同的数据）时分布式）联合数据集。这可以提高模型的准确性和更快的收敛时间。
• 监管合规性：联合人工智能学习与 GDPR 等全球数据保护法规很好地保持一致，因为它本质上通过就地处理数据来支持数据本地化。这种合规性对于跨不同地理边界运营的企业尤为重要。
• 多元化的广泛适用性行业：该技术在各个领域都有应用，包括医疗保健、预测诊断和患者监测、金融欺诈检测以及手机等智能设备，以在不损害隐私的情况下增强用户体验。

美国联合人工智能学习市场

2024 年，美国联合人工智能学习市场价值7140 万美元。这个利基但快速扩张的行业的特点是复合年增长率 (CAGR) 高达 33.6%。这一增长凸显了美国对联合人工智能学习的兴趣和投资不断增长，人们认识到其在保护数据隐私的同时通过协作机器学习改变行业的潜力。

联合人工智能学习代表了人工智能数据使用的范式转变。与需要数据集中的传统方法不同，它允许移动的算法而不是数据。随着各行业认识到共享模型洞察的价值，对联合人工智能学习解决方案的需求预计将增长，从而推动市场进一步扩张。

这种方法不仅解决了对数据隐私和安全的重大担忧，而且还为医疗保健、金融和国防等对共享数据敏感的部门的数据利用开辟了新途径。在不同数据集上训练算法而无需实际数据传输的能力符合严格的监管框架，例如欧洲的 GDPR 和美国的各种隐私法。

预计美国联邦人工智能学习市场将继续保持快速增长的势头。这一增长的推动因素包括人工智能和机器学习的进步、对数据隐私的日益关注以及对优先考虑数据安全的协作学习工具的需求不断增长。

2024 年，北美rica 在联合人工智能学习领域占据主导市场地位，占据35.​​6％以上份额，收入达8920万美元。该地区强大的市场份额源于其先进的技术基础设施以及领先的人工智能和机器学习创新者的存在。

北美严格的数据隐私法，特别是在医疗保健和金融等领域，正在加速联邦人工智能学习的采用。这种方法使组织能够在不暴露敏感数据的情况下参与人工智能模型，从而遵守隐私标准，从而增强隐私和安全性。

人工智能研发投资的增加，以及北美学术界和工业界之间不断加强的合作，加强了该地区在联合人工智能学习市场的领导地位。这些合作伙伴关系的重点是解决传统人工智能模型的挑战并推进 Fede评级的人工智能学习框架，推动持续增长和创新。

北美致力于创新和早期采用先进技术，为联合人工智能学习奠定了坚实的基础。这种通过安全高效的方法克服传统数据挑战的积极态度使该地区处于全球市场的前沿。

应用分析

2024 年，工业物联网 (IIoT) 细分市场占据主导市场地位，在联邦人工智能学习领域占据了超过28.7%的份额市场。这种主导地位很大程度上是由于大规模工业环境中对分散式机器学习的需求不断增长，在这些环境中，敏感的操作数据无法轻松传输到集中式服务器。

联合人工智能学习与工业物联网系统的集成使制造、能源和物流等行业能够cs 从分布式数据源中获取见解，而无需担心数据泄露的风险。随着智能工厂和互联工业网络变得越来越普遍，在优化机器学习性能的同时保护专有运营数据的需求也随之增加。

来自 IIoT 设备的大量数据推动了联邦 AI 的领先地位，因为传统的基于云的模型正在努力应对带宽和集中处理限制。联合人工智能使设备能够在本地学习并为全球模型做出贡献，而无需共享原始数据，这使其成为对带宽敏感的工业环境的理想选择。

边缘计算和 5G 的进步正在推动联合人工智能在工业领域的采用。增强的连接性和边缘处理可实现更好的实施，使工业物联网成为联合人工智能市场的主要收入驱动力，特别是在智能制造和预测性维护方面。

技术分析

在联合人工智能学习市场中，机器学习 (ML) 和深度学习细分市场在 2024 年占据主导地位，占据了30.6%以上的市场份额。这种突出地位可归因于几个关键因素。

ML 和深度学习算法的不断增强大大提高了它们的采用率。这些进步使更有效的使用更少的数据进行模型训练，这是联邦学习环境中数据保持分布在不同设备上的一个关键优势。

机器学习和深度学习擅长根据用户的特定需求提供个性化见解和预测。在医疗保健和金融等个性化数据非常敏感的领域，联邦学习可确保数据隐私，同时仍然利用先进的机器学习模型来得出有意义的结果。

机器学习和深度学习能够灵活地适应各种场景和数据类型。这使得它们在多个行业中不可或缺。这种多功能性是其主导地位的驱动力，因为它们为寻求在不影响数据安全和监管合规性的情况下实施人工智能的企业提供了必要的工具。

机器学习和深度学习通常与物联网和云计算等其他技术无缝集成，从而增强了它们在联邦学习框架内的功能。这种集成能力确保这些技术保持领先地位，推动联合人工智能学习领域的创新和市场份额。

组织规模分析

2024 年，大型企业细分市场在联合人工智能学习市场中占据主导地位，占据超过70.6%份额。这些企业与科技巨头、学术机构和研究组织合作，增强其联合人工智能能力，提供技术支持和创新见解，以完善和扩展跨行业的联邦学习模型。

大型企业通常拥有大量的财务和技术资源，使他们能够投资联邦人工智能学习等尖端技术。这种投资能力使他们能够率先采用需要大量前期资金的新技术，例如先进的人工智能计算工具和数据安全系统，这是实施联邦学习不可或缺的一部分。

联邦人工智能学习在很大程度上依赖于大量数据集的可用性，以在不损害数据隐私的情况下提高学习准确性。大型企业受益于跨业务部门的庞大数据池，为部署联邦学习算法提供了坚实的基础。这种广泛的数据访问可以训练更全面的人工智能模型，从而提高预测准确性和运营效率。

大型组织更加灵活关键是拥有复杂的 IT 基础设施，这对于支持联合人工智能系统的复杂网络和计算要求至关重要。处理分布在不同地理位置的节点上的大量计算的能力使大型企业能够比小型实体更有效地利用联邦学习。

行业垂直分析

2024 年，IT 与电信部门在联邦 AI 学习市场中占据主导地位，占据了超过 32.6% 的份额。这种领先地位可以通过几个影响因素来解释。

IT 和电信行业面临着有关数据安全和隐私的严格监管要求。联合人工智能学习允许分散处理数据，完全符合这些需求。通过使数据能够在数据源本地处理并且仅共享通过模型更新，联合人工智能学习可以帮助这些行业遵守数据保护法，同时仍然受益于集体见解。

该细分市场处于技术创新的最前沿，包括依赖复杂数据分析工具的 5G、物联网和智能基础设施的部署。联合人工智能学习通过提供一个平台来支持这些技术，该平台可以在庞大的网络中增强机器学习模型，而不影响数据的延迟和完整性，这对于电信领域的实时决策至关重要。

IT 和电信的本质需要能够跨广泛网络扩展并管理多个来源生成的大量数据的技术。联合人工智能学习提供了一种可扩展的解决方案，可以从不同的网络节点收集见解，从而提高数据系统的整体效率并支持服务和客户体验的持续改进。

主要细分市场

按应用划分

• 工业物联网
• 药物发现
• 风险管理
• 增强现实和虚拟现实
• 数据隐私管理
• 其他

按技术

• 机器学习 (ML) 和深度学习
• 自然语言处理 (NLP)
• 计算机视觉
• 大数据与分析
• 云计算
• 其他

按组织规模

• 大型企业
• 中小企业

按行业划分

• IT与电信
• 医疗保健与生命科学
• BFSI
• 零售与电子商务
• 汽车
• 其他

重点地区和国家/地区

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 欧洲其他地区
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 亚太地区其他地区
• 拉丁语美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

Driver

监管合规性和数据隐私

对数据隐私的日益重视以及《通用数据保护条例》(GDPR) 和《健康保险流通与责任法案》(HIPAA) 等严格法规要求采用隐私保护技术。

联邦学习 (FL) 通过支持跨分散数据源的模型训练而无需将原始数据传输到中央服务器，从而解决了这些问题。这种方法通过保持 s 符合法律要求敏感信息本地化，从而降低数据泄露风险并确保遵守数据保护法。

例如，在数据敏感性至关重要的医疗保健和金融等行业，FL 允许机构在不损害个人隐私的情况下协作进行模型训练。通过促进此类协作，FL 不仅确保了监管合规性，还通过多样化的数据输入增强了人工智能模型的稳健性。​

约束

数据异构性

联邦学习的一个重大挑战是不同客户端之间数据的异构性。在现实场景中，数据分布往往不相同且非独立（非独立同分布），导致模型训练的不一致。这种异质性可能会导致模型在某些客户数据上表现良好，但在其他客户数据上表现不佳，从而破坏了全局模型的普遍性。

此外，数据质量的变化跨客户端的数量和特征表示可能会加剧这个问题。研究人员一直在探索减轻数据异构性影响的方法，例如个性化模型和先进的聚合技术。然而，实现个性化和泛化之间的平衡仍然是一项复杂的任务，限制了 FL 在不同环境中的可扩展性和有效性。​

机遇

跨孤岛协作

联邦学习为跨孤岛协作提供了独特的机会，使多个组织能够在不共享专有数据的情况下联合训练人工智能模型。这种协作方法对于因隐私问题或竞争利益而导致数据孤立的行业尤其有利。

在汽车和医疗保健等行业，公司可以通过在不同数据集上进行培训来共同增强自动驾驶系统或诊断工具等人工智能模型，同时保留数据隐私。这些协作可以产生更强大、更通用的模型，并通过跨组织共享资源和专业知识来促进创新。

挑战

通信开销

由于客户端和中央服务器之间频繁的模型更新交换，实施联邦学习 (FL) 会带来大量的通信开销。在带宽有限或网络连接不可靠的环境中，这成为一个挑战，导致延迟和能耗增加。当客户端较多或模型规模较大时，这个问题会更加严重，从而进一步加剧资源紧张。

研究人员提出了模型压缩、更新稀疏化和异步通信等策略来解决联邦学习 (FL) 中的通信挑战。然而，这些方法通常需要权衡，影响模型精度和收敛速度。从而优化沟通效率在不牺牲性能的情况下提高效率仍然是 FL 更广泛采用的关键挑战。

新兴趋势

一个重要趋势是联邦学习与其他机器学习范例（例如多任务学习、元学习和迁移学习）的集成。这种组合增强了模型在不同任务和数据集上的适应性和性能。​

另一个发展是联邦学习在边缘计算环境中的应用。通过直接在智能手机和物联网小工具等边缘设备上训练模型，数据可以保持本地化，从而减少延迟并保护用户隐私。​

此外，正在探索联邦学习与生成式人工智能技术（例如生成对抗网络（GAN））的融合。这种集成旨在生成反映真实数据集的合成数据，在不损害敏感信息的情况下增强模型训练。​

业务优势

实施联合人工智能学习具有关键优势，尤其是在数据隐私和安全性至关重要的领域。主要优势是增强数据隐私，因为原始数据保留在本地设备上，从而降低泄露风险并确保遵守数据保护法规。

联合学习还减少了对大量数据传输的需求，从而节省了带宽和存储成本。这种效率对于在以下环境中运营的组织尤其有利：带宽受限的环境。​

联合人工智能学习允许企业与银行和电信公司等合作伙伴协作，改进人工智能模型，例如在不共享专有数据的情况下预测贷款违约。这种方法可以提高模型准确性，维护数据隐私，降低运营成本，并通过利用集体见解促进协作创新。

关键参与者分析。ysis

随着对隐私优先人工智能的需求不断增长，一些关键参与者已经出现，推动了这项技术的创新和采用。

Acuratio是联合人工智能领域最关注的参与者之一。它的独特之处在于其对医疗保健和金融等行业隐私保护机器学习的强烈奉献，这些行业的数据安全是重中之重。 Acuratio 开发高度可定制的联合学习解决方案，帮助组织直接在用户设备或本地服务器上训练 AI 模型。

Cloudera, Inc. 将大数据分析的力量带入联合 AI 世界。 Cloudera 以其企业级数据平台而闻名，正在帮助组织在不损失性能的情况下转向分布式人工智能模型。该公司的优势在于在安全的环境中将机器学习与数据工程相结合。

Edge Delta采取了略有不同的路线通过专注于边缘可观察性和分析。他们专注于在网络边缘处理数据，这与联邦人工智能去中心化学习的目标完美契合。 Edge Delta 的平台可分析生成的数据，无论数据是来自服务器、设备还是物联网端点，从而减少了数据传输的需求。

市场主要参与者

• Acuratio, Inc.
• Cloudera, Inc.
• Edge Delta
• Enveil
• FedML
• Google LLC
• IBM 公司
• 英特尔公司
• Lifebit
• NVIDIA 公司
• 其他

玩家的最佳机会

• 医疗保健应用的扩展：联邦学习有望通过增强药物发现来改变医疗保健并在不损害患者数据隐私的情况下实现个性化治疗计划。该技术允许跨领域的协作机器学习
• 汽车创新：汽车行业将从联合学习中获益匪浅，特别是在开发自动驾驶技术方面。通过利用去中心化数据，联邦学习提高了支持自动驾驶汽车的机器学习模型的准确性和效率，推动了该领域的进步。
• 智能城市和物联网的增长：联邦学习在智能城市和物联网应用中至关重要，在这些应用中，数据隐私和海量数据流的高效处理至关重要。该技术通过实现本地化数据处理来支持智能基础设施的发展，这对于实时决策和维护隐私至关重要。
• 电信领域的进步：电信公司可以利用联邦学习来优化网络运营，通过个性化产品改善客户服务，并增强隐私和安全措施。这一机遇是由于需要高效处理大量数据，同时遵守严格的隐私法规​。
• 与边缘计算集成：联邦学习与边缘计算的结合为需要实时数据处理能力的行业带来了巨大潜力。这种集成对于制造和零售等行业尤其有利，因为即时数据分析对于运营效率和客户满意度至关重要​。

最新进展

• 2024 年 7 月Enveil 与美国陆军的 Project Linchpin 签订了一份合同，以提供安全的人工智能功能。该公司的解决方案将支持机器学习在多领域环境中的运作。
• 4 月 20 日25 日，NVIDIA 与 Meta 合作，将 NVIDIA FLARE 与 Meta 的 ExecuTorch 集成，实现移动设备上的联邦学习。这种集成有助于跨分布式移动平台进行隐私保护人工智能模型训练。