报告概述

全球联邦学习市场的价值2023 年为 1.331 亿美元。预计到 2032 年，其价值将增加至 3.114 亿美元。2023 年至 2032 年的复合年增长率预计为 10.2%。

联邦学习是一种分布式机器学习方法，允许多个设备或实体协作训练模型，同时保持数据分散和安全。与收集数据并将其发送到中央服务器进行训练的传统机器学习方法不同，联合学习使训练能够在单个设备上本地进行，从而保护隐私和数据所有权。这种方法在数据敏感或由于法律、隐私或安全问题而无法轻松共享的场景中特别有用。

随着组织的发展，联邦学习市场正在见证显着增长。认识到这种方法在利用分布式数据的力量进行机器学习应用方面的价值。随着连接设备的激增和边缘生成的数据呈指数级增长，联邦学习提供了一种在不损害隐私的情况下利用这些分布式数据的解决方案。它使医疗保健、金融、电信和制造等行业能够释放见解并开发模型，同时遵守严格的隐私法规并维护数据安全。

关键要点

• 2023 年，联邦学习市场的价值为1.331 亿美元，预计将达到美元到 2032 年，这一数字将达到 3.114 亿，复合年增长率为 10.2%。
• 金融和银行领域的联邦学习预计将大幅扩展，2022 年至 2024 年间复合年增长率约为~49%。这一增长主要得益于其在欺诈检测、信用风险分析和反洗钱工作中的使用。
• 预计大约~30%的组织将采用联合学习来解决与数据隐私和安全相关的问题。这种方法允许在人工智能模型训练中利用分布式数据。
• 预计到 2023 年，医疗保健和生命科学领域将主导联邦学习市场，占据约 36% 的份额。该行业对联邦学习的浓厚兴趣源于其在医学成像分析和药物发现方面的潜力。
• 大约 40% 的组织计划使用联邦学习进行协作 AI 模型开发。此方法有利于多个实体之间的安全数据共享。
• 大约25%的组织将采用联合学习来增强数据共享和协作。这项采用旨在维护数据隐私并遵守不同地点和组织的监管标准。
• 预计到本期末，20% 的组织将把联合学习纳入其人工智能和分析策略。这标志着从 2022 年的不到 5% 大幅增长，突显了高级数据管理和分析对联邦学习的日益依赖。

部署分析

预计云领域在预测期内将占据最大的收入份额。

根据类型，联邦学习市场为分为云和本地。在这些类型中，由于其成本效益、可扩展性和灵活性，当前在多个行业中使用基于云的联合学习的趋势，预计云部分在预测期内将出现显着的收入增长。

基于云的联邦学习是指利用云计算基础设施来支持联邦学习系统。因此，这种方法使组织能够影响云提供商实施和管理联邦学习系统的专业知识，而联邦学习系统在本地设置和维护可能会占用大量资源且复杂。

因此，组织努力从联邦学习中受益，同时降低管理和实施这些系统的成本和复杂性。此外，基于云的联邦学习可以帮助组织根据需要扩展或缩小联邦学习系统，而无需投资额外的硬件或基础设施。

此外，它比本地联邦学习更实惠，因为它允许组织只需为将要使用的资源付费，而不需要预先投资基础设施和资源。预计这些因素将推动该细分市场的收入增长

应用分析

2022年工业物联网收入份额最大

按应用划分，全球联邦学习市场分为工业物联网、数据隐私管理、药物发现、增强和虚拟现实、风险管理等应用。

其中，工业互联网是工业物联网应用由于新兴经济体越来越多地采用大数据分析和技术进步，预计物联网领域将在预测期内占据最大的市场份额。

此外，工业物联网的优势包括降低成本、提高生产率以及支持联邦学习市场增长的新业务模式。此外，联邦学习在医疗保健和生命科学领域的越来越多的使用可能会提供大量的增长机会

行业垂直分析

医疗保健和生命科学领域预计将成为预测期内增长最快的领域。

根据行业垂直方向，联邦学习市场分为汽车、BFSI、零售、IT 和电信、医疗保健和生命科学、制造以及其他垂直行业。医疗保健和生命科学以及生命科学预计将主导市场份额，而制造业预计将见证最快的增长。制造业的激增归因于对工业物联网 (IIoT) 的高度关注和不断升级的竞争，这导致制造公司优先分析各种来源的数据。

关键细分市场

基于部署

• 云
• 本地

基于在应用程序上复制

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

基于行业垂直行业

• 汽车
• BFSI
• 零售
• IT 与电信
• 医疗保健与生命科学
• 制造
• 其他垂直行业

驱动程序

联邦学习在各种应用中的采用率不断提高，以推动市场增长

联邦学习正在彻底改变机器学习算法的开发方式。领先的公司正在深入研究这一领域，认识到它在完善人工智能应用程序和增强现有算法方面的潜力。这种方法满足了人们对增加设备间和组织间学习日益增长的需求。在医疗保健和生命科学领域，联邦学习可以改善患者的治疗结果和治疗效果pedite 药物发现。

例如，一种名为 FADNet 的创新点对点方法旨在弥合集中学习中的差距。与依赖中央系统进行学习的传统方法不同，FADNet 允许每个参与者从数据中学习。

限制

缺乏技能的专业知识会阻碍市场增长

训练有素的 IT 专业人员的稀缺是许多试图将机器学习集成到现有工作流程中的公司的主要障碍。这种缺陷使得员工特别难以理解和接受联邦学习作为一种创新方法的潜力。

这些公司面临的挑战在于理解概念并执行联邦学习任务。这些任务通常涉及复杂的流程，从招聘和机器学习实施到维持所需的技术实力。

组织被迫培养拥有独特的技能并创造专门的工作角色。例如，迫切需要能够处理复杂的联邦学习基础设施的工程师，以确保机器学习算法的顺利安装和维护。同样，数据科学家因其在统计和计算机科学方面的专业知识而变得不可或缺。

然而，这些技术熟练的专业人员也有自己的需求，包括有竞争力的薪酬和先进的资源，这可能是许多大型企业尤其是中小企业无法承受的。因此，目前熟练专业人员的短缺严重限制了全球联邦学习市场的增长。

机遇

联邦学习支持不同用户之间的协作学习

联邦学习可以将数据存储在制造检测设备、智能手机和其他终端设备等来源上。 ML 机器应 b我们在飞行中接受训练。这有助于在将其发送回中央计算机之前做出决策。例如，联邦学习主要在金融领域用于债务风险分析。

通常，银行根据客户的信用卡信息，利用白名单流程将其客户排除在美联储系统之外。此外，与电子商务企业和其他金融机构合作可能会采用风险评估变量，例如声誉和税收。总之，这些因素可能会在短期内提供大量增长机会。

区域分析

欧洲预计将在预测期内占据最大的市场份额。

在预测期内，欧洲预计将主导联邦学习市场，占据35.​​6%的市场份额。有广泛的医疗保健应用联邦学习的离子，从患者数据和风险分析医学成像和诊​​断，到生活方式管理和监测。值得注意的是，药物发现因其复杂性而脱颖而出。

研究人员被大量的生物科学信息所淹没，从专利和基因组数据到各种生物医学平台上每天涌入的出版物。这种复杂性需要对药物发现方法进行一场革命，而联邦学习成为优化药物发现方法的有力工具。因此，市场参与者正在创新并推出新产品。在欧洲背景下，人口老龄化和医疗保健专业人员数量有限带来的挑战促进了人工智能在医疗保健领域的应用。这一趋势正在推动该地区联邦学习市场的增长。

注意：此处提供的数据可能会在最终报告中发生变化。

本报告涵盖的主要地区和国家报告：

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯和独联体
  • 欧洲其他地区
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 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
  • 海湾合作委员会
  • 南非
  • 中东和非洲其他地区

主要参与者分析

全球联邦学习市场较为分散，中大型企业占据大部分市场份额。主要市场参与者正在通过签订战略协议和合同、并购、测试、开发和引进来实施各种增长战略。实现更有效的联合学习。

此外，他们参与协作和伙伴关系以及技术进步，并高度关注地域扩张以增加其市场占有率。所有这些策略共同构成了全球联合学习市场的竞争格局，从而推动市场增长。

市场主要参与者

• Acuratio, Inc.
• apheresis AI GmbH
• Cloudera, Inc.
• Google LLC
• Enveil
• Edge Delta, Inc.
• FedML
• IBM 公司
• 人工智能。
• Nvidia 公司
• 英特尔公司
• Lifebit
• 安全人工智能实验室
• 其他关键参与者

近期进展

• 6 月2022 年，英特尔公司、Aster 创新研究中心和 CARPL 之间建立了值得注意的合作伙伴关系。他们的目的是什么？为了推出安全的联合学习平台，一项倡议预计将推动基因组学、药物发现、诊断以及更广泛的预测医疗保健和生命科学领域的进步。
• 2022 年 3 月，NVIDIA 推出了 Clara Holoscan 解决方案。该通信智能平台专为其医疗保健和生命科学部门量身定制，现已改版为 MGX。它作为一个独特的端到端系统脱颖而出，适合智能医疗保健和生命科学制造流程以及植入式增强和人工智能驱动技术等领域的部署。
• 2021 年 4 月，IBM 公司开始了 Watson AI 技术的增强之旅。该产品开发利用先进的机器学习技术引入了新的联合教育功能。加强监管合规性并加强数据隐私。