联邦学习是一个伪需求吗？
最近由于工作上的原因，了解了一下联邦学习的的原理和应用，但越看疑问越多，目前提出的那些应用场景真的可以落地吗？是否只是伪需求？比如联邦学习的常见应用，一种是google将手机上的数据拿来做机器学习，但实际上将数据做好匿名化不就可以上传到服务器集中处理了吗？

另一个是金融保险医疗机构利用各家的数据进行联邦学习，但这些机构自身的数据真的少到满足模型训练的需求（而且未来的增长也不会满足）吗？即使有更多的数据，当准确率达到一定程度后，边际效益也是递减的，且各个公司的数据分布、格式、完整性都千差万别，dirty
work不可避免，联邦学习带来的收益能覆盖这些成本吗？

另外除了google，英伟达我还没找到国内的一些成功商业案例，可能是我搜索的还不够多，有了解的小伙伴也可以麻烦指一下路。

希望有大佬可以解决这些困惑。
联邦学习，或者讲大一点隐私计算领域，本质上是在解决数据流转的问题，那么只要企业与企业间，或者设备与设备间数据流转能够产生足够价值，这个领域就不是伪需求关于一些答主提到的横向联邦中的模型知识产权问题，可以参考我们在WWW2022上的工作 An Accuracy-Lossless Perturbation Method for Defending PrivacyAttacks in FederatedLearning，代码https://github.com/Kira0096/PBPFL这篇论文提供了横向联邦场景下高效地进行无损**模型加密**的解决方案。传统加密算法/差分隐私算法在联邦场景下，大幅影响计算传输效率/模型精度，而我们的方案仅增加了常数倍的计算传输overhead，就实现了accuracylossless的加密训练。除了加密机制的创新外，在设定上我们也与以往工作不同，主要考虑横向联邦场景，在server可信的背景下，如何保护modelprivacy。这也使得这篇工作有个相当有趣的潜在应用场景：在横向联邦+多数据提供方的setting下，传统联邦建模方案往往无法分离数据所有权与模型所有权。即在建模过程中，数据提供商同样能够access多方共同训练的模型，而作为数据需求方，通常期望数据商仅提供数据，无法享受产生的价值。而基于我们所提供的**模型加密**训练方案，过程中server（数据需求方）能够获取解密后的模型，clients（数据提供商）模型迭代过程中仅能够access参数加密后的模型，无法感知到真实的模型梯度以及模型预测结果，从而最大程度的保证模型隐私安全，即保护数据需求方的权益