联邦学习（Federated Learning）通过在数据本地进行模型训练，将模型更新（如梯度或模型参数）发送至中央服务器进行聚合，而不是直接传输原始数据，在保护数据隐私的同时实现了数据的价值挖掘。这种学习方式解决了数据孤岛问题，促进了跨机构、跨行业的数据协作，为人工智能的发展开辟了新的道路。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，联邦学习正逐渐成为推动智能科技革命的重要力量。