报告链接：tecdat.cn/?p=30492

《2022年全球联邦学习研究与应用趋势报告》主要从技术论文发表、专利申请、学者图谱与画像、主流框架、行业应用、发展趋势等几个方面进行系统阐述，全面深入介绍了联邦学习从2016年诞生到2021年的技术研究和应用进展， 并展望了该技术未来的发展方向和前景。报告重点分析对科研实践有较大影响的高被引论文及其作者画像，以及国际知名顶级研讨会的优秀论文特点，以展示联邦学习领域技术质量高、研究创新、影响力高的科研成果。

主要核心点如下：

“中美双英雄”引领全球联邦学习发展

中国和美国在发表联邦学习论文方面遥遥领先于其他国家。超过60%的高被引论文来自中国和美国。在优秀论文中，45.5%来自美国，31.8%来自中国。 世界上联邦学习高被引论文的领先机构是谷歌（8），卡内基梅隆大学（5）。在中国拥有大量高被引论文的机构是北京邮电大学（4）和微众银行（3）。在优秀论文排名靠前的机构方面，美国卡内基梅隆大学和中国香港科技大学各以三篇并列第一。 联邦学习领域高被引论文的作者主要集中在中国和美国。美国拥有最多的高被引作者，占世界的一半，是中国的2.6倍。 中国是世界上专利申请量最多的国家，约占全球专利集总数的60%。专利申请数量排名前三的机构都是中国机构。 开源框架主要来自中国和美国，其中OpenMined的Pysyft、微众银行的FATE和谷歌的TFF框架位居全球前三。