2021-10-01-中国移动研究院-移动通信网络中的联邦学习白皮书_28页_19mb

背景方面，移动通信网络引入联邦学习是为了解决数据隐私保护和网络智能化需求，避免传统集中式数据共享带来的问题。联邦学习允许各参与方在不共享数据的前提下协作建模，提升网络运维效率。

愿景和目标聚焦于“打造智能共同体、发挥数据新价值”，包括资源共享、数据安全、效率提升和生态融合。通过分布式AI协作，移动通信网络将实现自优自愈的智能化能力。

架构部分描述了移动通信网络中的联邦学习采用中心化和去中心化两种模式，结合运营商节点和其他参与方，支持域内和跨域联邦学习，确保数据不出本地。

典型场景包括智能用户体验评价（协同网络和业务数据进行QoE分析）、智能业务检测（多UPF横向联邦学习提升识别精度）、基于多路视频分析的跨场景物体追踪（保护隐私并优化追踪性能）以及联邦智慧交通（协调运营商和交通平台实现信号灯优化）。

关键使能技术涵盖联邦学习算法优化、加密技术（如差分隐私和同态加密）、面向联邦学习的QoS保障机制（针对不同阶段定制带宽和延迟控制）、以及数据交换平面设计（引入特殊网络平面支持联邦参数交互）。

产业推进计划涉及标准制定（参与3GPP和CCSA标准研究）、生态培育（开源联邦学习框架开发）、场景挖掘（同构和异构场景试点）和规模商用探索，旨在推动联邦学习与移动通信网络的深度融合。

总之，白皮书呼吁全球产业合作，推进联邦学习在通信网络中的应用，助力建设可信高效的分布式智能网络，服务数字经济社会发展。